Telung taun kepungkur, aku ngunjungi pameran seni sing rada menarik. "Memoir Mesin" dening Refik Anadol narik minatku wiwit wiwitan.
Dheweke dadi jeneng populer ing antarane wong-wong sing kasengsem ing persimpangan seni lan AI. Nanging aja kuwatir, blog iki dudu babagan seni. Kita bakal nyelidiki "persepsi" jero AI.
Ing pameran iki, Anadol nyoba Citra eksplorasi antariksa NASA. Pameran kasebut diilhami dening gagasan yen teleskop bisa "ngimpi" nggunakake arsip visual, ngganggu alangan antarane kasunyatan lan imajinasi.
Kanthi nyelidiki hubungan antarane data, memori, lan sejarah ing skala kosmik, Anadol njaluk kita nimbang potensial Kacerdhasan gawéyan kanggo mirsani lan mangertos donya watara kita. Lan malah AI duwe impen dhewe ...
Dadi, kenapa iki cocog karo kita?
Coba iki: kaya Anadol nyelidiki konsep teleskop sing ngimpi saka data, sistem AI duwe jinis ngimpi dhewe-utawa, halusinasi-ing bank memori digital.
Halusinasi kasebut, kaya visualisasi ing pameran Anadol, bisa mbantu kita sinau luwih lengkap babagan data, AI, lan watesane.
Apa sejatine halusinasi AI?
Nalika model basa gedhe, kayata chatbot AI generatif, ngasilake output kanthi pola sing ora ana utawa ora katon dening pengamat manungsa, kita nyebut iki "Halusinasi AI."
Output iki, sing beda karo jawaban sing dikarepake adhedhasar input sing diwenehake menyang AI, bisa dadi salah utawa ora sopan.
Ing konteks komputer, istilah "halusinasi" bisa uga katon ora biasa, nanging kanthi tepat nggambarake karakter aneh saka output sing ora bener kasebut. Halusinasi AI disebabake sawetara variabel, kalebu overfitting, bias ing data latihan, lan kerumitan model AI.
Kanggo luwih ngerti, iki konseptual padha karo carane manungsa ndeleng wujud ing mega utawa pasuryan ing rembulan.
Tuladhane:
Ing conto iki, aku takon pitakonan sing gampang banget Ngobrol GPT. Aku mesthine njaluk jawaban kaya, "Pangarang seri buku Dune yaiku Frank Herbert.".
Napa Kena kedadeyan iki?
Senadyan dibangun kanggo nulis isi sing koheren lan adi, model basa gedhe ora bisa ngerti apa sing diomongake. Iki penting banget kanggo nemtokake kredibilitas konten sing digawe AI.
Nalika model kasebut bisa ngasilake reaksi sing niru prilaku manungsa, padha kurang kesadaran kontekstual lan katrampilan mikir kritis sing ndhukung kecerdasan nyata.
Akibaté, output sing digawe AI bisa mbebayani utawa salah amarga luwih milih pola sing cocog tinimbang kabeneran faktual.
Apa bisa uga sawetara kasus halusinasi liyane?
Misinformasi sing mbebayani: Contone, chatbot AI generatif nggawe bukti lan kesaksian kanggo nuduh salah sawijining tokoh umum tumindak pidana. Informasi sing mbingungake iki duweni potensi ngrusak reputasi wong kasebut lan nyebabake pembalasan sing ora adil.
Jawaban Aneh utawa Serem: Kanggo menehi conto lucu, gambar chatbot menehi pangguna pitakonan cuaca lan wangsulan karo ramalan sing ngandika bakal udan kucing lan asu, bebarengan karo gambar raindrops sing katon kaya kucing lan asu. Sanajan lucu, iki bakal dadi "halusinasi".
Kesalahan Faktual: Nganggep chatbot basis model basa salah nyatakake yen Tembok Besar China bisa dideleng saka angkasa tanpa nerangake yen mung katon ing kahanan tartamtu. Sanadyan komentar kasebut bisa ditrapake kanggo sawetara wong, nanging ora akurat lan bisa nyasarake wong babagan tembok saka angkasa.
Kepiye Sampeyan Ngindhari Halusinasi AI minangka Pangguna?
Nggawe Prompt Eksplisit
Sampeyan kudu komunikasi karo model AI kanthi eksplisit.
Mikir babagan tujuan sampeyan lan desain pituduh sadurunge nulis.
Contone, wenehi instruksi khusus kaya "Nerangake cara kerja Internet lan tulisake paragraf babagan pentinge ing masyarakat modern" tinimbang menehi pitakon umum kaya "Cerita babagan Internet."
Explicity mbantu model AI napsirake maksud sampeyan.
Conto: Takon pitakonan AI kayata:
"Apa komputasi awan, lan kepiye cara kerjane?"
"Nerangake pengaruh data drift ing kinerja model."
"Rembugan babagan pengaruh lan potensial masa depan teknologi VR ing bisnis IT."
Ngrangkul Daya Tuladha
Nyedhiyakake conto ing pituduh sampeyan mbantu model AI ngerti konteks lan ngasilake balesan sing tepat. Apa sampeyan nggoleki wawasan sejarah utawa panjelasan teknis, menehi conto bisa mbantu nambah akurasi konten sing digawe AI.
Contone, sampeyan bisa ngomong, "Sebutno novel fantasi kayata Harry Potter."
Break Down Tugas Komplek
Komplek njaluk algoritma AI kakehan, lan bisa nyebabake asil sing ora relevan. Kanggo nyegah iki, dibagi kegiatan sing kompleks dadi potongan sing luwih cilik lan bisa diatur. Kanthi ngatur pituduh sampeyan kanthi urut, sampeyan ngidini AI fokus ing saben komponen kanthi mandiri, ngasilake balesan sing luwih logis.
Contone, tinimbang takon AI kanggo "nerangake proses nggawe a jaringan syaraf" ing pitakonan siji, break assignment mudhun menyang fase diskret kaya definisi masalah lan koleksi data.
Validasi Output lan Nyedhiyakake Umpan Balik
Tansah mriksa kaping pindho asil sing diprodhuksi dening model AI, utamane kanggo aktivitas adhedhasar fakta utawa penting. Bandhingake balesan menyang sumber sing bisa dipercaya lan cathet ana bedane utawa kesalahan.
Nyedhiyani input menyang sistem AI kanggo ningkatake kinerja mangsa ngarep lan nyuda halusinasi.
Strategi kanggo Pangembang kanggo Ngindhari Halusinasi AI
Ngleksanakake Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Nggabungake teknik generasi sing ditambahake maneh menyang sistem AI kanggo menehi balesan babagan fakta faktual saka database sing dipercaya.
Retrieval-augmented generation (RAG) nggabungake generasi basa alami standar kanthi kapasitas kanggo njupuk lan nggabungake informasi sing relevan saka basis pengetahuan sing gedhe, sing ngasilake output sing luwih sugih kontekstual.
Kanthi nggabungake konten sing digawe AI karo sumber data sing wis divalidasi, sampeyan bisa nambah kapercayan lan kapercayan asil AI.
Validasi lan Monitor output AI Terus-terusan
Nggawe prosedur validasi sing ketat kanggo verifikasi bener lan konsistensi output AI ing wektu nyata. Ngawasi kinerja AI kanthi ati-ati, goleki halusinasi utawa kesalahan potensial, lan ulangi latihan model lan optimasi cepet kanggo nambah ketergantungan saka wektu.
Contone, gunakake rutinitas validasi otomatis kanggo mriksa konten sing digawe AI kanggo akurasi faktual lan nyorot kedadeyan halusinasi kanggo penilaian manual.
Priksa Data Drifts
Data drift minangka fenomena ing ngendi fitur statistik data sing digunakake kanggo nglatih model AI beda-beda miturut wektu. Yen model AI ketemu data sing beda banget karo data latihan sajrone inferensi, bisa menehi asil sing salah utawa ora logis, sing nyebabake halusinasi.
Contone, yen model AI dilatih ing data kepungkur sing ora relevan maneh utawa nuduhake lingkungan saiki, bisa uga nggawe kesimpulan utawa ramalan sing salah.
Akibaté, ngawasi lan ngrampungake drift data penting kanggo njamin kinerja lan ketergantungan sistem AI lan uga nyuda kemungkinan halusinasi.
kesimpulan
Miturut Data IBM, halusinasi AI dumadi ing sekitar 3% nganti 10% jawaban saka model AI.
Dadi, kanthi cara siji utawa liyane, sampeyan uga bakal mirsani. Aku yakin iki minangka topik sing luar biasa menarik amarga iki minangka pangeling sing apik babagan dalan sing terus-terusan kanggo ningkatake kemampuan AI.
Kita kudu mirsani lan eksperimen karo linuwih AI, kerumitan pangolahan data, lan interaksi manungsa-AI.
Ninggalake a Reply