Recently, a peculiar side-effect of artificial intelligence, referred to as AI hallucinations, has been making waves in popular conversations. Picture this: you’re interacting with a chatbot, and although its reply sounds legitimate, it’s in fact a total fabrication. Renowned publications like the New York Times wraz z wirusowymi postami w mediach społecznościowych, szybko oznaczają te anomalie jako nieodłączne wady sztucznej inteligencji. Ale czy jesteśmy sprawiedliwi, obwiniając SI?
W zwykłym, konsumenckim otoczeniu takie halucynacje mogą wydawać się w najgorszym razie zabawne, a w najlepszym nieco niewygodne. Stawka jest jednak znacznie wyższa w świecie biznesu, gdzie może to prowadzić do znacznych strat finansowych lub utraty reputacji. Jeśli chodzi o aplikacje biznesowe, takie jak generowanie raportów, analizowanie rynków lub pomoc w sprzedaży, dokładność sztucznej inteligencji nie podlega negocjacjom. Na szczęście w sferze biznesowej trzymamy wodze nieco mocniej. Dostarczając systemom sztucznej inteligencji odpowiednie dane i właściwie strukturyzując ich przepływy pracy, możemy znacznie zmniejszyć ryzyko wystąpienia halucynacji.
A surprising revelation can be noted when we delve deeper into the functioning of generative AI tools. When these tools start hallucinating, they are not malfunctioning per se. In fact, they are doing precisely what they were programmed to do: generate the most probable next word or phrase using the data they have access to. Therefore, if the data is irrelevant or insufficient, the AI tends to fill in these gaps, often with creative yet incorrect content. Rather than putting the blame on AI, perhaps we should refocus on whether we are providing it high-quality, pertinent data and structuring tasks in a manner that minimizes ambiguity. If we’re not, the actual issue lies not with the AI, but with us, the users.
With more advanced AI models like OpenAI’s o3 and o4-mini now in the picture, the frequency of hallucinations could potentially increase. This is primarily because these models are designed to be more “creative,” especially when they lack solid information. However, these also pave the way for greater possibilities, provided we set them up for success. That involves feeding them robust data and building systems that favor accuracy over creative improvisation.
Pomimo posiadania najlepszych danych i struktury, ludzki nadzór pozostaje niezbędny. Spostrzeżenia generowane przez sztuczną inteligencję mogą być rzeczywiście niezwykle cenne; należy jednak podchodzić do nich ze zdrowym poziomem sceptycyzmu. Należy pamiętać o weryfikowaniu źródeł, kwestionowaniu założeń i zadawaniu pytań. Im bardziej proaktywnie angażujesz się w wyniki sztucznej inteligencji, tym bardziej bezcenne stają się jej spostrzeżenia.
W przeciwieństwie do ludzi, modele sztucznej inteligencji, takie jak duże modele językowe (LLM), nie postrzegają ani nie interpretują rzeczy. Przewidują one następne słowo w zdaniu wyłącznie na podstawie wzorców widocznych w ich danych szkoleniowych, działając zasadniczo podobnie do narzędzi autouzupełniania, ale na większą i bardziej wyrafinowaną skalę. Bez wystarczającej ilości danych lub kontekstu uciekają się do zgadywania, które czasami jest bliskie rzeczywistości, ale może być również szalenie niedokładne. Nie są to jednak obliczone oszustwa, a po prostu prawdopodobieństwo w grze.
The extent of risk elevates when we move from chatbots to AI agents, which perform multi-step tasks. A single error early in the task can cause a domino effect, leading to a totally flawed result. That’s why it’s vital to design these agents with the necessary safeguards and stringent workflows.
To mitigate the impact of hallucinations, here are a few best practices. First, verify the accuracy of data input: ensure your agents have the correct data before they proceed. If they don’t, it’s better that they ask for it instead of making guesses. Next, establish a playbook approach to structure the process, making your agents follow a semi-structured plan. Develop potent data extraction tools that don’t just rely on simple API calls. Write custom code to fetch and validate the required data. Implement transparency by requiring your agents to cite their sources and link to the original data. Lastly, anticipate complications and implement protective measures accordingly.
Zasady te można zilustrować za pomocą naszego AI Meeting Prep Agent. W przeciwieństwie do zwykłego pytania o nazwę firmy, gromadzi on kontekst dotyczący celu spotkania i jego uczestników, umożliwiając dzielenie się odpowiednimi, spersonalizowanymi spostrzeżeniami opartymi na zweryfikowanych źródłach danych, takich jak profile firm i historie kadry kierowniczej. Choć nie jest to bezbłędne rozwiązanie, stanowi ono krok naprzód w świadomym stosowaniu sztucznej inteligencji.
When your AI hallucinates, consider this: the culprits are more likely the ways you’re using it, not the technology itself. Avoid starving it of data then criticizing it for making things up. Serve it well with high-quality, relevant data; supervise its operation, and engage with the output. Remember, AI isn’t here to replace human intelligence, but amplify it – if we exercise wisdom in its use.
This website uses cookies.