Ověřování faktů a halucinace AI | AI v podnikání #110

Ve světě umělé inteligence se hranice mezi fikcí a realitou někdy stírají. Zatímco inovativní systémy AI urychlují pokrok téměř v každé oblasti, přinášejí také výzvy, jako jsou halucinace – jev, kdy AI generuje nepřesné nebo falešné informace. Abychom plně využili potenciál této technologie, musíme porozumět halucinacím a ověřování faktů.

Co jsou halucinace AI?

Halucinace AI jsou falešné nebo zavádějící výsledky generované modely AI. Tento jev má své kořeny v srdci strojového učení – procesu, ve kterém algoritmy používají obrovské datové sady, nebo tréninková data, k rozpoznávání vzorců a generování odpovědí podle pozorovaných vzorců.

I ty nejpokročilejší modely AI nejsou bezchybné. Jedním z důvodů halucinací je nedokonalost tréninkových dat. Pokud je datová sada nedostatečná, neúplná nebo zaujatá, systém se naučí nesprávné korelace a vzorce, což vede k produkci falešného obsahu.

Například si představte model AI pro rozpoznávání obličejů, který byl trénován převážně na fotografiích bělošských lidí. V takovém případě může mít algoritmus potíže správně identifikovat lidi z jiných etnických skupin, protože nebyl v tomto ohledu řádně “naučen”.

Dalším důvodem halucinací je overfitting, což se stává, když se algoritmus příliš úzce přizpůsobí tréninkové datové sadě. V důsledku toho ztrácí schopnost generalizovat a správně rozpoznávat nové, dříve neznámé vzorce. Takový model se dobře chová na tréninkových datech, ale selhává v reálných, dynamických podmínkách.

Konečně, halucinace mohou být výsledkem chybných předpokladů nebo nedostatečné architektury modelu. Pokud návrháři AI zakládají své řešení na chybných premisách nebo používají nesprávnou algoritmickou strukturu, systém v pokusu “přizpůsobit” tyto chybná tvrzení skutečným datům generuje falešný obsah.

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

Příklady halucinací

Vliv halucinací AI přesahuje rámec teorie. Stále častěji se setkáváme s reálnými, někdy překvapivými projevy těchto halucinací. Zde je několik příkladů tohoto jevu:

• V květnu 2023 právník použil ChatGPT k přípravě žaloby, která obsahovala fiktivní citace soudních rozhodnutí a neexistujících právních precedentů. To vedlo k vážným následkům – právník byl pokutován, protože tvrdil, že nic nevěděl o schopnosti ChatGPT generovat falešné informace,
• stává se, že ChatGPT vytváří falešné informace o skutečných lidech. V dubnu 2023 model vymyslel příběh o údajném obtěžování studentů právním profesorem. V jiném případě falešně obvinil australského starostu z přijímání úplatků, přičemž ve skutečnosti byl whistleblowerem, který odhaloval takové praktiky.

Toto nejsou izolované případy – generativní modely AI často vymýšlejí historické “fakta”, například poskytují falešné záznamy o překročení Lamanšského průlivu. Co víc, mohou každý čas vytvářet zcela odlišné falešné informace na stejné téma.

Halucinace AI však nejsou jen problémem chybných dat. Mohou také nabývat bizarních, znepokojivých forem, jako v případě Bingu, který prohlásil, že je zamilovaný do novináře Kevina Roose. To ukazuje, že účinky těchto anomálií mohou přesáhnout jednoduché faktické chyby.

Konečně, halucinace mohou být záměrně vyvolány speciálními útoky na systémy AI, známými jako adversariální útoky. Například mírná změna fotografie kočky způsobila, že systém pro rozpoznávání obrazů ji interpretoval jako …. “guacamole.” Tento typ manipulace může mít vážné důsledky v systémech, kde je přesné rozpoznávání obrazů klíčové, jako v autonomních vozidlech.

Jak zabránit halucinacím?

Navzdory rozsahu výzvy, kterou představují halucinace AI, existují účinné způsoby, jak se s tímto jevem vypořádat. Klíčem je komplexní přístup, který kombinuje:

• vysoce kvalitní tréninková data,
• relevantní pokyny, tj. příkazy pro AI,
• přímé poskytování znalostí a příkladů pro použití AI,
• neustálý dohled ze strany lidí a samotné AI za účelem zlepšení systémů AI.

Pokyny

Jedním z klíčových nástrojů v boji proti halucinacím jsou správně strukturované pokyny, nebo příkazy a instrukce dané modelu AI. Často stačí drobné změny ve formátu pokynů, aby se výrazně zlepšila přesnost a spolehlivost generovaných odpovědí.

Skvělým příkladem toho je Claude 2.1 od společnosti Anthropic. Zatímco použití dlouhého kontextu dalo 27% přesnost bez relevantního příkazu, přidání věty “Zde je nejrelevantnější věta z kontextu: ” do pokynu zvýšilo účinnost na 98%.

Taková změna donutila model soustředit se na nejrelevantnější části textu, místo aby generoval odpovědi na základě izolovaných vět, které byly vytrženy z kontextu. To zdůrazňuje důležitost správně formulovaných příkazů při zlepšování přesnosti systémů AI.

Vytváření podrobných, specifických pokynů, které nechávají AI co nejméně prostoru pro interpretaci, také pomáhá snižovat riziko halucinací a usnadňuje ověřování faktů. Čím jasnější a konkrétnější je pokyn, tím nižší je šance na halucinaci.

Příklady

Kromě efektivních pokynů existuje mnoho dalších metod, jak snížit riziko halucinací AI. Zde jsou některé z klíčových strategií:

• používání vysoce kvalitních, různorodých tréninkových dat, která spolehlivě reprezentují skutečný svět a možné scénáře. Čím bohatší a úplnější jsou data, tím nižší je riziko, že AI generuje falešné informace,
• používání datových šablon jako vodítka pro odpovědi AI – definování přijatelných formátů, rozsahů a výstupních struktur, což zvyšuje konzistenci a přesnost generovaného obsahu,
• omezení zdrojů dat pouze na spolehlivé, ověřené materiály od důvěryhodných subjektů. To eliminuje riziko, že model “naučí” informace z nejistých nebo falešných zdrojů.

Neustálé testování a zdokonalování systémů AI, založené na analýze jejich skutečného výkonu a přesnosti, umožňuje průběžnou korekci jakýchkoli nedostatků a umožňuje modelu učit se z chyb.

Kontext

Správné definování kontextu, v němž systémy AI fungují, také hraje důležitou roli v prevenci halucinací. Účel, pro který bude model použit, stejně jako omezení a odpovědnosti modelu, by měly být jasně definovány.

Takový přístup umožňuje nastavit jasný rámec, v němž může AI fungovat, což snižuje riziko, že “vymyslí” nežádoucí informace. Další ochranné prvky mohou být zajištěny použitím filtračních nástrojů a nastavením prahových hodnot pravděpodobnosti pro přijatelný výsledek.

Uplatnění těchto opatření pomáhá stanovit bezpečné cesty, kterými se AI může ubírat, což zvyšuje přesnost a spolehlivost obsahu, který generuje pro konkrétní úkoly a oblasti.

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

Ověřování faktů. Jak ověřit výsledky práce s AI?

Bez ohledu na to, jaká opatření jsou přijata, určité množství halucinací ze strany systémů AI je bohužel nevyhnutelné. Proto je klíčovým prvkem, který zaručuje spolehlivost získaných výsledků, ověřování faktů – proces ověřování faktů a dat generovaných AI.

Kontrola výsledků AI na přesnost a konzistenci s realitou by měla být považována za jeden z primárních ochranných prvků proti šíření falešných informací. Lidská verifikace pomáhá identifikovat a opravit jakékoli halucinace a nepřesnosti, které algoritmy nemohly samy odhalit.

V praxi by mělo být ověřování faktů cyklickým procesem, v němž je pravidelně zkoumán obsah generovaný AI na chyby nebo sporná tvrzení. Jakmile jsou tyto identifikovány, je nutné nejen opravit samotné tvrzení generované AI, ale také aktualizovat, doplnit nebo upravit tréninková data modelu AI, aby se předešlo opakování podobných problémů v budoucnu.

Důležité je, že proces ověřování by neměl být omezen pouze na odmítnutí nebo schválení sporných pasáží, ale měl by aktivně zahrnovat lidské odborníky s hlubokými znalostmi v oboru. Pouze oni mohou správně posoudit kontext, relevanci a přesnost tvrzení generovaných AI a rozhodnout o možných opravách.

Lidské ověřování faktů tedy poskytuje nezbytnou a těžko přeceňovanou “ochranu” pro spolehlivost obsahu AI. Dokud algoritmy strojového učení nedosáhnou dokonalosti, musí tento únavný, ale zásadní proces zůstat nedílnou součástí práce s AI řešeními v jakémkoli odvětví.

Jak těžit z halucinací AI?

Zatímco halucinace AI jsou obecně nežádoucím jevem, který by měl být minimalizován, mohou v některých unikátních oblastech najít překvapivě zajímavé a cenné aplikace. Ingeniózní využití tvůrčího potenciálu halucinací nabízí nové a často zcela nečekané perspektivy.

Umění a design jsou oblasti, kde mohou halucinace AI otevřít zcela nové kreativní směry. Využitím tendence modelů generovat surrealistické, abstraktní obrazy mohou umělci a designéři experimentovat s novými formami vyjádření, čímž se stírají hranice mezi uměním a realitou. Mohou také vytvářet jedinečné, snové světy – dříve nedostupné lidskému vnímání.

V oblasti vizualizace a analýzy dat zase jev halucinace nabízí příležitost objevovat alternativní perspektivy a nečekané korelace v komplexních souborech informací. Například schopnost AI odhalit nepředvídatelné korelace může pomoci zlepšit způsob, jakým finanční instituce činí investiční rozhodnutí nebo spravují riziko.

Konečně, svět počítačových her a virtuální zábavy může také těžit z tvůrčích odchylek AI. Tvůrci těchto řešení mohou využít halucinace k generování zcela nových, fascinujících virtuálních světů. Vdechnutím prvku překvapení a nepředvídatelnosti mohou hráčům poskytnout nesrovnatelný, pohlcující zážitek.

Samozřejmě, jakékoli využití této “tvůrčí” stránky halucinací AI musí být pečlivě kontrolováno a podléhat přísnému lidskému dohledu. Jinak může tendence vytvářet fikci místo faktů vést k nebezpečným nebo společensky nežádoucím situacím. Klíčem je tedy dovedně zvažovat přínosy a rizika tohoto jevu a využívat ho odpovědně pouze v rámci bezpečného, strukturovaného rámce.

Ověřování faktů a halucinace AI – shrnutí

Vznik jevu halucinací v systémech AI je nevyhnutelným vedlejším efektem revoluce, které jsme svědky v této oblasti. Deformace a falešné informace generované modely AI jsou odvrácenou stranou jejich obrovské kreativity a schopnosti asimilovat kolosální množství dat.

Prozatím je jediným způsobem, jak ověřit platnost obsahu generovaného AI, lidská verifikace. I když existuje několik metod pro snížení halucinací, od technik pokynů po složité metody jako Truth Forest, žádná z nich zatím nemůže poskytnout uspokojivou přesnost odpovědí, která by eliminovala potřebu ověřování faktů.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.