En Spegelbild av Perception
Det finns få tillfällen där AI och det mänskliga psyket konvergerar i delade upplevelser. Ett sådant fascinerande exempel är hallucinationer – ett fenomen som upplevs av både människor och, som vi kommer att förstå, Generativ artificiell intelligens (AI). AI kan hallucinera, om än på ett sätt som skiljer sig från mänskliga hallucinationer.
Hallucinationer i Artificiell Intelligens: När AI börjar ‘Se’ saker
Hallucinationer, verkliga upplevelser utan verklig förankring, kan påverka alla våra sinnen och variera i komplexitet. De uppstår hos oss när våra sinnen rubbas och försöker att fylla i luckorna av vår förståelse av verkligheten, ibland med helt orealistiska resultat, en åkomma som även kan påverka Generativ AI.
Generativ Artificiell Intelligens kan 'hallucinera' och skapa data baserat på icke-existerande mönster, likt en spegelvänd reflektion av vår egen hjärna genom AI’s konstgjorda neurala nätverk. Ett AI-system 'förstår' något baserat på vad de tränats att förstå. Detta är den avgörande skillnaden mellan levande varelser och AI-system.
(Midjourney)
Vad bidrar till hallucinationerna?
Flera faktorer kan bidra till AI hallucinationer, de främsta faktorerna är:
Otillräckliga eller snedvridna träningsdata: Om AI:ns träningsdata är begränsade, orepresentativa eller vinklade, kan AI:et utgå utifrån denna ofullständiga bild, vilket leder till felaktiga eller oväntade resultat.
Komplexiteten hos uppgiften: Vissa uppgifter innebär en hög grad av tvetydighet eller subtilitet som AI kan ha svårt att hantera eller saknar träningsdata till, vilket får det att generera ovanliga resultat.
Otillräcklig modellarkitektur eller träning: Ibland kan utformningen av AI-modellen eller sättet den tränas på också bidra till hallucinationer, där den hittar på ett resultat med låg förankring i verkligheten.
Ett vanligt exempel på AI-hallucinationer idag kretsar främst kring text, när en AI får en specifik fråga där den uppmanas att finna skillnader där det inte fanns träningsdata för modellen, exempelvis med en fråga om vilket ämne av ett kilo vatten eller en kilo syre väger mest:
Det verkligen oroande problemet är de subtila, dolda och mindre uppenbara hallucinationerna som likväl hade kunnat stämma överens med verkligheten som aktörer agerar utefter. Ett möjligt worst-case scenario exempel skulle kunna vara inom diagnostiken i sjukvården, där modellen tränats på bristfällig data och helt missar att identifiera sjukdomar.
Kan vi "bota" AI-hallucinationer?
Under det senaste halvåret har aktörer som OpenAI för Chat GPT, förstärkt sin modell för att minimera riskerna för hallucinationer, men problematiken består. Även om det kanske inte är möjligt att helt eliminera hallucinationer i generativa AI givet den nuvarande teknologins tillstånd, finns det strategier för att minska deras frekvens och påverkan:
Förbättra datakvaliteten: Att se till att AI:et har ett stort, varierat och representativt träningsdataset kan hjälpa det att bättre förstå de mönster det är menat att lära sig.
Förbättra modellarkitektur och träning: Att justera utformningen av AI-modellen eller justera träningsprocessen kan hjälpa till att minimera hallucinationer.
Använda utvärderande algoritmer: Implementering av algoritmer som utvärderar och filtrerar AI:ets resultat kan hjälpa till att fånga och korrigera hallucinationer innan innehållet är klart
I vår Generative AI Bootcamp fokuserar vi på att lära ut dessa kritiska färdigheter, så att du kan använda generativ AI på ett effektivt och ansvarsfullt sätt. Att förstå hur AI lär sig, och hur vi kan styra den processen, är nyckeln till att använda dessa verktyg på ett meningsfullt sätt - och minimera risken av att falla för AI’s hallucinationer. För att lära dig mer om detta fascinerande ämne och utveckla din egen förståelse och färdigheter, anmäl dig till vårt Generative AI Bootcamp - info@stellarcapacity.com och utforska denna dynamiska och snabbt växande teknologi tillsammans med oss!
Comments