Na wstępie

Czy AI naprawdę potrafi odróżnić rzeczywistość od fikcji?
- Co byś pomyślał, gdyby Twój asystent AI przytoczył fikcyjny precedens prawny na kluczowym spotkaniu?

Czy jesteśmy gotowi płacić za błędy AI?
- Czy po tym, jak “diagnoza” AI mogłaby sprawić, że lekarz nagle stanie się “mordercą”, wciąż ufasz jego wskazówkom?
Czy można całkowicie wyeliminować halucynacje AI?
- Czy technologia naprawdę może rozwinąć się na tyle, aby nie wymagać nadzoru ze strony ludzi?
- A może na zawsze będziemy musieli “łatka” za AI?
Jak zachować kontrolę nad wynikami AI podczas korzystania z niej?
- Jak firmy mogą znaleźć równowagę między AI a ludzką weryfikacją?
- W końcu, AI również potrafi “stracić wątek”!
Halucynacje AI niosą ryzyko i szansę, jak możemy podjąć decyzję?
- Czy możliwe jest potraktowanie halucynacji AI jako trampoliny do innowacji, a nie zaszkodzenia?
Dla przeciętnego człowieka, halucynacje AI w nieznanych dziedzinach są trudne do oceny.
- Należy podchodzić do nich ostrożnie — śmiało spekulować, ale z rozwagą potwierdzać.

Halucynacje AI zniechęcają wielu ludzi do głębszego korzystania z AI, ponieważ AI potrafi bredzić z powagą. Istniały techniki polegania na słowach kluczowych, które choć do pewnego stopnia mogły omijać halucynacje związane z datami, nie mogły ich całkowicie wyeliminować, co wiąże się z mechanizmem AI generatywnej.
Artykuł ten próbuje zbadać halucynacje AI poprzez pryzmat ludzkich uprzedzeń poznawczych, a także tło, w którym powstają halucynacje AI oraz aktualne kierunki działań. Na koniec przygląda się halucynacjom AI z pozytywnego punktu widzenia, wychodząc naprzeciw współżycia z AI.

AI potrafi “marzyć na jawie”? – Przerażające przykłady halucynacji AI

“Gdy prawnicy zaczynają bredzić” – AI tworzy fałszywe precedensy prawne

Wyobraź sobie prawnika pewnie przytaczającego precedens prawny podany przez AI, tylko po to, aby sędzia w kluczowym momencie zwrócił uwagę, że ten precedens jest całkowicie fikcyjny. Jak bardzo byłoby to żenujące? To nie jest scenariusz filmowy, to rzeczywiście zdarza się w rzeczywistości, gdy AI halucynuje.
Mimo ogromnej wiedzy prawnej AI często wymyśla nieistniejące przypadki, tworząc nazwiska spraw i sędziów, a nawet daty wyroków. To budzi niepokój.

“Cukrzyca serca”? – AI lekarzu, czy mówisz poważnie?

Pojawienie się diagnoz medycznych AI przyniosło nadzieję na rozwiązanie problemów niedoboru zasobów medycznych i zwiększenie wydajności diagnostycznej. Jednak AI również może popełniać nieśmieszne, a nawet niebezpieczne błędy.

Niektóre AI w dziedzinie medycyny potrafią tworzyć nieznane terminy medyczne. Na przykład mogą znieść “niewydolność serca” i “cukrzycę” do zdania o nowej diagnozie – “cukrzyca serca”! Tego rodzaju absurdalna “kreatywność” nie tylko odkrywa lukę w zrozumieniu wiedzy medycznej przez AI, ale również może zmylić lekarzy, opóźniając leczenie pacjentów, a nawet prowadząc do nieodwracalnych skutków. AI lekarzu, czy to nie żart?

Wygląda na to, że problem halucynacji AI wywołuje powszechne oburzenie i jest prawie nie do zniesienia. Czy rzeczywiście jest tak źle? Spójrzmy na kolejny przypadek.

“Otwarte umysły” AI – droga do nowych odkryć naukowych?

AlphaFold3 to metoda przewidywania struktury białek stosowana w badaniach nad strukturą biomolekuł, która potrafi przewidywać interakcje między różnymi cząsteczkami, co może pomóc naukowcom zrozumieć mechanizmy chorób i opracować nowe leki.

Na przykład AlphaFold3 może być wykorzystywana do badania, jak przeciwciała wiążą się z wirusami. Ta informacja może przyczynić się do projektowania nowych szczepionek.

Oto niektóre potencjalne zastosowania tej metody:

Badanie, jak białka wchodzą w interakcje z innymi cząsteczkami, takimi jak leki czy cząsteczki docelowe.
Przewidywanie struktury i funkcji białek, co może pomóc naukowcom w projektowaniu nowych leków i metod leczenia.
Badanie mechanizmów chorób, co może prowadzić do rozwoju nowych metod diagnostycznych i terapeutycznych.

AlphaFold3 to potężne nowe narzędzie, które ma szansę całkowicie zmienić nasze zrozumienie biomolekuł i leczenia chorób.

Ruch 37 ruchów AlphaGo przeciwko Lee Sedolowi większości ludzi wydaje się całkowicie niejasny, jednak ludzkość przegrała! Trudno powiedzieć, że nie był to “halucynacja” wymyślona przez arogancję ludzi; pod tymi “halucynacjami” ludzie stopniowo dostaną się do własnych pułapek.

Halucynacje AI: Dlaczego są mylące? Czym różnią się od błędów?

Szczerze mówiąc, gdy ktoś mówi z przekonaniem, trudno byłoby to zweryfikować bez dalszych poszukiwań.

Ludzie nazywają niektóre błędne outputy modelu AI “halucynacjami” z kilku powodów:

“Racjonalność” wyników

Halucynacje AI różnią się od zwykłych błędów gramatycznych lub literówek; dotyczą one sytuacji, gdy model generuje zdania, które są gramatycznie poprawne, a semantyka jest płynna, a wręcz wydają się rozsądne, ale w rzeczywistości są incorrect lub niezgodne z oczekiwaniami użytkownika. Ta “racjonalność” sprawia, że trudno dostrzec błąd na pierwszy rzut oka, co prowadzi do uczucia “zafałszowania”.

“Pewność” w tonie outputu

AI zazwyczaj podaje odpowiedzi w tonie bardzo pewnym, nawet jeśli te odpowiedzi są błędne. Ta “pewność” łatwo wprowadza w błąd ludzi w myśleniu, że model rzeczywiście “wie”, co mówi, co sprawia, że są bardziej skłonni uwierzyć w generowane treści.

Porównanie z halucynacjami ludzi

Termin “halucynacje” pierwotnie oznaczał percepcje doświadczane przez ludzi bez bodźców zewnętrznych, takie jak widzenie lub słyszenie rzeczy, które nie istnieją. Nazywanie błędnych outputów AI “halucynacjami” sugeruje, że może on również doświadczać “fałszywych percepcji” podobnie jak ludzie.

Różnice między halucynacjami a błędami oraz przykłady

	Błąd	Halucynacja
Natura	Błędy związane z gramatyką, pisownią, obliczeniami itp, które są dość łatwe do zidentyfikowania i skorygowania	Błędy wynikające z ograniczeń wiedzy modelu, wnioskowania i dopasowania do oczekiwań człowieka są głębsze, trudniejsze do zauważenia i trudniejsze do korygowania
Forma	Słaby output, brak płynności, lub jawnie nieprawdziwe	Wyglądają na rozsądne, płynne, z dużą pewnością, ale po dokładnej analizie mają luki logiczne lub błędy faktograficzne
Powód	Spowodowane losowymi błędami podczas treningu lub dekodowania	Wynikają z ograniczeń wiedzy modelu, metod treningu i niekompletności wiedzy

Przykład błędu

Pytanie: “Przetłumacz to zdanie na francuski: ‘Dziś jest ładna pogoda.’”
Output modelu: “Aujourd’hui est un beau temps.” (Błąd gramatyczny; poprawne tłumaczenie to “Il fait beau aujourd’hui.”)

Halucynacje AI

Pytanie: “Przetłumacz to zdanie na francuski: ‘Dziś jest ładna pogoda.’”
Output modelu: “Paryż jest stolicą Francji.” (Wygląda na rozsądne, ale nie odpowiada pytaniu użytkownika)

Halucynacje AI

Pytanie: “Jeśli obniżysz wysokość Mount Everest o 500 metrów, która góra stanie się najwyższa na świecie?”
Output modelu: “Jeśli obniżysz wysokość Mount Everest o 500 metrów, wciąż będzie najwyższą górą na świecie.” (Wygląda na rozsądne, ale jest logicznie błędne)

Jak dzwon alarmowy, budzi obawy dotyczące halucynacji AI. Czy AI naprawdę może mieć halucynacje podobne do ludzkich? Jakie są różnice i powiązania między halucynacjami AI a uprzedzeniami poznawczymi ludzi? Aby lepiej zrozumieć zagadnienie, konieczne jest dokładne porównanie obydwu kwestii.

AI również się myli? – Lustro ludzkich błędów poznawczych

W tłumie są wszyscy, ludzkie omyły

Wiele lat temu, w akademiku, często brzmiały krzyki zespołu Black Panther:

W tłumie, zarówno Ty, jak i ja, spotykamy się, poznajemy i nauczamy się nawzajem

Nikt nie zwracał na to uwagi i nikt nie uważał, że jest to dziwne, że śpiewane było tylko te dwa zdania. Później, gdy przyjrzano się tekstowi, okazało się, że pomylono słowa i po świadomości tego już nigdy nie zaśpiewano.
Myślę, że wówczas słuchacze zakładali, że nie było tam żadnej pomyłki. Wybuch entuzjazmu mówił, że jak można się pomylić w emocjonalnej ekspresji?

Często miewamy pewność odnośnie różnych kwestii, kiedy okazuje się, że są one błędne, co zdarza się w życiu codziennym, w Internecie, wśród plotek. Odczytując coś, pomimo że nie byliśmy świadomi jakąkolwiek mylną informacji, dezinformacja następuje na skutek różnych powodów.

Doświadczamy niezręcznych momentów halucynacji w postaci “dopuszczenia omyłek” oraz klasycznych “halo narzędziujących”. Zatem, czy AI również może popełniać podobne błędy? Czy halucynacje AI są “błędami poznawczymi” AI? Aby odkryć tę tajemnicę, musimy przeanalizować obie kwestie z większą dokładnością.

Definicje i mechanizmy powstawania: „Kuzyn” zamiast „Brat”

Halucynacje AI i ludzkie błędy poznawcze są obydwoma pojęciami odnoszącymi się do zniekształcenia lub błędnej interpretacji informacji. Niemniej jednak, różnice w mechanizmie powstawania są zasadnicze.

Ludzkie błędy poznawcze: wynikają z psychologii i biologii ludzkiej.
- Na przykład brak skupienia uwagi, błędy w pamięci, wahania emocjonalne, oraz wrodzone uprzedzenia poznawcze. Ludzki system percepcji nie jest doskonały; nasze mózgi interpretują informacje na podstawie już zdobytych doświadczeń, co prowadzi do podatności na różne błędy poznawcze.
Halucynacje AI: pochodzą z technicznych ograniczeń systemów AI, w tym:
- Deficyt danych: Niedostateczne, stronnicze lub zniekształcone dane szkoleniowe, które prowadzą do braku precyzyjnego poznania rzeczywistości przez model AI.
- Deficyt modelu: Zbyt prosta struktura modelu, niewłaściwe znaczenia parametrów, oraz niewystarczająca metodologia nauczania mogą prowadzić do słabej zdolności modelu do generalizacji i halucynacji.
- Deficyt wnioskowania: Nawet przy dostatecznej wiedzy, ograniczona zdolność do wnioskowania może prowadzić do błędów logicznych lub błędnego wnioskowania w skomplikowanych problemach.

Dlatego halucynacje AI są bardziej jak “kuzyni”, a nie “bracia” ludzkich błędów poznawczych. Mają podobne objawy, ale przyczyny są zupełnie różne.

Formy wyrażenia i zasięg wpływu: od “indywidualnych omyłek” do “zbiorowych halucynacji”

Osoba uzdolniona intelektualnie może uważać, że źle napisała test… a ktoś z trudnościami będzie pewny siebie! Pomiędzy poszczególnymi zadaniami mogą zaistnieć dysharmonie!

Halucynacje AI i ludzkie błędy poznawcze mają wiele podobnych form wyrażenia, na przykład:

Zniekształcenie informacji: Mogą prowadzić do błędnych wspomnień, błędnego odczytania zamiarów drugiej osoby, błędów dotyczących danych lub statystyki.
Błędy logiczne: Mogą prowadzić do błędnych osądów, wniosków lub irracjonalnych sugestii.

Jednak różnice w zakresie wpływu są drastyczne:

Ludzkie błędy poznawcze: Zazwyczaj wpływają na osąd i zachowanie jednostki, będąc “indywidualnymi omyłkami”. Na przykład, osoba może być zbyt optymistyczna inwestując w projekt, co kończy się stratą.
Halucynacje AI: Z powodu szerokiego zastosowania systemów AI, halucynacje mogą wpływać na tysiące użytkowników oraz mogę spowodować całą dezinformację, mogą prowadzić do paniki społecznej i manipulacji myśleniem publicznym.

		Ludzkie błędy poznawcze	Halucynacje AI
Natura	Zniekształcenie informacji	Nadmierna zależność od wzorców statystycznych w danych treningowych
Forma	Wiele objawów, trudne do zauważenia	Generowanie nieistniejących osób, miejsc i zdarzeń; niewłaściwe opisy faktów.