A mesterséges intelligencia (MI) rohamos fejlődése mindennapi életünk számos területére hatással van, a keresőmotoroktól kezdve az okosotthonokig. Gyakran hallunk lenyűgöző képességeikről, arról, hogyan képesek komplex problémákat megoldani és kreatív tartalmakat generálni. Azonban, mint minden technológiának, a mesterséges intelligenciának is vannak olyan sajátosságai, amelyeket érdemes megérteni ahhoz, hogy reális képet kapjunk működéséről és korlátairól. Ebben a bejegyzésben egy különleges jelenséget, az úgynevezett “hallucinációkat” fogjuk közelebbről megvizsgálni a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) kontextusában.
Képzeljük el, hogy egy barátunkkal beszélgetünk egy olyan témáról, amiről ő nem rendelkezik elegendő információval. Ebben az esetben két dolog történhet: vagy bevallja, hogy nem tudja a választ, vagy megpróbál valamilyen módon kikövetkeztetni egy lehetséges választ, ami nem feltétlenül lesz helyes. A nagyméretű nyelvi modellek néha hasonlóképpen működnek. Bár hatalmas mennyiségű szöveges adattal képezték őket, ez a tudás nem feltétlenül ölel fel minden létező információt. Amikor egy LLM egy olyan kérdéssel találkozik, amelyre a képzési adatai nem tartalmaznak közvetlen vagy teljes választ, előfordulhat, hogy “hallucinál”, vagyis olyan választ generál, amely nonszensz, nem igaz, vagy tényileg hibás.
Fontos hangsúlyozni, hogy az MI-hallucinációk nem ugyanazok, mint az emberi pszichológiai hallucinációk. Az MI esetében ez egy technikai korlátot és a modell működésének egy sajátos velejáróját jelenti. A modellek arra vannak optimalizálva, hogy koherens és kontextusba illő szöveget hozzanak létre a bemeneti prompt alapján. Ha a szükséges információ hiányzik, a modell megpróbálja a meglévő tudásából és a szövegalkotási szabályokból kiindulva valamilyen választ konstruálni, ami téves eredményhez vezethet.
Számos oka lehet annak, hogy egy nagyméretű nyelvi modell hallucinációkat produkál. Az egyik legfontosabb tényező a képzési adatok hiányossága. Bár a modelleket hatalmas mennyiségű adattal képzik, a világ tudása folyamatosan bővül, és lehetetlen minden információt egyetlen képzési korpuszba sűríteni. Így, ha egy modell egy újonnan felmerült vagy ritka témával találkozik, előfordulhat, hogy nem rendelkezik elegendő információval a pontos válaszadáshoz. Ez olyan, mintha egy térképet használnánk, ami egy újonnan épült utcát még nem tartalmaz. A térkép nem fogja tudni megmutatni a helyes útvonalat, és valószínűleg valamilyen kerülőutat vagy nem létező utat fog javasolni. Ugyanígy, ha egy nyelvi modell nem találkozik egy bizonyos fogalommal vagy ténnyel a képzési adatai között, nem tudja azt pontosan reprodukálni vagy arra helyesen válaszolni. A tudásbeli hiányosságok tehát természetes velejárói a jelenlegi MI-rendszereknek, hiszen a valóság komplexitása és a tudásmennyiség szinte végtelen.
Egy másik jelentős ok a zajos képzési adatok. A képzési korpuszok nem mindig tökéletesek; tartalmazhatnak hibás információkat, ellentmondásokat vagy pontatlanságokat. Ha egy modell sok ilyen zajos adattal találkozik a képzés során, ez befolyásolhatja a válaszainak pontosságát és növelheti a hallucinációk valószínűségét. A modell megtanulhat olyan mintákat követni, amelyek a valóságban nem helytállóak, de a zajos adatokban gyakran előfordulnak. Képzeljük el, hogy egy diák egy olyan tankönyvből tanul, amely tele van nyomdahibákkal és téves állításokkal. A diák könnyen elsajátíthat hibás információkat, és a vizsgán téves válaszokat adhat. Hasonlóképpen, egy nyelvi modell, amelyet zajos adatokkal képeztek, olyan “tudást” szerezhet, amely valójában nem helyes, és ezt a hibás tudást tükrözheti a válaszaiban. A zajos adatok lehetnek emberi hibák eredményei, elavult információk, vagy akár szándékos dezinformációk is, amelyek bekerültek a képzési korpuszba.
Végül, a hibás dekódolási folyamat is hozzájárulhat a hallucinációkhoz. A nagyméretű nyelvi modellek gyakran a Transformer architektúrát használják. A dekódolás során a modell lépésről lépésre generálja a szöveget, előrejelzve a következő szót az eddig generált szavak és a bemeneti prompt alapján. Ez a folyamat magában hordozza a hibák lehetőségét. Egy rosszul megválasztott vagy valószínűtlen szó a korábbi lépésekben láncreakciót indíthat el, ami végül egy értelmetlen vagy téves válaszhoz vezethet. A dekódolási stratégiák, amelyeket a modell a következő szó kiválasztására használ, szintén befolyásolhatják a hallucinációk gyakoriságát. Például, ha a modell túlságosan “kreatív” vagy hajlamos a magasabb “véletlenszerűségre” a szóválasztásban, nagyobb valószínűséggel fog olyan szavakat vagy kifejezéseket generálni, amelyek nem illenek a kontextusba vagy tényileg helytelenek. Ezzel szemben, ha a modell túlságosan “konzervatív” és a legvalószínűbb szavakat választja, akkor kevésbé lesz kreatív, de még mindig előfordulhatnak hallucinációk, ha a képzési adatokban lévő minták téves következtetésekhez vezetnek.
A hallucinációk különböző formákban jelentkezhetnek. Néha a modell teljesen kitalált tényeket állít, mintha azok valóságosak lennének. Például egy történelmi eseményt írhat le, amely soha nem történt meg, vagy egy tudományos felfedezést tulajdoníthat egy nem létező személynek. Ez különösen megtévesztő lehet, ha a modell meggyőzően és részletesen írja le a kitalált információt, esetleg még nem létező forrásokra is hivatkozva. Máskor a modell összekeverhet valós információkat, ami pontatlan vagy megtévesztő válaszhoz vezet. Például helyes tényeket említhet, de rossz összefüggésben vagy hibás következtetésekkel összekapcsolva. Ez olyan, mintha egy receptben helyes hozzávalókat sorolnánk fel, de rossz mennyiségben vagy a lépéseket hibás sorrendben adnánk meg, ami végül egy nem kívánt eredményhez vezetne. Előfordulhat az is, hogy a modell nonszensz szöveget generál, amely nyelvtanilag helyes lehet, de semmilyen valós jelentéssel nem bír. Ez olyan, mintha egy mondat nyelvtanilag korrekt lenne, de a szavak véletlenszerűen lennének összekeverve, így a mondatnak nincs értelme.
A nagyméretű nyelvi modellek által produkált hallucinációk számos problémát okozhatnak, különösen azokban az alkalmazásokban, ahol a pontosság kritikus fontosságú. Például, ha egy orvosi vagy jogi tanácsadásra használt MI hibás információkat ad, az komoly következményekkel járhat. Egy téves orvosi diagnózis vagy egy helytelen jogi tanács súlyos egészségügyi vagy jogi problémákhoz vezethet. A téves információk terjesztése dezinformációhoz vezethet, ami befolyásolhatja a közvéleményt vagy akár egyének döntéseit is. A hamis hírek vagy összeesküvés-elméletek terjesztésében a hallucináló MI-k akaratlanul is szerepet játszhatnak. Emellett a hallucinációk csökkenthetik a felhasználók bizalmát a mesterséges intelligencia rendszerek iránt. Ha egy modell gyakran ad hibás válaszokat, a felhasználók kevésbé fogják megbízhatónak tartani még azokat a területeken sem, ahol a modell egyébként jól teljesít. A bizalom elvesztése pedig akadályozhatja az MI-technológiák szélesebb körű elfogadását és alkalmazását.
A mesterséges intelligencia kutatói és fejlesztői folyamatosan dolgoznak a hallucinációk csökkentésén. Számos megközelítést alkalmaznak ennek érdekében. Az egyik lehetőség a képzési adatok minőségének javítása, például a zajos adatok kiszűrésével és a releváns, pontos információk arányának növelésével. Ez magában foglalhatja a képzési korpuszok gondosabb kurálását, a tények ellenőrzését és a megbízható források előnyben részesítését. Emellett fejlesztenek olyan dekódolási technikákat, amelyek kevésbé hajlamosak hibákra és jobban képesek a modell által generált szöveg konzisztenciájának és fakticitásának ellenőrzésére. Ilyen technikák lehetnek például a szigorúbb szókiválasztási algoritmusok vagy olyan mechanizmusok, amelyek büntetik a kevésbé valószínű vagy kontextusba nem illő szavak használatát. Egy másik irányzat a külső tudásforrások integrálása a modellekbe, hogy azok ne csak a képzési adataikra támaszkodjanak, hanem képesek legyenek valós idejű információkat lekérdezni és felhasználni a válaszaikhoz. Ezáltal a modell “személyesen” is ellenőrizheti az állításait megbízható adatbázisokban vagy az interneten. Végül, a modellértékelési módszerek fejlesztése is kulcsfontosságú, hogy hatékonyabban tudjuk azonosítani és mérni a hallucinációk gyakoriságát és súlyosságát. Ehhez kifinomultabb metrikákra és tesztelési eljárásokra van szükség, amelyek képesek feltárni a modell rejtett hibáit és pontatlanságait.
Összefoglalva, a nagyméretű nyelvi modellek “hallucinációi” azt jelentik, hogy a modellek néha nonszensz, nem igaz vagy tényileg hibás válaszokat generálnak. Ennek számos oka lehet, beleértve a képzési adatok hiányosságait és zaját, valamint a dekódolási folyamat sajátosságait. A hallucinációk komoly problémákat okozhatnak a mesterséges intelligencia alkalmazása során, különösen azokban a területeken, ahol a pontosság elengedhetetlen. A kutatók folyamatosan dolgoznak a probléma megoldásán, különböző technikákat alkalmazva a hallucinációk csökkentése és a modellek megbízhatóságának növelése érdekében. Ahogy a mesterséges intelligencia egyre inkább életünk részévé válik, fontos, hogy tisztában legyünk ezekkel a korlátokkal is, és kritikus szemmel tekintsünk az MI által generált információkra. A tudatosság és a kritikus gondolkodás elengedhetetlen ahhoz, hogy az MI valóban hasznos és megbízható eszközzé váljon a társadalom számára.