Käytän tekoälyä töissä päivittäin. Ja olen huomannut, että se keksii asioita ollakseen avulias. Se väittää tietävänsä, vaikka se vain arvaa.
Tätä kutsutaan hallusinaatioksi. Tekoäly tuottaa tekstiä, joka kuulostaa vakuuttavalta, on hyvin perusteltua ja kieliopillisesti täydellistä — mutta väärin. Se ei valehtele tarkoituksella. Sillä ei ole tarkoitusta. Se vain tekee parhaansa siinä, mihin se on koulutettu: ennustamaan seuraavaa sanaa.
Tässä postauksessa selitän, mikä tämä ilmiö on, miksi se tapahtuu ja miten voit vähentää sitä. Olen kaivanut Anthropicin omia materiaaleja, alan tutkimusta ja omaa kokemustani.
Tekoäly ei ajattele kuin ihminen. Pohjimmiltaan se on äärimmäisen kehittynyt seuraavan sanan ennustaja. Se on lukenut miljardeja sivuja tekstiä internetistä, kirjoista ja dokumenteista, ja oppinut mitkä sanat tyypillisesti seuraavat toisiaan.
Kun kysyt siltä jotain, se ei "tarkista faktatietokantaa" vastauksen varalta. Se ei avaa Wikipediaa. Se katsoo omia parametrejaan ja arvaa todennäköisimmän jatkon.
Tämä toimii hyvin, kun aihe on yleinen ja dataa on paljon. Mutta kun kysyt jostain niche-aiheesta, harvinaisesta nimestä tai tarkasta tilastoluvusta, mallin täytyy arvata. Ja koska se on koulutettu olemaan avulias, se mieluummin keksii vastauksen kuin sanoo "en tiedä."
Tekoälyn hallusinaatio on vaarallista juuri siksi, että se näyttää oikealta vastaukselta. Se ei kirjoita "ööh, en tiedä" — se tarjoaa yksityiskohtaisen, hyvin jäsennellyn selityksen. Olen huomannut, että hallusinaatio tulee usein ilmi vasta kun:
Olen oppinut muutaman konkreettisen keinon, jotka toimivat:
Anna lupa sanoa "en tiedä." Jos sanot kehotteessasi "Jos et ole varma, sano ettet tiedä," tekoäly tekee niin yllättävän usein. Se poistaa paineen keksiä vastaus.
Pyydä suoria lainauksia. Työskennellessäsi pitkien dokumenttien kanssa, pyydä ensin tarkkoja lainauksia, ja vasta sitten analyysiä niiden pohjalta. Tämä pakottaa tekoälyn pysymään annetussa materiaalissa.
Käytä chain-of-thought -varmennusta. Pyydä tekoälyä selittämään päättelynsä askel askeleelta ennen lopullista vastausta. Jos logiikassa on aukko, se on helpompi huomata.
Kysy monta kertaa. Aja sama kysymys 2–3 kertaa ja vertaa vastauksia. Jos ne ovat ristiriidassa, malli on epävarma.
Tarkista lähdeviittaukset. Tämä on työlästä mutta tärkeää. Jos tekoäly viittaa tutkimukseen tai artikkeliin, tarkista onko se oikeasti olemassa.
Lyhyt vastaus: ei. Pitkä vastaus: luultavasti ei koskaan.
Hallusinaatio on sisäänrakennettu ominaisuus siihen, miten nämä mallit toimivat. Sama mekanismi, joka tuottaa luovuutta ja kykyä muodostaa uusia yhdistelmiä, tuottaa myös virheellistä tietoa.
Se sanottuna, tutkimus etenee. Anthropicin Claude on selvästi parantunut versio versiolta — mallit ovat tarkempia kuin edeltäjänsä. Mutta älä odota täydellistä poistumista. Opi sen sijaan elämään sen kanssa: tunnusta riski, käytä oikeita tekniikoita ja tarkista kriittiset tiedot muualta.
Paras tapa käyttää tekoälyä on luota, mutta tarkista.
Tämä artikkeli perustuu Anthropicin omiin materiaaleihin, alan tutkimukseen ja omaan kokemukseeni tekoälyn päivittäisestä käytöstä.