Vor drei Jahren besuchte ich eine recht interessante Kunstausstellung. „Machine Memoirs“ von Refik Anadol hat von Anfang an mein Interesse geweckt.
Er ist ein beliebter Name unter denen, die sich für die Schnittstelle zwischen Kunst und KI interessieren. Aber keine Sorge, in diesem Blog geht es nicht um Kunst. Wir werden uns mit den tiefen „Wahrnehmungen“ von KI befassen.
In dieser Ausstellung experimentierte Anadol mit Bilder der NASA zur Weltraumforschung. Die Ausstellung wurde von der Idee inspiriert, dass Teleskope mithilfe ihrer visuellen Archive „träumen“ könnten und so die Grenzen zwischen Fakten und Vorstellungskraft verwischen.
Durch die Untersuchung der Beziehungen zwischen Daten, Erinnerung und Geschichte auf kosmischer Ebene forderte Anadol uns auf, das Potenzial von zu berücksichtigen künstliche Intelligenz die Welt um uns herum zu beobachten und zu verstehen. Und sogar die KI hat ihre eigenen Träume …
Warum ist das also für uns relevant?
Bedenken Sie Folgendes: So wie Anadol das Konzept untersuchte, dass Teleskope anhand ihrer Daten träumen, haben KI-Systeme ihre eigene Art von Träumen – oder besser gesagt Halluzinationen – in ihren digitalen Speicherbanken.
Diese Halluzinationen können uns, wie die Visualisierungen in Anadols Ausstellung, helfen, mehr über Daten, KI und ihre Grenzen zu erfahren.
Was genau sind KI-Halluzinationen?
Wenn ein großes Sprachmodell, wie etwa ein generativer KI-Chatbot, Ausgaben mit Mustern erzeugt, die entweder nicht vorhanden oder für menschliche Beobachter unsichtbar sind, nennen wir diese „KI-Halluzinationen."
Diese Ausgaben, die von der erwarteten Antwort basierend auf den Eingaben an die KI abweichen, können völlig falsch oder unsinnig sein.
Im Zusammenhang mit Computern mag der Begriff „Halluzination“ ungewöhnlich erscheinen, aber er beschreibt genau den bizarren Charakter dieser falschen Ergebnisse. KI-Halluzinationen werden durch eine Reihe von Variablen verursacht, darunter Überanpassung, Verzerrungen in den Trainingsdaten und die Komplexität des KI-Modells.
Zum besseren Verständnis ähnelt dies konzeptionell der Art und Weise, wie Menschen Formen in Wolken oder Gesichter auf dem Mond sehen.
Ein Beispiel:
In diesem Beispiel habe ich eine sehr einfache Frage gestellt ChatGPT. Ich sollte eine Antwort bekommen wie: „Der Autor der Dune-Buchreihe ist Frank Herbert.“
Warum passiert das?
Obwohl große Sprachmodelle darauf ausgelegt sind, kohärente und flüssige Inhalte zu schreiben, sind sie tatsächlich nicht in der Lage zu verstehen, was sie sagen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Glaubwürdigkeit von KI-generierten Inhalten.
Während diese Modelle Reaktionen hervorrufen können, die menschliches Verhalten nachahmen, Ihnen fehlt das Kontextbewusstsein und die Fähigkeiten zum kritischen Denken die der tatsächlichen Intelligenz zugrunde liegen.
Daher besteht bei KI-generierten Ergebnissen die Gefahr, irreführend oder falsch zu sein, da sie übereinstimmende Muster der sachlichen Korrektheit vorziehen.
Was könnten andere Fälle von Halluzinationen sein?
Gefährliche Fehlinformationen: Nehmen wir an, ein generativer KI-Chatbot fabriziert Beweise und Zeugenaussagen, um einer Persönlichkeit des öffentlichen Lebens fälschlicherweise kriminelles Verhalten vorzuwerfen. Diese irreführenden Informationen können den Ruf der Person schädigen und ungerechtfertigte Vergeltungsmaßnahmen nach sich ziehen.
Seltsame oder gruselige Antworten: Um ein humorvolles Beispiel zu geben, stellen Sie sich einen Chatbot vor, der einem Benutzer eine Frage zum Wetter stellt und mit einer Wettervorhersage antwortet, die besagt, dass es in Strömen regnen wird, zusammen mit Bildern von Regentropfen, die wie Katzen und Hunde aussehen. Auch wenn sie lustig sind, wäre dies dennoch eine „Halluzination“.
Faktische Ungenauigkeiten: Angenommen, ein auf einem Sprachmodell basierender Chatbot gibt fälschlicherweise an, dass die Chinesische Mauer vom Weltraum aus betrachtet werden kann, ohne zu erklären, dass sie nur unter bestimmten Bedingungen sichtbar ist. Während diese Bemerkung für manche plausibel erscheinen mag, ist sie ungenau und kann Menschen hinsichtlich der Sichtbarkeit der Mauer aus dem Weltraum in die Irre führen.
Wie vermeidet man als Nutzer KI-Halluzinationen?
Machen Sie explizite Aufforderungen
Sie müssen explizit mit KI-Modellen kommunizieren.
Denken Sie über Ihre Ziele nach und entwerfen Sie Ihre Aufforderungen, bevor Sie schreiben.
Geben Sie beispielsweise spezifische Anweisungen wie „Erklären Sie, wie das Internet funktioniert, und schreiben Sie einen Absatz über seine Bedeutung in der modernen Gesellschaft“, anstatt eine allgemeine Frage wie „Erzählen Sie mir etwas über das Internet“ zu stellen.
Explizit hilft dem KI-Modell, Ihre Absicht zu interpretieren.
Beispiel: Stellen Sie der KI Fragen wie diese:
„Was ist Cloud Computing und wie funktioniert es?“
„Erklären Sie die Auswirkungen der Datendrift auf die Modellleistung.“
„Diskutieren Sie die Auswirkungen und die potenzielle Zukunft der VR-Technologie auf das IT-Geschäft.“
Nutzen Sie die Kraft des Beispiels
Die Bereitstellung von Beispielen in Ihren Eingabeaufforderungen hilft KI-Modellen, den Kontext zu verstehen und präzise Antworten zu generieren. Unabhängig davon, ob Sie nach historischen Erkenntnissen oder technischen Erklärungen suchen, kann die Bereitstellung von Beispielen dazu beitragen, die Genauigkeit von KI-generierten Inhalten zu verbessern.
Sie können beispielsweise sagen: „Erwähnen Sie Fantasy-Romane wie Harry Potter.“
Komplexe Aufgaben aufschlüsseln
Komplexe Eingabeaufforderungen überlasten KI-Algorithmen und können zu irrelevanten Ergebnissen führen. Um dies zu verhindern, teilen Sie komplexe Aktivitäten in kleinere, besser überschaubare Teile auf. Durch die sequentielle Organisation Ihrer Eingabeaufforderungen ermöglichen Sie der KI, sich unabhängig auf jede Komponente zu konzentrieren, was zu logischeren Antworten führt.
Anstatt beispielsweise die KI zu bitten, „den Prozess der Erstellung eines zu erklären neurales Netzwerk" Unterteilen Sie die Aufgabe in einer einzigen Abfrage in einzelne Phasen wie Problemdefinition und Datenerfassung.
Validieren Sie die Ausgaben und geben Sie Feedback
Überprüfen Sie die Ergebnisse der KI-Modelle immer noch einmal, insbesondere bei faktenbasierten oder entscheidenden Aktivitäten. Vergleichen Sie die Antworten mit zuverlässigen Quellen und notieren Sie etwaige Unterschiede oder Fehler.
Geben Sie Input für das KI-System, um die zukünftige Leistung zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren.
Strategien für Entwickler zur Vermeidung von KI-Halluzinationen
Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Integrieren Sie abrufgestützte Generierungstechniken in KI-Systeme, um Antworten auf Fakten aus zuverlässigen Datenbanken zu stützen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert die Standardgenerierung natürlicher Sprache mit der Fähigkeit, relevante Informationen aus einer riesigen Wissensdatenbank abzurufen und zu integrieren, was zu einer kontextreicheren Ausgabe führt.
Durch die Zusammenführung von KI-generierten Inhalten mit validierten Datenquellen können Sie die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der KI-Ergebnisse verbessern.
Kontinuierliche Validierung und Überwachung der KI-Ausgaben
Richten Sie strenge Validierungsverfahren ein, um die Richtigkeit und Konsistenz der KI-Ausgaben in Echtzeit zu überprüfen. Überwachen Sie die KI-Leistung aufmerksam, suchen Sie nach potenziellen Halluzinationen oder Fehlern und wiederholen Sie das Modelltraining und veranlassen Sie die Optimierung, um die Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit zu erhöhen.
Nutzen Sie beispielsweise automatisierte Validierungsroutinen, um KI-generierte Inhalte auf sachliche Richtigkeit zu überprüfen und Fälle möglicher Halluzinationen für eine manuelle Bewertung hervorzuheben.
Auf Datenabweichungen prüfen
Datendrift ist ein Phänomen, bei dem die statistischen Merkmale der zum Training eines KI-Modells verwendeten Daten mit der Zeit variieren. Wenn das KI-Modell bei der Inferenz auf Daten trifft, die erheblich von seinen Trainingsdaten abweichen, kann es falsche oder unlogische Ergebnisse liefern, was zu Halluzinationen führen kann.
Wenn ein KI-Modell beispielsweise auf Daten aus der Vergangenheit trainiert wird, die für die aktuelle Umgebung nicht mehr relevant oder aussagekräftig sind, kann es zu falschen Schlussfolgerungen oder Vorhersagen kommen.
Daher ist die Überwachung und Behebung von Datendrifts von entscheidender Bedeutung, um die Leistung und Zuverlässigkeit des KI-Systems sicherzustellen und gleichzeitig die Möglichkeit von Halluzinationen zu verringern.
Zusammenfassung
Laut IBM Data treten KI-Halluzinationen bei etwa 3 bis 10 % der Antworten von KI-Modellen auf.
Auf die eine oder andere Weise werden Sie sie wahrscheinlich auch beobachten. Ich glaube, das ist ein unglaublich interessantes Thema, weil es eine faszinierende Erinnerung an den kontinuierlichen Weg zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten ist.
Wir können die Zuverlässigkeit der KI, die Feinheiten der Datenverarbeitung und die Interaktionen zwischen Mensch und KI beobachten und damit experimentieren.
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