- ChatGPT:n hallusinaatiot syntyvät, koska malli ennustaa sanoja, ei ymmärrä todellisuutta ja pyrkii täyttämään aukkoja, kun tietoa on niukasti tai se on epäselvää.
- Kysymyskysymysten asianmukainen käyttö selkeällä kontekstilla, täsmällisillä rajoituksilla, lähteiden pyytämisellä ja epävarmuuden tunnustamisella vähentää selvästi tekaistujen vastausten todennäköisyyttä.
- Keskeisten tietojen validointi ulkoisilla lähteillä ja asianmukaisten mallien, päättelymenetelmien ja konfiguraatioiden käyttö on olennaista, kun tarkkuus on kriittistä.
- Vaikka ala työskentelee uusien koulutustekniikoiden parissa, lopullinen vastuu virheiden havaitsemisesta ja tuotetun tiedon tarkistamisesta on käyttäjällä.
Hallusinaatioista ChatGPT:ssä on tullut yksi eniten puhutuista aiheista aina, kun generatiivisesta tekoälystä puhutaan, ja ne esiintyvät monissa tyypillisissä ChatGPT-virheissä . Nämä ovat vastauksia, jotka kuulostavat erittäin vakuuttavilta, on kirjoitettu itsevarmaan sävyyn, mutta jotka todellisuudessa sisältävät väärää tietoa, tekaistuja lainauksia tai perusteettomia johtopäätöksiä. Uteliaisuuttani käyttävälle tämä ei ehkä ole ongelma, mutta tekoälyyn jokapäiväisessä työssään luottavalle se voi olla todellinen päänsärky.
Vaikka hallusinaatioita on tällä hetkellä mahdotonta täysin poistaa kielimallista, voimme vähentää niitä merkittävästi yhdistämällä kolme asiaa: paremmat kehotteet, hyvät varmennuskäytännöt ja tietyt muutokset kunkin mallin käytössä. Tässä artikkelissa selitetään yksityiskohtaisesti, mitä nämä hallusinaatiot ovat, miksi niitä esiintyy, mitä teollisuus (ja erityisesti OpenAI) tekee niiden lieventämiseksi ja ennen kaikkea, miten voit muuttaa ChatGPT:n käyttöäsi niin, että se tekee paljon vähemmän virheitä.
Mitä ovat hallusinaatiot ChatGPT:ssä ja miksi niitä esiintyy?
Tekoälyn yhteydessä hallusinaatio tapahtuu, kun ChatGPT:n kaltainen malli tuottaa virheellistä, keksittyä tai perusteetonta tietoa , mutta esittää sen niin luonnollisella tavalla, että se vaikuttaa todelta. Se ei rajoitu yhteen luvun virheeseen; joskus se muodostaa kokonaisia kappaleita, suoria lainauksia, tutkimusten nimiä tai argumentteja, joita ei ole olemassa missään luotettavassa lähteessä.
Tämä johtuu siitä, että ChatGPT, kuten muutkaan suuret kielimallit, ei ymmärrä maailmaa samalla tavalla kuin sinä . Se ei päättele tai tarkista faktoja reaaliaikaista tietokantaa vasten; sen sijaan se laskee, mikä sana todennäköisimmin seuraa edellistä, koulutuksen aikana oppimiensa mallien perusteella. Pohjimmiltaan se on erittäin hienostunut tekstin täydentäjä.
Kun esittämäsi kysymys on hyvin linjassa mallin harjoittelun aikana havaitsemien tietojen kanssa, se yleensä vastaa odotuksia. Ongelma syntyy, kun pyydät hyvin erityistä, harvinaista tai huonosti esitettyä tietoa sen harjoitusdatasta. Näissä tilanteissa se on "pakotettu" täyttämään aukot todennäköisimpänä pitämällään vastauksella, vaikka tukevia tosiasioita ei olisikaan.
Tyypillinen esimerkki on suoran lainauksen pyytäminen tietyltä kirjoittajalta . Jos harjoitusdata ei sisällä tarkkaa lainausta, käyttäjä saattaa keksiä lauseen, joka "kuulostaa" kyseisen kirjoittajan lauseelta, liittää sen häneen aivan luonnostaan ja joskus myöntää virheen vasta käyttäjän vaadittua. Sama pätee päivämääriin, lukuihin, erisnimiin tai viittauksiin akateemisiin artikkeleihin – alueisiin, jotka ovat erityisen alttiita hallusinaatioille.
On myös toinen tärkeä tekijä: monet mallit on koulutettu tuottamaan aina vastauksen . "En tiedä" -vastauksen avoin myöntäminen ei ole historiallisesti ollut prioriteetti niiden koulutuksessa; siksi ne yleensä täydentävät tietoja, vaikka niiden käsittelemä data olisi riittämätöntä tai epäselvää.
Miten ChatGPT toimii sisäisesti (ja mitä se tarkoittaa hallusinaatioille)
Ymmärtääkseen paremmin, miksi ChatGPT on niin arvaamaton, on hyödyllistä muistaa, että se on kielimalli, jota opetetaan valtavilla tekstimäärillä. Koulutuksen aikana se oppii kaavoja: mitkä sanat yleensä sopivat yhteen, mitkä lauserakenteet ovat tyypillisiä tieteellisessä artikkelissa, miten uutinen kirjoitetaan, miten essee argumentoidaan ja niin edelleen.
Kun kysyt siltä kysymyksen, ChatGPT ei etsi internetistä (paitsi versioissa, joissa verkkoselaus on käytössä), vaan ennustaa sana sanalta todennäköisimmän seuraavan vastauksen antamasi kontekstin perusteella. Siksi, kun näet sen kirjoittavan hitaasti näytöllä, se itse asiassa täydentää tekstiä reaaliajassa "ajattelematta" kuten ihminen tekisi.
Tämä selittää, miksi se on niin hyvä matkimaan tyylejä, tiivistämään tekstejä tai luomaan johdonmukaisia vastauksia toimittamastasi dokumentaatiosta, mutta myös miksi se voi epäonnistua täysin, kun pyydät äärimmäisen tarkkaa dataa. Jos se on epävarma tiedoista, malli pyrkii täyttämään aukot välttääkseen keskustelun kulun häiriintymisen.
Lisäksi tekoälyn koulutustavalla on merkittävä vaikutus. Perinteisesti etusijalla on ollut malli, joka tuottaa käyttäjälle hyödyllisiä ja vakuuttavia vastauksia , mikä on joskus ristiriidassa ehdottoman tosiasioiden tarkkuuden kanssa. Tämän tasapainon löytäminen on yksi alan suurimmista tämänhetkisistä haasteista.
OpenAI ja alan strategiat hallusinaatioiden vähentämiseksi
Viime vuosina on esitetty lukuisia kritiikkikohtia generatiivisen tekoälyn hallusinaatioista, aina julkisissa demonstraatioissa tapahtuneista virheistä (kuten kuuluisa tapaus James Webb -avaruusteleskooppia koskevasta väärästä väitteestä) oikeudellisissa tai mediayhteyksissä käytettyihin tekaistuihin viittauksiin. Tällaiset epäonnistumiset ovat saaneet OpenAI:n kaltaiset yritykset miettimään uudelleen, miten ne kouluttavat ja arvioivat mallejaan.
Yksi OpenAI:n tutkimuslinjoista tunnetaan nimellä "prosessin seuranta ". Sen sijaan, että se keskittyisi pelkästään siihen, onko lopullinen vastaus oikein ("tulosten seuranta"), se pyrkii arvioimaan ja palkitsemaan mallia niiden eri päättelyvaiheiden perusteella, joita se seuraa vastaukseen pääsemiseksi.
Ajatuksena on, että jos tekoälyä palkitaan läpinäkyvästä ja johdonmukaisesta päättelystä eikä vain siistin lopputuloksen saavuttamisesta, sen todennäköisyys päätyä vääriin mutta näennäisesti järkeviin johtopäätöksiin pienenee. Tämä myös mahdollistaa mallin paremman selittämisen ottamillaan askeleilla, mikä tuo sen lähemmäksi ihmisen kaltaista "päättelyketjua".
Yhteisössä on kuitenkin huomattavaa epäilystä siitä, missä määrin tämä lähestymistapa voi todella poistaa hallusinaatiot. Yksityisyyden ja etiikan asiantuntijat vaativat lisätietoja näissä koulutusprosesseissa käytetyistä tiedoista ja esimerkeistä sekä riippumatonta, vertaisarvioitua tutkimusta tulosten validoimiseksi.
OpenAI ei ole toistaiseksi asettanut tarkkaa päivämäärää näiden tekniikoiden laajamittaiselle käyttöönotolle kaikissa tuotteissaan, mutta se on tehnyt selväksi, että epätarkkuuksien vähentäminen on ensisijaisen tärkeää. Sillä välin käytännön vastuu oikeasta käytöstä on pitkälti käyttäjällä.
Käyttäytymisen muutos: kun ChatGPT näyttää hallusinoivan enemmän
Monet säännölliset käyttäjät ovat huomanneet, että ajan myötä ChatGPT näyttää olevan alttiimpi sekaannuksille tai hämmentyvän eri tavalla , erityisesti työskenneltäessä pitkien dokumenttien, akateemisten viittausten tai tutkimustehtävien kanssa. Tyypillinen esimerkki ovat tutkijat, jotka lataavat tusinan PDF-tiedostoja ja pyytävät yhteenvetoja, keskeisten teemojen tunnistamista ja suoria lainauksia johtopäätöstensä tueksi.
Toistuva valitus on, että kun mallilta pyydetään suoria lainauksia viitteineen , hän alkaa keksiä niitä. Vaikka hän korjattaisiin ja kuitattaisiin, hän tuottaa lisää vääriä lainauksia, ja joissakin keskusteluissa hän näyttää joutuvan eräänlaiseen "hallusinaatiosilmukkaan", josta on vaikea päästä pois aloittamatta uutta keskustelua.
Toinen usein mainittu ongelma on parantuneen muistin ja ristikontekstisen tulkinnan vaikutus . Kun avustaja muistaa muissa keskusteluissa käsiteltyjä mieltymyksiä tai aiheita, se saattaa alkaa sekoittaa kenttiä sopimattomasti: esimerkiksi kvanttilaskennan käsitteiden esittely vastatessaan yhteiskuntatieteellisiin kysymyksiin yksinkertaisesti siksi, että käyttäjä mainitsi kvanttimekaniikan toisessa keskustelussa.
Jotkut ovat päättäneet kokeilla vaihtoehtoisia , dokumenttianalyysiin erikoistuneita työkaluja, kuten PDF-keskeisiä järjestelmiä, kuten NotebookLM , huomattuaan ChatGPT:n tuottavan lainauksia, jotka kuulostivat erittäin uskottavilta, mutta joita ei ollut olemassa. Näissä tapauksissa malli on edelleen hyödyllinen työkalu luovuuteen, ideointiin tai alustavaan luonnosteluun, mutta sitä käytetään varovaisemmin akateemista tarkkuutta vaativissa tehtävissä.
OpenAI-ekosysteemissä on myös havaittu eroja mallien välillä. Tarkempaan päättelyyn suunnatut versiot, kuten o3-perhe , ovat yleensä hitaampia, mutta tuottavat vähemmän illuusioita yksityiskohtaisessa dokumenttianalyysissä. Muut variantit, kuten GPT-4o tai kevyemmät mallit, ovat erittäin hyviä luovuuden ja nopeuden kannalta, mutta niitä tulisi käyttää varoen, kun tarvitaan täysin varmennettua dataa.
Kuinka minimoida hallusinaatiot ChatGPT:ssä hyvien kehotteiden avulla
Vaikka mallin suunnittelu asettaa rajoituksia, kysymysten esittämistavalla on valtava vaikutus. ChatGPT:n mukauttaminen ja kehotteiden hiominen voi vähentää huomattavasti todennäköisyyttä, että ChatGPT keksii asioita , tai ainakin varmistaa, että se hälyttää, kun sillä ei ole tarpeeksi tietoa.
Yksi avaimista on selkeän ja täsmällisen kontekstin tarjoaminen . Mitä epämääräisempi ohje on, sitä enemmän tilaa mallilla on täyttää oletuksilla. Sen sijaan, että kysyttäisiin "Mikä on Meksikon historia?", on paljon parempi täsmentää: "Selitä Meksikon itsenäisyyden alkamisen kolme tärkeintä syytä ja tue vastaustasi tunnustetuilla historiallisilla lähteillä."
On myös erittäin hyödyllistä rajata tiedon laajuutta . Jos annat heille asiakirjan tai tekstikokoelman, kerro heille, että heidän vastauksensa on perustuttava yksinomaan kyseiseen materiaaliin: "Vastaa vain käyttämällä näissä artikkeleissa olevia tietoja. Jos niissä ei ole jotakin, sano, ettei sinulla ole tarpeeksi tietoa." Tämä vähentää mallin houkutusta ammentaa epämääräisestä tiedosta yleisestä koulutuksestaan.
Toinen tehokas strategia on pyytää lähteitä tai myöntää epävarmuus . Lauseet, kuten "Jos et ole varma, sano nimenomaisesti, ettet tiedä" tai "Älä väärennä tietoja; jos tietoja puuttuu, ilmoita se", ohjaavat mallia asettamaan rehellisyyden sujuvuuden edelle. Vaikka tämä ei olekaan täysin varma tapa, se yleensä vähentää räikeiden väärennösten määrää.
Jos sinulla on pääsy API:in, voit säätää mallin lämpötilaa . Matalat arvot (lähellä nollaa) tekevät tulosteesta konservatiivisemman ja toistettavamman, mikä vähentää luovuutta ja siten hallusinaatioiden riskiä. Et voi muuttaa tätä parametria suoraan web-käyttöliittymässä, mutta voit pyytää jotain vastaavaa ohjeilla, kuten: "Vastaa objektiivisesti, ilman spekulaatioita tai mielipiteitä."
Hyviä käytäntöjä mahdollisten hallusinaatioiden havaitsemiseksi ja validoimiseksi
Kehotteiden parantamisen lisäksi on ratkaisevan tärkeää ottaa käyttöön systemaattinen varmennusrutiini . Samoja tekniikoita, joita käytämme huijausten havaitsemiseen verkossa, voidaan käyttää myös epäilyttävien tekoälyn vastausten tunnistamiseen.
Ensimmäinen suositus on lähes itsestäänselvyys, mutta se kannattaa toistaa: tarkista aina keskeiset tiedot luotettavista ulkoisista lähteistä. Jos ChatGPT antaa sinulle numeerista dataa, päivämääriä, kirjoittajien nimiä tai tutkimusviitteitä, tarkista ne virallisilta verkkosivuilta, akateemisista tietokannoista, kirjoista tai hakuteoksista. Voit esimerkiksi tutustua tehtäväluetteloihin, joista ChatGPT ei löydä relevantteja esimerkkejä.
On myös erittäin hyödyllistä pyytää mallia näyttämään päättelynsä askel askeleelta . Ohjeet, kuten "Selitä minulle, miten päädyit tähän johtopäätökseen askel askeleelta", auttavat sinua havaitsemaan loogisia aukkoja tai perusteettomia hyppyjä. Jos huomaat, että "polku" ei ole järkevä, vastaus perustuu todennäköisesti hallusinaatioon.
Laajojen kysymysten jakaminen alakysymyksiin auttaa estämään mallia kattamasta liikaa kontekstia kerralla. Sen sijaan, että esittäisit makrokysymyksen koko alasta, kysy ensin pääseorioista, sitten keskeisistä kirjoittajista, lopuksi empiirisistä todisteista ja niin edelleen. Tällä tavoin voit validoida jokaisen lohkon erikseen.
ChatGPT-versioissa, joissa on internet-haku , kuten joissakin maksullisissa paketeissa, joissa selaus on käytössä, kannattaa ottaa tämä ominaisuus käyttöön, kun tarvitset ajantasaista tietoa. Vaikka tämä ei poista hallusinaatioita, se vähentää niiden riskiä, koska malli perustuu oikeisiin dokumentteihin eikä pelkästään tilastolliseen muistiin.
Mielenkiintoinen temppu on toistaa samaa kysymystä pienin muunnelmin . Jos malli antaa ristiriitaisia vastauksia käytännössä identtisiin kysymyksiin, se on hyvä merkki siitä, että se saattaa sepittää tai ekstrapoloida epäluotettavasti. Tällaisissa tapauksissa on suositeltavaa suorittaa perusteellinen ulkoinen varmennus.
Lopuksi, jos käytät API:a tai edistyneitä asetuksia, määritä pysyvät järjestelmäohjeet, kuten: ”Jos olet epävarma jostakin tiedosta, vastaa ’Minulla ei ole tarpeeksi tietoa’ äläkä yritä arvata.” Tämä ei poista ongelmaa kokonaan, mutta se luo tiukemman rehellisyyden tason.
Virheitä vähentävät kokoonpanot ja käyttötilat
Kehotteiden lisäksi ChatGPT:ssä on tiettyjä asetuksia, jotka voivat auttaa minimoimaan tekaistujen vastausten määrän , varsinkin jos käytät sitä päivittäin arkaluontoisten aiheiden, kuten tutkimuksen, tieteen tai lain, käsittelyssä.
Jos sinulla on pääsy edistyneisiin malleihin, joissa on integroitu verkkohaku , niiden aktivoiminen nopeasti muuttuvan datan (ajankohtaiset tapahtumat, määräykset, viimeisin kirjallisuus) parissa on hyvä idea. Reaaliaikaiseen tietoon perustuen tekoälyllä on enemmän vertailuvaihtoehtoja ja vähemmän tarvetta täyttää aukkoja tilastollisella intuitiolla.
Niin kutsutut edistyneet päättelytilat , kuten analyyttiseen tarkkuuteen keskittyvät mallit (esimerkiksi O3-mallit), on suunniteltu asettamaan tarkkuus nopeuden edelle. Niissä vastauksen tuottaminen voi kestää kauemmin, mutta ne tekevät yleensä vähemmän vakavia virheitä loogisissa, matemaattisissa tai yksityiskohtaisissa dokumenttianalyysiongelmissa.
Toinen tärkeä ominaisuus on ChatGPT:n mukautettavat ohjeet . Asetuksissa voit määrittää haluamasi vastaustyypit: teknisemmät, opettavaisemmat, varovaisemmat jne. Voit esimerkiksi asettaa sen etusijalle tarkkuuden luovuuden sijaan, mainitsemaan lähteet aina, kun se ei ole täysin varma, tai varoittamaan sinua, jos se on spekulaatiota.
Kun ChatGPT:tä käytetään tutkimukseen, on tärkeää tarjota rikas konteksti ja täynnä selkeitä viitteitä , varsinkin jos pyydät artikkelien tai akateemisten yhteenvetojen analyysiä. Luotettavien lähteiden sisällyttäminen itse kehotteeseen ja sen selventäminen, että vastauksen tulisi perustua näihin dokumentteihin, vähentää todennäköisyyttä, että malli perustuu epämääräisiin tietoihin.
Älä unohda, että eri malleilla on erilaiset riskiprofiilit . Kevyt malli voi olla loistava luovien ideoiden luomiseen ("Anna minulle 20 tapaa päästä pisteestä X pisteeseen Y"), mutta se ei ole paras vaihtoehto tarkkojen lainausten poimimiseen paperista. Toisaalta raskaampi malli voi olla oikea valinta perusteelliseen analyysiin, vaikka se olisikin hitaampi. Jotkin näistä mukautuksista johtuvat tekoälyn parametreista , jotka muokkaavat malleja.
Yleisiä käyttäjävirheitä, jotka laukaisevat hallusinaatioita
Monet päivittäin näkemämme hallusinaatiot eivät johdu pelkästään mallista itsestään, vaan myös siitä, miten käytämme sitä. On olemassa useita käyttömalleja, jotka lähes kutsuvat tekoälyn tekemään virheitä , ja on tärkeää tunnistaa ne.
Yksi yleisimmistä virheistä on liian yleisten kysymysten esittäminen . Pyynnöt, kuten "selitä kaikki sosiaalipsykologiasta" tai "tiivistä alan nykytila", ovat niin laajoja, että ne pakottavat mallin tiivistämään valtavan määrän tietoa, mikä lisää virheiden tai epätarkkojen yksinkertaistusten todennäköisyyttä.
Toinen vaarallinen käytäntö on sokea luottaminen tekoälyyn sanatarkkojen lainausten, bibliografisten viitteiden tai oikeudellisten päätösten luomiseksi ilman niiden tarkistamista. Juuri tällaisissa tehtävissä kielimallit ovat erityisen alttiita keksimään otsikoita, tekijöitä tai tietoja, jotka "kuulostavat hyviltä", mutta joita ei ole olemassa.
Liian monen eri aiheen sekoittaminen samaan keskusteluketjuun ei myöskään auta . Jos keskustelussa siirrytään kvanttifysiikasta pedagogiikkaan, sitten lakiin ja lopulta taidehistoriaan, keskustelukontekstista tulee kaoottinen ja se lisää todennäköisyyttä, että malli raahaa käsitteitä tarpeettomasti alalta toiselle.
Asenteen näkökulmasta vaarallinen virhe on käsitellä ChatGPT:tä ikään kuin se olisi absoluuttisen totuuden lähde eikä tukiväline. Aivan kuten arvioisit harjoittelijan työtä, sinun tulisi tarkastella mallin tuotosta, varsinkin jos ammatillinen tai akateeminen maineesi on vaakalaudalla.
Lopuksi on syytä muistaa, että tekoälymallit voivat parantua tai huonontua ajan myötä päivittyessään. Jos huomaat, että tietty malli alkaa aiheuttaa enemmän luotettavuusongelmia tietyntyyppisissä tehtävissä (esimerkiksi pitkien dokumenttien analysoinnissa), harkitse vaihtamista toiseen varianttiin, uuden, siistin chatin aloittamista tai sen yhdistämistä muihin erikoistyökaluihin.
Kuinka elää hallusinaatioiden kanssa ja silti nauttia ChatGPT:stä
Hallusinaatiot eivät katoa huomenna, mutta se ei tarkoita, että ChatGPT menettäisi arvoaan. Tärkeintä on käyttää työkalua viisaasti : hyödyntää sitä, mitä se tekee erittäin hyvin (kirjoittaminen, ideoiden luominen, tiedon jäsentäminen, selkeiden selitysten antaminen) ja olla paljon vaativampi, kun kriittistä dataa tulee mukaan kuvaan.
Jos käytät sitä luovuuteen, ideointiin tai alustavaan kirjoittamiseen, hallusinaatiot ovat yleensä vähemmän ongelmallisia; ne voivat jopa tarjota mielenkiintoisia käänteitä. Jos kuitenkin käytät sitä tutkimukseen, teknisiin raportteihin tai tarkkuutta vaativaan sisältöön , on viisasta sisällyttää oma perusteellinen arviosi eikä julkaista mitään vahvistamatta sitä.
Tässä tasapainoilussa on tärkeää hyväksyä kaksi totuutta samanaikaisesti: mallit, kuten ChatGPT, tekevät virheitä , joskus räikeitä sellaisia, mutta on myös totta, että ihmiset tekevät virheitä. Jos tekoäly suorittaa tietyn tehtävän vähemmän virheellisesti kuin me tai auttaa meitä merkittävästi vähentämään investoimaamme aikaa, se on edelleen erittäin houkutteleva vaihtoehto, edellyttäen, ettemme delegoi sille lopullista vastuuta.
Viime kädessä olet itse vastuussa siitä, mitä allekirjoitat omalla nimelläsi, etkä mallin. ChatGPT:n syyttäminen vakavasta virheestä on kuin sanoisi "koira söi läksysi" : se saattaa kuulostaa tekosyyltä, mutta se ei vapauta sinua seurauksista. Järkevää on oppia tunnistamaan harhaluuloja, integroida vahvistusmekanismeja työnkulkuusi ja vähitellen tarkentaa kehotteita ja asetuksia.
Jos yhdistämme parempia malleja, uusia prosessikeskeisiä koulutustekniikoita, integroituja hakutyökaluja ja kypsemmän käyttökokemuksen, hallusinaatiot vähenevät vähitellen. Siihen asti viisain lähestymistapa on kohdella ChatGPT:tä sellaisena kuin se on: tehokkaana mutta ei erehtymättömänä työkaluna , joka voi parantaa tuottavuuttasi, kunhan et ota sen vastauksia nimellisarvosta lukematta niitä ensin läpi.
