- Hallucinationer i ChatGPT opstår, fordi modellen forudsiger ord, ikke forstår virkeligheden og har en tendens til at udfylde huller, når information er knappe eller tvetydige.
- Korrekt brug af prompts, med klar kontekst, eksplicitte begrænsninger, anmodninger om kilder og anerkendelse af usikkerhed, reducerer tydeligt sandsynligheden for opdigtede svar.
- Det er vigtigt altid at validere nøgledata med eksterne kilder og bruge passende modeller, ræsonnementsmetoder og konfigurationer, når nøjagtighed er kritisk.
- Selvom branchen arbejder på nye træningsteknikker, ligger det endelige ansvar for at opdage fejl og gennemgå de genererede oplysninger hos brugeren.
Hallucinationer i ChatGPT er blevet et af de mest diskuterede emner, når generativ kunstig intelligens nævnes, og de optræder i mange typiske ChatGPT-fejl . Det er svar, der lyder meget overbevisende, er skrevet i en selvsikker tone, men som faktisk indeholder falske data, opdigtede citater eller udokumenterede konklusioner. For en person, der bruger det af nysgerrighed, er dette måske ikke et problem, men for en person, der er afhængig af AI i sit daglige arbejde, kan det være en reel hovedpine.
Selvom det i øjeblikket er umuligt fuldstændigt at eliminere hallucinationer fra en sprogmodel, kan vi reducere dem betydeligt ved at kombinere tre ting: bedre prompts, god verifikationspraksis og visse justeringer af, hvordan vi bruger hver model. Denne artikel vil forklare i detaljer, hvad disse hallucinationer er, hvorfor de opstår, hvad branchen (og især OpenAI) gør for at afbøde dem, og vigtigst af alt, hvordan du kan ændre din brug af ChatGPT, så den laver langt færre fejl.
Hvad er hallucinationer i ChatGPT, og hvorfor opstår de?
I forbindelse med AI opstår en hallucination, når en model som ChatGPT genererer ukorrekte, opdigtede eller uunderbyggede oplysninger , men præsenterer dem på en så naturlig måde, at de virker sande. Det er ikke begrænset til en enkelt fejl i et tal; nogle gange konstruerer det hele afsnit, direkte citater, navne på studier eller argumenter, der ikke findes i nogen pålidelig kilde.
Dette sker, fordi ChatGPT, ligesom andre store sprogmodeller, ikke forstår verden på samme måde som dig . Den ræsonnerer ikke eller kontrollerer fakta i forhold til en realtidsdatabase; i stedet beregner den, hvilket ord der mest sandsynligt følger efter det foregående, baseret på mønstre, den har lært under sin træning. I bund og grund er den en ekstremt sofistikeret tekstkompletterer.
Når det spørgsmål, du stiller, stemmer godt overens med, hvad modellen har observeret under træningen, får den normalt ret. Problemet opstår, når du beder om meget specifik, sjælden eller dårligt repræsenteret information i dens træningsdata. I disse situationer er den "tvunget" til at udfylde hullerne med det, den anser for at være det mest sandsynlige svar, selvom der ikke er nogen understøttende realitet.
Et typisk eksempel er at bede om et direkte citat fra en bestemt forfatter . Hvis træningsdataene ikke indeholder det præcise citat, kan brugeren opfinde en sætning, der "lyder" som den pågældende forfatters, tilskrive det helt naturligt og nogle gange kun anerkende fejlen, når brugeren insisterer. Det samme gælder datoer, figurer, egennavne eller referencer til akademiske artikler – områder, der er særligt modtagelige for hallucinationer.
Der er også en anden vigtig faktor: mange modeller er trænet til altid at producere et svar . Åbent at anerkende "Jeg ved ikke" har historisk set ikke været en prioritet i deres træning; derfor har de en tendens til at udfylde information, selv når de data, de håndterer, er utilstrækkelige eller tvetydige.
Hvordan ChatGPT fungerer internt (og hvad det betyder for hallucinationer)
For bedre at forstå, hvorfor ChatGPT er så uforudsigelig, er det nyttigt at huske, at det er en sprogmodel, der er trænet på enorme mængder tekst. Under træningen lærer den mønstre: hvilke ord der har tendens til at passe sammen, hvilke sætningsstrukturer der er typiske i en videnskabelig artikel, hvordan en nyhedshistorie skrives, hvordan et essay argumenteres og så videre.
Når du stiller den et spørgsmål, søger ChatGPT ikke på internettet (undtagen i versioner med webbrowser aktiveret), men forudsiger i stedet, ord for ord, det mest sandsynlige næste svar baseret på den kontekst, du har angivet. Derfor, når du ser den skrive langsomt på skærmen, fuldfører den faktisk tekst i realtid uden at "tænke" som en person ville gøre.
Dette forklarer, hvorfor den er så god til at efterligne stilarter, opsummere tekster eller generere sammenhængende svar ud fra dokumentation, du leverer, men også hvorfor den kan fejle spektakulært, når du beder om data, der kræver stor nøjagtighed. Hvis den er usikker på informationen, har modellen en tendens til at udfylde hullerne for at undgå at forstyrre diskursens flow.
Derudover har den måde, AI trænes på, en betydelig indflydelse. Traditionelt har prioriteten været, at modellen producerer nyttige og overbevisende svar til brugeren , hvilket nogle gange er i konflikt med streng faktuel nøjagtighed. At finde denne balance er en af branchens største aktuelle udfordringer.
OpenAI og industriens strategier til at reducere hallucinationer
I de senere år er der opstået adskillig kritik af hallucinationer ved generativ kunstig intelligens, lige fra fejl i offentlige demonstrationer (såsom det berømte tilfælde med en falsk påstand om James Webb-rumteleskopet) til fiktive referencer brugt i juridiske eller mediemæssige sammenhænge. Denne type fejl har fået virksomheder som OpenAI til at gentænke, hvordan de træner og evaluerer deres modeller.
En af de forskningsområder, OpenAI arbejder på, er kendt som "procesovervågning ". I stedet for udelukkende at fokusere på, om det endelige svar er korrekt ("resultatovervågning"), forsøger den at evaluere og belønne modellen for de forskellige stadier af ræsonnement, den følger for at nå frem til det svar.
Ideen er, at hvis AI belønnes for gennemsigtig og sammenhængende ræsonnement , og ikke kun for at nå frem til et præcist endeligt svar, reduceres sandsynligheden for, at den når frem til falske, men tilsyneladende fornuftige konklusioner. Dette gør det også muligt for modellen bedre at forklare de trin, den har taget, hvilket bringer den tættere på en menneskelignende "ræsonnementskæde".
Der er dog betydelig skepsis i samfundet over for, i hvilket omfang denne tilgang virkelig kan eliminere hallucinationer. Eksperter inden for privatliv og etik efterlyser flere detaljer om de data og eksempler, der anvendes i disse træningsprocesser, samt uafhængig, fagfællebedømt forskning for at validere resultaterne.
Indtil videre har OpenAI ikke fastsat en endelig dato for den udbredte udrulning af disse teknikker på tværs af alle sine produkter, men de har gjort det klart, at reduktion af unøjagtigheder er en prioritet. I mellemtiden ligger det praktiske ansvar for korrekt brug i høj grad hos brugeren.
Ændring i adfærd: når ChatGPT tilsyneladende hallucinerer mere
Mange faste brugere har bemærket, at ChatGPT med tiden synes at være mere tilbøjelig til forvirring eller at blive forvirret på en anden måde , især når man arbejder med lange dokumenter, akademiske citater eller forskningsopgaver. Et typisk eksempel er forskere, der uploader et dusin PDF'er og anmoder om resuméer, identifikation af nøgletemaer og direkte citater til at understøtte deres konklusioner.
En tilbagevendende klage er, at når modellen bliver bedt om direkte citater med referencer , begynder han at opdigte dem. Selv når han bliver rettet og anerkendt, genererer han flere falske citater, og i nogle chats synes han at gå ind i en slags "hallucinationsløkke", som det er svært at bryde ham ud af uden at starte en ny samtale.
Et andet ofte nævnt problem er virkningen af forbedret hukommelse og tværfaglig kontekst . Når assistenten husker præferencer eller emner, der er diskuteret i andre samtaler, kan den begynde at blande felter uhensigtsmæssigt: for eksempel introducere kvanteberegningskoncepter, når den besvarer spørgsmål om samfundsvidenskab, simpelthen fordi brugeren nævnte kvantemekanik i en anden chat.
Nogle har valgt at prøve alternative værktøjer, der specialiserer sig i dokumentanalyse, såsom PDF-fokuserede systemer som NotebookLM , efter at have bemærket, at ChatGPT genererede citater, der lød meget plausible, men ikke eksisterede. I disse tilfælde forbliver modellen et nyttigt værktøj til kreativitet, brainstorming eller indledende udarbejdelse, men bruges mere forsigtigt til opgaver, der kræver akademisk nøjagtighed.
Inden for OpenAI-økosystemet er der også observeret forskelle mellem modeller. Versioner, der er rettet mod mere præcis ræsonnement, såsom o3-familien , har en tendens til at være langsommere, men skaber færre illusioner i detaljeret dokumentanalyse. Andre varianter, såsom GPT-4o eller lettere modeller, er meget gode til kreativitet og hastighed, men bør bruges med forsigtighed, når fuldt verificerede data er påkrævet.
Sådan minimerer du hallucinationer i ChatGPT med gode prompts
Selvom modellens design sætter en grænse, har den måde, du stiller spørgsmål på, en enorm indflydelse. Tilpasning af ChatGPT og raffinering af spørgsmålene kan i høj grad mindske sandsynligheden for, at ChatGPT finder på ting , eller i det mindste sikre, at den advarer dig, når den ikke har nok information.
En af nøglerne er at give en klar og specifik kontekst . Jo mere vag instruktionen er, desto mere plads har modellen til at udfylde med antagelser. I stedet for at spørge: "Hvad er Mexicos historie?", er det meget bedre at specificere: "Forklar tre hovedårsager til begyndelsen af den mexicanske uafhængighed, og underbyg dit svar med anerkendte historiske kilder."
Det er også meget nyttigt at begrænse informationsomfanget . Hvis du giver dem et dokument eller et sæt tekster, så fortæl dem, at deres svar udelukkende skal være baseret på dette materiale: "Svar kun ved hjælp af oplysningerne i disse artikler. Hvis der ikke er noget i dem, så sig, at du ikke har nok data." Dette mindsker fristelsen for modellen til at trække på vag viden fra deres generelle træning.
En anden effektiv strategi er at spørge efter kilder eller at anerkende usikkerhed . Sætninger som "Hvis du ikke er sikker, så sig eksplicit, at du ikke ved det" eller "Du må ikke opdigte information; hvis der mangler data, så angiv det" hjælper modellen med at prioritere ærlighed frem for flydende sprogfærdighed. Selvom det ikke er idiotsikkert, reducerer dette normalt antallet af åbenlyse opdigtede ting.
Hvis du har adgang til API'en, kan du justere modellens temperatur . Lave værdier (tæt på 0) gør outputtet mere konservativt og gentageligt, hvilket reducerer kreativitetsniveauet og dermed risikoen for hallucinationer. Du kan ikke ændre denne parameter direkte i webgrænsefladen, men du kan anmode om noget lignende med instruktioner som: "Svar objektivt, uden spekulationer eller meninger."
God praksis for at opdage og validere mulige hallucinationer
Udover at forbedre prompts er det afgørende at indføre en systematisk verifikationsrutine . De samme teknikker, som vi bruger til at opdage svindelnumre online, kan bruges til at identificere tvivlsomme AI-svar.
Den første anbefaling er næsten sund fornuft, men den er værd at gentage: verificér altid vigtige oplysninger med pålidelige eksterne kilder. Hvis ChatGPT giver dig numeriske data, datoer, forfatternavne eller studiereferencer, så tjek dem på officielle websteder, akademiske databaser, bøger eller referenceartikler; konsulter for eksempel lister over opgaver, hvor ChatGPT ikke finder relevante eksempler.
Det er også meget nyttigt at bede modellen om at vise sin argumentation trin for trin . Instruktioner som "Forklar mig, hvordan du er nået frem til den konklusion, trin for trin" giver dig mulighed for at opdage logiske huller eller uberettigede spring. Hvis du ser, at "stien" ikke giver mening, er svaret sandsynligvis baseret på en hallucination.
At opdele store spørgsmål i specifikke underspørgsmål hjælper med at forhindre, at modellen skal dække for meget kontekst på én gang. I stedet for at stille et makrospørgsmål om et helt felt, så spørg først om hovedteorierne, derefter om de vigtigste forfattere, derefter om den empiriske evidens og så videre. På denne måde kan du validere hver blok uafhængigt.
I ChatGPT-versioner med internetsøgning , såsom nogle betalte abonnementer med aktiveret browsing, er det værd at aktivere denne funktion, når du har brug for opdaterede oplysninger. Selvom dette ikke eliminerer hallucinationer, reducerer det risikoen, fordi modellen er afhængig af rigtige dokumenter i stedet for udelukkende statistisk hukommelse.
Et interessant trick er at gentage den samme prompt med små variationer . Hvis modellen giver modstridende svar på stort set identiske spørgsmål, er det en god indikation af, at den muligvis opdigter eller ekstrapolerer upålidelig. I sådanne tilfælde er det tilrådeligt at udføre grundig ekstern verifikation.
Endelig, hvis du bruger API'en eller avancerede konfigurationer, skal du definere permanente systeminstruktioner såsom: "Hvis du er usikker på en oplysning, skal du svare 'Jeg har ikke nok information' og forsøge ikke at gætte." Dette eliminerer ikke problemet helt, men det etablerer en strengere standard for ærlighed.
Konfigurationer og brugstilstande, der reducerer fejl
Ud over prompterne er der visse indstillinger i ChatGPT, der kan hjælpe dig med at minimere opdigtede svar , især hvis du bruger det dagligt til følsomme emner som forskning, videnskab eller jura.
Hvis du har adgang til avancerede modeller med integreret websøgning , er det en god idé at aktivere dem, når du arbejder med hurtigt skiftende data (aktuelle begivenheder, regler, nyere litteratur). Ved at stole på information i realtid har AI flere muligheder for sammenligning og mindre behov for at udfylde huller med statistisk intuition.
Såkaldte avancerede ræsonnementsmetoder , såsom modeller med fokus på analytisk nøjagtighed (f.eks. o3-familien), er designet til at prioritere stringens frem for hastighed. De kan tage længere tid at generere et svar, men de har en tendens til at lave færre alvorlige fejl i logiske, matematiske eller detaljerede dokumentanalyseproblemer.
En anden vigtig funktion er ChatGPTs brugerdefinerede instruktioner . I indstillingerne kan du angive den type svar, du foretrækker: mere teknisk, mere uddannelsesmæssig, mere forsigtig osv. For eksempel kan du bede den om at prioritere nøjagtighed frem for kreativitet, altid at citere kilder, når det ikke er helt sikkert, eller at advare dig, hvis det spekulerer.
Når du bruger ChatGPT til forskning, er det vigtigt at give en fyldig kontekst med klare referencer , især hvis du beder om analyser af artikler eller akademiske resuméer. At inkludere pålidelige kilder i selve prompten og gøre det klart, at svaret skal være baseret på disse dokumenter, vil reducere sandsynligheden for, at modellen vil være afhængig af vage oplysninger.
Glem ikke, at forskellige modeller har forskellige risikoprofiler . En letvægtsmodel kan være god til at generere kreative ideer ("Giv mig 20 måder at komme fra X til Y på"), men ikke den bedste mulighed for at udtrække præcise citater fra en artikel. Omvendt kan en tungere model være det rigtige valg til dybdegående analyse, selvom den er langsommere. Nogle af disse justeringer stammer fra de kunstige intelligensparametre , der former modellerne.
Almindelige brugerfejl, der udløser hallucinationer
Mange af de hallucinationer, vi ser dagligt, skyldes ikke kun selve modellen, men også hvordan vi bruger den. Der er en række brugsmønstre, der næsten inviterer AI til at begå fejl , og det er vigtigt at identificere dem.
En af de mest almindelige fejl er at stille alt for generelle spørgsmål . Spørgsmål som "forklar alt om socialpsykologi" eller "opsummer den nyeste viden på dette område" er så brede, at de tvinger modellen til at kondensere en enorm mængde information, hvilket øger sandsynligheden for fejl eller unøjagtige forenklinger.
En anden farlig praksis er at blindt stole på AI til at generere ordrette citater, bibliografiske referencer eller juridiske afgørelser uden at verificere dem. Det er netop i denne type opgaver, at sprogmodeller er særligt tilbøjelige til at opfinde titler, forfattere eller data, der "lyder godt", men ikke eksisterer.
Det hjælper heller ikke at blande for mange forskellige emner i den samme tråd . Hvis man i en samtale går fra at tale om kvantefysik til pædagogik, derefter til jura, og ender med at tale om kunsthistorie, bliver chatkonteksten kaotisk og øger sandsynligheden for, at modellen unødvendigt trækker koncepter fra ét felt til et andet.
Fra et holdningssynspunkt er det en farlig fejl at behandle ChatGPT, som om det var en kilde til absolut sandhed snarere end et støtteværktøj. Ligesom du ville gennemgå en praktikants arbejde, bør du gennemgå modellens output, især hvis dit professionelle eller akademiske omdømme står på spil.
Endelig er det værd at huske, at AI-modeller kan forbedres eller forværres over tid, efterhånden som de opdateres. Hvis du bemærker, at en bestemt model begynder at give dig flere pålidelighedsproblemer i bestemte typer opgaver (for eksempel analyse af lange dokumenter), så overvej at skifte til en anden variant, starte en ny, ren chat eller kombinere den med andre specialiserede værktøjer.
Sådan lever du med hallucinationer, mens du stadig nyder ChatGPT
Hallucinationerne forsvinder ikke i morgen, men det betyder ikke, at ChatGPT mister sin værdi. Nøglen er at bruge værktøjet klogt : udnytte det, det gør rigtig godt (at skrive, generere ideer, strukturere information, give klare forklaringer) og være langt mere krævende, når kritiske data kommer i spil.
Hvis du bruger det til kreativitet, brainstorming eller indledende skrivning, er hallucinationer normalt mindre problematiske; de kan endda give interessante drejninger. Men hvis du bruger det til research, tekniske rapporter eller indhold, der kræver stringens , er det klogt at inkorporere din egen grundige gennemgang og ikke offentliggøre noget uden at verificere det.
I denne balancegang er det vigtigt at acceptere to sandheder samtidig: modeller som ChatGPT begår fejl , nogle gange åbenlyse, men det er også sandt, at mennesker begår fejl. Hvis AI udfører en specifik opgave med færre fejl end os, eller hjælper os med at reducere den tid, vi investerer, betydeligt, forbliver det en meget attraktiv mulighed, forudsat at vi ikke delegerer det endelige ansvar til den.
I sidste ende er du ansvarlig for det, du underskriver med dit navn, ikke modellen. At give ChatGPT skylden for en alvorlig fejl er som at sige "hunden spiste dine lektier" : det lyder måske som en undskyldning, men det fritager dig ikke for konsekvenserne. Det fornuftige at gøre er at lære at identificere vrangforestillinger, integrere verifikationsmekanismer i din arbejdsgang og gradvist forfine prompts og indstillinger.
Hvis vi kombinerer bedre modeller, nye procesfokuserede træningsteknikker, integrerede søgeværktøjer og en mere moden brugeroplevelse, vil hallucinationer gradvist blive mindre udbredte. Indtil da er den klogeste tilgang at behandle ChatGPT for det, det er: et kraftfuldt, men ikke ufejlbarligt værktøj , der kan øge din produktivitet, så længe du ikke tager dets svar for pålydende uden først at gennemgå dem.
