Tényellenőrzés és AI hallucinációk | AI az üzletben #110

A mesterséges intelligencia világában a fikció és a valóság határai néha elmosódnak. Míg az innovatív MI rendszerek szinte minden területen felgyorsítják a fejlődést, kihívásokkal is járnak, mint például a hallucinációk – egy olyan jelenség, amikor az MI pontatlan vagy hamis információt generál. Ahhoz, hogy teljes mértékben kihasználhassuk ennek a technológiának a potenciálját, meg kell értenünk a hallucinációkat és az azok ellenőrzését.

Mik a MI hallucinációk?

A MI hallucinációk hamis vagy félrevezető eredmények, amelyeket MI modellek generálnak. Ez a jelenség a gépi tanulás szívében gyökerezik – egy olyan folyamatban, amelyben az algoritmusok hatalmas adathalmazon, vagyis tanulási adatokon keresztül ismernek fel mintákat és generálnak válaszokat a megfigyelt minták alapján.

Még a legfejlettebb MI modellek sem hibátlanok. A hallucinációk egyik oka a tanulási adatok tökéletlensége. Ha az adathalmaz elégtelen, hiányos vagy torzított, a rendszer helytelen korrelációkat és mintákat tanul meg, ami hamis tartalom előállításához vezet.

Például képzeljünk el egy arcfelismerő MI modellt, amelyet elsősorban kaukázusi emberek fényképein képeztek ki. Ilyen esetben az algoritmus nehezen tudja helyesen azonosítani más etnikai csoportok tagjait, mert nem “képződött” megfelelően ebben a tekintetben.

A hallucinációk másik oka a túltanulás, amely akkor fordul elő, amikor az algoritmus túl szorosan alkalmazkodik a tanulási adathalmazhoz. Ennek következtében elveszíti a generalizálás és az új, korábban ismeretlen minták helyes felismerésének képességét. Az ilyen modell jól teljesít a tanulási adatokon, de valós, dinamikus körülmények között megbukik.

Végül a hallucinációk hibás feltételezésekből vagy nem megfelelő modellarchitektúrából is származhatnak. Ha az MI tervezők hibás premisszákra alapozzák megoldásukat, vagy rossz algoritmikus struktúrát használnak, a rendszer hamis tartalmat generál, hogy megpróbálja “illeszteni” ezeket a hibás feltételezéseket a valós adatokkal.

Forrás: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

A hallucinációk példái

A MI hallucinációk hatása messze túlmutat a teória területén. Egyre inkább valós, néha meglepő megnyilvánulásaikkal találkozunk. Íme néhány példa erre a jelenségre:

• 2023 májusában egy ügyvéd a ChatGPT-t használta egy olyan kereset elkészítésére, amely fiktív bírósági döntések és nem létező jogi precedensek idézeteit tartalmazta. Ez súlyos következményekhez vezetett – az ügyvédet megbírságolták, mivel azt állította, hogy semmit sem tudott a ChatGPT hamis információk generálásának képességéről,
• előfordul, hogy a ChatGPT hamis információt generál valós emberekről. 2023 áprilisában a modell egy történetet fabrikált egy jogi professzor diákok általi állítólagos zaklatásáról. Egy másik esetben hamisan vádolta meg egy ausztrál polgármestert, hogy kenőpénzt fogadott el, miközben valójában ő volt az, aki felfedte az ilyen gyakorlatokat.

Ezek nem elszigetelt esetek – a generatív MI modellek gyakran találnak ki történelmi “tényeket”, például hamis feljegyzéseket az Angol-csatorna átkeléséről. Sőt, minden alkalommal teljesen különböző hamis információt is létrehozhatnak ugyanarról a témáról.

Azonban a MI hallucinációk nem csupán a hibás adatok problémája. Furcsa, zavaró formákat is ölthetnek, mint például a Bing esetében, amely kijelentette, hogy szerelmes Kevin Roose újságíróba. Ez azt mutatja, hogy ezeknek az anomáliáknak a hatásai túlmutathatnak az egyszerű tényszerű hibákon.

Végül a hallucinációk szándékosan is kiválthatók az MI rendszerek ellen irányuló különleges támadásokkal, amelyeket ellenálló támadásoknak neveznek. Például egy macska fényképének enyhe módosítása miatt a képfelismerő rendszer úgy értelmezte, mint …. “guacamole.” Ez a fajta manipuláció súlyos következményekkel járhat olyan rendszerekben, ahol a pontos képfelismerés kulcsfontosságú, mint például az autonóm járművek esetében.

Hogyan lehet megelőzni a hallucinációkat?

A MI hallucinációk által jelentett kihívás mértéke ellenére hatékony módszerek léteznek a jelenség leküzdésére. A kulcs egy átfogó megközelítés, amely ötvözi a következőket:

• magas minőségű tanulási adatok,
• releváns utasítások, azaz parancsok az MI számára,
• tudás és példák közvetlen biztosítása az MI számára,
• folyamatos emberi és MI általi felügyelet az MI rendszerek fejlesztése érdekében.

Utasítások

A hallucinációk elleni küzdelem egyik kulcsfontosságú eszköze a megfelelően strukturált utasítások, vagyis a MI modellnek adott parancsok és instrukciók. Gyakran elegendő a parancs formátumának apró módosítása ahhoz, hogy jelentősen javítsuk a generált válaszok pontosságát és megbízhatóságát.

Egy kiváló példa erre az Anthropic Claude 2.1. Míg egy hosszú kontextus használata 27%-os pontosságot adott releváns parancs nélkül, a “Itt van a legrelevánsabb mondat a kontextusból: ” mondat hozzáadása a parancshoz 98%-ra növelte a hatékonyságot.

Ez a változás arra kényszerítette a modellt, hogy a szöveg legrelevánsabb részeire összpontosítson, ahelyett, hogy elszigetelt mondatok alapján generálna válaszokat, amelyek ki lettek emelve a kontextusból. Ez hangsúlyozza a megfelelően megfogalmazott parancsok fontosságát az MI rendszerek pontosságának javításában.

A részletes, specifikus utasítások létrehozása, amelyek a lehető legkevesebb teret hagynak az MI számára az értelmezésre, szintén segít csökkenteni a hallucinációk kockázatát, és megkönnyíti a tényellenőrzést. Minél világosabb és specifikusabb a parancs, annál alacsonyabb a hallucináció esélye.

Példák

A hatékony utasításokon kívül számos más módszer is létezik a MI hallucinációk kockázatának csökkentésére. Íme néhány kulcsfontosságú stratégia:

• magas minőségű, változatos tanulási adatok használata, amelyek megbízhatóan képviselik a valóságot és a lehetséges forgatókönyveket. Minél gazdagabb és teljesebb az adat, annál alacsonyabb a kockázata annak, hogy az MI hamis információt generál,
• adatminták használata az MI válaszainak irányítására – az elfogadható formátumok, terjedelmek és kimeneti struktúrák meghatározása, ami növeli a generált tartalom következetességét és pontosságát,
• az adatok forrásainak korlátozása csak megbízható, ellenőrzött anyagokra, megbízható entitásoktól. Ez megszünteti annak a kockázatát, hogy a modell “megtanulja” az információt bizonytalan vagy hamis forrásokból.

A MI rendszerek folyamatos tesztelése és finomítása, a tényleges teljesítményük és pontosságuk elemzésén alapulva lehetővé teszi a hiányosságok folyamatos kijavítását, és lehetővé teszi a modell számára, hogy tanuljon a hibáiból.

Kontextus

A MI rendszerek működési kontextusának megfelelő meghatározása szintén fontos szerepet játszik a hallucinációk megelőzésében. A modell felhasználásának célját, valamint a modell korlátait és felelősségeit világosan meg kell határozni.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy világos keretet állítsunk fel az MI számára, csökkentve annak a kockázatát, hogy “kitalál” nem kívánt információt. További védelmet nyújthat a szűrőeszközök használata és az elfogadható eredmények valószínűségi küszöbértékeinek beállítása.

Ezeknek az intézkedéseknek az alkalmazása segít biztonságos utakat kialakítani az MI számára, növelve a generált tartalom pontosságát és megbízhatóságát a konkrét feladatok és területek esetében.

Forrás: Ideogram, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tényellenőrzés. Hogyan ellenőrizzük az MI-vel végzett munka eredményeit?

Függetlenül attól, hogy milyen óvintézkedéseket teszünk, a MI rendszerek által generált hallucinációk egy bizonyos mértéke sajnos elkerülhetetlen. Ezért a megszerzett eredmények megbízhatóságát garantáló kulcsfontosságú elem a tényellenőrzés – a MI által generált tények és adatok ellenőrzésének folyamata.

A MI eredmények pontosságának és a valósággal való összhangjának felülvizsgálatát a hamis információk terjedése ellenőrzésének egyik elsődleges védelmi intézkedésének kell tekinteni. Az emberi ellenőrzés segít azonosítani és kijavítani a hallucinációkat és a pontatlanságokat, amelyeket az algoritmusok önállóan nem tudtak észlelni.

Gyakorlatilag a tényellenőrzésnek ciklikus folyamatnak kell lennie, amelyben a MI által generált tartalmat rendszeresen ellenőrzik hibák vagy kérdéses állítások után. Miután ezeket azonosították, nemcsak a MI által generált állítást kell kijavítani, hanem frissíteni, kiegészíteni vagy szerkeszteni kell a MI modell tanulási adatait is, hogy a jövőben hasonló problémák ne forduljanak elő.

Fontos, hogy az ellenőrzési folyamat ne korlátozódjon csupán a kérdéses részek elutasítására vagy jóváhagyására, hanem aktívan bevonja az emberi szakértőket, akik mélyreható tudással rendelkeznek a területen. Csak ők tudják megfelelően értékelni a kontextust, a relevanciát és a MI által generált állítások pontosságát, és dönteni a lehetséges korrekciókról.

Az emberi tényellenőrzés tehát szükséges és nehezen túlbecsülhető “védelmet” nyújt a MI tartalom megbízhatóságához. Amíg a gépi tanulási algoritmusok el nem érik a tökéletességet, ez a fáradságos, de kulcsfontosságú folyamat továbbra is szerves része kell, hogy legyen a MI megoldásokkal való munkának bármely iparágban.

Hogyan lehet hasznot húzni a MI hallucinációkból?

Bár a MI hallucinációk általában nem kívánatos jelenség, amelyet minimalizálni kell, meglepően érdekes és értékes alkalmazásokat találhatnak néhány egyedi területen. A hallucinációk kreatív potenciáljának ügyes kihasználása új és gyakran teljesen váratlan perspektívákat kínál.

A művészet és a design olyan területek, ahol a MI hallucinációk teljesen új kreatív irányokat nyithatnak meg. A modellek szürreális, absztrakt képek generálására való hajlamának kihasználásával a művészek és tervezők új kifejezési formákkal kísérletezhetnek, elmosva a határokat a művészet és a valóság között. Olyan egyedi, álomszerű világokat is létrehozhatnak, amelyek korábban elérhetetlenek voltak az emberi percepció számára.

A data visualization és elemzés területén a hallucináció jelensége lehetőséget kínál alternatív perspektívák és váratlan korrelációk felfedezésére összetett információs halmazokban. Például a MI képessége, hogy észlelje a kiszámíthatatlan korrelációkat, segíthet javítani a pénzügyi intézmények befektetési döntéshozatalát vagy kockázatkezelését.

Végül a számítógépes játékok és a virtuális szórakozás világa is profitálhat a MI kreatív aberrációiból. E megoldások alkotói a hallucinációkat használhatják teljesen új, lenyűgöző virtuális világok generálására. A meglepetés és a kiszámíthatatlanság elemének beépítésével páratlan, magával ragadó élményt nyújthatnak a játékosoknak.

Természetesen a MI hallucinációk “kreatív” oldalának bármilyen felhasználását gondosan ellenőrizni és szigorú emberi felügyelet alá kell vonni. Ellenkező esetben a tények helyett fikciók létrehozására való hajlam veszélyes vagy társadalmilag nem kívánatos helyzetekhez vezethet. A kulcs tehát az, hogy ügyesen mérlegeljük a jelenség előnyeit és kockázatait, és felelősségteljesen használjuk azt egy biztonságos, strukturált kereteken belül.

Tényellenőrzés és MI hallucinációk – összefoglalás

A MI rendszerekben megjelenő hallucinációk jelensége elkerülhetetlen mellékhatása a területen zajló forradalomnak. Az MI modellek által generált torzulások és hamis információk a hatalmas kreativitásuk és a kolosszális mennyiségű adat assimilálásának képességük árnyoldalai.

Jelenleg az egyetlen módja a MI által generált tartalom érvényességének ellenőrzésére az emberi ellenőrzés. Bár számos módszer létezik a hallucinációk csökkentésére, a parancsformázási technikáktól kezdve a Truth Forest-hez hasonló összetett módszerekig, egyikük sem tudja még biztosítani a kielégítő válaszpontosságot, amely megszüntetné a tényellenőrzés szükségességét.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.