Oppgaver der ChatGPT mislykkes og hvordan man unngår feilene

Digital informasjon » Ressurser » Oppgaver der ChatGPT mislykkes og hvordan man unngår feilene

Generativ kunstig intelligens har blitt en del av hverdagen vår, og ChatGPT har blitt det foretrukne verktøyet for skriving, oppsummering, programmering og idémyldring . Men uansett hvor imponerende det kan virke, er det langt fra perfekt. Å blindt stole på svarene kan føre til ubehagelige overraskelser hvis du ikke er kjent med begrensningene.

Derfor insisterer stadig flere eksperter på at det å forstå oppgavene der ChatGPT kommer til kort er nesten like viktig som å vite hvordan man bruker den . Det handler ikke om å demonisere teknologien, men om å lære å leve med dens begrensninger: når den er pålitelig, når man skal ta svarene med en klype salt, og hvordan man kan utnytte den uten å miste menneskelig kritisk dømmekraft.

Hvorfor det er viktig å kjenne til begrensningene til ChatGPT

Bak chatgrensesnittet ligger et komplekst system som kombinerer store språkmodeller med interne mekanismer som prioriterer hastighet eller resonnement avhengig av spørsmålet . Denne automatiske «beslutningen» samsvarer ikke alltid med brukerens behov: noen ganger prioriteres en rask respons selv om problemet krever trinnvis tenkning. Du kan dykke dypere ned i hvordan parametere for kunstig intelligens påvirker denne oppførselen.

Videre endres modellens oppførsel med hver oppdatering, noe som betyr at ChatGPT kan reagere forskjellig på samme spørring til forskjellige tider . I tillegg til dette kommer kontekstbegrensninger i lange samtaler, der den begynner å "glemme" deler av tråden, og sikkerhetsfiltre som blokkerer sensitive eller helt legitime emner av stor forsiktighet.

Denne kombinasjonen av faktorer betyr at brukeropplevelsen i praksis kan svinge fra strålende til frustrerende i løpet av sekunder . Forskjellen mellom et nyttig resultat og et katastrofalt et ligger ofte i om brukeren kan gjenkjenne når AI-en sporer av og hvordan man kan korrigere det.

Flere nyere studier og undersøkelser viser at en betydelig andel av brukerne ikke fullt ut stoler på svarene til ChatGPT . I en OCU-undersøkelse oppga mange «mangel på tillit» til informasjonen som ble generert som hovedårsaken til at de ikke brukte det daglig, til tross for at de hadde prøvd det.

Derfor anbefaler spesialister innen kunstig intelligens og utdanning å bruke ChatGPT som en tilleggskilde og aldri som den endelige sannhetsdommeren . Det er viktig i dag å validere data med andre kilder, ha i det minste en grunnleggende forståelse av emnet og akseptere at informasjon kan være fabrikkert (de beryktede «hallusinasjonene»).

Vanlige feil og tekniske begrensninger i ChatGPT

Teknisk litteratur har dokumentert at disse systemene har en tendens til å generere plausible, men falske svar , spesielt når spørsmålet er tvetydig, svært spesifikt eller avviker fra dataene de så under treningen. Problemet er at formuleringen er så overbevisende at det er vanskelig å oppdage feilen hvis brukeren ikke er kjent med emnet. Verktøy som utvidelser for å oppdage AI-generert innhold kan bidra til å identifisere noen av disse falske svarene.

Eksperter som professor Josep Curto understreker at noen av de vanligste feilene er dyptgripende og påvirker systemets generelle pålitelighet . Disse inkluderer feilaktige beskrivelser av verifiserbare fakta, ufullstendige svar, fabrikkerte forklaringer av modellens «resonnementsprosess» og mindre nøyaktig ytelse på andre språk enn engelsk.

Videre, selv om forbedringer innføres, er etiske og sikkerhetsmessige restriksjoner ikke alltid godt kalibrert . Noen ganger blokkerer de legitime forespørsler mens de tillater problematiske, eller de produserer svar lastet med skjevheter arvet fra treningsdata, enten kulturelle, politiske eller kjønnsrelaterte.

Til tross for alt har pågående forskning innen dyp læring og naturlig språkbehandling ført til at de nyeste versjonene, som GPT-4, oppnår nær menneskelig ytelse i komplekse oppgaver innen matematikk, programmering, jus, medisin og psykologi. Men høy ytelse betyr ikke ufeilbarlighet, og blinde flekker forblir.

7 oppgaver der ChatGPT feiler (eller er upålitelig)

Selv om ChatGPT kan være svært nyttig i mange situasjoner, finnes det visse typer oppgaver der sannsynligheten for å motta et feil, partisk eller misvisende svar øker betraktelig . Det er lurt å være kjent med disse scenariene for å utvise ekstra forsiktighet.

1. Logisk resonnering og kompleks matematikk

Når et problem krever kjedede beregninger, logiske demonstrasjoner eller formelle matematiske bevis , vakler ofte ChatGPT. Den kan gjøre feil i enkle operasjoner, hoppe over viktige trinn eller presentere feil resultater som korrekte.

Dette er spesielt merkbart i øvelser med mange mellomtrinn, som kombinatorikk, sannsynlighet, avansert algebra eller geometri . Selv om teksten virker velargumentert, kan små feil i ett trinn ugyldiggjøre hele resultatet, og modellen har ingen måte å virkelig "sjekke" sin egen resonnement.

2. Sunn fornuft, intuisjon og menneskelig kontekst

AI-en tolker det den blir fortalt bokstavelig, så den sliter med å forstå ironi, dobbeltbetydninger, sarkasme eller svært spesifikke kulturelle referanser . Dette resulterer i svar som for et menneske tydeligvis er «malplasserte».

Når oppgaven krever ekte empati, dyp emosjonell forståelse eller praktisk kunnskap om den virkelige verden , etterligner modellen bare språkmønstre, men uten personlig erfaring. Det kan høres empatisk ut, men det føler ingenting eller oppfatter situasjoner slik en person ville gjort. For å forbedre tonen og skreddersy svar, anbefales det å tilpasse ChatGPT og justere stiler og roller.

3. Langtidshukommelse og prosjektkontinuitet

Selv om det kan virke som om det «husker» samtalen, har ChatGPT begrenset kontekst og kan miste deler av historikken uten forvarsel . Svært lange samtaler eller prosjekter som drar ut i tid er utsatt for hukommelsestap.

Dette påvirker direkte oppgaver som å skrive bøker, lange rapporter eller programmeringsprosjekter med flere økter . Hvis innhold ikke lagres og administreres eksternt, er det en risiko for å miste konsistens, gjenta allerede tatte beslutninger eller motsi seg selv uten at modellen er klar over det.

4. Antatte tidsbesparelser som ender opp med å koste deg mer

Mange bruker ChatGPT for å få raske svar, men når svar inneholder små feil eller mangler viktig informasjon, kan det ta lengre tid å gjennomgå og korrigere dem enn å lage dem fra bunnen av . Dette er spesielt merkbart i profesjonelle oppgaver som krever høy kvalitet.

Innen områder som tekniske rapporter, juridisk dokumentasjon, akademisk innhold eller produksjonskode , kan den ekstra tiden som brukes på verifisering fullstendig oppheve den antatte fordelen med å bruke AI hvis det ikke finnes en grundig vurderingsprosess.

5. Utdaterte data og mangel på sanntidstilkobling

Modeller som GPT-3 eller GPT-4 er trent ved hjelp av en spesifikk tidsramme med data, slik at de ikke har direkte tilgang til nettet for å konsultere sanntidsinformasjon . Avhengig av versjonen kan kunnskapen deres være begrenset til et bestemt år.

Dette betyr at svarene kan være utdaterte eller til og med feil når det gjelder aktuelle hendelser, nylige lovendringer, vitenskapelige gjennombrudd eller nyheter . Hvis brukeren ikke sjekker med oppdaterte kilder, går feilen ubemerket hen.

6. Variabel ytelse og metning

I perioder med høy etterspørsel, spesielt på gratiskontoer, kan kvaliteten og hastigheten på svarene bli påvirket . Modellen kan gi mindre detaljerte svar, avbryte svar for tidlig eller tilby mer overfladiske løsninger.

Denne variasjonen betyr at det ikke alltid er en pålitelig erstatning for kritiske oppgaver med stramme tidsfrister . Å være helt avhengig av tjenesten i rushtiden uten en reserveplan kan bli en driftsrisiko for bedrifter og fagfolk.

7. Restriksjoner, filtre og skjevheter

Av sikkerhetshensyn inkluderer ChatGPT filtre for å forhindre skadelig, ulovlig eller ekstremt sensitivt innhold . Problemet er at disse modereringssystemene ikke er perfekte og noen ganger blokkerer legitime forespørsler eller svarer vagt på grunn av overdreven forsiktighet.

Likevel har flere forskere vist at modeller fortsatt kan generere responser med rasistiske, sexistiske eller ideologiske skjevheter , noe som gjenspeiler fordommene som finnes i treningsdataene. Det er dokumentert tilfeller av roboter trent med lignende teknikker som ender opp med å produsere diskriminerende innhold. Den etiske evalueringen av chatboter bidrar til å forstå og redusere disse skjevhetene.

Fundamentale feil: hvorfor ChatGPT gjør så mange feil

I analysen av disse manglene peker tankefilosofer og AI-eksperter på strukturelle begrensninger: ChatGPT verken tenker, forstår eller har noen bevissthet om hva den sier . Dens tilsynelatende intelligens stammer fra storskala statistiske korrelasjoner, ikke fra ekte resonnement.

Professor Ned Block har for eksempel pekt på eksperimenter med generative bildemodeller der brukere blir bedt om å tegne en klokke som viser tider som 12:03 eller 6:28, og nesten alltid vises en klokke klokken 10:10 . Dette tidspunktet dominerer i bilder av nettannonsering fordi det er estetisk tiltalende og ikke skjuler logoen.

Denne oppførselen illustrerer hvordan modeller har en tendens til å gjenskape de vanligste mønstrene i treningsdataene sine, selv om de motsier den spesifikke instruksjonen . De «forstår» ikke tidsbegrepet; de gjentar ganske enkelt den statistisk sett vanligste konfigurasjonen.

Noe lignende skjer når du blir bedt om å oppgi et bilde av en person som skriver med venstre hånd . Mange modeller ender systematisk opp med å generere høyrehendte personer, fordi de fleste eksemplene i dataene også er høyrehendte. Å få en godt representert venstrehendt person krever vedvarende bruk av svært spesifikke instruksjoner, og selv da fungerer det ikke alltid.

Denne typen strukturelle feil betyr at selv utviklere ikke kan korrigere noen dypt inngrodde skjevheter fullstendig . Forsterkningstrening med menneskelig tilbakemelding hjelper, men manuell forsterkning av alle mulige scenarioer (hver klokkeslett, hver skriveposisjon osv.) er upraktisk.

På et tekstlig nivå oversettes problemet til overdrevent sikre forklaringer på ting modellen faktisk ikke «vet ». De kan detaljere trinn for trinn en antatt metode de aldri har brukt, eller fabrikkere akademiske referanser og lenker med en fullstendig overbevisende aura.

Hvordan ChatGPT trente og hvorfor det påvirker feilene hans

Modeller som GPT-3 og GPT-4 er basert på Transformer-arkitekturen, og har blitt trent med enorme mengder tekst fra Internett : nettsider, bøker, vitenskapelige artikler, nyheter og andre offentlige ressurser som Wikipedia eller Common Crawl.

Prosessen har to hovedfaser. Først en massiv fortrening der modellen lærer å forutsi det neste ordet i millioner av setninger . På dette stadiet læres den ikke eksplisitt «grammatikk», men utleder snarere mønstre ved å fylle ut hull i teksten – en slags gigantisk ordfullføringsøvelse.

Deretter gjøres finjustering for spesifikke oppgaver, som oversettelse, oppsummering, svar på spørsmål eller samtale . Dette innebærer bruk av mindre, mer spesifikke datapunkter, merket for å lære modellen hvilken type respons som anses som passende i hver kontekst.

I tilfellet med ChatGPT ble det også brukt menneskelig tilbakemeldingsforsterkning (HFRL) . Menneskelige trenere evaluerte flere mulige responser fra modellen på samme input og rangerte dem fra best til verst. Med denne informasjonen lærte systemet å foretrekke de høyest rangerte outputtene.

Denne tilnærmingen forbedrer den oppfattede kvaliteten på svarene, men den eliminerer ikke det underliggende problemet: modellen mangler fortsatt semantisk forståelse og direkte tilgang til virkeligheten . Den forbedrer bare sannsynlighetene sine for å høres mer hjelpsom, høflig og selvsikker ut, noe som noen ganger gjør hallusinasjonene enda farligere.

Videre, selv om datarensing, regularisering og menneskelige evalueringsteknikker brukes for å redusere skjevheter og stereotypier som finnes i opplæringstekster , er det umulig å filtrere dem ut fullstendig. Derfor anbefaler selskaper kontinuerlig overvåking av resultater, spesielt i sensitive applikasjoner.

ChatGPTs innvirkning på studier og arbeidslivet

Siden lanseringen har ChatGPT gjenopplivet debatten om hvordan generativ AI vil påvirke menneskelige jobber og utdanningssystemet . Store teknologiselskaper presenterer den som en «copilot» eller assistent, men mange studier peker på dyptgripende forandringer i en rekke yrker.

Forskning fra universiteter som New York University og University of Pennsylvania, sammen med analyser fra OpenAI og andre enheter, viser at språkbaserte oppgaver (skriving, oversettelse, tekstanalyse, dokumentasjon, grunnleggende regnskap) er spesielt sårbare for delvis automatisering.

På arbeidsmarkedet har telefonselgere, universitetsprofessorer i språk og litteratur, historie- og jusslærere, oversettere, administrativt ansatte og visse skriveroller blitt identifisert som spesielt sårbare . Dette betyr ikke at de alle vil forsvinne, men det betyr at mange av funksjonene deres kan støttes i stor grad av AI.

Andre studier har funnet klare positive effekter. I tester med programvareutviklere, for eksempel, fullførte de som brukte modellbaserte kodeassistenter oppgaver opptil 55 % raskere enn de som jobbet uten hjelp. Produktiviteten på rutineoppgaver øker, noe som gir mer tid til å bruke på komplekse problemer.

Innen utdanning er debatten spesielt opphetet. Studier viser at det blir stadig vanskeligere å skille mellom om et kort essay er skrevet av en student eller ChatGPT , selv for erfarne lærere og profesjonelle forfattere. I noen eksperimenter klarte ikke lærere og eksperter å identifisere den sanne forfatteren.

Som svar på dette begynner mange lærere å foreslå flere muntlige vurderinger, arbeid i klasserommet og aktiviteter som demonstrerer elevens tankeprosess , ikke bare det endelige produktet. Andre foreslår å bruke ChatGPT som et undervisningsverktøy: et utgangspunkt som eleven må kritisere, korrigere, sammenligne med kilder fra den virkelige verden og forbedre.

Beste fremgangsmåter for å bruke ChatGPT uten å falle i fellene

Til tross for alle disse problemene er ChatGPT ekstremt nyttig hvis den får den rette rollen. Nøkkelen er å kombinere god promptdesign med streng menneskelig tilsyn med resultatet , spesielt når det har akademiske, juridiske eller profesjonelle implikasjoner.

En grunnleggende første anbefaling er å alltid verifisere data, figurer, referanser og egennavn før du bruker dem. Det er ikke nok at noe «høres bra ut»: du må sjekke med pålitelige kilder (vitenskapelige artikler, offisiell lovgivning, oppslagsverk, spesialiserte databaser osv.).

Det er også lurt å ikke basere kritiske avgjørelser på ett enkelt svar fra modellen . Når saken er viktig, er det lurt å innhente flere meninger (fra andre verktøy, menneskelige eksperter eller dokumentasjon) og kun bruke chatten som et støtteverktøy eller for å generere utkast.

Utformingen av instruksjonene har stor innvirkning: klare, spesifikke og velstrukturerte instruksjoner reduserer tvetydighet og har en tendens til å produsere mer nyttige resultater . Å be brukeren om å forklare resonnementet sitt trinn for trinn, inkludere moteksempler eller påpeke potensielle begrensninger kan bidra til å oppdage feil.

Til slutt er det svært effektivt å bruke ChatGPT som en generator for maler, disposisjoner, utkast og idélister som personen deretter kan jobbe med , i stedet for å bare godta den endelige teksten. Dette sparer tid på den mer mekaniske delen, men det endelige innholdet blir fortsatt raffinert og validert av et menneske.

Erfaring fra de siste årene viser at generativ kunstig intelligens fungerer best når den behandles som en kraftig, men feilbarlig assistent . Med et kritisk blikk, god dømmekraft i valg av oppgaver og et grundig vurderingssystem blir den en verdifull alliert snarere enn en stille trussel.