Dlaczego konwersacyjne AI czasami udzielają błędnych odpowiedzi lub nie wykonują zadań dokładnie?
Tekst z Pitch Avatar zespół, aby pomóc uniknąć „nieporozumień” podczas pracy ze sztuczną inteligencją.
Każdy, kto ma kontakt z konwersacyjną sztuczną inteligencją, prawdopodobnie spotkał się z tym, że nie zawsze jest ona w stanie sprostać zadaniu. Czasami może dawać niekompletne odpowiedzi, nie pozwalać na wyszukanie konkretnych informacji lub generować odpowiedzi niezręczne stylistycznie, zawierające kłopotliwe sformułowania, niespójności logiczne i powtarzające się elementy. Istotnym problemem są „halucynacje maszynowe”, podczas których sztuczna inteligencja celowo generuje błędne informacje, w tym fikcyjne nazwiska, dzieła, cytaty i odniesienia.
Dlaczego tak się dzieje? Dla jasności przedstawmy w formie listy główne przyczyny błędów w konwersacyjnych interakcjach AI:
- Ograniczenia związane z danymi treningowymi. Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych, ale brakuje jej zrozumienia na poziomie człowieka. Uczy się odtwarzać rodzaje relacji i struktur, które widzi w otrzymywanych informacjach. Na tej podstawie próbuje przewidzieć, po których słowach lub wyrażeniach najprawdopodobniej następują inne. Choć ilość danych wykorzystywanych do uczenia sztucznej inteligencji w dialogach jest duża, nadal zawiera ona poważne luki. Teoretycznie niemożliwe jest, aby sztuczna inteligencja posiadała wszechstronną wiedzę o wszystkim na świecie, ponieważ „baza danych” ludzkości rozwija się zbyt szybko.
- Brak możliwości sprawdzenia faktów. Sztuczna inteligencja nie potrafi krytycznie analizować faktów ani weryfikować informacji w taki sam sposób, w jaki robią to ludzie. Generuje odpowiedzi na podstawie danych, na których został przeszkolony, co oznacza, że jeśli dane szkoleniowe zawierają nieścisłości, sztuczna inteligencja może odtworzyć te błędy. Ponadto sprzeczne informacje zawarte w danych mogą prowadzić do niespójnych odpowiedzi. Aby rozwiązać te problemy, konwersacyjna sztuczna inteligencja zazwyczaj wymaga ponownego szkolenia przy użyciu zaktualizowanych i poprawionych danych.
- Ograniczenia konkretnych modeli AI. Praktycznie każda konwersacyjna sztuczna inteligencja ma nieodłączne ograniczenia w swoich możliwościach. Najczęstszym przykładem jest uczenie się wyłącznie na podstawie danych dostępnych do pewnego momentu i brak możliwości uczenia się lub dostosowywania w czasie rzeczywistym.
- Złożoność języka naturalnego. Język naturalny to niezwykle złożony system, źle wyposażony, aby odzwierciedlać prawdę absolutną. Zbyt wiele zależy od kontekstu rozmowy i światopoglądu rozmówców. Wieloaspektowy i stale ewoluujący charakter ludzkiego języka stanowi poważne wyzwanie dla sztucznej inteligencji. Wiele niuansów, które można zrozumieć tylko w określonym kontekście, często prowadzi do generowania błędnych informacji. Ze względu na niejednoznaczność języka naturalnego sztuczna inteligencja może błędnie zinterpretować zapytanie użytkownika. To dobry moment, aby powtórzyć jedną z najczęstszych wskazówek dotyczących komunikacji z konwersacyjną sztuczną inteligencją: staraj się, aby zadania były tak krótkie i jednoznaczne, jak to możliwe, unikając slangu, dwuznaczności i podtekstów.
- Brak światopoglądu. W przeciwieństwie do ludzi, sztucznej inteligencji brakuje wspólnego rozumienia świata kształtowanego przez wychowanie, kulturę społeczną i osobiste doświadczenia. W rezultacie sztuczna inteligencja nie może polegać na spójnym światopoglądzie podczas generowania odpowiedzi. Często prowadzi to do informacji nie na temat lub nieistotnych, szczególnie w odpowiedzi na szerokie lub ogólne zapytania.
- Chęć uzupełnienia luk w wiedzy („urojenia maszynowe”). Jedną z głównych przyczyn tak zwanych „halucynacji maszynowych” jest to, że gdy dialogowa sztuczna inteligencja otrzymuje zapytanie użytkownika, na podstawie zdobytej wiedzy próbuje wygenerować odpowiedź, która najprawdopodobniej będzie pasować do tego zapytania. Jeśli sztuczna inteligencja napotka brak informacji, aby wygenerować pełną odpowiedź, może spróbować „wypełnić lukę” w oparciu o to, co zobaczyła w danych. Może to prowadzić do generowania informacji będących pewnego rodzaju założeniami. Wydaje się to prawdopodobne, ale w rzeczywistości jest fikcyjne. Niestety, w przeciwieństwie do ludzi, współczesna sztuczna inteligencja nie ma jeszcze umiejętności sprawdzania swoich założeń w oparciu o osobiste doświadczenia, intuicję czy zrozumienie kontekstu.
Mamy nadzieję, że te informacje pomogą Ci efektywniej korzystać z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak nasz asystent treści online, Pitch Avatar.
Życzę powodzenia, sukcesów i wysokich zysków!
