तीन वर्षअघि, मैले एउटा रोचक कला प्रदर्शनी भ्रमण गरेको थिएँ। रेफिक अनाडोलको "मेसिन मेमोइर्स" ले सुरुदेखि नै मेरो चासो जगायो।
कला र एआईको प्रतिच्छेदनमा रुचि राख्नेहरू बीच उहाँ एक लोकप्रिय नाम हो। तर चिन्ता नगर्नुहोस्, यो ब्लग कलाको बारेमा होइन। हामी AI को गहिरो "धारणाहरू" मा जान्नेछौं।
यस प्रदर्शनीमा अनाडोलले प्रयोग गरिरहेको थियो नासाको अन्तरिक्ष अन्वेषण इमेजरी। टेलिस्कोपले आफ्नो भिजुअल अभिलेखहरू प्रयोग गरेर तथ्य र कल्पनाका बीचको अवरोधहरूलाई धमिलो पार्दै "सपना" देख्न सक्छ भन्ने विचारबाट प्रदर्शनी प्रेरित भएको थियो।
ब्रह्माण्डीय स्तरमा डाटा, मेमोरी, र इतिहास बीचको सम्बन्धको अनुसन्धान गरेर, Anadol हामीलाई सम्भाव्यताहरू विचार गर्न आग्रह गरिरहेको थियो। कृत्रिम बुद्धि हाम्रो वरपरको संसारलाई अवलोकन गर्न र बुझ्न। र AI को पनि आफ्नै सपनाहरू छन् ...
त्यसोभए, यो हाम्रो लागि किन सान्दर्भिक छ?
यसलाई विचार गर्नुहोस्: Anadol ले तिनीहरूको डाटाबाट सपना देख्ने टेलिस्कोपको अवधारणाको अनुसन्धान गरेझैं, AI प्रणालीहरूको आफ्नै प्रकारको सपना हुन्छ - वा बरु, भ्रम - तिनीहरूको डिजिटल मेमोरी बैंकहरूमा।
Anadol को प्रदर्शनीमा देखाइएका दृश्यहरू जस्तै यी भ्रमहरूले हामीलाई डेटा, AI, र तिनीहरूको सीमाहरू बारे थप जान्न मद्दत गर्न सक्छ।
AI भ्रमहरू वास्तवमा के हुन्?
जब एउटा ठूलो भाषा मोडेल, जस्तै एक जेनेरेटिभ एआई च्याटबोटले ढाँचाहरूका साथ आउटपुटहरू उत्पादन गर्दछ जुन मानव पर्यवेक्षकहरूका लागि अस्तित्वहीन वा अदृश्य हुन्छन्, हामी यसलाई "एआई भ्रम।"
यी आउटपुटहरू, जुन AI लाई दिइएको इनपुटको आधारमा अपेक्षित जवाफ भन्दा फरक छ, पूर्णतया गलत वा मूर्खतापूर्ण हुन सक्छ।
कम्प्युटरको सन्दर्भमा, "भ्रम" शब्द असामान्य लाग्न सक्छ, तर यसले यी गलत आउटपुटहरूको विचित्र चरित्रलाई सही रूपमा वर्णन गर्दछ। AI भ्रमहरू ओभरफिटिंग, प्रशिक्षण डेटामा पूर्वाग्रह, र एआई मोडेलको जटिलता सहित चरहरूको दायराको कारणले हुन्छ।
अझ राम्ररी बुझ्नको लागि, यो अवधारणात्मक रूपमा मानिसले बादल वा चन्द्रमाको अनुहारमा आकारहरू देख्ने तरिकासँग मिल्दोजुल्दो छ।
एउटा उदाहरण:
यस उदाहरणमा, मैले धेरै सजिलो प्रश्न सोधें GPT च्याट गर्नुहोस्। मैले जवाफ पाउनु पर्ने थियो, "ड्युन पुस्तक श्रृंखलाका लेखक फ्रान्क हर्बर्ट हुन्।"
यो किन हुन्छ?
सुसंगत र तरल सामग्री लेख्न निर्माण गरिए पनि, ठूला भाषा मोडेलहरू वास्तवमा उनीहरूले के भनिरहेका छन् भनेर बुझ्न असमर्थ छन्। AI-उत्पन्न सामग्रीको विश्वसनीयता निर्धारण गर्न यो धेरै महत्त्वपूर्ण छ।
जबकि यी मोडेलहरूले मानव व्यवहारको नक्कल गर्ने प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गर्न सक्छन्, तिनीहरूसँग प्रासंगिक जागरूकता र आलोचनात्मक सोच कौशलको कमी छ जसले वास्तविक बुद्धिमत्तालाई जोड दिन्छ।
नतिजाको रूपमा, AI-उत्पन्न आउटपुटहरूले भ्रामक वा गलत हुने खतरालाई चलाउँछन् किनभने तिनीहरू तथ्यात्मक शुद्धतामा मिल्दो ढाँचाहरूलाई समर्थन गर्छन्।
भ्रमका अन्य केसहरू के हुन सक्छन्?
खतरनाक गलत जानकारी: मानौं कि जनरेटिभ एआई च्याटबोटले सार्वजनिक व्यक्तिलाई आपराधिक आचरणको झूटो आरोप लगाउन प्रमाण र गवाहीहरू बनाउँछ। यो भ्रामक जानकारीले व्यक्तिको प्रतिष्ठालाई हानि पुर्याउने र अनुचित बदला लिने सम्भावना हुन्छ।
अनौठो वा डरलाग्दो जवाफ: हास्यास्पद उदाहरण दिनको लागि, च्याटबोटले प्रयोगकर्तालाई मौसमको प्रश्न दिँदै र बिरालो र कुकुरहरू जस्तै वर्षा हुने थोपाहरूका तस्बिरहरू सहितको पूर्वानुमानसहितको जवाफ दिनुहोस्। यद्यपि तिनीहरू हास्यास्पद छन्, यो अझै पनि "भ्रम" हुनेछ।
तथ्यगत त्रुटिहरू: मान्नुहोस् भाषा मोडेलमा आधारित च्याटबोटले झूटो रूपमा बताउँछ कि चीनको ग्रेट वाल अन्तरिक्षबाट हेर्न सकिन्छ कि यो विशेष परिस्थितिहरूमा मात्र देखिन्छ भनेर व्याख्या नगरी। यद्यपि यो टिप्पणी कसैलाई प्रशंसनीय लाग्न सक्छ, यो गलत छ र अन्तरिक्षबाट पर्खालको दृश्यको बारेमा मानिसहरूलाई भ्रमित गर्न सक्छ।
तपाइँ कसरी एक प्रयोगकर्ताको रूपमा AI भ्रमबाट बच्न सक्नुहुन्छ?
स्पष्ट प्रम्प्टहरू बनाउनुहोस्
तपाईंले एआई मोडेलहरूसँग स्पष्ट रूपमा कुराकानी गर्न आवश्यक छ।
आफ्नो लक्ष्य बारे सोच्नुहोस् र लेख्नु अघि आफ्नो प्रम्प्ट डिजाइन गर्नुहोस्।
उदाहरणका लागि, "इन्टरनेटको बारेमा बताउनुहोस्" जस्तो सामान्य सोधपुछ गर्नुको सट्टा "इन्टरनेटले कसरी काम गर्छ भनेर व्याख्या गर्नुहोस् र आधुनिक समाजमा यसको महत्त्वको बारेमा एउटा अनुच्छेद लेख्नुहोस्" जस्ता विशेष निर्देशनहरू दिनुहोस्।
स्पष्टताले एआई मोडेललाई तपाईंको उद्देश्यको व्याख्या गर्न मद्दत गर्दछ।
उदाहरण: AI प्रश्नहरू सोध्नुहोस् जस्तै:
"क्लाउड कम्प्युटिङ भनेको के हो र यसले कसरी काम गर्छ?"
"मोडल प्रदर्शनमा डेटा बहावको प्रभावको व्याख्या गर्नुहोस्।"
"IT व्यवसायमा VR प्रविधिको प्रभाव र सम्भावित भविष्यबारे छलफल गर्नुहोस्।"
उदाहरणको शक्तिलाई अँगाल्नुहोस्
तपाईंको प्रम्प्टहरूमा उदाहरणहरू प्रदान गर्नाले AI मोडेलहरूलाई सन्दर्भ बुझ्न र सटीक जवाफहरू उत्पन्न गर्न मद्दत गर्दछ। चाहे तपाईं ऐतिहासिक अन्तर्दृष्टि वा प्राविधिक व्याख्याहरू खोज्दै हुनुहुन्छ, उदाहरणहरू प्रदान गर्नाले AI-उत्पन्न सामग्रीको शुद्धता बढाउन मद्दत गर्न सक्छ।
उदाहरणका लागि, तपाईं भन्न सक्नुहुन्छ, "ह्यारी पोटर जस्ता काल्पनिक उपन्यासहरू उल्लेख गर्नुहोस्।"
जटिल कार्यहरू तोड्नुहोस्
जटिलले ओभरलोड एआई एल्गोरिदमहरू प्रम्प्ट गर्दछ, र तिनीहरूले अप्रासंगिक परिणामहरू निम्त्याउन सक्छन्। यसलाई रोक्नको लागि, जटिल गतिविधिहरूलाई साना, अधिक व्यवस्थित टुक्राहरूमा विभाजन गर्नुहोस्। आफ्ना प्रम्प्टहरू क्रमिक रूपमा व्यवस्थित गरेर, तपाईंले AI लाई प्रत्येक कम्पोनेन्टमा स्वतन्त्र रूपमा फोकस गर्न अनुमति दिनुहुन्छ, जसले गर्दा थप तार्किक जवाफहरू आउँछन्।
उदाहरणका लागि, AI लाई सोध्नुको सट्टा "ए सिर्जना गर्ने प्रक्रियाको व्याख्या गर्नुहोस् न्यूरल नेटवर्क" एकल क्वेरीमा, असाइनमेन्टलाई समस्या परिभाषा र डेटा सङ्कलन जस्ता अलग चरणहरूमा विभाजन गर्नुहोस्।
आउटपुट प्रमाणित गर्नुहोस् र प्रतिक्रिया प्रदान गर्नुहोस्
विशेष गरी तथ्यमा आधारित वा महत्त्वपूर्ण गतिविधिहरूको लागि AI मोडेलहरूद्वारा उत्पादित परिणामहरू सधैं डबल-जाँच गर्नुहोस्। भरपर्दो स्रोतहरूसँग जवाफहरू तुलना गर्नुहोस् र कुनै भिन्नता वा त्रुटिहरू नोट गर्नुहोस्।
भविष्यको कार्यसम्पादन बढाउन र भ्रम कम गर्न AI प्रणालीमा इनपुट प्रदान गर्नुहोस्।
एआई भ्रमबाट बच्न विकासकर्ताहरूको लागि रणनीतिहरू
Retrieval-Augmented Generation (RAG) लागू गर्नुहोस्।
विश्वसनीय डाटाबेसहरूबाट वास्तविक तथ्यहरूमा आधारित जवाफहरू AI प्रणालीहरूमा पुन: प्राप्ति-संवर्धित पुस्ता प्रविधिहरू एकीकृत गर्नुहोस्।
पुन: प्राप्ति-संवर्धित जेनरेशन (RAG) ले मानक प्राकृतिक भाषा उत्पादनलाई एक विशाल ज्ञान आधारबाट सान्दर्भिक जानकारी प्राप्त गर्ने र समावेश गर्ने क्षमतासँग जोड्दछ, जसको परिणामस्वरूप अधिक प्रासंगिक रूपमा समृद्ध आउटपुट हुन्छ।
मान्य डाटा स्रोतहरूसँग AI-उत्पन्न सामग्री मर्ज गरेर, तपाईंले AI परिणामहरूको भरपर्दोता र विश्वसनीयता सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।
AI आउटपुटहरू निरन्तर रूपमा मान्य र निगरानी गर्नुहोस्
वास्तविक समयमा AI आउटपुटहरूको शुद्धता र स्थिरता प्रमाणित गर्न कठोर प्रमाणीकरण प्रक्रियाहरू सेट अप गर्नुहोस्। एआई कार्यसम्पादनलाई ध्यानपूर्वक निगरानी गर्नुहोस्, सम्भावित भ्रम वा गल्तीहरू खोज्नुहोस्, र मोडेल प्रशिक्षणमा पुनरावृत्ति गर्नुहोस् र समयसँगै निर्भरता बढाउन द्रुत अनुकूलन गर्नुहोस्।
उदाहरणका लागि, तथ्यात्मक शुद्धताका लागि एआई-उत्पन्न सामग्री जाँच गर्न र म्यानुअल मूल्याङ्कनका लागि सम्भावित भ्रमका उदाहरणहरू हाइलाइट गर्न स्वचालित प्रमाणीकरण दिनचर्याहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
डेटा बहावहरूको लागि जाँच गर्नुहोस्
डाटा बहाव एक घटना हो जसमा एआई मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिने डाटाका सांख्यिकीय सुविधाहरू समयसँगै भिन्न हुन्छन्। यदि एआई मोडेलले डेटा भेट्छ जुन अनुमानको समयमा यसको प्रशिक्षण डेटाबाट धेरै फरक हुन्छ, यसले गलत वा अतार्किक परिणामहरू प्रदान गर्न सक्छ, जसको परिणामस्वरूप भ्रमहरू हुन्छन्।
उदाहरणका लागि, यदि एआई मोडेललाई विगतको डेटामा तालिम दिइएको छ जुन हालको वातावरणसँग सान्दर्भिक वा सूचक छैन भने, यसले गलत निष्कर्ष वा भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
नतिजाको रूपमा, AI प्रणालीको प्रदर्शन र भरपर्दोता सुनिश्चित गर्नका लागि डेटा बहावहरूको निगरानी र समाधान गर्नु महत्त्वपूर्ण छ जबकि भ्रमको सम्भावनालाई पनि कम गर्दछ।
निष्कर्ष
IBM डाटाका अनुसार, AI मोडलहरूबाट 3% देखि 10% जवाफहरूमा AI भ्रमहरू हुन्छन्।
त्यसोभए, एक तरिका वा अर्को, तपाईले तिनीहरूलाई पनि अवलोकन गर्नुहुनेछ। मलाई विश्वास छ कि यो एक अविश्वसनीय चाखलाग्दो विषय हो किनभने यो AI को क्षमताहरू बढाउने निरन्तर बाटोको एक आकर्षक अनुस्मारक हो।
हामीले AI को विश्वसनीयता, डेटा प्रशोधनका जटिलताहरू, र मानव-एआई अन्तरक्रियाहरू अवलोकन गर्न र प्रयोग गर्न पाउँछौं।
जवाफ छाड्नुस्