Der menschliche Geist blieb lange, lange Zeit unerklärlich und geheimnisvoll. Und es sieht so aus, als hätten Wissenschaftler einen neuen Anwärter auf diese Liste aufgenommen – Künstliche Intelligenz (KI). Auf den ersten Blick klingt es ziemlich widersprüchlich, den Geist einer KI zu verstehen. Da KI jedoch allmählich empfindungsfähiger wird und sich immer mehr der Nachahmung von Menschen und ihren Emotionen annähert, werden wir Zeugen von Phänomenen, die Menschen und Tieren angeboren sind – Halluzinationen.
Ja, es scheint, dass genau dieselbe Reise, die der Geist unternimmt, wenn er in der Wüste ausgesetzt, auf einer Insel strandet oder allein in einem Raum ohne Fenster und Türen eingesperrt ist, auch von Maschinen erlebt wird. KI-Halluzination ist real und Technikexperten und -enthusiasten haben zahlreiche Beobachtungen und Schlussfolgerungen aufgezeichnet.
Im heutigen Artikel werden wir diesen mysteriösen und doch faszinierenden Aspekt von Große Sprachmodelle (LLMs) und erfahren Sie skurrile Fakten über KI-Halluzinationen.
Was ist eine KI-Halluzination?
In der Welt der KI beziehen sich Halluzinationen nicht vage auf Muster, Farben, Formen oder Personen, die der Verstand klar visualisieren kann. Stattdessen beziehen sich Halluzinationen auf falsche, unangemessene oder sogar irreführende Fakten und Reaktionen. Generative KI-Tools Überlegen Sie sich Eingabeaufforderungen.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie fragen ein KI-Modell, was ein Hubble-Weltraumteleskop ist, und es antwortet mit einer Antwort wie: „Eine IMAX-Kamera ist ein spezieller hochauflösender Kinofilm …“
Diese Antwort ist irrelevant. Aber was noch wichtiger ist: Warum hat das Modell eine Antwort erzeugt, die sich tangential von der präsentierten Aufforderung unterscheidet? Experten glauben, dass Halluzinationen mehrere Ursachen haben können, wie zum Beispiel:
- Schlechte Qualität der KI-Trainingsdaten
- Überhebliche KI-Modelle
- Die Komplexität von Natural Language Processing (NLP)-Programmen
- Kodierungs- und Dekodierungsfehler
- Gegnerische Angriffe oder Hacks von KI-Modellen
- Quelle-Referenz-Divergenz
- Eingangsbias oder Eingangsambiguität und mehr
KI-Halluzinationen sind äußerst gefährlich und ihre Intensität nimmt mit zunehmender Spezifizierung ihrer Anwendung nur zu.
So kann beispielsweise ein halluzinierendes GenAI-Tool für ein Unternehmen, das es einsetzt, einen Reputationsverlust bedeuten. Wird jedoch ein ähnliches KI-Modell in einem Sektor wie dem Gesundheitswesen eingesetzt, ändert sich die Gleichung zwischen Leben und Tod. Stellen Sie sich das vor: Wenn ein KI-Modell halluziniert und eine Reaktion auf die Datenanalyse der medizinischen Bildgebungsberichte eines Patienten generiert, kann es versehentlich einen gutartigen Tumor als bösartig melden, was zu einer Abweichung bei der Diagnose und Behandlung des Patienten führt.
Beispiele für das Verständnis von KI-Halluzinationen
Es gibt verschiedene Arten von KI-Halluzinationen. Lassen Sie uns einige der bekanntesten verstehen.
Sachlich falsche Auskunftserteilung
- Falsch positive Reaktionen, wie z. B. die Kennzeichnung korrekter Grammatik im Text als falsch
- Falsch-negative Reaktionen, wie das Übersehen offensichtlicher Fehler und deren Weitergeben als echte
- Erfindung nicht existierender Tatsachen
- Falsche Quellenangabe oder Manipulation von Zitaten
- Übermäßiges Selbstvertrauen bei der Abgabe falscher Antworten. Beispiel: Wer hat „Here Comes Sun“ gesungen? Metallica.
- Vermischung von Konzepten, Namen, Orten oder Ereignissen
- Seltsame oder beängstigende Reaktionen wie Alexas beliebtes dämonisches autonomes Lachen und mehr
Vorbeugung von KI-Halluzinationen
KI-generierte Fehlinformationen jeglicher Art können erkannt und behoben werden. Das ist das Besondere an der Arbeit mit KI. Wir haben das erfunden und wir können es beheben. Hier sind einige Möglichkeiten, wie wir das tun können.
Einschränkende Antworten
Es ist egal, wie viele Sprachen wir sprechen. Wir müssen wissen, wann wir aufhören müssen, sie alle zu sprechen. Das gilt auch für KI-Modelle und ihre Antworten. In diesem Zusammenhang können wir die Fähigkeit eines Modells, Antworten zu generieren, auf ein bestimmtes Maß beschränken und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass es zu bizarren Ergebnissen kommt. Dies wird als Regularisierung bezeichnet und beinhaltet auch die Bestrafung von KI-Modellen, die extreme und übertriebene Ergebnisse auf Eingabeaufforderungen liefern.
Relevante und wasserdichte Quellen zum Zitieren und Extrahieren von Antworten
Wenn wir ein KI-Modell trainieren, können wir auch die Quellen, auf die ein Modell zurückgreifen und aus denen es Informationen extrahieren kann, auf legitime und glaubwürdige beschränken. Beispielsweise können KI-Modelle im Gesundheitswesen wie das zuvor besprochene Beispiel nur auf Quellen zurückgreifen, die glaubwürdig sind und Informationen enthalten, die mit medizinischen Bildern und Bildgebungstechnologien geladen sind. Dies verhindert, dass Maschinen Muster aus bipolaren Quellen finden und korrelieren und eine Reaktion generieren.
Den Zweck eines KI-Modells definieren
KI-Modelle lernen schnell und müssen nur genau angewiesen werden, was sie tun sollen. Indem wir den Zweck der Modelle genau definieren, können wir ihnen beibringen, ihre eigenen Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen. Dadurch können sie ihre Antworten autonom validieren, indem sie die generierten Antworten an Benutzeraufforderungen und ihren Zweck anpassen, um klare Ergebnisse zu liefern.
Menschliche Aufsicht in der KI
Das Training von KI-Systemen ist so wichtig wie einem Kind das Schwimmen oder Radfahren beizubringen. Es erfordert Aufsicht, Moderation, Intervention und Führung durch Erwachsene. Die meisten KI-Halluzinationen entstehen durch menschliche Nachlässigkeit in verschiedenen Phasen der KI-Entwicklung. Durch den Einsatz der richtigen Experten und die Gewährleistung eines Human-in-the-Loop-Workflows zur Validierung und Überprüfung von KI-Reaktionen können qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt werden. Darüber hinaus können Modelle hinsichtlich Genauigkeit und Präzision weiter verfeinert werden.
Shaip und unsere Rolle bei der Verhinderung von KI-Halluzinationen
Eine der anderen größten Quellen von Halluzinationen sind schlechte KI-Trainingsdaten. Was Sie eingeben, ist das, was Sie bekommen. Deshalb unternimmt Shaip proaktive Schritte, um die Bereitstellung von Daten höchster Qualität für Ihre Generatives KI-Training Bedürfnisse.
Unsere strengen Qualitätssicherungsprotokolle und ethisch einwandfreien Datensätze sind ideal für Ihre KI-Visionen, um saubere Ergebnisse zu liefern. Technische Störungen können zwar behoben werden, es ist jedoch wichtig, dass Bedenken hinsichtlich der Qualität der Trainingsdaten auf der Basisebene angegangen werden, um eine Überarbeitung der Modellentwicklung von Grund auf zu verhindern. Aus diesem Grund KI und LLM Die Trainingsphase sollte mit Datensätzen von Shaip beginnen.
