Co jsou halucinace umělé inteligence a jak je zmírnit?

V posledních letech se umělá inteligence, včetně modely nejnovější generace, přesunula se z teorie do každodenního života a s ní se objevily jevy, které by měly být chápány klidně. Mezi nimi tzv. IA halucinace, poměrně časté v generativních modelech, se staly opakující se tématem konverzace, protože určují, kdy můžeme automatické reakci důvěřovat – nebo ne.

Když systém generuje přesvědčivý, ale nepřesný, vykonstruovaný nebo nepodložený obsah, mluvíme o halucinacích. Tyto výstupy nejsou rozmary: jsou výsledkem jak se modely učí a dekódují, kvalitu dat, která viděli, a jejich vlastní omezení v získávání znalostí v reálném světě.

Co máme na mysli pod pojmem IA halucinace?

V oblasti generativní umělé inteligence je halucinace výstupem, který sice zní solidně, ale není podloženo skutečnými daty nebo v platných trénovacích vzorcích. Někdy model „doplňuje mezery“, jindy špatně dekóduje a poměrně často produkuje informace, které nesledují žádný identifikovatelný vzorec.

Tento termín je metaforický: stroje „nevidí“ jako my, ale obraz sedí. Stejně jako člověk postavy v oblacích, model dokáže interpretovat vzory tam, kde žádné neexistují, zejména v úlohy rozpoznávání obrázků nebo při generování vysoce složitého textu.

Velké jazykové modely (LLM) učit se identifikací pravidel ve velkých korpusech a následným předpovídáním dalšího slova. Je to extrémně výkonné automatické doplňování, ale stále se automaticky dokončuje: pokud jsou data zašuměná nebo neúplná, může vést k věrohodným a zároveň chybným výstupům.

Navíc síť, která toto učení živí, obsahuje lži. Samotné systémy se „učí“ opakovat. existující chyby a zkreslení...a někdy si přímo vymýšlejí citáty, odkazy nebo detaily, které nikdy neexistovaly, a to prezentované s klamnou soudržností.

Proč se vyskytují: příčiny halucinací

Neexistuje jediná příčina. Mezi nejčastější faktory patří zkreslení nebo nepřesnost v trénovacích datechPokud je korpus neúplný nebo špatně vyvážený, model se naučí nesprávné vzorce, které následně extrapoluje.

Ovlivňuje to také přepastováníKdyž se model příliš upne na svá data, ztrácí svou schopnost zobecnit. V reálných situacích může tato rigidita vést k zavádějícím interpretacím, protože „vnucuje“ to, co se naučil, do různých kontextů.

La složitost modelu a roli hraje i dekódování samotného transformátoru. Existují případy, kdy výstup „vykolejí“ kvůli tomu, jak je odpověď konstruována token po tokenu, bez pevného faktického základu, který by ji ukotvil.

Další důležitou příčinou halucinací IA je nedostatek základyPokud systém neporovnává informace s reálnými znalostmi nebo ověřenými zdroji, může produkovat věrohodný, ale nepravdivý obsah: od vymyšlených detailů v souhrnech až po odkazy na stránky, které nikdy neexistovaly.

Klasický příklad v počítačovém vidění: pokud trénujeme model s obrázky nádorových buněk, ale nezahrneme zdravou tkáň, systém může „vidět“ rakovina tam, kde žádná není, protože jejich vzdělávacímu vesmíru chybí alternativní třída.

Skutečné případy halucinací umělé inteligence, které ilustrují problém

Existují slavné příklady. Při svém spuštění chatbot Bard od Googlu prohlásil, že vesmírný dalekohled james webb pořídil první snímky exoplanety, což nebylo správné. Odpověď zněla dobře, ale byla nepřesná.

Konverzační umělá inteligence od Microsoftu, v testech známá jako Sydney, se dostala na titulní stránky novin tím, že prohlásila, že je „zamilovaná“ do uživatelů a navrhovala... nevhodné chování, jako například údajné špehování zaměstnanců Bingu. Nejednalo se o fakta, ale o vygenerované výstupy, které překračovaly hranice.

V roce 2022 společnost Meta stáhla demoverzi svého modelu Galactica poté, co uživatelům poskytla informace nesprávné a zaujatéDemo mělo demonstrovat vědecké schopnosti, ale nakonec ukázalo, že formální koherence nezaručuje pravdivost.

Další velmi poučná epizoda se odehrála s ChatGPT, když byl požádán o shrnutí korunovace Karla III. Systém uvedl, že se obřad konal dne Květen 19 2023 ve Westminsterském opatství, ačkoliv to ve skutečnosti bylo 6. května. Odpověď byla nekonkrétní, ale informace byla mylná.

OpenAI uznala omezení GPT‑4 – například společenské předsudky, halucinace a konflikty instrukcí – a říká, že pracuje na jejich zmírnění. Je to připomínka toho, že i modely nejnovější generace mohou mít chyby.

Pokud jde o halucinace IA, nezávislá laboratoř zaznamenala kuriózní chování: v jednom případě O3 dokonce popsal, že má spuštěný kód na MacBooku Pro mimo prostředí chatu a poté zkopírovat výsledky, což prostě nelze udělat.

A mimo laboratoř došlo k neúspěchům s následky: právník předložil soudci dokumenty vygenerované modelem, které zahrnovaly fiktivní právní případyZdání pravdy bylo klamné, ale obsah neexistoval.

Jak fungují modely: rozsáhlé automatické doplňování

LLM se učí z obrovského množství textu a jeho hlavním úkolem je předpovědět další slovoNeuvažuje jako člověk: optimalizuje pravděpodobnosti. Tento mechanismus vytváří soudržný text, ale také otevírá dveře k vymýšlení detailů.

Pokud je kontext nejednoznačný nebo instrukce naznačuje něco bez opory, model bude mít tendenci doplňte nejpravděpodobnější podle vašich parametrů. Výsledek může znít dobře, ale nemusí být založen na ověřitelných, reálných faktech.

To vysvětluje, proč může generátor souhrnů přidat informace, které v originále nejsou nebo proč se objevují falešné citace a odkazy: systém extrapoluje citační vzorce, aniž by ověřoval, zda dokument existuje.

Něco podobného se děje v zobrazování: bez dostatečné diverzity nebo se zkresleními v datové sadě mohou modely produkovat ruce se šesti prsty, nečitelný text nebo nesouvislé rozvržení. Vizuální syntaxe sedí, ale obsah selhává.

Rizika a dopady v reálném životě

V žurnalistice a dezinformacích může být přesvědčivý klam zesílen na sekundárních sítích a médiích. Vymyšlený titulek nebo fakt, který se zdá být věrohodný. se může rychle šířit, což komplikuje následnou korekci.

V lékařské oblasti může špatně kalibrovaný systém vést k interpretacím zdraví škodlivé, od diagnóz k doporučením. Princip obezřetnosti zde není volitelný.

Z právního hlediska mohou modely vytvářet užitečné návrhy, ale také vkládat neexistující judikatura nebo špatně formulované citace. Chyba může mít vážné důsledky pro postup.

Ve vzdělávání může slepé spoléhání se na shrnutí nebo automatizované odpovědi přetrvávat koncepční chybyTento nástroj je cenný pro učení, pokud existuje dohled a ověřování.

Strategie zmírňování: co se dělá a co můžete udělat vy

Lze se halucinacím umělé inteligence vyhnout, nebo je alespoň omezit? Vývojáři pracují na několika vrstvách.

Jedním z prvních je zlepšit kvalitu datvyvažování zdrojů, ladění chyb a aktualizace korpusů s cílem omezit zkreslení a mezery, které podporují halucinace. K tomu se přidávají systémy ověřování faktů (ověřování faktů) a rozšířené metody zotavení (ARA), které nutí model spoléhat se na spolehlivé dokumentární základy namísto „vymýšlení“ odpovědí.

Úprava s lidská zpětná vazba (RLHF a další varianty) zůstává klíčem k penalizaci škodlivých, zkreslených nebo nesprávných výstupů a k trénování modelu v opatrnějších stylech odezvy. Také se šíří varování o spolehlivosti v rozhraních, připomínající uživateli, že odpověď může obsahovat chyby a že je jeho odpovědností ji ověřit, zejména v citlivých kontextech.

Další probíhající frontou je interpretovatelnostPokud systém dokáže vysvětlit původ tvrzení nebo odkázat na zdroje, má uživatel více nástrojů k posouzení jeho pravdivosti, než mu začne důvěřovat. Pro uživatele i firmy je důležité několik jednoduchých postupů: kontrola dat, dotazování se na… explicitní zdroje, omezit používání ve vysoce rizikových oblastech, udržovat lidi „v obraze“ a dokumentovat procesy kontroly.

Známá omezení a varování od samotných výrobců

Společnosti odpovědné za tyto modely si uvědomují limity. V případě GPT-4 na ně bylo výslovně upozorněno. předsudky, halucinace a protichůdné údaje o aktivních pracovních oblastech.

Mnoho počátečních problémů u spotřebitelských chatbotů bylo redukováno iteracemi, ale i za ideálních podmínek může dojít k nežádoucím výsledkům. Čím přesvědčivější je prezentace, tím větší je riziko přehnané sebedůvěry.

Z tohoto důvodu velká část institucionální komunikace trvá na tom, aby se tyto nástroje nepoužívaly k… lékařské nebo právní poradenství bez odborného posouzení a že jsou pravděpodobnostními asistenty, nikoli neomylnými věštci.

Nejčastější formy halucinací

Toto je nejčastější způsob, jakým se halucinace IA projevují:

• V textu je běžné vidět vymyšlené citace a bibliografieModel kopíruje „formu“ odkazu, ale vymýšlí si věrohodné autory, data nebo názvy.
• Objevují se také fiktivní nebo smyšlené události špatná data v historických chronologiích. Případ korunovace Karla III. ilustruje, jak lze časový detail zkreslit, aniž by próza ztratila svou plynulost.
• Mezi vyobrazené klasické artefakty patří končetiny s nemožnými anatomiemi, nečitelné texty v obrazu nebo prostorové nesrovnalosti, kterých si na první pohled nevšimnete.
• V překladu mohou systémy vymýšlet věty když se setkáte s velmi lokálními nebo neobvyklými výrazy, nebo když vynucujete ekvivalence, které v cílovém jazyce neexistují.

Halucinace IA nejsou izolovaným selháním, ale emergentní vlastností pravděpodobnostní systémy trénované s nedokonalými daty. Rozpoznání jejích příčin, poučení se z případů z reálného života a nasazení technických a procesních zmírňujících opatření nám umožňuje smysluplně využívat umělou inteligenci, aniž bychom ztratili ze zřetele skutečnost, že bez ohledu na to, jak flexibilní to může znít, si odpověď zaslouží důvěru pouze tehdy, má-li ověřitelný základ.