Ja Jūsu AI halucinē, vainojiet sistēmu, nevis mākslīgo intelektu

Mākslīgā intelekta (AI) “halucinācijas” – pārliecinoši izklausīgas, taču nepatiesas atbildes – pēdējā laikā ir izraisījušas plašu mediju uzmanību. Piemēram, nesen publicētajā The New York Times rakstā “AI kļūst arvien spēcīgāks, bet tā halucinācijas kļūst arvien bīstamākas” tiek vērsta uzmanība uz šo problēmu. Lai gan halucinācijas patiešām var būt bīstamas, īpaši lietojot patērētāju tērzēšanas robotus, biznesa kontekstā situācija ir nedaudz savādāka.

Kas tieši ir AI halucinācijas?

AI halucinācijas ir situācijas, kad mākslīgais intelekts sniedz informāciju, kas izklausās pārliecinoša un patiesībai atbilstoša, taču faktiski tā ir neprecīza vai pilnībā izdomāta. Šī parādība rodas, jo AI modeļi, kā piemēram ChatGPT, strādā, prognozējot visticamāko nākamo vārdu vai teikumu, balstoties uz apmācības datiem. Tā rezultātā dažkārt tiek radīts saturs, kuram nav reālas pamatnes.

Kāpēc AI halucinē?

Galvenie iemesli, kāpēj mākslīgais intelekts rada halucinācijas:
1. Nepilnīgi apmācības dati – ja modelim trūkst precīzas informācijas par konkrētu tēmu
2. Pārāk vispārināta pieeja – AI mēģina atbildēt uz jautājumiem, par kuriem tam nav pietiekami daudz specifisku zināšanu
3. Konteksta trūkums – dažkārt sistēmai nav pietiekami daudz informācijas, lai saprastu jautājuma būtību
4. Modeļa arhitektūras ierobežojumi – pašreizējās AI tehnoloģijas vienkārši nav perfektas

Kā samazināt halucināciju risku biznesa lietojumos?

Lai gan halucinācijas ir dabiska daļa no pašreizējās AI tehnoloģiju attīstības stadijas, pastāv vairāki veidi, kā samazināt to negatīvo ietekmi uz biznesa procesiem:

1. Labāka datu pārvaldība

AI veiktspēja ir tieši atkarīga no tā, ar kādiem datiem tas ir apmācīts. Investējot kvalitatīvā un strukturētā datu bāzē, var ievērojami uzlabot modeļa precizitāti.

2. Konteksta pievienošana

Sniedzot AI pēc iespējas vairāk konteksta un specifisku norāžu, var palīdzēt samazināt neprecīzu atbilžu rašanos.

3. Cilvēka pārraudzība

Svarīgi ir nepaļauties tikai uz AI ģenerēto satru, bet vienmēr iekļaut cilvēka eksperta pārbaudi kritiskos procesos.

4. Specializētu risinājumu izmantošana

Vispārīgi AI modeļi biežāk halucinē nekā specializēti, uz konkrētu nozari orientēti risinājumi.

Nākotnes perspektīvas

AI tehnoloģijas attīstās ātrāk nekā jebkad agrāk, un ar katru jaunu paaudzi halucināciju problēma kļūst mazāk izteikta. Taču līdz brīdim, kad mēs būsim izveidojuši pilnībā uzticamus mākslīgā intelekta sistēmas, ir svarīgi saprast, ka pašreizējās nepilnības ir tehnoloģiju, nevis pašas AI būtības rezultāts.

Pareiza pieeja un sapratne par AI iespējām un ierobežojumiem ļaus uzņēmumiem efektīvi izmantot šīs tehnoloģijas, samazinot ar halucinācijām saistītos riskus. Galvenais ir atcerēties – ja jūsu AI halucinē, problēma, visticamāk, slēpjas sistēmas ieviešanas vai datu pārvaldības kļūdās, nevis pašā mākslīgajā intelektā.

Avots: https://www.unite.ai/if-your-ai-is-hallucinating-dont-blame-the-ai/