Феномен галюцинацій ШІ: чому АІ бреше

Штучний інтелект (ШІ) досяг значного прогресу за останні роки: від обробки природної мови до генерації зображень і прийняття рішень. Проте за блискучим фасадом цих досягнень ховається складна і дедалі тривожніша вада – так звані галюцинації ШІ.

У контексті штучного інтелекту “галюцинацією” називають ситуацію, коли чат-бот або мовна модель генерує неправдивий, оманливий або цілком вигаданий контент, подаючи його як факт. Цей термін викликає жваві обговорення як у технічних, так і в філософських колах, оскільки навіть найсучасніші системи, створені провідними компаніями OpenAI, Google чи DeepSeek, продовжують “галюцинувати”.

Як демонструють нові моделі від OpenAI: o3 та o4-mini, навіть найпотужніші інструменти не захищені від цієї проблеми. Більше того, іноді вони можуть створювати ще більше помилок. Докладніше про це читайте у статті “Проблема “галюцинацій” штучного інтелекту загострюється”.

Що таке галюцинації ШІ?

ШІ-галюцинація – це розрив між відповіддю моделі та реальністю. Вона виникає, коли модель генерує результат, який є фактично неправильним, логічно суперечливим або повністю вигаданим. Це не просто дрібні помилки чи неточності – це впевнені твердження неправди. Галюцинації можуть бути незначними (наприклад, неточність у фактах), або явними, коли ШІ вигадує події, людей чи наукові відкриття.

Галюцинації особливо поширені в великих мовних моделях (LLMs), таких як GPT від OpenAI, Gemini від Google чи Claude від Anthropic. Вони генерують текст на основі статистичних ймовірностей, отриманих із величезних наборів даних, не маючи справжнього розуміння правди чи реальності. Модель просто передбачає найімовірніше наступне слово або фразу, що іноді може призвести до неправдивих тверджень.

Головна небезпека в тому, що ШІ звучить переконливо: вигадки подаються як усталені факти, без натяку на сумнів. Це може ввести користувача в оману, оскільки користувачі схильні довіряти, здавалося б, авторитетному тону ШІ.

Приклади галюцинацій Ш

Штучний інтелект може вигадувати історичні події або наукові факти, неправильно тлумачити ідіоми та сталі вирази, змінюючи таким чином переклад, або навіть генерувати правдоподібні, але повністю вигадані описи продуктів. Ось кілька поширених прикладів галюцинацій:

Хибні посилання на дослідження

Моделі ШІ іноді генерують фейкові посилання, цитуючи наукові роботи, яких не існує, або приписуючи результати не тим авторам. Це становить проблему для дослідників, які покладаються на ШІ під час огляду літератури.

Математичні та логічні помилки

Незважаючи на покращення, деякі моделі все ще “галюцинують” під час виконання простих арифметичних або багатокрокових логічних задач. Це не просто питання незначної помилки в обчисленнях; це можуть бути фундаментальні помилки в арифметиці, алгебраїчних перетвореннях, статистичному аналізі або логічних висновках.

Сфабриковані новини

Згенеровані ШІ новини та статті можуть містити вигадані події, людей або статистичні відомості що призводить до дезінформації. Це особливо тривожно в журналістиці та політичному дискурсі.

Неправильні медичні поради

Моделі ШІ, натреновані на медичних даних, можуть надавати вигадані діагнози або рекомендації щодо лікування. Це може бути небезпечним, якщо користувачі покладаються на них без консультації з фахівцями.

Нереалістично згенеровані зображення

Генеративні моделі ШІ, такі як DALL·E або Midjourney, іноді створюють спотворені або фізично неможливі зображення, наприклад, людей із зайвими кінцівками або нерозбірливий текст.

Причини ШІ-галюцинацій

Причини виникнення галюцинацій штучного інтелекту складні й все ще активно досліджуються. Проте можна виділити кілька основних чинників:

1. Обмеження навчальних даних

Моделі ШІ навчаються на великих наборах даних, які можуть містити помилки, упередження або неповну інформацію. Якщо ШІ стикається з прогалинами у своїх знаннях, він може спробувати заповнити їх правдоподібною, але неправильною інформацією. Це може призвести до надмірного узагальнення або перенавчання.

1.1. Надмірне узагальнення (Overgeneralization)

LLMs працюють, передбачаючи наступне слово в послідовності. Мовні моделі навчають знаходити закономірності та зв'язки в даних і генерувати текст, який буде логічно слідувати. Іноді, за відсутності конкретних фактів модель може "додумати" логічне завершення, яке звучить правдоподібно, але є хибним – як оповідач, що прикрашає історію заради драматизму.

1.2. Перенавчання (Overfitting)

Коли модель занадто добре “запам’ятовує” навчальні дані, вона погано справляється з новою інформацією. У контексті галюцинацій перенавчена модель може чіплятися за конкретні закономірності в тренувальних даних, навіть якщо ці закономірності не є загальноприйнятими.

2. Брак актуальної інформації

Більшість моделей штучного інтелекту працюють на основі фіксованих наборів даних і не мають прямого доступу до нової або оновленої інформації в режимі реального часу. Через це вони пропускають останні події або покладаються на застарілі джерела. Це може призвести до галюцинацій, особливо коли модель намагається відповісти на запити про події, які відбулися після завершення її навчання. У прагненні надати повну відповідь ШІ може “додумати” або вигадати інформацію, яка вже не є актуальною чи точною.

3. Неправильне тлумачення контексту

Хоча моделі ШІ стають кращими в розумінні контексту, вони все ще можуть неправильно інтерпретувати нюанси запиту користувача. Це може призвести до того, що модель генерує відповідь, яка стосується дещо іншого питання, робить хибні висновки або не має фактичних підстав.

4. Підкріплення через взаємодію з користувачем

Якщо користувачі не оскаржують неправильні відповіді, моделі ШІ можуть продовжувати генерувати подібні галюцинації. Деякі моделі також навчаються на взаємодії, з часом закріплюючи неправильні закономірності.

Наслідки галюцинацій ШІ

Галюцинації можуть мати широкий спектр наслідків – від дрібних незручностей до серйозних ризиків:

• Дезінформація: сфабрикована інформація може швидко поширюватися, призводячи до непорозумінь і потенційно шкідливих рішень, особливо в таких сферах, як охорона здоров'я чи фінанси.
• Втрата довіри: якщо користувачі неодноразово стикаються з недостовірною інформацією, їхня довіра до ШІ-інструментів неминуче підірветься.
• Підсилення упереджень: якщо навчальні дані містять упередження, галюцинації можуть проявлятися у вигляді дискримінаційного або стереотипного контенту.
• Хибна креативність: хоча іноді галюцинації дають неочікувані й цікаві (хоч і помилкові) результати, у професійному контексті точність часто має вирішальне значення.
• Юридичні та регуляторні проблеми: уряди та організації все частіше ретельно перевіряють контент, згенерований ШІ. Галюцинації можуть призвести до юридичної відповідальності, особливо якщо системи ШІ надають неправдиву інформацію, яка завдає шкоди окремим особам чи підприємствам.

Як боротися з галюцинаціями ШІ

Подолання галюцинацій штучного інтелекту – серйозний виклик, над яким активно працюють дослідники. Це вимагає зусиль від багатьох зацікавлених сторін, включаючи розробників, професійних і загальних користувачів. Кожна група здатна зробити свій внесок.

Розробники та дослідники

Розробники займають центральне місце в процесі створення надійних систем ШІ та застосовують низку ключових стратегій для зменшення кількості галюцинацій:

Покращення навчальних даних

Створення більш якісних, всеосяжних і менш упереджених наборів даних має критичне значення. Це передбачає ретельне очищення датасетів, перевірку фактів і залучення широкого спектру надійних джерел для зменшення прогалин у знаннях та мінімізації хибної інформації.

Удосконалення архітектури моделей

Розробка більш складних архітектур моделей, які краще розуміють контекст і менш схильні до створення безглуздої інформації, є постійною сферою досліджень. Одним із перспективних підходів є генерація з доповненим пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Цей метод дозволяє моделям ШІ звертатися до зовнішніх баз даних, документів або актуальної інформації в реальному часі.

Вбудовані механізми перевірки фактів

Інтеграція механізмів перевірки фактів у режимі реального часу до систем ШІ може допомогти виявляти та виправляти галюцинації ще до того, як вони досягнуть користувача. Перевірка вихідних даних ШІ за допомогою надійних джерел може слугувати запобіжним заходом.

Удосконалення моделей та цикли зворотного зв'язку

Розробники ШІ можуть покращувати моделі, впроваджуючи механізми зворотного зв’язку, які дозволяють користувачам позначати випадки галюцинацій. Це допомагає перенавчати та точно налаштовувати моделі, підвищуючи їхню надійність із часом.

Професійні користувачі

Професійні користувачі, які часто покладаються на ШІ для виконання конкретних завдань і мають глибше розуміння його можливостей та обмежень, можуть використовувати більш складні методи, зокрема:

Генерація з доповненим пошуком (RAG)

У той час як розробники впроваджують системи з підтримкою RAG, професіонали можуть використовувати інструменти, що поєднують великі мовні моделі з зовнішніми базами даних або пошуковими системами в реальному часі. Це дозволяє моделі “знаходити” факти, замість покладатися виключно на завчені дані, покращуючи достовірність у технічних, юридичних, медичних або наукових сферах.

Налаштування параметра “температури”

Параметр температури у моделях ШІ контролює ступінь випадковості та креативності відповіді. Зниження температури робить модель більш передбачуваною і менш схильною до генерування вигаданих або безглуздих результатів, що, як наслідок, зменшує виникнення галюцинацій. Однак ідеальне значення температури залежить від конкретного завдання та бажаного балансу між точністю та креативністю.

Перехресна перевірка з авторитетними джерелами

Для критично важливих завдань слід перевіряти згенерований ШІ контент відповідно до достовірних даних, галузевих стандартів або офіційних публікацій до того, як використовувати і поширювати інформацію.

Загальні користувачі

Звичайні користувачі хоч і не мають прямого впливу на розробку моделей, проте можуть застосовувати кілька практичних методів, щоб зменшити негативний вплив галюцинацій ШІ:

Техніки побудови промптів (prompt engineering)

• Прямо запитуйте фактичну інформацію та її перевірку: формулюйте промпти таким чином, щоб заохочувати ШІ надавати фактичні відповіді і, якщо можливо, вказувати рівень своєї впевненості або джерела інформації.
• Задавайте обмеження: вказуючи ШІ, що не варто включати у відповідь, або які типи відповідей не потрібні, можна зменшити ймовірність того, що ШІ вдасться до спекулятивних або сфабрикованих деталей.
• Просіть ШІ обґрунтувати свої міркування: заохочення ШІ пояснити кроки, які він зробив, щоб дійти відповіді, може допомогти виявити потенційні логічні помилки або необґрунтовані припущення.

Обізнаність і критичне мислення

Користувачі мають усвідомлювати, що ШІ може галюцинувати, і критично оцінювати надану інформацію, звіряючи її з надійними джерелами, якщо точність має значення.

Зворотний зв’язок

Використовуйте доступні механізми платформи для повідомлення про помилки або галюцинації – це сприяє загальному покращенню моделей.

Прийняття несподіваного

Галюцинації ШІ – цікавий, хоч і складний, феномен. Вони демонструють, що ШІ-системи можуть бути надзвичайно потужними й корисними, але не є непогрішними джерелами правди. Моделі ШІ – це багатогранні інструменти, які вчаться на даних і створюють відповіді на основі виявлених патернів, але не володіють справжнім розумінням чи здоровим глуздом. Через це вони іноді створюють вигадані “реальності”, які в більшості випадків є небажаними.

Однак попри ризики, розробники та фахівці творчих спеціальностей починають досліджувати інтригуючий потенціал галюцинацій ШІ. У деяких галузях здатність ШІ створювати нові, хоч і хибні, зв’язки може бути корисною для наукових відкриттів, особливо там, де потрібні нестандартні підходи. Несподівані прориви та асоціації, зроблені “галюцинуючим” ШІ, можуть породити нові гіпотези або перспективи, які дослідники-люди не могли і уявити.

Більше того, хоча галюцинації й небажані в сфері точних знань, їхня творча складова відкриває цілий спектр цікавих застосувань. Створення уявних або сюрреалістичних образів, виявлення несподіваних закономірностей, пропонування свіжих поглядів на складні дані, створення нових, непередбачуваних та захопливих віртуальних світів – усе це підкреслює подвійну природу галюцинацій ШІ.

Поки ми вдосконалюємо моделі для зменшення помилок, не менш важливо навчитися розуміти й за потреби використовувати унікальні, хоч іноді й хибні, результати, які вони можуть генерувати. Майбутнє ШІ, ймовірно, включатиме балансування між прагненням до істини й прийняттям несподіваних іскор інновацій, які можуть виникати навіть із його “вигадок”.

Ірина Ткаченко, маркетолог