- Halucynacje w ChatGPT pojawiają się, ponieważ model przewiduje słowa, nie rozumie rzeczywistości i ma tendencję do wypełniania luk w sytuacjach, gdy informacji jest niewiele lub są one niejednoznaczne.
- Właściwe wykorzystanie podpowiedzi, z jasnym kontekstem, wyraźnymi ograniczeniami, prośbami o podanie źródeł i uznaniem niepewności, wyraźnie zmniejsza prawdopodobieństwo otrzymania zmyślonych odpowiedzi.
- Weryfikacja kluczowych danych ze źródłami zewnętrznymi i korzystanie z odpowiednich modeli, metod wnioskowania i konfiguracji jest koniecznością, gdy dokładność ma kluczowe znaczenie.
- Mimo że branża pracuje nad nowymi technikami szkoleniowymi, ostateczna odpowiedzialność za wykrywanie błędów i przeglądanie generowanych informacji spoczywa na użytkowniku.
Halucynacje w ChatGPT stały się jednym z najczęściej omawianych tematów, ilekroć wspomina się o generatywnej sztucznej inteligencji, i pojawiają się w wielu typowych błędach ChatGPT . Są to odpowiedzi, które brzmią bardzo przekonująco, napisane pewnym tonem, ale w rzeczywistości zawierają fałszywe dane, zmyślone cytaty lub niepoparte wnioskami wnioski. Dla kogoś, kto korzysta z niego z ciekawości, może to nie stanowić problemu, ale dla kogoś, kto opiera swoją pracę na sztucznej inteligencji, może to być prawdziwy ból głowy.
Chociaż obecnie całkowite wyeliminowanie halucynacji z modelu językowego jest niemożliwe , możemy je znacznie ograniczyć, łącząc trzy elementy: lepsze podpowiedzi, dobre praktyki weryfikacyjne oraz pewne modyfikacje w sposobie korzystania z każdego modelu. W tym artykule szczegółowo wyjaśnimy, czym są te halucynacje, dlaczego występują, co robi branża (a w szczególności OpenAI), aby je ograniczyć, a co najważniejsze, jak można zmienić sposób korzystania z ChatGPT, aby znacznie zmniejszyć liczbę błędów.
Czym są halucynacje w ChatGPT i dlaczego występują?
W kontekście sztucznej inteligencji halucynacja występuje, gdy model taki jak ChatGPT generuje nieprawidłowe, sfabrykowane lub niepotwierdzone informacje , ale przedstawia je w tak naturalny sposób, że wydają się prawdziwe. Nie ogranicza się ona do pojedynczego błędu w liczbie; czasami tworzy całe akapity, bezpośrednie cytaty, nazwy badań lub argumenty, które nie występują w żadnym wiarygodnym źródle.
Dzieje się tak, ponieważ ChatGPT, podobnie jak inne duże modele językowe, nie rozumie świata tak jak Ty . Nie rozumuje ani nie weryfikuje faktów w bazie danych w czasie rzeczywistym; zamiast tego oblicza, które słowo najprawdopodobniej nastąpi po poprzednim, na podstawie wzorców poznanych podczas szkolenia. Zasadniczo jest to niezwykle zaawansowany algorytm uzupełniania tekstu.
Gdy pytanie, które zadajesz, dobrze pasuje do obserwacji modelu z okresu uczenia, zazwyczaj jest ono trafne. Problem pojawia się, gdy pytasz o bardzo szczegółowe, rzadkie lub słabo reprezentowane informacje w danych treningowych. W takich sytuacjach model jest „zmuszony” do uzupełnienia luk odpowiedzią, którą uważa za najbardziej prawdopodobną, nawet jeśli nie ma na to dowodów.
Typowym przykładem jest prośba o bezpośredni cytat od konkretnego autora . Jeśli dane treningowe nie zawierają tego konkretnego cytatu, użytkownik może wymyślić frazę, która „brzmi” jak cytat tego autora, przypisać mu ją w sposób naturalny, a czasami przyznać się do błędu dopiero wtedy, gdy użytkownik nalega. To samo dotyczy dat, liczb, nazw własnych lub odniesień do artykułów naukowych – obszarów szczególnie podatnych na halucynacje.
Istnieje również inny ważny czynnik: wiele modeli jest trenowanych tak, aby zawsze generować odpowiedź . Otwarte przyznanie się do odpowiedzi „nie wiem” nie było historycznie priorytetem w ich szkoleniu; dlatego mają tendencję do uzupełniania informacji nawet wtedy, gdy przetwarzane dane są niewystarczające lub niejednoznaczne.
Jak działa wewnętrznie ChatGPT (i co to oznacza w przypadku halucynacji)
Aby lepiej zrozumieć, dlaczego ChatGPT jest tak nieprzewidywalny, warto pamiętać, że jest to model językowy trenowany na ogromnych ilościach tekstu. Podczas treningu uczy się wzorców: które słowa zazwyczaj ze sobą współgrają, jakie struktury zdań są typowe w artykule naukowym, jak pisze się artykuł prasowy, jak argumentuje się esej i tak dalej.
Gdy zadajesz pytanie, ChatGPT nie przeszukuje internetu (z wyjątkiem wersji z włączoną funkcją przeglądania stron internetowych), ale przewiduje słowo po słowie najbardziej prawdopodobną odpowiedź na podstawie podanego kontekstu. Dlatego, gdy widzisz, jak powoli pisze na ekranie, w rzeczywistości uzupełnia tekst w czasie rzeczywistym, bez „myślenia” jak człowiek.
To wyjaśnia, dlaczego model tak dobrze radzi sobie z naśladowaniem stylów, streszczaniem tekstów czy generowaniem spójnych odpowiedzi na podstawie dostarczonej dokumentacji, ale także dlaczego może zawieść w spektakularny sposób, gdy poprosisz o dane wymagające precyzji. Jeśli model nie jest pewien informacji, zazwyczaj wypełnia luki, aby nie zaburzyć toku dyskusji.
Co więcej, sposób szkolenia sztucznej inteligencji ma znaczący wpływ. Tradycyjnie priorytetem było generowanie przez model użytecznych i przekonujących odpowiedzi dla użytkownika , co czasami kłóciło się z ścisłą dokładnością faktów. Znalezienie tej równowagi jest obecnie jednym z głównych wyzwań branży.
Strategie OpenAI i branży mające na celu redukcję halucynacji
W ostatnich latach pojawiło się wiele krytycznych uwag dotyczących halucynacji generatywnej sztucznej inteligencji, od błędów w publicznych demonstracjach (takich jak słynny przypadek fałszywego twierdzenia o Kosmicznym Teleskopie Jamesa Webba) po fikcyjne odniesienia wykorzystywane w kontekstach prawnych lub medialnych. Tego rodzaju błędy skłoniły firmy takie jak OpenAI do ponownego przemyślenia sposobu trenowania i oceny swoich modeli.
Jednym z kierunków badań prowadzonych przez OpenAI jest „monitorowanie procesów ”. Zamiast skupiać się wyłącznie na tym, czy ostateczna odpowiedź jest poprawna („monitorowanie rezultatów”), OpenAI stara się oceniać i nagradzać model za różne etapy rozumowania, które prowadzą do tej odpowiedzi.
Chodzi o to, że jeśli sztuczna inteligencja jest nagradzana za przejrzyste i spójne rozumowanie , a nie tylko za dotarcie do zgrabnej odpowiedzi końcowej, prawdopodobieństwo, że dojdzie do fałszywych, ale pozornie trafnych wniosków, maleje. Pozwala to również modelowi lepiej wyjaśnić podjęte kroki, zbliżając go do „łańcucha rozumowania” przypominającego ludzki.
W społeczności panuje jednak znaczny sceptycyzm co do stopnia, w jakim to podejście może rzeczywiście wyeliminować halucynacje. Eksperci ds. prywatności i etyki apelują o więcej szczegółów na temat danych i przykładów wykorzystywanych w tych procesach szkoleniowych, a także o niezależne, recenzowane badania w celu potwierdzenia wyników.
Na razie OpenAI nie wyznaczyło konkretnej daty powszechnego wdrożenia tych technik we wszystkich swoich produktach, ale jasno dało do zrozumienia, że priorytetem jest redukcja niedokładności . Tymczasem praktyczna odpowiedzialność za prawidłowe użytkowanie spoczywa w dużej mierze na użytkowniku.
Zmiana zachowania: kiedy ChatGPT wydaje się mieć więcej halucynacji
Wielu stałych użytkowników zauważyło, że z czasem ChatGPT staje się bardziej podatny na dezorientację lub dezorientację , zwłaszcza podczas pracy z długimi dokumentami, cytatami akademickimi lub zadaniami badawczymi. Typowym przykładem są badacze, którzy przesyłają kilkanaście plików PDF i proszą o streszczenia, wskazanie kluczowych tematów i bezpośrednie cytaty na poparcie swoich wniosków.
Powtarzającą się skargą jest to, że proszony o bezpośrednie cytaty z odniesieniami , model zaczyna je zmyślać. Nawet po poprawieniu i potwierdzeniu, generuje więcej fałszywych cytatów, a w niektórych rozmowach wydaje się wpadać w rodzaj „pętli halucynacji”, z której trudno się wyrwać bez rozpoczynania nowej rozmowy.
Innym często wspominanym problemem jest wpływ ulepszonej pamięci i możliwości łączenia kontekstów . Kiedy asystent pamięta preferencje lub tematy poruszane w innych rozmowach, może zacząć niewłaściwie mieszać tematy: na przykład wprowadzając koncepcje komputerów kwantowych podczas odpowiadania na pytania z zakresu nauk społecznych, tylko dlatego, że użytkownik wspomniał o mechanice kwantowej w innym czacie.
Niektórzy użytkownicy zdecydowali się wypróbować alternatywne narzędzia specjalizujące się w analizie dokumentów, takie jak systemy skoncentrowane na plikach PDF, takie jak NotebookLM , po zauważeniu, że ChatGPT generował cytaty, które brzmiały bardzo wiarygodnie, ale nie istniały. W takich przypadkach model ten pozostaje użytecznym narzędziem do kreatywności, burzy mózgów lub tworzenia wstępnych szkiców, ale jest używany z większą ostrożnością w przypadku zadań wymagających akademickiej dokładności.
W ekosystemie OpenAI zaobserwowano również różnice między modelami. Wersje nastawione na bardziej precyzyjne rozumowanie, takie jak rodzina o3 , są zazwyczaj wolniejsze, ale generują mniej złudzeń w szczegółowej analizie dokumentów. Inne warianty, takie jak GPT-4o lub lżejsze modele, są bardzo dobre pod względem kreatywności i szybkości, ale należy je stosować ostrożnie, gdy wymagane są w pełni zweryfikowane dane.
Jak zminimalizować halucynacje w ChatGPT za pomocą dobrych podpowiedzi
Mimo że konstrukcja modelu nakłada pewne ograniczenia, sposób zadawania pytań ma ogromny wpływ. Dostosowywanie ChatGPT i udoskonalanie komunikatów może znacznie zmniejszyć prawdopodobieństwo, że ChatGPT popełni błąd , lub przynajmniej zapewnić, że powiadomi Cię, gdy nie będzie miał wystarczającej ilości informacji.
Jednym z kluczowych elementów jest zapewnienie jasnego i szczegółowego kontekstu . Im bardziej niejasne są instrukcje, tym więcej miejsca model ma na uzupełnienie założeniami. Zamiast pytać: „Jaka jest historia Meksyku?”, znacznie lepiej jest sprecyzować: „Wyjaśnij trzy główne przyczyny powstania niepodległości Meksyku, popierając swoją odpowiedź uznanymi źródłami historycznymi”.
Bardzo pomocne jest również ograniczenie zakresu informacji . Jeśli przekazujesz im dokument lub zbiór tekstów, powiedz im, że ich odpowiedź musi opierać się wyłącznie na tym materiale: „Odpowiadaj wyłącznie na podstawie informacji zawartych w tych artykułach. Jeśli czegoś w nich brakuje, powiedz, że nie masz wystarczających danych”. Zmniejsza to pokusę, by modelka czerpała z niejasnej wiedzy zdobytej podczas ogólnego szkolenia.
Inną skuteczną strategią jest proszenie o źródła lub przyznanie się do niepewności . Frazy takie jak „Jeśli nie masz pewności, powiedz wprost, że nie wiesz” lub „Nie fałszuj informacji; jeśli brakuje jakichkolwiek danych, wskaż to” pomagają modelowi priorytetyzować uczciwość nad płynnością. Choć nie jest to niezawodne, zazwyczaj zmniejsza to ryzyko oczywistych fałszerstw.
Jeśli masz dostęp do API, możesz dostosować temperaturę modelu . Niskie wartości (bliskie 0) sprawiają, że wynik jest bardziej konserwatywny i powtarzalny, zmniejszając poziom kreatywności, a tym samym ryzyko wystąpienia halucynacji. Nie można bezpośrednio zmienić tego parametru w interfejsie webowym, ale można zażądać czegoś podobnego, wydając polecenie typu: „Odpowiedz obiektywnie, bez spekulacji i opinii”.
Dobre praktyki wykrywania i potwierdzania możliwych halucynacji
Oprócz ulepszania komunikatów, kluczowe jest wdrożenie systematycznej procedury weryfikacji . Te same techniki, których używamy do wykrywania oszustw online, można wykorzystać do identyfikacji wątpliwych reakcji sztucznej inteligencji.
Pierwsze zalecenie jest niemal oczywiste, ale warto je powtórzyć: zawsze weryfikuj kluczowe informacje w wiarygodnych źródłach zewnętrznych. Jeśli ChatGPT podaje dane liczbowe, daty, nazwiska autorów lub odniesienia do badań, sprawdź je na oficjalnych stronach internetowych, w akademickich bazach danych, książkach lub artykułach referencyjnych; na przykład zapoznaj się z listami zadań, w których ChatGPT nie znajduje odpowiednich przykładów.
Bardzo pomocne jest również poproszenie modela o przedstawienie swojego rozumowania krok po kroku . Instrukcje takie jak „Wyjaśnij mi krok po kroku, jak doszedłeś do tego wniosku” pozwalają wykryć luki logiczne lub nieuzasadnione przeskoki. Jeśli zauważysz, że „ścieżka” nie ma sensu, odpowiedź prawdopodobnie opiera się na halucynacji.
Podzielenie obszernych pytań na szczegółowe podpytania pomaga uniknąć sytuacji, w której model musi obejmować zbyt wiele kontekstu naraz. Zamiast zadawać makropytanie dotyczące całej dziedziny, zapytaj najpierw o główne teorie, następnie o kluczowych autorów, następnie o dowody empiryczne i tak dalej. W ten sposób możesz niezależnie zweryfikować każdy blok.
W wersjach ChatGPT z funkcją wyszukiwania w internecie , takich jak niektóre płatne plany z włączoną funkcją przeglądania, warto włączyć tę funkcję, gdy potrzebujesz aktualnych informacji. Chociaż nie eliminuje to halucynacji, zmniejsza ryzyko, ponieważ model opiera się na rzeczywistych dokumentach, a nie wyłącznie na pamięci statystycznej.
Ciekawym trikiem jest powtarzanie tego samego polecenia z niewielkimi zmianami . Jeśli model udziela sprzecznych odpowiedzi na praktycznie identyczne pytania, jest to dobry sygnał, że może fałszować lub ekstrapolować w sposób niewiarygodny. W takich przypadkach wskazane jest przeprowadzenie dokładnej weryfikacji zewnętrznej.
Na koniec, jeśli korzystasz z interfejsu API lub zaawansowanych konfiguracji, zdefiniuj stałe instrukcje systemowe, takie jak: „Jeśli nie masz pewności co do jakiejś informacji, odpowiedz: »Nie mam wystarczających informacji« i nie próbuj zgadywać”. Nie rozwiązuje to całkowicie problemu, ale ustanawia bardziej rygorystyczny standard uczciwości.
Konfiguracje i tryby użytkowania, które zmniejszają liczbę błędów
Oprócz monitów w ChatGPT dostępne są pewne ustawienia, które mogą pomóc Ci zminimalizować liczbę zmyślonych odpowiedzi , zwłaszcza jeśli korzystasz z programu codziennie, omawiając wrażliwe tematy, takie jak badania, nauka czy prawo.
Jeśli masz dostęp do zaawansowanych modeli ze zintegrowaną wyszukiwarką internetową , warto je aktywować podczas pracy z dynamicznie zmieniającymi się danymi (bieżące wydarzenia, przepisy, najnowsza literatura). Opierając się na informacjach w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja ma więcej możliwości porównawczych i mniejszą potrzebę uzupełniania luk statystyczną intuicją.
Tak zwane zaawansowane tryby wnioskowania , takie jak modele skoncentrowane na dokładności analitycznej (na przykład rodzina o3), zostały zaprojektowane tak, aby priorytetowo traktować rygoryzm nad szybkością. Generowanie odpowiedzi może trwać dłużej, ale zazwyczaj popełniają mniej poważnych błędów w problemach logicznych, matematycznych lub w szczegółowej analizie dokumentów.
Kolejną kluczową funkcją ChatGPT są niestandardowe instrukcje . W ustawieniach możesz określić preferowany rodzaj odpowiedzi: bardziej techniczny, bardziej edukacyjny, bardziej ostrożny itd. Możesz na przykład ustawić priorytet dokładności nad kreatywnością, zawsze podawać źródła, gdy nie ma całkowitej pewności, lub ostrzegać Cię, gdy spekuluje.
Podczas korzystania z ChatGPT w badaniach, ważne jest, aby zapewnić bogaty kontekst, pełen jasnych odniesień , zwłaszcza jeśli prosisz o analizę artykułów lub streszczeń naukowych. Uwzględnienie wiarygodnych źródeł w samym poleceniu i wyraźne zaznaczenie, że odpowiedź powinna opierać się na tych dokumentach, zmniejszy prawdopodobieństwo, że model będzie opierał się na niejasnych informacjach.
Nie zapominaj, że różne modele mają różne profile ryzyka . Lekki model może być świetny do generowania kreatywnych pomysłów („Podaj 20 sposobów na dotarcie z X do Y”), ale nie jest najlepszym rozwiązaniem do wyciągania dokładnych cytatów z artykułu. Z drugiej strony, cięższy model może być właściwym wyborem do dogłębnej analizy, nawet jeśli jest wolniejszy. Niektóre z tych korekt wynikają z parametrów sztucznej inteligencji , które kształtują modele.
Typowe błędy użytkowników wywołujące halucynacje
Wiele halucynacji, które obserwujemy codziennie, wynika nie tylko z samego modelu, ale także ze sposobu, w jaki go używamy. Istnieje wiele wzorców użytkowania, które wręcz zachęcają sztuczną inteligencję do popełniania błędów i ważne jest, aby je zidentyfikować.
Jednym z najczęstszych błędów jest zadawanie zbyt ogólnych pytań . Prośby takie jak „wyjaśnij wszystko o psychologii społecznej” lub „podsumuj stan wiedzy w tej dziedzinie” są tak szerokie, że zmuszają model do skondensowania ogromnej ilości informacji, zwiększając prawdopodobieństwo błędów lub niedokładnych uproszczeń.
Inną niebezpieczną praktyką jest bezmyślne poleganie na sztucznej inteligencji w generowaniu dosłownych cytatów, bibliografii czy orzeczeń prawnych bez ich weryfikacji. To właśnie w tego typu zadaniach modele językowe są szczególnie podatne na wymyślanie tytułów, autorów czy danych, które „brzmią dobrze”, ale tak naprawdę nie istnieją.
Mieszanie zbyt wielu różnych tematów w jednym wątku również nie pomaga . Jeśli w rozmowie przejdziesz od fizyki kwantowej do pedagogiki, potem do prawa, a skończysz na historii sztuki, kontekst rozmowy stanie się chaotyczny i zwiększy się prawdopodobieństwo, że model niepotrzebnie przeniesie koncepcje z jednej dziedziny do drugiej.
Z punktu widzenia nastawienia, niebezpiecznym błędem jest traktowanie ChatGPT jako źródła absolutnej prawdy, a nie narzędzia wsparcia. Tak jak recenzujesz pracę stażysty, powinieneś przeanalizować wyniki modelu, zwłaszcza jeśli w grę wchodzi Twoja reputacja zawodowa lub akademicka.
Na koniec warto pamiętać, że modele sztucznej inteligencji mogą z czasem ulegać poprawie lub pogorszeniu w miarę aktualizacji. Jeśli zauważysz, że dany model zaczyna sprawiać więcej problemów z niezawodnością w określonych typach zadań (na przykład przy analizie długich dokumentów), rozważ przejście na inną wersję, rozpoczęcie nowego, czystego czatu lub połączenie go z innymi specjalistycznymi narzędziami.
Jak żyć z halucynacjami i nadal korzystać z ChatGPT
Halucynacje nie znikną jutro, ale to nie znaczy, że ChatGPT traci na wartości. Kluczem jest mądre korzystanie z tego narzędzia : wykorzystaj to, co robi naprawdę dobrze (pisanie, generowanie pomysłów, strukturyzacja informacji, dostarczanie jasnych wyjaśnień) i bądź znacznie bardziej wymagający, gdy w grę wchodzą krytyczne dane.
Jeśli używasz go do celów kreatywnych, burzy mózgów lub wstępnego pisania, halucynacje są zazwyczaj mniej problematyczne; mogą nawet zapewnić interesujące zwroty akcji. Jeśli jednak używasz go do badań, raportów technicznych lub treści wymagających rygoru , rozsądnie jest włączyć własną, szczegółową recenzję i nie publikować niczego bez weryfikacji.
W tym balansowaniu ważne jest jednoczesne zaakceptowanie dwóch prawd: modele takie jak ChatGPT popełniają błędy , czasem rażące, ale prawdą jest również to, że ludzie popełniają błędy. Jeśli sztuczna inteligencja wykonuje określone zadanie z mniejszą liczbą błędów niż my lub pomaga nam znacząco skrócić czas, który poświęcamy, pozostaje bardzo atrakcyjną opcją, pod warunkiem, że nie delegujemy jej ostatecznej odpowiedzialności.
Ostatecznie to Ty odpowiadasz za to, co podpisujesz swoim imieniem i nazwiskiem, a nie za model. Obwinianie ChatGPT za poważny błąd jest jak stwierdzenie „pies zjadł Ci pracę domową” : może to brzmieć jak wymówka, ale nie zwalnia Cię to z konsekwencji. Rozsądnie jest nauczyć się rozpoznawać urojenia, zintegrować mechanizmy weryfikacji z procesem pracy i stopniowo udoskonalać monity i ustawienia.
Jeśli połączymy lepsze modele, nowe techniki szkoleniowe skoncentrowane na procesach, zintegrowane narzędzia wyszukiwania i bardziej dojrzałe doświadczenie użytkownika, halucynacje stopniowo staną się mniej powszechne. Do tego czasu najrozsądniej jest traktować ChatGPT takim, jakim jest: potężnym, ale nie niezawodnym narzędziem , które może zwiększyć Twoją produktywność, o ile nie będziesz brać jego odpowiedzi za pewnik bez wcześniejszego ich przeanalizowania.
