Галлюцинации в генеративном ИИ: что происходит внутри больших языковых моделей

Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere.

TL;DR:

Галлюцинации в генеративном ИИ относятся к случаям, когда ИИ генерирует контент, не основанный на входных данных, что приводит к потенциально опасным или вводящим в заблуждение результатам. Причины галлюцинаций включают чрезмерную зависимость от шаблонов, отсутствие разнообразных данных и сложность больших языковых моделей. Чтобы предотвратить галлюцинации, мы можем использовать разнообразные данные, мониторинг ввода, объяснимость, обеспечение качества и человеческий контроль. Обеспечение ответственного и этичного использования генеративного ИИ требует прозрачности, объяснимости и принятия необходимых мер предосторожности.

Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.

Генеративный ИИ произвел фурор в технологической индустрии благодаря своей способности генерировать текст, изображения и даже видео, которые кажутся почти неотличимыми от созданных людьми. Это привело к многочисленным прорывам в различных областях, от языкового перевода до разработки видеоигр. Однако мощность генеративного ИИ сопряжена со значительным риском: возможна галлюцинация.

Что такое галлюцинации в генеративном ИИ?

В генеративном ИИ галлюцинации относятся к случаям, когда ИИ генерирует контент, не основанный на каких-либо входных данных. Это может произойти, когда модель машинного обучения генерирует что-то, чего нет в обучающих данных, или когда модель слишком сильно зависит от предубеждений или закономерностей, которые она извлекла из данных. В некоторых случаях модель может генерировать полностью ложный контент, что может привести к разрушительным последствиям.

Проблема галлюцинаций не нова. На самом деле, это известная проблема в области ИИ. Однако с ростом распространенности генеративного ИИ потенциал галлюцинаций стал более серьезной проблемой.

Что вызывает галлюцинации в генеративном ИИ?

Есть много потенциальных причин галлюцинаций в генеративном ИИ. Одной из распространенных причин является чрезмерная зависимость от шаблонов и предубеждений, которые модель извлекла из данных. Например, если языковая модель была обучена на данных, включающих определенный тип языка или синтаксиса, она может генерировать контент, на который сильно влияют эти шаблоны.

Еще одной причиной галлюцинаций является отсутствие разноплановых данных. Если генерирующая модель ИИ была обучена только на небольшом наборе данных, она может генерировать контент, который не является репрезентативным для большей части населения. Это может привести к предвзятости и неточностям в сгенерированном контенте.

Наконец, некоторые галлюцинации могут быть вызваны самой генеративной моделью ИИ. Большие языковые модели, такие как GPT-3, невероятно сложны, и может быть сложно понять, как именно они генерируют контент. В некоторых случаях ИИ может генерировать контент, не основанный на каких-либо конкретных входных данных, что может привести к разрушительным последствиям.

Последствия галлюцинаций в генеративном ИИ

Потенциал галлюцинаций в генеративном ИИ имеет серьезные последствия, особенно в таких областях, как финансы, здравоохранение и право. Например, языковая модель, генерирующая ложную информацию об акции, может привести к значительным финансовым потерям для инвесторов. В здравоохранении модель, которая генерирует ложные диагнозы или рекомендации по лечению, может иметь опасные для жизни последствия. А в правовой сфере модель, генерирующая ложные доказательства, может привести к неправомерным осуждениям или оправданиям.

Более того, этические последствия галлюцинаций в генеративном ИИ значительны. Возникают вопросы об ответственности разработчиков за то, чтобы их модели не генерировали вредоносный или вводящий в заблуждение контент. Это также подчеркивает необходимость прозрачности и подотчетности при разработке и использовании ИИ.

Как бороться с галлюцинациями в генеративном ИИ

Возможность галлюцинаций в генеративном ИИ вызывает серьезную озабоченность, но не является непреодолимой. Есть несколько способов решения этой проблемы:

Разнообразные данные. Одним из наиболее важных шагов в борьбе с галлюцинациями является обеспечение того, чтобы генеративная модель ИИ обучалась на разнообразных данных. Это может помочь предотвратить слишком сильную зависимость модели от шаблонов и предубеждений.
Мониторинг входных данных. Другой подход заключается в тщательном мониторинге входных данных, поступающих в модель. Убедившись, что модель генерирует контент только на основе достоверных входных данных, можно значительно снизить риск галлюцинаций.
Объяснимость: большие языковые модели, такие как GPT-3, невероятно сложны, что затрудняет понимание того, как они генерируют контент. Разработка методов для понимания того, как модель генерирует контент, может помочь снизить вероятность галлюцинаций.
Обеспечение качества: перед развертыванием генеративной модели ИИ крайне важно выполнить тестирование обеспечения качества. Это может помочь выявить потенциальные проблемы, включая риск галлюцинаций.
Человеческий контроль: Наконец, человеческий контроль над генеративным процессом ИИ может помочь предотвратить потенциальные галлюцинации. Если люди просматривают и одобряют контент, созданный моделью, риск ложного или вводящего в заблуждение контента может быть значительно снижен.

Последние мысли

Генеративный ИИ обладает невероятным потенциалом, но он также сопряжен со значительными рисками. Возможность галлюцинаций в больших языковых моделях является проблемой, которую необходимо решить, чтобы обеспечить этичное и ответственное использование ИИ. Принимая меры по устранению потенциальных галлюцинаций, мы можем раскрыть весь потенциал генеративного ИИ, сводя к минимуму риски.

Инженеры по машинному обучению несут ответственность за проектирование и создание моделей ИИ, которые должны быть прозрачными, объяснимыми и этичными. Принимая необходимые меры предосторожности, мы можем гарантировать, что генеративный ИИ продолжит оказывать положительное влияние на общество, минимизируя риски.

Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по созданию ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!