Zakaj imajo sistemi umetne inteligence halucinacije

Umetna inteligenca danes deluje v obliki virtualnih pomočnikov, naprav za pametni dom, zdravstvene diagnostike in samovozečih avtomobilov. Kljub temu se pri razvoju te ključne tehnologije pojavlja težava, saj povzroča tako imenovane „halucinacije umetne inteligence“.

Zakaj imajo sistemi umetne inteligence halucinacije?

Preprosto povedano, halucinacije umetne inteligence se nanašajo na primere, ko sistemi umetne inteligence generirajo ali sklepajo na napačne informacije, ki jih med zbiranjem podatkov za usposabljanje ni bilo. Po drugi strani pa lahko nerazrešitev halucinacij umetne inteligence povzroči težave, kot sta širjenje neresnic in oblikovanje pristranskih sodb, kar povzroča tako gospodarske kot varnostne težave. Razložili bomo, zakaj imajo sistemi umetne inteligence halucinacije, vzroke zanje in njihovo preprečevanje.

Halucinacije sistemov umetne inteligence se verjetno pojavijo, kadar lahko veliki jezikovni model opazi lastnosti ali predmete, ki jih še nikoli ni videl ali sploh ne obstajajo. Zaradi tega ustvari napačne izhodne informacije, ki v resničnem življenju nimajo smisla, v nekaterih primerih pa temeljijo na vzorcih/objektih, ki jih je sam zaznal.

Z drugimi besedami, sistemi umetne inteligence halucinirajo, saj modeli dajejo napačne izjave ali so odvisni od trivialnih vzorcev in predsodkov v učnih podatkih, da bi ustvarili ali zagovarjali sporne odgovore, vendar se to dogaja na višji ravni kompleksnosti.

Vzroki halucinacij umetne inteligence

Obstaja nekaj ključnih razlogov, zakaj sistemi umetne inteligence halucinirajo:

Predsodki glede podatkov

Manjkajoče podatke in/ali vzorce podatkov za usposabljanje, ki so nepopolni ali vsebujejo pristranske/predsodkovne elemente, predloži večina modelov, ker umetna inteligenca nima možnosti, da bi presodila zadevno pravičnost ali predsodke.

Na primer, bili so primeri, ko algoritmi za prepoznavanje obrazov niso mogli prepoznati obrazov, ki niso belci – to je bilo pripisano nizom podatkov za usposabljanje, ki so bili sestavljeni na podlagi takšnih pristranskosti.

Preveliko prilagajanje

Preveč informacij v zbirki podatkov je še en razlog, zakaj sistemi umetne inteligence halucinirajo. Nekatere težave v zvezi z opredeljenimi nevronskimi mrežami so, da si med učenjem na podlagi vzorcev v tem omejenem naboru podatkov lahko raje „zapomnijo“ ali „pretirano prilagodijo“ preveč hrupne vzorce. Zaradi tega obstaja večja verjetnost, da bodo halucinirale, ko bodo izpostavljene drugačnim vhodnim podatkom, kot so jih imele med učenjem.

Kopičenje napak

Majhne napake ali šum v vhodnih podatkih se v hierarhično obdelani obliki povečajo, kar lahko na primer pri velikih modelih transformatorjev z nekaj milijardami parametrov privede do ustvarjanja popačenih ali celo izmišljenih izhodov.

Povratne zanke

Problem halucinacij se lahko v samonadzorovanih sistemih celo stopnjuje, če ni odpravljen. Umetna inteligenca lahko na primer ustvari fotografijo na podlagi nevronske mreže, globoka prevara pa lahko drugo umetno inteligenco prepriča, da je informacija resnična.

Možna škoda, ki jo povzročajo halucinacije umetne inteligence

Halucinacije umetne inteligence predstavljajo resne izzive. Navajamo naslednje primere, ki jih lahko pričakujemo, če jih ne bomo obravnavali:

Napačne informacije

Pomanjkanje resnicoljubnosti v kombinaciji s ponarejevalno naravo umetne inteligence botov pomeni, da se lahko ponarejeni statistični podatki in napačne informacije razširijo in izkrivljajo sposobnost ljudi, da najdejo zanesljive podatke. To je zelo zaskrbljujoče, če se sistemi uporabljajo v novinarstvu, izobraževanju ali na področju oblikovanja javnih politik.

Kršitve zasebnosti

Občutljivi zasebni podatki o posameznikih, ki niso bili nikoli opazovani, bi lahko globoko posegli v zasebnost in spodkopali zaupanje, če se takšni sistemi uporabljajo za ustrezne naloge, kot so zdravstvo, kazenski pregon itd.

Škoda za marginalizirane skupine

Kot je bilo že omenjeno, je dobro znano, da v zbirkah podatkov umetne inteligence selekcijske pristranskosti diskriminirajo socialno prikrajšane skupine in spreminjajo socialno pravičnost v še večji problem.

Tveganja za varnost

Halucinacije umetne inteligence imajo napačne informacije v zvezi z zapiski ali vodili na samovozečih avtomobilih ali medicinskih diagnostičnih aparatih, kar lahko privede do nesreč, poškodb ali napačnih medicinskih odločitev, saj so taki sistemi umetne inteligence odvisni od nepopolnih informacij.

Ekonomski stroški

Pomanjkanje inovacij in rasti zaradi uporabe halucinantne umetne inteligence za več objektov in zagotavljanje storitev lahko povzroči izgubo zaupanja strank ter zmanjšanje vrednosti povezanih organizacij in objektov. Pripisovanje oprijemljive številke tem stroškom ni vedno mogoče, vendar so nevarnosti prevelike.

Preprečevanje halucinacij umetne inteligence

Tukaj so proaktivni ukrepi, ki jih raziskovalci sprejmejo za preprečevanje halucinacij umetne inteligence:

Široka paleta nepristranskih podatkov

Zbiranje naborov podatkov za usposabljanje, ki ne vsebujejo predsodkov in ne dajejo prednosti enemu delu družbe pred drugim, pomaga umetni inteligenci, da se dobro usposobi. Javne zbirke podatkov je treba očistiti in preveriti dejstva, da se prepreči širjenje lažnih podatkov.

Predobdelava podatkov

Ukrepi, kot so odstranjevanje očitnih opažanj, anonimizacija podatkov, zmanjševanje značilnosti itd. lahko pomagajo pri odstranjevanju šuma in neželenih vzorcev iz podatkov, preden se posredujejo sistemu.

Vrednotenje modela

Sisteme umetne inteligence je treba nenehno preverjati z uporabo novih naborov podatkov za vrednotenje, ki so skrbno zasnovani za prepoznavanje novih halucinacij.

Spremljanje modela

Za upoštevanje neželenega odziva umetne inteligence lahko z mehanizmi, kot so modelne kartice ali izjave o podatkih, omogočimo beleženje obnašanja umetne inteligence skozi čas.

Razložljiva umetna inteligenca

Z uporabo metodologij, kot so karte pozornosti in vrednosti SHAP, je mogoče razumeti, zakaj so modeli prišli do tega odziva, ter opredeliti preproste analize na podlagi značilnosti, ki so združljive z vzorci v primerjavi z naključnimi vzorci.

Konzervativna uporaba

Sistemi umetne inteligence bi morali biti omejeni na določena področja ter imeti le omejeno in nadzorovano uporabo, pri čemer bi ljudje nadzorovali uporabo, dokler se umetna inteligenca ne izkaže za varno, zanesljivo in dvakrat pravičnejšo v obravnavi z ljudmi.

Da bi umetna inteligenca še naprej prinašala družbene koristi in preprečila nevarnost škode, povezane s halucinacijami, bi se morale organizacije vnaprej soočiti s težavami s kakovostjo podatkov in modelov. Bodite previdni in odgovorni pri izogibanju resnim posledicam, ki se lahko pojavijo zaradi halucinacij umetne inteligence in z njimi povezanih zmot.

Skratka, tveganja zaradi halucinacij umetne inteligence je mogoče nadzorovati, če se izvajajo ustrezne strategije za njihovo ublažitev. Kljub temu pa izogibanje morebitnim negativnim posledicam zahteva vztrajno opazovanje s strani razvijalcev tehnologije in tistih, ki vplivajo na spremembe politike. Šele po takšnih skupnih poskusih lahko razvijemo sistem umetne inteligence, ki pozitivno vpliva na ljudi in hkrati zagotavlja njihovo zaščito.

Na koncu smo za vas pripravili najpogosteje zastavljena vprašanja in odgovore nanje

Kaj so halucinacije umetne inteligence?

Halucinacije umetne inteligence se nanašajo na primere, ko sistemi umetne inteligence ustvarjajo napačne ali nesmiselne informacije, pogosto zaradi napačne razlage podatkov ali vzorcev.

Zakaj sistemi umetne inteligence halucinirajo?

Sistemi umetne inteligence imajo lahko halucinacije zaradi različnih dejavnikov, vključno s pretiranim prilagajanjem, pristranskostjo podatkov za usposabljanje in veliko kompleksnostjo modela.

Kako pogoste so halucinacije umetne inteligence?

Halucinacije so pri umetni inteligenci lahko precej pogoste, zlasti pri velikih jezikovnih modelih in generativnih orodjih, ki nimajo omejitev glede možnih rezultatov.

Ali je mogoče halucinacije pri umetni inteligenci preprečiti?

Preprečevanje halucinacij umetne inteligence vključuje opredelitev jasnih meja za modele umetne inteligence z uporabo orodij za filtriranje in določitev verjetnostnih pragov.

Kakšne so posledice halucinacij umetne inteligence?

Posledice lahko segajo od širjenja napačnih informacij do povzročanja dejanske škode, kot so napačne medicinske diagnoze.

Kako halucinacije umetne inteligence vplivajo na zaupanje v sisteme umetne inteligence?

Halucinacije lahko zmanjšajo zaupanje v umetno inteligenco, saj se je zaradi njih težko zanašati na rezultate sistema brez preverjanja.

Ali obstajajo znani primeri halucinacij umetne inteligence?

Da, znani primeri vključujejo klepetalne robote, ki ustvarjajo lažne akademske članke ali zagotavljajo napačne informacije v interakcijah s strankami.

Ali se halucinacije umetne inteligence pojavljajo tako pri jezikovnih kot pri slikovnih sistemih?

Da, halucinacije umetne inteligence se lahko pojavijo tako v jezikovnih modelih kot v sistemih računalniškega vida.

Kakšno vlogo imajo podatki za usposabljanje pri halucinacijah umetne inteligence?

Podatki za usposabljanje so ključnega pomena – pristranski ali nereprezentativni podatki lahko povzročijo halucinacije, ki odražajo te pristranskosti.

Ali potekajo raziskave, ki obravnavajo halucinacije umetne inteligence?

Da, potekajo pomembne raziskave, ki so usmerjene v razumevanje in ublažitev halucinacij umetne inteligence, da bi izboljšali zanesljivost sistemov umetne inteligence.