Феномен галлюцинаций ИИ: почему AI врет

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается: от обработки естественного языка до генерации изображений и принятия решений. Но за блестящим фасадом этих достижений скрывается серьёзная и всё более тревожная проблема – так называемые «галлюцинации» ИИ.

В контексте искусственного интеллекта под «галлюцинацией» понимается ситуация, когда чат-бот или языковая модель создает ложный, вводящий в заблуждение или полностью вымышленный контент, подавая его как достоверный факт. Этот термин активно обсуждается как в технических, так и в философских кругах, поскольку даже самые современные модели, созданные ведущими компаниями OpenAI, Google или Anthropic, продолжают “галлюцинировать”.

Как демонстрируют новые модели от OpenAI – o3 и o4-mini, даже самые мощные ИИ-системы не защищены от этой проблемы. Более того, иногда они могут допускать еще больше ошибок. Подробнее об этом читайте в статье “Проблема “галлюцинаций” искусственного интеллекта обостряется”.

Что такое галлюцинации ИИ?

ИИ-галлюцинация – это разрыв между сгенерированным ответом модели и реальностью. Он возникает, когда модель генерирует результат, который является фактически неправильным, логически противоречивым или полностью вымышленным. Это не просто мелкие ошибки или неточности – это уверенные утверждения лжи. Галлюцинации могут быть незначительными (например, неточность в фактах), или явными, когда ИИ выдумывает события, людей или научные открытия.

Галлюцинации особенно распространены в больших языковых моделях (LLMs), таких как GPT от OpenAI, Gemini от Google или Claude от Anthropic. Они генерируют текст на основе статистических вероятностей, полученных из огромных наборов данных, не имея настоящего понимания правды или реальности. Модель просто предсказывает наиболее вероятное следующее слово или фразу, что иногда может привести к ложным утверждениям.

Главная опасность в том, что ИИ звучит убедительно: выдумки преподносятся как устоявшиеся факты, без намека на сомнение. Это может ввести пользователя в заблуждение, поскольку пользователи склонны доверять, казалось бы, авторитетному тону ИИ.

Примеры галлюцинаций ИИ

Искусственный интеллект может выдумывать исторические события или научные факты, неправильно толковать идиомы и устойчивые выражения, искажая таким образом перевод, или даже генерировать правдоподобные, но полностью вымышленные описания продуктов. Вот несколько распространенных примеров галлюцинаций:

Ложные ссылки на исследования

Модели ИИ иногда генерируют фейковые ссылки, цитируя несуществующие научные работы или приписывая результаты не тем авторам. Это может быть проблематично для исследователей, полагающихся на ИИ для обзоров литературы.

Математические и логические ошибки

Несмотря на улучшения, некоторые модели все еще «галлюцинируют» при решении простых арифметических или многошаговых логических задач. Это не просто вопрос незначительной ошибки в вычислениях; это могут быть фундаментальные ошибки в арифметике, алгебраических преобразованиях, статистическом анализе или логических выводах.

Сфабрикованные новости

Сгенерированные ИИ новости и статьи могут содержать вымышленные события, людей или статистические сведения, что приводит к дезинформации. Это особенно тревожно в журналистике и политическом дискурсе.

Неправильные медицинские советы

Модели ИИ, обученные на медицинских данных, могут выдавать вымышленные диагнозы и рекомендации по лечению. Это может быть опасно, если пользователи полагаются на них без консультации со специалистами.

Нереалистично сгенерированные изображения

Генеративные модели ИИ, такие как DALL·E или Midjourney, иногда создают искаженные или физически невозможные изображения, например, людей с лишними конечностями или неразборчивый текст.

Причины ИИ-галлюцинаций

Причины возникновения галлюцинаций искусственного интеллекта все еще активно исследуются. Однако можно выделить несколько основных факторов:

1. Ограничения обучающих данных

Модели ИИ обучаются на больших наборах данных, которые могут содержать ошибки, предубеждения или неполную информацию. Если ИИ сталкивается с пробелами в своих знаниях, он может попытаться заполнить их правдоподобной, но неправильной информацией. Это может привести к чрезмерному обобщению или переобучению.

1.1. Чрезмерное обобщение (Overgeneralization)

LLMs работают, предсказывая следующее слово в последовательности. Языковые модели учат находить закономерности и связи в данных и генерировать текст, который будет логически следовать. Иногда, при отсутствии конкретных фактов, модель может “додумать” логическое завершение, которое звучит правдоподобно, но является ошибочным – как рассказчик, приукрашивающий историю ради драматизма.

1.2. Переобучение (Overfitting)

Когда модель слишком хорошо “запоминает” обучающие данные, она плохо справляется с новой информацией. В контексте галлюцинаций переобученная модель может цепляться за конкретные закономерности в тренировочных данных, даже если эти закономерности не являются общепринятыми.

2. Недостаток актуальной информации

Большинство моделей искусственного интеллекта работают на основе фиксированных наборов данных и не имеют прямого доступа к новой или обновленной информации в режиме реального времени. Из-за этого они пропускают последние события или полагаются на устаревшие источники. Это может привести к галлюцинациям, особенно когда модель пытается ответить на запросы о событиях, произошедших после завершения ее обучения. В стремлении предоставить полный ответ ИИ может “додумать” или выдумать информацию, которая уже не является актуальной или точной.

3. Неправильное толкование контекста

Хотя модели ИИ становятся лучше в понимании контекста, они все еще могут неправильно интерпретировать нюансы запроса пользователя. Это может привести к тому, что модель генерирует ответ, который относится к несколько иному вопросу, делает ложные выводы или не имеет фактических оснований.

4. Подкрепление через взаимодействие с пользователем

Если пользователи не оспаривают неправильные ответы, модели ИИ могут продолжать генерировать подобные галлюцинации. Некоторые модели также учатся на взаимодействии, со временем закрепляя неправильные закономерности.

Последствия галлюцинаций ИИ

Галлюцинации могут иметь широкий спектр последствий – от мелких неудобств до серьезных рисков:

• Дезинформация: сфабрикованная информация может быстро распространяться, приводя к недоразумениям и потенциально вредным решениям, особенно в таких сферах, как здравоохранение или финансы.
• Потеря доверия: если пользователи неоднократно сталкиваются с недостоверной информацией, их доверие к ИИ-инструментам неизбежно подорвется.
• Укрепление предвзятости: если обучающие данные содержат предубеждения, галлюцинации могут проявляться в виде дискриминационного или стереотипного контента.
• Ложная креативность: хотя иногда галлюцинации дают неожиданные и интересные (хотя и ошибочные) результаты, в профессиональном контексте точность часто имеет решающее значение.
• Юридические и регуляторные риски: правительства и организации все чаще тщательно проверяют контент, сгенерированный ИИ. Галлюцинации могут привести к юридической ответственности, особенно если системы ИИ предоставляют ложную информацию, которая наносит вред отдельным лицам или предприятиям.

Как бороться с галлюцинациями ИИ

Преодоление галлюцинаций искусственного интеллекта – серьезный вызов, над которым активно работают исследователи. Это требует усилий от многих заинтересованных сторон, включая разработчиков, профессиональных и обычных пользователей. Каждая группа способна внести свой вклад.

Разработчики и исследователи

Разработчики занимают центральное место в процессе создания надежных систем ИИ и применяют ряд ключевых стратегий для уменьшения количества галлюцинаций:

Улучшение обучающих данных

Создание более качественных, всеобъемлющих и менее предвзятых наборов данных имеет критическое значение. Это предполагает тщательную очистку датасетов, проверку фактов и привлечение широкого спектра надежных источников для уменьшения пробелов в знаниях и минимизации ложной информации.

Совершенствование архитектуры моделей

Разработка более сложных архитектур моделей, которые лучше понимают контекст и менее склонны к созданию бессмысленной информации, является постоянной областью исследований. Одним из перспективных подходов является генерация с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Этот метод позволяет моделям ИИ обращаться к внешним базам данных, документам или актуальной информации в режиме реального времени.

Встроенные механизмы проверки фактов

Интеграция механизмов проверки фактов в режиме реального времени в системы ИИ может помочь выявлять и исправлять галлюцинации еще до того, как они достигнут пользователя. Проверка выходных данных ИИ с помощью надежных источников может служить мерой предосторожности.

Совершенствование моделей и циклы обратной связи

Разработчики ИИ могут улучшать модели, внедряя механизмы обратной связи, которые позволяют пользователям отмечать случаи галлюцинаций. Это помогает переобучать и точно настраивать модели, повышая их надежность со временем.

Профессиональные пользователи

Профессиональные пользователи, которые часто полагаются на ИИ для выполнения конкретных задач и имеют более глубокое понимание его возможностей и ограничений, могут использовать более сложные методы, в том числе:

Генерация с дополненной выборкой (RAG)

В то время как разработчики внедряют системы с поддержкой RAG, профессионалы могут использовать инструменты, сочетающие большие языковые модели с внешними базами данных или поисковыми системами в реальном времени. Это позволяет модели “находить” факты, вместо того чтобы полагаться исключительно на заученные данные, улучшая достоверность в технических, юридических, медицинских или научных сферах.

Настройка параметра “температуры”

Параметр температуры в моделях ИИ контролирует степень случайности и креативности ответа. Снижение температуры делает модель более предсказуемой и менее склонной к генерированию вымышленных или бессмысленных результатов, что, как следствие, уменьшает возникновение галлюцинаций. Однако идеальное значение температуры зависит от конкретной задачи и желаемого баланса между точностью и креативностью.

Перекрестная проверка с авторитетными источниками

Для критически важных задач следует проверять сгенерированный ИИ контент в соответствии с достоверными данными, отраслевыми стандартами или официальными публикациями до того, как использовать или распространять информацию.

Общие пользователи

Обычные пользователи хоть и не имеют прямого влияния на разработку моделей, однако могут применять несколько практических методов, чтобы уменьшить негативное влияние галлюцинаций ИИ:

Техники построения промптов (prompt engineering):

• Прямо запрашивайте фактическую информацию и ее проверку: формулируйте промпты таким образом, чтобы поощрять ИИ предоставлять фактические ответы и, если возможно, указывать уровень своей уверенности или источники информации.
• Задавайте ограничения: указывая ИИ, что не следует включать в ответ, или какие типы ответов не нужны, можно уменьшить вероятность того, что ИИ прибегнет к спекулятивным или сфабрикованным деталям.
• Просите ИИ обосновать свои рассуждения: поощрение ИИ объяснить шаги, которые он предпринял, чтобы прийти к ответу, может помочь выявить потенциальные логические ошибки или необоснованные предположения.

Осведомленность и критическое мышление

Пользователи должны осознавать, что ИИ может галлюцинировать, и критически оценивать представленную информацию, сверяя ее с надежными источниками, если точность имеет значение.

Обратная связь

Используйте доступные механизмы платформы для сообщения об ошибках или галлюцинациях – это способствует общему улучшению моделей.

Принятие невероятного

Галлюцинации ИИ – интересный, хотя и сложный, феномен. Они демонстрируют, что ИИ-системы могут быть чрезвычайно мощными и полезными, но не являются непогрешимыми источниками правды. Модели ИИ – это многогранные инструменты, которые учатся на данных и создают ответы на основе выявленных паттернов, но не обладают истинным пониманием или здравым смыслом. Из-за этого они иногда создают вымышленные “реальности”, которые в большинстве случаев являются нежелательными.

Однако несмотря на риски, разработчики и представители творческих специальностей начинают исследовать интригующий потенциал галлюцинаций ИИ. В некоторых областях способность ИИ создавать новые, хотя и ошибочные, связи может быть полезной для научных открытий, особенно там, где требуются нестандартные подходы. Неожиданные прорывы и ассоциации, сделанные "галлюцинирующим" ИИ, могут породить новые гипотезы или перспективы, которые исследователи-люди не могли и представить.

Более того, хотя галлюцинации и нежелательны в сфере точных знаний, их творческая составляющая открывает целый спектр интересных применений. Создание воображаемых или сюрреалистических образов, выявление неожиданных закономерностей, предложение свежих взглядов на сложные данные, создание новых, непредсказуемых и захватывающих виртуальных миров – все это подчеркивает двойственную природу галлюцинаций ИИ.

Пока мы совершенствуем модели для уменьшения ошибок, не менее важно научиться понимать и при необходимости использовать уникальные, хотя иногда и ошибочные, результаты, которые они могут генерировать. Будущее ИИ, вероятно, будет включать балансирование между стремлением к истине и принятием неожиданных искр инноваций, которые могут возникать даже из его “выдумок”.

Ирина Ткаченко, маркетолог