Czy sztuczna inteligencja (AI) nas okłamuje?

Coraz częściej polegamy na sztucznej inteligencji w poszukiwaniu informacji, a ostatnie zmiany w wyszukiwarce Google są tego najlepszym przykładem. Wiele artykułów w internecie powstaje przy wykorzystaniu AI, co rodzi pytanie o to, czy możemy zostać przez nią okłamani. Czy aby na pewno? Odpowiedź jest nieco bardziej złożona. Sztuczna inteligencja, w przeciwieństwie do ludzi, nie kłamie w ludzkim tego słowa znaczeniu. Wynika to z braku intencji, ukrytych celów i chęci do osiągnięcia osobistych korzyści poprzez wprowadzenie nas w błąd. Jej fundamentalnym zadaniem jest generowanie odpowiedzi, które jak najlepiej pasują do kontekstu rozmowy i wzorców w danych, na których była trenowana.

Kiedy więc otrzymujemy od AI odpowiedź, która mija się z prawdą, nie jest to wynikiem złośliwego zamiaru. To raczej produkt uboczny jej procesu twórczego – próby stworzenia spójnej i prawdopodobnej kontynuacji dialogu. Zjawisko to ma swoją fascynującą nazwę. Zachęcam do dalszej lektury, aby dowiedzieć się, czym dokładnie jest “halucynacja” sztucznej inteligencji, dlaczego powstaje i jak możemy nauczyć się ją rozpoznawać.

Czym są halucynacje AI?

Halucynacje AI to pojęcie szersze niż tylko błędy i stanowią swoistą cechę jej obecnego działania. Halucynacjami nazywamy wszystkie odpowiedzi, które są:

• zmyślone,
• nieistotne,
• nieprawdziwe lub niezgodne z faktami,
• niepasujące do intencji autora prompta.

Halucynacja AI to sytuacja, w której model językowy generuje informacje, które są nieprawdziwe, zmyślone lub po prostu nie mają pokrycia w rzeczywistości, a jednocześnie przedstawia je w sposób pewny i wiarygodny.

Wyobraź sobie AI jako niezwykle biegłego, ale czasem nadgorliwego ucznia, który przeczytał miliardy stron tekstu z internetu. Jego głównym celem jest znajdowanie wzorców w danych i tworzenie na ich podstawie spójnych i logicznie brzmiących odpowiedzi. Kiedy jednak natrafi on na pytanie, na które nie zna dokładnej odpowiedzi lub gdy dane, na których się uczył są niekompletne lub sprzeczne, to nie powie Ci on “nie wiem”. Zamiast tego spróbuje “wypełnić luki” poprzez tworzenie najbardziej prawdopodobnej statystycznie odpowiedzi. W efekcie może wygenerować na przykład fikcyjny życiorys, wymyśli wydarzenie historyczne lub powoła się na nieistniejące badania naukowe, które będą brzmiały bardzo przekonująco.

Jak już wiesz, halucynacje to nie kłamstwo, a bardziej błąd systemu, który jest konsekwencją rozwoju sztucznej inteligencji. Firmy takie jak Google czy OpenAI starają się optymalizować swoje modele językowe w taki sposób, żeby halucynacje powstawały jak najrzadziej, jednak jest to bardzo złożony proces. Mimo tych znaczących postępów, problem halucynacji nie został jeszcze w pełni rozwiązany, a firmy tworzące modele językowe zdają sobie sprawę, że jest to kluczowa bariera dla szerokiego i bezpiecznego wdrożenia sztucznej inteligencji w krytycznych dziedzinach. Można pokusić się o stwierdzenie, że jest to jeden z kluczowych kierunków rozwoju w branży AI.

Na ten moment ważna jest weryfikacja kluczowych informacji i krytyczne podejście do odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję, zwłaszcza w tematach wymagających precyzji i faktograficznej dokładności.

W jaki sposób zminimalizować ryzyko halucynacji AI?

Jako użytkownicy nie jesteśmy bezbronni wobec halucynacji AI, ale ważne jest, aby stosować się do kilku prostych zasad, które znacząco zmniejszą ryzyko otrzymywania fałszywych informacji. Dzięki temu nauczysz się także efektywniej korzystać z potencjału sztucznej inteligencji.

1. Bądź precyzyjny w swoich zapytaniach (promptach). Jakość odpowiedzi, jaką otrzymujesz od AI, jest wprost proporcjonalna do jakości Twojego pytania. Im bardziej ogólne zapytanie, tym więcej przestrzeni na “kreatywność” i potencjalne błędy zostawiasz modelowi.
2. Poproś o podanie źródeł wraz z odpowiedzią. Jednym ze sposobów na otrzymywanie wiarygodnych informacji jest prośba o wskazanie źródeł, z których korzystał model. Coraz częściej AI sama z siebie nawiązuje do źródeł jak np. Perplexity, które podaje je domyślnie. Pamiętaj jednak, że modele potrafią również zmyślać źródła, dlatego zawsze warto zweryfikować, czy dany artykuł lub badanie faktycznie istnieje.
3. Weryfikuj kluczowe informacje. Traktuj sztuczną inteligencję jak niezwykle pomocnego, ale czasem omylnego asystenta, a nie jako nieomylną wyrocznię. Każda krytyczna informacja – data, statystyka, cytat, nazwisko, fakt naukowy – powinna być zweryfikowana.
4. Dziel złożone problemy na mniejsze części. Zamiast zadawać jedno, bardzo obszerne i wielowątkowe pytanie, rozbij je na serię prostszych, bardziej skoncentrowanych zapytań. To pomaga modelowi utrzymać kontekst i udzielać bardziej precyzyjnych odpowiedzi na każdy z poruszanych aspektów, minimalizując ryzyko “gubienia się” w temacie i tworzenia halucynacji.
5. Określ rolę i kontekst. Możesz poinstruować AI, w jakiej roli ma wystąpić, aby zawęzić pole jej odpowiedzi do konkretnej dziedziny. Rozpoczęcie promptu od “Jesteś ekspertem w dziedzinie astrofizyki. Wyjaśnij prostym językiem, czym jest czarna dziura” może przynieść lepsze rezultaty niż samo pytanie “Co to jest czarna dziura?”.

Stosowanie tych technik zmienia nas z pasywnych odbiorców w aktywnych, świadomych użytkowników. To najlepsza metoda, aby wykorzystać ogromne możliwości jakie daje AI, a jednocześnie chroni nas przed jej ograniczeniami.