മൂന്ന് വർഷം മുമ്പ്, ഞാൻ രസകരമായ ഒരു ആർട്ട് എക്സിബിഷൻ സന്ദർശിച്ചു. റെഫിക് അനഡോളിൻ്റെ "മെഷീൻ മെമ്മോയേഴ്സ്" തുടക്കം മുതൽ എൻ്റെ താൽപ്പര്യം ജനിപ്പിച്ചു.
കലയുടെയും AIയുടെയും കവലയിൽ താൽപ്പര്യമുള്ളവർക്കിടയിൽ അദ്ദേഹം ഒരു ജനപ്രിയ നാമമാണ്. പക്ഷേ വിഷമിക്കേണ്ട, ഈ ബ്ലോഗ് കലയെക്കുറിച്ചല്ല. AI-യുടെ ആഴത്തിലുള്ള "ധാരണകൾ" ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
ഈ പ്രദർശനത്തിൽ, അനഡോൾ പരീക്ഷണം നടത്തുകയായിരുന്നു നാസയുടെ ബഹിരാകാശ പര്യവേഷണ ചിത്രങ്ങൾ. ദൂരദർശിനികൾക്ക് അവയുടെ വിഷ്വൽ ആർക്കൈവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് "സ്വപ്നം" കാണാൻ കഴിയുമെന്ന ആശയത്തിൽ നിന്നാണ് പ്രദർശനം പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടത്, വസ്തുതയും ഭാവനയും തമ്മിലുള്ള തടസ്സങ്ങൾ മങ്ങുന്നു.
ഡാറ്റ, മെമ്മറി, ചരിത്രം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഒരു കോസ്മിക് സ്കെയിലിൽ അന്വേഷിക്കുന്നതിലൂടെ, അനാഡോൾ ഞങ്ങളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് നിർമ്മിത ബുദ്ധി നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെ നിരീക്ഷിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും. AI- യ്ക്ക് പോലും അതിൻ്റേതായ സ്വപ്നങ്ങൾ...
അതിനാൽ, ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഇത് പരിഗണിക്കുക: അനഡോൾ അവരുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ദൂരദർശിനികൾ സ്വപ്നം കാണുന്നു എന്ന ആശയം അന്വേഷിച്ചതുപോലെ, AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് അവരുടെ ഡിജിറ്റൽ മെമ്മറി ബാങ്കുകൾക്കുള്ളിൽ അവരുടേതായ തരത്തിലുള്ള സ്വപ്നങ്ങളുണ്ട്-അല്ലെങ്കിൽ ഭ്രമാത്മകതയുണ്ട്.
അനഡോൾ എക്സിബിഷനിലെ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ പോലെയുള്ള ഈ ഭ്രമാത്മകതകൾ, ഡാറ്റ, AI, അവയുടെ പരിധികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കും.
കൃത്യമായി എന്താണ് AI ഹാലൂസിനേഷനുകൾ?
ജനറേറ്റീവ് AI ചാറ്റ്ബോട്ട് പോലെയുള്ള ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ, മനുഷ്യ നിരീക്ഷകർക്ക് നിലവിലില്ലാത്തതോ അദൃശ്യമായതോ ആയ പാറ്റേണുകളുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ ഇവയെ വിളിക്കുന്നു "AI ഭ്രമാത്മകത."
AI-യ്ക്ക് നൽകിയ ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഉത്തരത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഈ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പൂർണ്ണമായും തെറ്റോ അസംബന്ധമോ ആകാം.
കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, "ഹാലുസിനേഷൻ" എന്ന പദം അസാധാരണമായി തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ ഇത് ഈ തെറ്റായ ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ വിചിത്ര സ്വഭാവത്തെ കൃത്യമായി വിവരിക്കുന്നു. ഓവർഫിറ്റിംഗ്, പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതം, AI മോഡലിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി വേരിയബിളുകൾ മൂലമാണ് AI ഹാലൂസിനേഷനുകൾ ഉണ്ടാകുന്നത്.
നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ, ചന്ദ്രനിലെ മേഘങ്ങളിലോ മുഖങ്ങളിലോ മനുഷ്യർ എങ്ങനെ രൂപങ്ങൾ കാണുന്നു എന്നതിന് സമാനമാണ് ഇത്.
ഒരു ഉദാഹരണം:
ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഞാൻ വളരെ ലളിതമായ ഒരു ചോദ്യം ചോദിച്ചു ചാറ്റ് GPT. "ഡ്യൂൺ പുസ്തക പരമ്പരയുടെ രചയിതാവ് ഫ്രാങ്ക് ഹെർബർട്ട് ആണ്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ഉത്തരം എനിക്ക് ലഭിക്കേണ്ടതായിരുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്?
യോജിപ്പുള്ളതും ദ്രവരൂപത്തിലുള്ളതുമായ ഉള്ളടക്കം എഴുതുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ അവർ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല. AI സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ വിശ്വാസ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ ഇത് വളരെ നിർണായകമാണ്.
ഈ മോഡലുകൾക്ക് മനുഷ്യ സ്വഭാവത്തെ അനുകരിക്കുന്ന പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, അവർക്ക് സന്ദർഭോചിതമായ അവബോധവും വിമർശനാത്മക ചിന്താശേഷിയും ഇല്ല അത് യഥാർത്ഥ ബുദ്ധിയെ അടിവരയിടുന്നു.
തൽഫലമായി, AI- ജനറേറ്റഡ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ തെറ്റായതോ ആയ അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കാരണം അവ വസ്തുതാപരമായ കൃത്യതയെക്കാൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പാറ്റേണുകളെ അനുകൂലിക്കുന്നു.
ഭ്രമാത്മകതയുടെ മറ്റ് ചില കേസുകൾ എന്തായിരിക്കാം?
അപകടകരമായ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ: ഒരു ജനറേറ്റീവ് AI ചാറ്റ്ബോട്ട് ഒരു പൊതു വ്യക്തിയെ ക്രിമിനൽ പെരുമാറ്റത്തിൻ്റെ പേരിൽ തെറ്റായി ആരോപിക്കുന്നതിന് തെളിവുകളും സാക്ഷ്യങ്ങളും കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുന്നു എന്ന് നമുക്ക് പറയാം. ഈ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ വ്യക്തിയുടെ പ്രശസ്തിക്ക് കോട്ടം വരുത്താനും അന്യായമായ പ്രതികാരത്തിന് കാരണമാകാനും സാധ്യതയുണ്ട്.
വിചിത്രമോ വിചിത്രമോ ആയ ഉത്തരങ്ങൾ: ഹാസ്യാത്മകമായ ഒരു ഉദാഹരണം നൽകുന്നതിന്, ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ഉപയോക്താവിന് കാലാവസ്ഥാ ചോദ്യം നൽകുകയും പൂച്ചകളെയും നായകളെയും പോലെ തോന്നിക്കുന്ന മഴത്തുള്ളികളുടെ ചിത്രങ്ങളോടൊപ്പം പൂച്ചകളെയും നായ്ക്കളെയും മഴ പെയ്യുമെന്ന് പറയുന്ന ഒരു പ്രവചനത്തോടെ മറുപടി നൽകുകയും ചെയ്യുക. അവ തമാശയാണെങ്കിലും, ഇത് ഇപ്പോഴും ഒരു "ഭ്രമാത്മകത" ആയിരിക്കും.
വസ്തുതാപരമായ അപാകതകൾ: ഒരു ഭാഷാ മോഡൽ അധിഷ്ഠിത ചാറ്റ്ബോട്ട്, ചൈനയുടെ വൻമതിൽ പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളിൽ മാത്രമേ ദൃശ്യമാകൂ എന്ന് വിശദീകരിക്കാതെ ബഹിരാകാശത്ത് നിന്ന് വീക്ഷിക്കാമെന്ന് തെറ്റായി പ്രസ്താവിക്കുന്നു. ഈ പരാമർശം ചിലർക്ക് വിശ്വസനീയമായി തോന്നാമെങ്കിലും, അത് കൃത്യമല്ലാത്തതും ബഹിരാകാശത്ത് നിന്ന് മതിൽ കാണുന്നതിനെ കുറിച്ച് ആളുകളെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
ഒരു ഉപയോക്താവെന്ന നിലയിൽ AI ഭ്രമാത്മകത എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുക
നിങ്ങൾ AI മോഡലുകളുമായി വ്യക്തമായി ആശയവിനിമയം നടത്തേണ്ടതുണ്ട്.
എഴുതുന്നതിനുമുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
ഉദാഹരണത്തിന്, "ഇൻ്റർനെറ്റിനെക്കുറിച്ച് എന്നോട് പറയൂ" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു പൊതു അന്വേഷണത്തിന് പകരം "ഇൻ്റർനെറ്റ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിശദീകരിക്കുക, ആധുനിക സമൂഹത്തിൽ അതിൻ്റെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ഖണ്ഡിക എഴുതുക" പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക.
നിങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ AI മോഡലിനെ സ്പഷ്ടത സഹായിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണം: AI-യോട് ഇതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:
"എന്താണ് ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും?"
"മോഡൽ പ്രകടനത്തിൽ ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റിൻ്റെ സ്വാധീനം വിശദീകരിക്കുക."
"ഐടി ബിസിനസിൽ വിആർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്വാധീനവും ഭാവി സാധ്യതയും ചർച്ച ചെയ്യുക."
മാതൃകയുടെ ശക്തി സ്വീകരിക്കുക
നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നത് AI മോഡലുകളെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാനും കൃത്യമായ മറുപടികൾ സൃഷ്ടിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ചരിത്രപരമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കോ സാങ്കേതിക വിശദീകരണങ്ങൾക്കോ വേണ്ടിയാണോ തിരയുന്നത്, ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നത് AI- സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കും.
ഉദാഹരണത്തിന്, "ഹാരി പോട്ടർ പോലുള്ള ഫാൻ്റസി നോവലുകൾ പരാമർശിക്കുക" എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പറയാം.
സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ തകർക്കുക
സങ്കീർണ്ണമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഓവർലോഡ് AI അൽഗോരിതങ്ങൾ, അവ അപ്രസക്തമായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഇത് തടയുന്നതിന്, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ചെറുതും കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കുക. നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ക്രമാനുഗതമായി ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഓരോ ഘടകങ്ങളിലും സ്വതന്ത്രമായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ AI-യെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ യുക്തിസഹമായ മറുപടികൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, AI-യോട് "എ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയ വിശദീകരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്" ഒരൊറ്റ ചോദ്യത്തിൽ, അസൈൻമെൻ്റിനെ പ്രശ്ന നിർവചനം, ഡാറ്റ ശേഖരണം എന്നിങ്ങനെയുള്ള വ്യതിരിക്ത ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുക.
ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കുകയും ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുക
AI മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ എപ്പോഴും രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് വസ്തുതാധിഷ്ഠിതമോ നിർണായകമോ ആയ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക്. വിശ്വസനീയമായ ഉറവിടങ്ങളുമായി മറുപടികൾ താരതമ്യം ചെയ്ത് എന്തെങ്കിലും വ്യത്യാസങ്ങളോ പിശകുകളോ ശ്രദ്ധിക്കുക.
ഭാവിയിലെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഭ്രമാത്മകത കുറയ്ക്കുന്നതിനും AI സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ഇൻപുട്ട് നൽകുക.
AI ഹാലൂസിനേഷനുകൾ ഒഴിവാക്കാനുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ
വീണ്ടെടുക്കൽ-ഓഗ്മെൻ്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) നടപ്പിലാക്കുക.
വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നുള്ള വസ്തുതാപരമായ വസ്തുതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മറുപടികൾക്കായി AI സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച ജനറേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുക.
വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച ജനറേഷൻ (RAG) ഒരു വലിയ വിജ്ഞാന അടിത്തറയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ നേടാനും സംയോജിപ്പിക്കാനുമുള്ള ശേഷിയുമായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ഫലമായി കൂടുതൽ സന്ദർഭോചിതമായ സമ്പന്നമായ ഔട്ട്പുട്ട്.
സാധുതയുള്ള ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുമായി AI സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം ലയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് AI ഫലങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യതയും വിശ്വാസ്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക
തത്സമയം AI ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ കൃത്യതയും സ്ഥിരതയും പരിശോധിക്കുന്നതിന് കർശനമായ മൂല്യനിർണ്ണയ നടപടിക്രമങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുക. AI പ്രകടനം ശ്രദ്ധയോടെ നിരീക്ഷിക്കുക, സാധ്യതയുള്ള ഭ്രമാത്മകതകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾക്കായി നോക്കുക, കൂടാതെ മോഡൽ പരിശീലനവും പ്രോംപ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ആവർത്തിക്കുക, കാലക്രമേണ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക.
ഉദാഹരണത്തിന്, വസ്തുതാപരമായ കൃത്യതയ്ക്കായി AI- സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം പരിശോധിക്കുന്നതിനും മാനുവൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി സാധ്യമായ ഭ്രമാത്മകതയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും സ്വയമേവയുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയ ദിനചര്യകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റുകൾക്കായി പരിശോധിക്കുക
AI മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സമയത്തിനനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രതിഭാസമാണ് ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ്. അനുമാനസമയത്ത് AI മോഡൽ അതിൻ്റെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കാര്യമായ വ്യത്യാസമുള്ള ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നെങ്കിൽ, അതിന് തെറ്റായ അല്ലെങ്കിൽ യുക്തിരഹിതമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാം, ഇത് ഭ്രമാത്മകതയ്ക്ക് കാരണമാകും.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI മോഡൽ പഴയ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഇപ്പോൾ പ്രസക്തമല്ലാത്തതോ നിലവിലെ പരിതസ്ഥിതിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതോ അല്ല, അത് തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളോ പ്രവചനങ്ങളോ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.
തൽഫലമായി, AI സിസ്റ്റം പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ ഡ്രിഫ്റ്റുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതും പരിഹരിക്കുന്നതും നിർണ്ണായകമാണ്, അതേസമയം ഭ്രമാത്മകതയുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.
തീരുമാനം
IBM ഡാറ്റ അനുസരിച്ച്, AI മോഡലുകളിൽ നിന്നുള്ള ഉത്തരങ്ങളിൽ 3% മുതൽ 10% വരെ AI ഭ്രമാത്മകത സംഭവിക്കുന്നു.
അതിനാൽ, ഒരു തരത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊന്ന്, നിങ്ങൾ അവയും നിരീക്ഷിക്കും. ഇത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം രസകരമായ ഒരു വിഷയമാണെന്ന് ഞാൻ വിശ്വസിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് AI-യുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള തുടർച്ചയായ പാതയുടെ ആകർഷകമായ ഓർമ്മപ്പെടുത്തലാണ്.
AI-യുടെ വിശ്വാസ്യത, ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ സങ്കീർണതകൾ, മനുഷ്യ-AI ഇടപെടലുകൾ എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കാനും പരീക്ഷിക്കാനും ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക