La mente umana è rimasta inspiegabile e misteriosa per molto, molto tempo. E sembra che gli scienziati abbiano riconosciuto un nuovo contendente in questa lista: l’Intelligenza Artificiale (AI). All’inizio, comprendere la mente di un’intelligenza artificiale sembra piuttosto un ossimoro. Tuttavia, man mano che l’intelligenza artificiale diventa gradualmente più senziente e si evolve avvicinandosi all’imitazione degli esseri umani e delle loro emozioni, stiamo assistendo a fenomeni che sono innati negli esseri umani e negli animali: le allucinazioni.
Sì, sembra che lo stesso viaggio in cui si avventura la mente quando viene abbandonata in un deserto, su un'isola o rinchiusa da sola in una stanza priva di finestre e porte, sia vissuto anche dalle macchine. Allucinazione AI è reale e gli esperti e gli appassionati di tecnologia hanno registrato molteplici osservazioni e inferenze.
Nell'articolo di oggi esploreremo questo aspetto misterioso ma intrigante del Large Language Models (LLM) e scopri fatti bizzarri sulle allucinazioni dell'intelligenza artificiale.
Cos'è l'allucinazione dell'IA?
Nel mondo dell'intelligenza artificiale, le allucinazioni non si riferiscono vagamente a modelli, colori, forme o persone che la mente può visualizzare lucidamente. Invece, l’allucinazione si riferisce a fatti e risposte errati, inappropriati o addirittura fuorvianti Strumenti di intelligenza artificiale generativa fornire suggerimenti.
Ad esempio, immagina di chiedere a un modello di intelligenza artificiale cos'è un telescopio spaziale Hubble e questo inizia a rispondere con una risposta del tipo: "La fotocamera IMAX è un film specializzato ad alta risoluzione...".
Questa risposta è irrilevante. Ma ancora più importante, perché il modello ha generato una risposta tangenzialmente diversa dal suggerimento presentato? Gli esperti ritengono che le allucinazioni potrebbero derivare da molteplici fattori come:
- Scarsa qualità dei dati di addestramento dell'IA
- Modelli di intelligenza artificiale troppo sicuri
- La complessità dei programmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- Errori di codifica e decodifica
- Attacchi avversari o hack di modelli di intelligenza artificiale
- Divergenza fonte-riferimento
- Distorsioni di input o ambiguità di input e altro ancora
L'allucinazione dell'IA è estremamente pericolosa e la sua intensità aumenta solo con una maggiore specificazione della sua applicazione.
Ad esempio, uno strumento GenAI allucinante può causare una perdita di reputazione per un’azienda che lo implementa. Tuttavia, quando un modello di intelligenza artificiale simile viene implementato in un settore come quello sanitario, l’equazione tra vita e morte cambia. Visualizza questo, se un modello di intelligenza artificiale ha allucinazioni e genera una risposta all'analisi dei dati dei rapporti di imaging medico di un paziente, può inavvertitamente segnalare un tumore benigno come maligno, con conseguente deviazione del decorso della diagnosi e del trattamento dell'individuo.
Comprendere gli esempi di allucinazioni dell'intelligenza artificiale
Le allucinazioni dell'IA sono di diversi tipi. Comprendiamo alcuni dei più importanti.
Risposta di informazioni sostanzialmente errata
- Risposte false positive come la segnalazione della grammatica corretta nel testo come errata
- Risposte false negative come ignorare errori evidenti e farli passare per autentici
- Invenzione di fatti inesistenti
- Origine errata o manomissione delle citazioni
- Eccessiva sicurezza nel rispondere con risposte errate. Esempio: Chi ha cantato Here Comes Sun? Metallica.
- Mescolare concetti, nomi, luoghi o incidenti
- Risposte strane o spaventose come la famosa risata demoniaca autonoma di Alexa e altro ancora
Prevenire le allucinazioni dell'intelligenza artificiale
Disinformazione generata dall’intelligenza artificiale di qualsiasi tipo possono essere rilevati e corretti. Questa è la specialità di lavorare con l'intelligenza artificiale. Lo abbiamo inventato e possiamo risolverlo. Ecco alcuni modi in cui possiamo farlo.
Limitare le risposte
Dicono che non importa quante lingue parliamo. Dobbiamo sapere quando smettere di parlare in tutti questi paesi. Questo vale anche per i modelli di intelligenza artificiale e le loro risposte. In questo contesto, possiamo limitare la capacità di un modello di generare risposte a un volume specifico e mitigare le possibilità che produca risultati bizzarri. Questo si chiama regolarizzazione e comporta anche la penalizzazione dei modelli di intelligenza artificiale per aver fornito risultati estremi e forzati alle richieste.
Fonti pertinenti e attendibili per citare ed estrarre risposte
Quando addestriamo un modello di intelligenza artificiale, possiamo anche limitare le fonti a cui un modello può fare riferimento e da cui estrarre informazioni solo a quelle legittime e credibili. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale sanitaria come quello discusso in precedenza possono fare riferimento solo a fonti credibili nelle informazioni caricate con immagini mediche e tecnologie di imaging. Ciò impedisce alle macchine di trovare e correlare modelli da fonti bipolari e generare una risposta.
Definizione dello scopo di un modello di intelligenza artificiale
I modelli di intelligenza artificiale apprendono velocemente e hanno solo bisogno che gli venga detto esattamente cosa dovrebbero fare. Definendo accuratamente lo scopo dei modelli, possiamo addestrarli a comprendere le proprie capacità e i propri limiti. Ciò consentirà loro di convalidare autonomamente le proprie risposte allineando le risposte generate ai suggerimenti dell'utente e al loro scopo di fornire risultati puliti.
Supervisione umana nell’intelligenza artificiale
L’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale è fondamentale quanto insegnare a un bambino a nuotare o andare in bicicletta per la prima volta. Richiede la supervisione, la moderazione, l'intervento e la presa per mano di un adulto. La maggior parte delle allucinazioni dell'IA si verificano a causa della negligenza umana nelle diverse fasi dello sviluppo dell'IA. Impiegando gli esperti giusti e garantendo un flusso di lavoro con presenza umana nel ciclo per convalidare e analizzare le risposte dell’intelligenza artificiale, è possibile ottenere risultati di qualità. Inoltre, i modelli possono essere ulteriormente perfezionati per accuratezza e precisione.
Shaip e il nostro ruolo nella prevenzione delle allucinazioni legate all'intelligenza artificiale
Una delle altre maggiori fonti di allucinazioni sono gli scarsi dati di addestramento dell’IA. Ciò che dai da mangiare è ciò che ottieni. Ecco perché Shaip adotta misure proattive per garantire la fornitura di dati della massima qualità per te formazione sull’intelligenza artificiale generativa esigenze.
I nostri rigorosi protocolli di garanzia della qualità e i set di dati di provenienza etica sono ideali per le tue visioni di intelligenza artificiale nel fornire risultati puliti. Sebbene i problemi tecnici possano essere risolti, è fondamentale che le preoccupazioni sulla qualità dei dati di addestramento siano affrontate a livello di base per evitare di rielaborare da zero lo sviluppo del modello. Ecco perché il tuo AI e LLM la fase di formazione dovrebbe iniziare con i set di dati di Shaip.
