Tosiasioiden tarkistaminen ja tekoälyn hallusinaatiot | Tekoäly liiketoiminnassa #110

Keinoälyn maailmassa rajat fiktion ja todellisuuden välillä joskus hämärtyvät. Vaikka innovatiiviset tekoälyjärjestelmät kiihdyttävät edistystä lähes kaikilla aloilla, ne tuovat mukanaan myös haasteita, kuten hallusinaatiot – ilmiö, jossa tekoäly tuottaa epätarkkaa tai väärää tietoa. Jotta voimme täysin hyödyntää tämän teknologian potentiaalia, meidän on ymmärrettävä hallusinaatiot ja tarkistettava niitä.

Mitä ovat tekoälyn hallusinaatiot?

Tekoälyn hallusinaatiot ovat vääriä tai harhaanjohtavia tuloksia, joita tekoälymallit tuottavat. Tämä ilmiö juontaa juurensa koneoppimisen ytimeen – prosessiin, jossa algoritmit käyttävät valtavia tietoaineistoja tai koulutusdataa tunnistaakseen kaavoja ja tuottaakseen vastauksia havaittujen kaavojen mukaan.

Jopa edistyneimmät tekoälymallit eivät ole virheettömiä. Yksi hallusinaatioiden syistä on koulutusdatan epätäydellisyys. Jos tietoaineisto on riittämätön, puutteellinen tai puolueellinen, järjestelmä oppii vääriä korrelaatioita ja kaavoja, mikä johtaa väärän sisällön tuottamiseen.

Esimerkiksi, kuvitelkaamme tekoälymalli kasvojentunnistukseen, joka on koulutettu pääasiassa valkoisten ihmisten valokuvilla. Tällöin algoritmi saattaa kohdata vaikeuksia tunnistaa oikein muiden etnisten ryhmien ihmisiä, koska se ei ole ollut asianmukaisesti “koulutettu” tässä suhteessa.

Toinen hallusinaatioiden syy on ylikoulutus, joka tapahtuu, kun algoritmi mukautuu liian tiiviisti koulutusdataan. Tämän seurauksena se menettää kyvyn yleistää ja tunnistaa oikein uusia, aiemmin tuntemattomia kaavoja. Tällainen malli toimii hyvin koulutusdatalla, mutta epäonnistuu todellisissa, dynaamisissa olosuhteissa.

Lopuksi, hallusinaatiot voivat johtua virheellisistä oletuksista tai riittämättömästä mallin arkkitehtuurista. Jos tekoälyn suunnittelijat perustavat ratkaisunsa virheellisiin oletuksiin tai käyttävät väärää algoritmista rakennetta, järjestelmä tuottaa väärää sisältöä yrittäessään “sovittaa” näitä virheellisiä oletuksia todellisiin tietoihin.

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

Esimerkkejä hallusinaatioista

Tekoälyn hallusinaatioiden vaikutus ulottuu kauas teorian alueelta. Yhä useammin kohtaamme todellisia, joskus yllättäviä ilmentymiä niistä. Tässä on joitakin esimerkkejä tästä ilmiöstä:

• Toukokuussa 2023 asianajaja käytti ChatGPT:tä valmistellessaan oikeuskannetta, joka sisälsi kuvitteellisia viittauksia tuomioistuimen päätöksiin ja olemattomiin oikeudellisiin ennakkotapauksiin. Tämä johti vakaviin seurauksiin – asianajaja sai sakot, koska hän väitti, ettei tiennyt mitään ChatGPT:n kyvystä tuottaa väärää tietoa,
• on tapahtunut, että ChatGPT luo väärää tietoa todellisista ihmisistä. Huhtikuussa 2023 malli keksi tarinan väitetystä opiskelijoiden häirinnästä oikeustieteen professorin toimesta. Toisessa tapauksessa se syytti väärin australialaista pormestaria lahjusten ottamisesta, kun todellisuudessa hän oli paljastaja, joka paljasti tällaisia käytäntöjä.

Nämä eivät ole eristyneitä tapauksia – generatiiviset tekoälymallit keksivät usein historiallisia “faktoja”, esimerkiksi tarjoamalla vääriä tietoja Englannin kanaalin ylittämisestä. Lisäksi ne voivat luoda täysin erilaista väärää tietoa samasta aiheesta joka kerta.

Kuitenkin tekoälyn hallusinaatiot eivät ole vain virheellisten tietojen ongelma. Ne voivat myös ottaa outoja, häiritseviä muotoja, kuten Bingin tapauksessa, joka julisti rakastavansa toimittaja Kevin Roosea. Tämä osoittaa, että näiden poikkeamien vaikutukset voivat ylittää yksinkertaiset faktavirheet.

Lopuksi, hallusinaatioita voidaan tahallisesti aiheuttaa erityisillä hyökkäyksillä tekoälyjärjestelmiin, joita kutsutaan vastustaviksi hyökkäyksiksi. Esimerkiksi, hieman muokkaamalla kissan kuvaa, kuvantunnistusjärjestelmä tulkitsi sen …. “guacamoleksi.” Tällaisella manipuloinnilla voi olla vakavia seurauksia järjestelmissä, joissa tarkka kuvantunnistus on ratkaisevan tärkeää, kuten autonomisissa ajoneuvoissa.

Kuinka estää hallusinaatioita?

Huolimatta tekoälyn hallusinaatioiden aiheuttamasta haasteen laajuudesta, on olemassa tehokkaita tapoja taistella tätä ilmiötä vastaan. Avain on kattava lähestymistapa, joka yhdistää:

• korkealaatuista koulutusdataa,
• relevantteja kehotuksia, eli komentoja tekoälylle,
• suoraan annettavaa tietoa ja esimerkkejä tekoälyn käyttöön,
• jatkuvaa valvontaa ihmisten ja tekoälyn itsensä toimesta tekoälyjärjestelmien parantamiseksi.

Kehotukset

Yksi keskeisistä työkaluista hallusinaatioita vastaan taistelussa ovat oikein rakennetut kehotukset, eli komennot ja ohjeet, joita annetaan tekoälymallille. Usein pienet muutokset kehotusmuodossa riittävät parantamaan huomattavasti tuotettujen vastausten tarkkuutta ja luotettavuutta.

Erinomainen esimerkki tästä on Anthropicin Claude 2.1. Pitkän kontekstin käyttäminen antoi 27 % tarkkuuden ilman relevanttia komentoa, mutta lauseen “Tässä on kontekstista tärkein lause: ” lisääminen kehotukseen nosti tehokkuuden 98 %:iin.

Tällainen muutos pakotti mallin keskittymään tekstin tärkeimpiin osiin sen sijaan, että se tuottaisi vastauksia eristyneistä lauseista, jotka oli otettu kontekstista pois. Tämä korostaa oikein muotoiltujen komentojen merkitystä tekoälyjärjestelmien tarkkuuden parantamisessa.

Yksityiskohtaisesti muotoiltujen, spesifisten kehotusten luominen, jotka antavat tekoälylle mahdollisimman vähän tilaa tulkinnalle, auttaa myös vähentämään hallusinaatioiden riskiä ja tekee faktatarkistuksesta helpompaa. Mitä selvempi ja tarkempi kehotus on, sitä pienempi on hallusinaation mahdollisuus.

Esimerkit

Tehokkaiden kehotusten lisäksi on monia muita menetelmiä, joilla voidaan vähentää tekoälyn hallusinaatioiden riskiä. Tässä on joitakin keskeisiä strategioita:

• käyttämällä korkealaatuista, monipuolista koulutusdataa, joka luotettavasti edustaa todellista maailmaa ja mahdollisia skenaarioita. Mitä rikkaampaa ja täydellisempää data on, sitä pienempi on riski, että tekoäly tuottaa väärää tietoa,
• käyttämällä datamalleja ohjeena tekoälyn vastauksille – määrittelemällä hyväksyttävät muodot, laajuudet ja tulostusrakenteet, mikä lisää tuotetun sisällön johdonmukaisuutta ja tarkkuutta,
• rajoittamalla tietolähteitä vain luotettaviin, varmennettuihin materiaaleihin luotettavilta tahoilta. Tämä eliminoi riskin, että malli “oppisi” tietoa epävarmoista tai vääristä lähteistä.

Tekoälyjärjestelmien jatkuva testaaminen ja hienosäätö, perustuen niiden todelliseen suorituskykyyn ja tarkkuuteen, mahdollistaa jatkuvan puutteiden korjaamisen ja mallin oppimisen virheistä.

Konteksti

Kontekstin asianmukainen määrittäminen, jossa tekoälyjärjestelmät toimivat, on myös tärkeä rooli hallusinaatioiden estämisessä. Mallin käyttötarkoitus sekä mallin rajoitukset ja vastuut tulisi määritellä selkeästi.

Tällainen lähestymistapa mahdollistaa selkeän kehyksen asettamisen, jossa tekoälyn on toimittava, vähentäen riskiä, että se “keksii” ei-toivottua tietoa. Lisäturvatoimia voidaan tarjota käyttämällä suodatusvälineitä ja asettamalla todennäköisyysrajoja hyväksyttäville tuloksille.

Näiden toimenpiteiden soveltaminen auttaa luomaan turvallisia polkuja, joita tekoälyn on seurattava, lisäten sen tuottaman sisällön tarkkuutta ja luotettavuutta tietyissä tehtävissä ja alueilla.

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

Faktatarkistus. Kuinka varmistaa tekoälyn työskentelyn tulokset?

Riippumatta siitä, mitä varotoimia otetaan, tietty määrä hallusinaatioita tekoälyjärjestelmissä on valitettavasti vältämätöntä. Siksi keskeinen elementti, joka takaa saatujen tulosten luotettavuuden, on faktatarkistus – prosessi, jossa tarkistetaan tekoälyn tuottamat faktat ja tiedot.

Tekoälyn tulosten tarkistaminen tarkkuuden ja todellisuuden kanssa yhdenmukaisuuden osalta tulisi pitää yhtenä ensisijaisista turvatoimista väärän tiedon leviämistä vastaan. Ihmisten tarkistus auttaa tunnistamaan ja korjaamaan hallusinaatioita ja epätarkkuuksia, joita algoritmit eivät voisi havaita itse.

Käytännössä faktatarkistuksen tulisi olla syklistä prosessia, jossa tekoälyn tuottamaa sisältöä tarkastellaan säännöllisesti virheiden tai kyseenalaisten väittämien varalta. Kun nämä on tunnistettu, on tarpeen korjata ei vain tekoälyn tuottama väite, vaan myös päivittää, täydentää tai muokata tekoälymallin koulutusdataa estääkseen samanlaisten ongelmien toistumisen tulevaisuudessa.

Tärkeää on, että tarkistusprosessi ei rajoitu vain kyseenalaisten kohtien hylkäämiseen tai hyväksymiseen, vaan siihen tulisi aktiivisesti osallistua asiantuntijoita, joilla on syvällistä tietoa alalta. Vain he voivat arvioida asianmukaisesti kontekstin, merkityksen ja tekoälyn tuottamien väittämien tarkkuuden ja päättää mahdollisista korjauksista.

Ihmisten faktatarkistus tarjoaa näin ollen välttämättömän ja vaikeasti yliarvioitavan “turvatoimen” tekoälysisällön luotettavuudelle. Kunnes koneoppimisalgoritmit saavuttavat täydellisyyden, tämä työläs mutta ratkaiseva prosessi on pysyttävä olennaisena osana tekoälyratkaisujen käyttöä kaikilla aloilla.

Kuinka hyötyä tekoälyn hallusinaatioista?

Vaikka tekoälyn hallusinaatiot ovat yleisesti ottaen ei-toivottu ilmiö, jota tulisi minimoida, ne voivat löytää yllättävän mielenkiintoisia ja arvokkaita sovelluksia joillakin ainutlaatuisilla alueilla. Hallusinaatioiden luovaa potentiaalia hyödyntäminen tarjoaa uusia ja usein täysin odottamattomia näkökulmia.

Taide ja muotoilu ovat alueita, joilla tekoälyn hallusinaatiot voivat avata täysin uusia luovia suuntia. Hyödyntämällä mallien taipumusta tuottaa surrealistisia, abstrakteja kuvia, taiteilijat ja suunnittelijat voivat kokeilla uusia ilmaisumuotoja, hämärtäen rajoja taiteen ja todellisuuden välillä. He voivat myös luoda ainutlaatuisia, unenomaisia maailmoja – aiemmin ihmisen havaintokyvyn ulottumattomissa.

Tietojen visualisoinnin ja analyysin alalla puolestaan hallusinaatioilmiö tarjoaa mahdollisuuden löytää vaihtoehtoisia näkökulmia ja odottamattomia korrelaatioita monimutkaisista tietoaineistoista. Esimerkiksi tekoälyn kyky havaita arvaamattomia korrelaatioita voi auttaa parantamaan sitä, miten rahoituslaitokset tekevät sijoituspäätöksiä tai hallitsevat riskiä.

Lopuksi, tietokonepelien ja virtuaalisen viihteen maailma voi myös hyötyä tekoälyn luovista poikkeamista. Näiden ratkaisujen luojat voivat käyttää hallusinaatioita luodakseen täysin uusia, kiehtovia virtuaalimaailmoja. Lisäämällä niihin yllätyksen ja arvaamattomuuden elementin, he voivat tarjota pelaajille vertaansa vailla olevan, mukaansatempaavan kokemuksen.

Tietenkin, tämän “luovan” puolen käyttö tekoälyn hallusinaatioista on hallittava huolellisesti ja oltava tiukan ihmisen valvonnan alaisena. Muuten taipumus luoda fiktiota faktojen sijaan voi johtaa vaarallisiin tai sosiaalisesti ei-toivottuihin tilanteisiin. Avain on siis taitavasti punnita ilmiön hyötyjä ja riskejä ja käyttää sitä vastuullisesti vain turvallisessa, rakenteellisessa kehyksessä.

Faktatarkistus ja tekoälyn hallusinaatiot – yhteenveto

Tekoälyjärjestelmissä ilmenevien hallusinaatioiden ilmiön syntyminen on väistämätön sivuvaikutus vallankumoukselle, jota olemme todistamassa tällä alalla. Tekoälymallien tuottamat vääristymät ja väärä tieto ovat kääntöpuoli niiden valtavasta luovuudesta ja kyvystä omaksua valtavia määriä tietoa.

Toistaiseksi ainoa tapa varmistaa tekoälyn tuottaman sisällön pätevyys on ihmisten tarkistus. Vaikka on olemassa useita menetelmiä hallusinaatioiden vähentämiseksi, kehotustekniikoista monimutkaisiin menetelmiin, kuten Truth Forest, mikään niistä ei vielä voi tarjota tyydyttävää vastaustarkkuutta, joka poistaisi faktatarkistuksen tarpeen.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.