Tilu taun ka tukang, kuring ngadatangan hiji pameran seni anu rada menarik. "Memoir Mesin" ku Refik Anadol narik minat kuring ti mimiti.
Anjeunna mangrupikeun nami anu populer di kalangan anu resep kana simpang seni sareng AI. Tapi tong hariwang, blog ieu sanés ngeunaan seni. Urang bakal delve kana jero "persépsi" AI.
Dina paméran ieu, Anadol ieu experimenting kalawan Citra eksplorasi luar angkasa NASA. Pameran ieu diideuan ku gagasan yén teleskop bisa "ngimpi" ngagunakeun arsip visual maranéhanana, blurring halangan antara kanyataan jeung imajinasi.
Ku nalungtik hubungan antara data, memori, jeung sajarah dina skala kosmis, Anadol nanya kami mertimbangkeun potensi kacerdasan buatan pikeun niténan jeung ngarti dunya sabudeureun urang. Komo AI boga impian sorangan ...
Janten, naha ieu relevan pikeun urang?
Pertimbangkeun ieu: sapertos Anadol nalungtik konsép teleskop ngalamun tina datana, sistem AI gaduh jinis impian sorangan-atanapi langkungna, halusinasi-dina bank mémori digitalna.
Halusinasi ieu, sapertos visualisasi dina paméran Anadol, tiasa ngabantosan urang diajar langkung seueur ngeunaan data, AI, sareng watesna.
Naon sabenerna halusinasi AI?
Nalika modél basa anu ageung, sapertos chatbot AI generatif, ngahasilkeun kaluaran kalayan pola anu henteu aya atanapi teu katingali ku pangamat manusa, urang nyauran ieu "halusinasi AI."
Kaluaran ieu, anu bénten tina jawaban anu dipiharep dumasar kana input anu dipasihkeun ka AI, tiasa leres-leres salah atanapi henteu raos.
Dina konteks komputer, istilah "halusinasi" sigana teu biasa, tapi akurat ngajelaskeun karakter aneh tina kaluaran lepat ieu. Halusinasi AI disababkeun ku sauntuyan variabel, kaasup overfitting, bias dina data latihan, jeung pajeulitna model AI.
Pikeun ngartos langkung saé, ieu sacara konsep sami sareng kumaha manusa ningali bentuk awan atanapi rupa dina bulan.
Conto:
Dina conto ieu, kuring naroskeun patarosan anu gampang pisan Ngobrol GPT. Kuring sakuduna dituju meunang jawaban kawas, "Panulis runtuyan buku Dune nyaeta Frank Herbert".
Naha Ieu Kajadian?
Sanajan diwangun pikeun nulis eusi anu koheren jeung cair, model basa badag sabenerna teu bisa ngarti naon maranéhna ngomong. Ieu penting pisan dina nangtukeun kredibilitas eusi AI-generate.
Bari model ieu bisa ngahasilkeun réaksi nu meniru kabiasaan manusa, aranjeunna kakurangan kasadaran kontekstual jeung kaahlian pamikiran kritis nu ngarojong kecerdasan sabenerna.
Hasilna, kaluaran anu dibangkitkeun AI ngajalankeun bahaya nyasabkeun atanapi salah sabab langkung milih pola anu cocog tibatan kabeneran faktual.
Naon anu tiasa janten kasus halusinasi sanés?
Misinformasi bahaya: Sebutkeun chatbot AI generatif nyiptakeun bukti sareng kasaksian pikeun nuduh salah saurang tokoh masarakat ngeunaan kalakuan kriminal. Inpormasi anu nyasabkeun ieu berpotensi ngarusak reputasi jalma sareng nyababkeun pamalesan anu teu leres.
Jawaban Aneh atawa creepy: Pikeun masihan conto pikaseurieun, gambarkeun chatbot anu masihan pangguna patarosan cuaca sareng ngawaler kalayan ramalan anu nyarios bakal hujan ucing sareng anjing, sareng gambar hujan anu katingali sapertos ucing sareng anjing. Sanajan aranjeunna lucu, ieu bakal tetep "halusinasi".
Kasalahan Faktual: Anggap chatbot basis modél basa palsu nyatakeun yén Tembok Besar Cina tiasa ditingali ti luar angkasa tanpa ngajelaskeun yén éta ngan katingali dina kaayaan anu khusus. Sanaos pernyataan éta sigana masuk akal pikeun sababaraha, éta henteu akurat sareng tiasa nyasabkeun jalma ngeunaan tetempoan témbok ti luar angkasa.
Kumaha Anjeun Ngahindarkeun Halusinasi AI salaku Pamaké?
Jieun Ajakan Eksplisit
Anjeun kedah komunikasi sareng model AI sacara eksplisit.
Pikirkeun tujuan anjeun sareng rancang pituduh anjeun sateuacan nyerat.
Contona, masihan parentah husus kawas "Terangkeun kumaha Internet jalan jeung nulis paragraf ngeunaan significance na di masarakat modern" tinimbang posing hiji panalungtikan umum kawas "Bejakeun kuring ngeunaan Internet".
Explicity mantuan model AI napsirkeun maksud anjeun.
Conto: Naroskeun patarosan AI sapertos kieu:
"Naon komputasi awan, sareng kumaha jalanna?"
"Jelaskeun dampak drift data dina kinerja modél."
"Sawalakeun dampak sareng poténsi masa depan téknologi VR dina bisnis IT."
Nangkeup Kakuatan Conto
Nyayogikeun conto dina pituduh anjeun ngabantosan modél AI ngartos kontéks sareng ngahasilkeun balesan anu tepat. Naha anjeun milarian wawasan sajarah atanapi panjelasan téknis, nyayogikeun conto tiasa ngabantosan katepatan eusi anu dibangkitkeun AI.
Salaku conto, anjeun tiasa nyarios, "Sebutkeun novel fantasi sapertos Harry Potter."
Ngarecah Tugas Komplek
Kompléks nyarankeun kaleuleuwihan algoritma AI, sareng éta tiasa nyababkeun hasil anu henteu relevan. Pikeun nyegah ieu, ngabagi kagiatan kompléks jadi leutik, lembar leuwih manageable. Ku ngatur pituduh anjeun sacara berurutan, anjeun ngamungkinkeun AI pikeun museurkeun unggal komponén sacara mandiri, hasilna balesan anu langkung logis.
Salaku conto, tinimbang naroskeun ka AI pikeun "ngajelaskeun prosés nyiptakeun a jaringan saraf" dina hiji pamundut, megatkeun tugas ka handap kana fase diskrit kawas watesan masalah jeung ngumpulkeun data.
Validasi Kaluaran sareng Nyadiakeun Eupan Balik
Salawasna pariksa deui hasil anu dihasilkeun ku model AI, khususna pikeun kagiatan dumasar-fakta atanapi penting. Bandingkeun balesan ka sumber anu dipercaya sareng catet naon waé bédana atanapi kasalahan.
Nyadiakeun input ka sistem AI pikeun ningkatkeun kinerja hareup jeung ngurangan halusinasi.
Strategi pikeun Pamekar Ngahindarkeun Halusinasi AI
Nerapkeun Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Integrasikeun téknik generasi anu dimeunangkeun deui kana sistem AI pikeun ngabales balesan kana fakta faktual tina pangkalan data anu dipercaya.
Retrieval-augmented generation (RAG) ngagabungkeun generasi basa alam baku kalawan kamampuhan pikeun ménta sarta ngasupkeun informasi relevan ti basis pangaweruh badag, hasilna kaluaran leuwih kontekstual euyeub.
Ku ngahijikeun kontén anu dibangkitkeun AI sareng sumber data anu disahkeun, anjeun tiasa ningkatkeun kaandalan sareng kapercayaan hasil AI.
Validasi sareng Monitor kaluaran AI Terus-terusan
Nyetél prosedur validasi anu ketat pikeun pariksa kabeneran sareng konsistensi kaluaran AI sacara real-time. Pantau kinerja AI kalayan ati-ati, milari halusinasi atanapi kasalahan, sareng teras-terasan latihan modél sareng optimasi gancang pikeun ningkatkeun kapercayaan kana waktosna.
Contona, paké rutinitas validasi otomatis pikeun mariksa eusi anu dibangkitkeun AI pikeun kabeneran faktual sareng nyorot conto kamungkinan halusinasi pikeun penilaian manual.
Pariksa Pikeun Data Drifts
Data drift mangrupikeun fenomena dimana fitur statistik data anu dianggo pikeun ngalatih modél AI rupa-rupa gumantung kana waktos. Upami modél AI nyumponan data anu béda pisan sareng data latihan nalika inferensi, éta tiasa masihan hasil anu palsu atanapi henteu logis, nyababkeun halusinasi.
Contona, upami model AI dilatih dina data kaliwat nu geus euweuh relevan atawa indicative tina lingkungan ayeuna, éta bisa nyieun conclusions salah atawa prediksi.
Hasilna, ngawaskeun sareng ngabéréskeun drifts data penting pisan pikeun mastikeun kinerja sistem AI sareng diandelkeun bari ogé ngirangan kamungkinan halusinasi.
kacindekan
Numutkeun kana Data IBM, halusinasi AI lumangsung dina sakitar 3% dugi ka 10% jawaban tina model AI.
Janten, hiji cara atanapi anu sanés, anjeun panginten bakal niténan ogé. Kuring yakin ieu topik anu luar biasa pikaresepeun sabab éta mangrupikeun panginget anu pikaresepeun pikeun jalan anu terus-terusan nuju ningkatkeun kamampuan AI.
Urang kedah niténan sareng ékspérimén sareng réliabilitas AI, intricacies ngolah data, sareng interaksi manusa-AI.
Leave a Reply