Proč mají systémy umělé inteligence halucinace
Umělá inteligence dnes funguje v podobě virtuálních asistentů, chytrých domácích zařízení, zdravotnické diagnostiky a samořízených automobilů. Nicméně s rozvojem této zásadní technologie vzniká problém, protože způsobuje to, co se označuje jako „halucinace umělé inteligence“.
Proč mají systémy umělé inteligence halucinace?
Zjednodušeně řečeno, halucinace umělé inteligence označuje případy, kdy systémy umělé inteligence generují nebo odvozují nesprávné informace, které při jejich tréninkovém sběru dat neexistovaly. Na druhou stranu neřešení halucinací umělé inteligence může vést k problémům, jako je šíření nepravdivých informací a vynášení neobjektivních soudů, což vede k ekonomickým i bezpečnostním problémům. Vysvětlíme, proč mají systémy umělé inteligence halucinace, jaké jsou jejich příčiny a jak jim předcházet.
K halucinacím systémů umělé inteligence pravděpodobně dochází, když je velký jazykový model schopen pozorovat vlastnosti nebo objekty, které nikdy neviděl nebo které vůbec neexistují. To způsobuje, že generuje nesprávné výstupní informace, které v reálném životě nedávají smysl, ale v některých případech jsou založeny na vzorcích/objektech, které sám vnímá.
Jinými slovy, systémy umělé inteligence halucinují, protože modely vytvářejí nepravdivé výroky nebo jsou závislé na triviálních vzorcích a předsudcích v trénovacích datech, aby vytvořily nebo obhájily sporné odpovědi, k čemuž však dochází na vyšší úrovni složitosti.
Příčiny halucinací umělé inteligence
Existuje několik klíčových důvodů, proč systémy umělé inteligence halucinují:
Předsudky v datech
Chybějící data a/nebo vzorky trénovacích dat, které jsou neúplné nebo obsahují neobjektivní/předpojaté prvky, jsou většinou modelů předkládány, protože umělá inteligence nemá možnost posoudit, zda se jedná o nestrannost nebo předsudky.
Byly například zaznamenány případy, kdy algoritmy pro rozpoznávání obličejů nebyly schopny rozpoznat tváře jiné než bílé pleti – to bylo přičítáno tréninkovým datovým souborům, které byly sestaveny na základě takových předsudků.
Nadměrné přizpůsobení
Dalším důvodem, proč systémy umělé inteligence halucinují, je nadměrné množství informací v jejich databázi. Některé z problémů týkajících se identifikovaných neuronových sítí spočívají v tom, že při učení ze vzorců v této omezené datové sadě si mohou spíše „zapamatovat“ nebo „přefitovat“ příliš zašuměné vzory. To zase zvyšuje pravděpodobnost, že budou halucinovat, když budou vystaveny jiným vstupům, než s jakými se setkaly během tréninku.
Kumulace chyb
Malé chyby nebo šum ve vstupních datech se v jejich hierarchicky zpracované podobě zvětší a například u velkých transformačních modelů s několika miliardami parametrů to může vést ke generování zkreslených nebo dokonce vymyšlených výstupů.
Zpětnovazební smyčky
Problém halucinací se může v samonaváděcích systémech ještě prohloubit, pokud není korigován. Například umělá inteligence může vytvořit fotografii na základě neuronové sítě a deepfake může jinou umělou inteligenci přesvědčit, že informace je skutečná.
Možné újmy, které přinášejí halucinace umělé inteligence
Halucinace umělé inteligence představují vážné problémy. Zde jsou uvedeny následující případy, které můžeme očekávat, pokud nebudou řešeny:
Dezinformace
Nedostatek pravdivosti v kombinaci s padělatelskou povahou botů umělé inteligence znamená, že falešné statistiky a dezinformace se mohou šířit virálně a narušovat schopnost lidí vyhledávat spolehlivé údaje. To je do značné míry znepokojující, pokud se systémy používají v žurnalistice, vzdělávání nebo v oblastech tvorby veřejné politiky.
Porušování soukromí
Citlivé soukromé údaje o osobách, které nebyly nikdy pozorovány, by mohly hluboce narušit soukromí a narušit důvěru, pokud by se takové systémy používaly k odpovídajícím úkolům, jako je zdravotnictví, vymáhání práva atd.
Poškození marginalizovaných skupin
Jak již bylo uvedeno dříve, v souborech dat umělé inteligence se údajně dobře uplatňují výběrové chyby, které diskriminují sociálně znevýhodněné skupiny a ze sociální spravedlnosti dělají ještě větší problém.
Bezpečnostní rizika
Halucinace umělé inteligence mají mylné informace týkající se poznámek nebo návodů na samořiditelná auta nebo lékařské diagnostické přístroje, což může vést k nehodám, zraněním nebo nesprávným lékařským rozhodnutím, protože takové systémy umělé inteligence jsou závislé na nedokonalých informacích.
Ekonomické náklady
Nedostatek inovací a růstu plynoucí z používání halucinační umělé inteligence pro více zařízení a poskytování služeb by mohl vést ke ztrátě důvěry zákazníků a také ke snížení hodnoty souvisejících organizací a zařízení. Přiřadit těmto nákladům hmatatelné číslo není vždy možné, ale nebezpečí je příliš velké.
Prevence halucinací umělé inteligence
Zde jsou uvedeny proaktivní kroky, které výzkumníci podnikají v oblasti prevence halucinací umělé inteligence:
Široká škála nezkreslených dat
Shromažďování tréninkových datových souborů, které neobsahují předsudky ani nezvýhodňují jednu část společnosti oproti jiné, pomáhá umělé inteligenci dobře se vycvičit. Veřejné databáze je třeba čistit a ověřovat fakta, aby se zabránilo šíření falešných dat.
Předběžné zpracování dat
Opatření, jako je odstranění výjimečných pozorování, anonymizace dat, redukce příznaků atd. mohou pomoci odstranit šum a nežádoucí vzorce z dat před jejich dodáním do systému.
Vyhodnocení modelu
Systémy umělé inteligence by měly být podrobovány neustálé kontrole pomocí nových hodnotících datových sad, které jsou pečlivě navrženy pro identifikaci nových halucinací.
Monitorování modelu
Aby bylo možné zohlednit nežádoucí reakce umělé inteligence, lze pomocí mechanismů, jako jsou modelové karty nebo výpisy dat, zaznamenávat chování umělé inteligence v průběhu času.
Vysvětlitelná umělá inteligence
Pomocí metodik, jako jsou mapy pozornosti a hodnoty SHAP, lze pochopit, proč modely přišly s danou reakcí, a také identifikovat jednoduché analýzy založené na vlastnostech kompatibilních s modely ve srovnání s náhodnými vzorci.
Konzervativní nasazení
Systémy umělé inteligence by měly být omezeny na konkrétní oblasti a měly by mít pouze omezené a kontrolované použití s dohledem člověka, dokud se umělá inteligence neprokáže jako bezpečná, spolehlivá a dvakrát spravedlivější v zacházení s lidmi.
Aby umělá inteligence i nadále přinášela společenský prospěch a předcházela nebezpečí škod souvisejících s halucinacemi, měly by organizace předem čelit problémům s kvalitou dat a modelů. Buďte obezřetní a zodpovědní při předcházení závažným důsledkům, které mohou vyplynout z halucinací umělé inteligence a souvisejících omylů.
Stručně řečeno, rizika halucinací umělé inteligence lze kontrolovat, pokud budou zavedeny odpovídající strategie pro jejich zmírnění. Nicméně vyhýbání se možným negativním důsledkům vyžaduje vytrvalé pozorování ze strany vývojářů technologií a těch, kteří ovlivňují politická rozhodnutí. Teprve po provedení takových společných pokusů můžeme vyvinout systém umělé inteligence, který bude mít na člověka pozitivní dopad a zároveň zaručí jeho ochranu.
Na závěr jsme pro vás připravili nejčastěji kladené otázky a odpovědi na ně
Co jsou to halucinace umělé inteligence?
Halucinace umělé inteligence označují případy, kdy systémy umělé inteligence generují falešné nebo nesmyslné informace, často v důsledku nesprávné interpretace dat nebo vzorců.
Proč systémy umělé inteligence halucinují?
Systémy umělé inteligence mohou halucinovat v důsledku různých faktorů, včetně nadměrného přizpůsobení, zkreslení v trénovacích datech a vysoké složitosti modelu.
Jak časté jsou halucinace umělé inteligence?
Halucinace mohou být v umělé inteligenci poměrně časté, zejména u rozsáhlých jazykových modelů a generativních nástrojů, které postrádají omezení možných výsledků.
Lze halucinacím v umělé inteligenci zabránit?
Prevence halucinací umělé inteligence zahrnuje definování jasných hranic pro modely umělé inteligence pomocí filtračních nástrojů a nastavení pravděpodobnostních prahů.
Jaké jsou důsledky halucinací umělé inteligence?
Důsledky mohou sahat od šíření dezinformací až po způsobení skutečné újmy, například nesprávné lékařské diagnózy.
Jak ovlivňují halucinace umělé inteligence důvěru v systémy umělé inteligence?
Halucinace mohou narušit důvěru v umělou inteligenci, protože ztěžují spolehnutí se na výstupy systému bez ověření.
Existují nějaké známé příklady halucinací umělé inteligence?
Ano, mezi známé příklady patří chatboti generující falešné akademické práce nebo poskytující nesprávné informace při interakci se zákazníky.
Vyskytují se halucinace umělé inteligence v jazykových i obrazových systémech?
Ano, halucinace umělé inteligence se mohou vyskytovat jak v jazykových modelech, tak v systémech počítačového vidění.
Jakou roli hrají v halucinacích umělé inteligence tréninková data?
Trénovací data jsou klíčová – zkreslená nebo nereprezentativní data mohou vést k halucinacím, které tyto zkreslené údaje odrážejí.
Probíhá výzkum, který se zabývá halucinacemi umělé inteligence?
Ano, existuje významný výzkum zaměřený na pochopení a zmírnění halucinací umělé inteligence s cílem zvýšit spolehlivost systémů umělé inteligence.
