మూడు సంవత్సరాల క్రితం, నేను ఒక ఆసక్తికరమైన కళా ప్రదర్శనను సందర్శించాను. రెఫిక్ అనాడోల్ రాసిన "మెషిన్ మెమోయిర్స్" మొదటి నుండి నా ఆసక్తిని రేకెత్తించింది.
కళ మరియు AI యొక్క ఖండనపై ఆసక్తి ఉన్నవారిలో అతను ప్రసిద్ధ పేరు. కానీ చింతించకండి, ఈ బ్లాగ్ కళ గురించి కాదు. మేము AI యొక్క లోతైన "గ్రహణాలను" పరిశీలిస్తాము.
ఈ ప్రదర్శనలో, అనాడోల్ ప్రయోగాలు చేసింది NASA యొక్క అంతరిక్ష పరిశోధన చిత్రాలు. టెలిస్కోప్లు తమ విజువల్ ఆర్కైవ్లను ఉపయోగించి "కలలు" కనగలవని, వాస్తవం మరియు ఊహల మధ్య ఉన్న అడ్డంకులను అస్పష్టం చేసే ఆలోచనతో ఈ ప్రదర్శన ప్రేరణ పొందింది.
కాస్మిక్ స్కేల్లో డేటా, మెమరీ మరియు చరిత్ర మధ్య సంబంధాలను పరిశోధించడం ద్వారా, అనాడోల్ యొక్క సంభావ్యతను పరిగణనలోకి తీసుకోమని అడుగుతోంది. కృత్రిమ మేధస్సు మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచాన్ని గమనించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి. మరియు AI కూడా దాని స్వంత కలలను కలిగి ఉంటుంది…
కాబట్టి, ఇది మనకు ఎందుకు సంబంధించినది?
దీనిని పరిగణించండి: అనాడోల్ తమ డేటా నుండి టెలిస్కోప్లు కలలు కనే భావనను పరిశోధించినట్లే, AI వ్యవస్థలు తమ డిజిటల్ మెమరీ బ్యాంకులలో తమ స్వంత రకమైన కలలను కలిగి ఉన్నాయి-లేదా బదులుగా, భ్రాంతులు-.
అనాడోల్ ఎగ్జిబిషన్లోని విజువలైజేషన్ల వంటి ఈ భ్రాంతులు డేటా, AI మరియు వాటి పరిమితుల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మాకు సహాయపడతాయి.
సరిగ్గా AI భ్రాంతులు అంటే ఏమిటి?
ఉత్పాదక AI చాట్బాట్ వంటి పెద్ద భాషా నమూనా, మానవ పరిశీలకులకు ఉనికిలో లేని లేదా కనిపించని నమూనాలతో అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేసినప్పుడు, మేము వీటిని “AI భ్రాంతులు."
AIకి ఇచ్చిన ఇన్పుట్ ఆధారంగా ఊహించిన సమాధానానికి భిన్నంగా ఉండే ఈ అవుట్పుట్లు పూర్తిగా తప్పుగా లేదా అసంబద్ధంగా ఉండవచ్చు.
కంప్యూటర్ల సందర్భంలో, "భ్రాంతి" అనే పదం అసాధారణంగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఇది ఈ తప్పు అవుట్పుట్ల యొక్క విచిత్రమైన పాత్రను ఖచ్చితంగా వివరిస్తుంది. ఓవర్ ఫిట్టింగ్, శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతాలు మరియు AI మోడల్ సంక్లిష్టత వంటి అనేక రకాల వేరియబుల్స్ వల్ల AI భ్రాంతులు ఏర్పడతాయి.
బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి, ఇది మానవులు చంద్రునిపై మేఘాలు లేదా ముఖాలలో ఆకారాలను ఎలా చూస్తారో సంభావితంగా సమానంగా ఉంటుంది.
ఒక ఉదాహరణ:
ఈ ఉదాహరణలో, నేను చాలా సులభమైన ప్రశ్న అడిగాను చాట్ GPT. "డూన్ పుస్తక ధారావాహిక రచయిత ఫ్రాంక్ హెర్బర్ట్" వంటి సమాధానాన్ని నేను పొందవలసి ఉంది.
ఇది ఎందుకు జరుగుతుంది?
పొందికైన మరియు సున్నితంగా ఉండే కంటెంట్ను వ్రాయడానికి నిర్మించబడినప్పటికీ, పెద్ద భాషా నమూనాలు వాస్తవానికి వారు ఏమి చెబుతున్నాయో అర్థం చేసుకోలేకపోతున్నాయి. AI- రూపొందించిన కంటెంట్ విశ్వసనీయతను నిర్ణయించడంలో ఇది చాలా కీలకం.
ఈ నమూనాలు మానవ ప్రవర్తనను అనుకరించే ప్రతిచర్యలను సృష్టించగలవు, వారికి సందర్భోచిత అవగాహన మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలు లేవు అది వాస్తవ మేధస్సును బలపరుస్తుంది.
ఫలితంగా, AI-ఉత్పత్తి అవుట్పుట్లు తప్పుదారి పట్టించేవిగా లేదా తప్పుగా ఉండే ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి వాస్తవిక ఖచ్చితత్వం కంటే సరిపోలే నమూనాలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.
భ్రాంతి యొక్క కొన్ని ఇతర కేసులు ఏవి కావచ్చు?
ప్రమాదకరమైన తప్పుడు సమాచారం: జనరేటివ్ AI చాట్బాట్ పబ్లిక్ ఫిగర్పై నేరపూరిత ప్రవర్తనకు తప్పుడు ఆరోపణలు చేయడానికి సాక్ష్యాలు మరియు సాక్ష్యాలను రూపొందించిందని అనుకుందాం. ఈ తప్పుదారి పట్టించే సమాచారం వ్యక్తి ప్రతిష్టను దెబ్బతీసే అవకాశం ఉంది మరియు అన్యాయమైన ప్రతీకారాన్ని కలిగిస్తుంది.
విచిత్రమైన లేదా గగుర్పాటు కలిగించే సమాధానాలు: హాస్యాస్పదమైన ఉదాహరణ ఇవ్వాలంటే, చాట్బాట్ వినియోగదారుకు వాతావరణ ప్రశ్నను ఇస్తూ, పిల్లులు మరియు కుక్కల వలె కనిపించే వర్షపు చినుకుల చిత్రాలతో పాటు పిల్లులు మరియు కుక్కల వర్షం పడుతుందని చెప్పే సూచనతో ప్రత్యుత్తరం ఇస్తున్నట్లు చిత్రీకరించండి. వారు తమాషాగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికీ "భ్రాంతి" అవుతుంది.
వాస్తవ దోషాలు: గ్రేట్ వాల్ ఆఫ్ చైనా నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో మాత్రమే కనిపిస్తుందని వివరించకుండానే గ్రేట్ వాల్ ఆఫ్ చైనాను వీక్షించవచ్చని లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఆధారిత చాట్బాట్ తప్పుగా పేర్కొంది. ఈ వ్యాఖ్య కొందరికి ఆమోదయోగ్యమైనదిగా కనిపించినప్పటికీ, ఇది సరికాదు మరియు అంతరిక్షం నుండి గోడ యొక్క దృష్టి గురించి ప్రజలను తప్పుదారి పట్టించగలదు.
మీరు వినియోగదారుగా AI భ్రాంతులను ఎలా నివారించాలి?
స్పష్టమైన ప్రాంప్ట్లు చేయండి
మీరు AI మోడల్లతో స్పష్టంగా కమ్యూనికేట్ చేయాలి.
వ్రాసే ముందు మీ లక్ష్యాల గురించి ఆలోచించండి మరియు మీ ప్రాంప్ట్లను రూపొందించండి.
ఉదాహరణకు, "ఇంటర్నెట్ గురించి నాకు చెప్పండి" వంటి సాధారణ విచారణకు బదులుగా "ఇంటర్నెట్ ఎలా పనిచేస్తుందో వివరించండి మరియు ఆధునిక సమాజంలో దాని ప్రాముఖ్యత గురించి ఒక పేరా రాయండి" వంటి నిర్దిష్ట సూచనలను ఇవ్వండి.
స్పష్టత మీ ఉద్దేశాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి AI మోడల్కి సహాయపడుతుంది.
ఉదాహరణ: ఇలాంటి AI ప్రశ్నలను అడగండి:
"క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎలా పని చేస్తుంది?"
"మోడల్ పనితీరుపై డేటా డ్రిఫ్ట్ ప్రభావాన్ని వివరించండి."
"IT వ్యాపారంపై VR సాంకేతికత యొక్క ప్రభావం మరియు సంభావ్య భవిష్యత్తు గురించి చర్చించండి."
ఉదాహరణ యొక్క శక్తిని స్వీకరించండి
మీ ప్రాంప్ట్లలో ఉదాహరణలను అందించడం AI మోడల్లు సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు ఖచ్చితమైన ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది. మీరు చారిత్రక అంతర్దృష్టులు లేదా సాంకేతిక వివరణల కోసం చూస్తున్నా, ఉదాహరణలను అందించడం AI- రూపొందించిన కంటెంట్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
ఉదాహరణకు, "హ్యారీ పోటర్ వంటి ఫాంటసీ నవలలను పేర్కొనండి" అని మీరు చెప్పవచ్చు.
కాంప్లెక్స్ టాస్క్లను విచ్ఛిన్నం చేయండి
కాంప్లెక్స్ AI అల్గారిథమ్లను ఓవర్లోడ్ చేయమని ప్రాంప్ట్ చేస్తుంది మరియు అవి అసంబద్ధమైన ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు. దీనిని నివారించడానికి, సంక్లిష్ట కార్యకలాపాలను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన ముక్కలుగా విభజించండి. మీ ప్రాంప్ట్లను వరుసగా నిర్వహించడం ద్వారా, మీరు AIని ప్రతి భాగంపై స్వతంత్రంగా దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తారు, ఫలితంగా మరింత లాజికల్ ప్రత్యుత్తరాలు లభిస్తాయి.
ఉదాహరణకు, "a సృష్టించే విధానాన్ని వివరించమని AIని అడగడం కంటే న్యూరల్ నెట్వర్క్" ఒకే ప్రశ్నలో, అసైన్మెంట్ను సమస్య నిర్వచనం మరియు డేటా సేకరణ వంటి వివిక్త దశలుగా విభజించండి.
అవుట్పుట్లను ధృవీకరించండి మరియు అభిప్రాయాన్ని అందించండి
AI మోడల్ల ద్వారా రూపొందించబడిన ఫలితాలను, ముఖ్యంగా వాస్తవ-ఆధారిత లేదా కీలకమైన కార్యకలాపాల కోసం ఎల్లప్పుడూ రెండుసార్లు తనిఖీ చేయండి. ప్రత్యుత్తరాలను విశ్వసనీయ మూలాధారాలతో సరిపోల్చండి మరియు ఏవైనా తేడాలు లేదా లోపాలను గమనించండి.
భవిష్యత్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మరియు భ్రాంతులను తగ్గించడానికి AI సిస్టమ్కు ఇన్పుట్ అందించండి.
AI భ్రాంతులను నివారించడానికి డెవలపర్ల కోసం వ్యూహాలు
రిట్రీవల్-అగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG)ని అమలు చేయండి.
విశ్వసనీయ డేటాబేస్ల నుండి వాస్తవ వాస్తవాలపై ప్రత్యుత్తరాలను ఆధారం చేయడానికి AI సిస్టమ్లలోకి తిరిగి పొందడం-పెంపొందించిన జనరేషన్ పద్ధతులను ఏకీకృతం చేయండి.
పునరుద్ధరణ-అగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ఒక భారీ జ్ఞాన స్థావరం నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని పొందగల మరియు పొందుపరచగల సామర్థ్యంతో ప్రామాణిక సహజ భాషా ఉత్పత్తిని మిళితం చేస్తుంది, ఫలితంగా మరింత సందర్భోచితంగా గొప్ప అవుట్పుట్ లభిస్తుంది.
ధృవీకరించబడిన డేటా మూలాధారాలతో AI- రూపొందించిన కంటెంట్ను విలీనం చేయడం ద్వారా, మీరు AI ఫలితాల విశ్వసనీయత మరియు విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచవచ్చు.
AI అవుట్పుట్లను నిరంతరం ధృవీకరించండి మరియు పర్యవేక్షించండి
నిజ సమయంలో AI అవుట్పుట్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వాన్ని ధృవీకరించడానికి కఠినమైన ధ్రువీకరణ విధానాలను సెటప్ చేయండి. AI పనితీరును శ్రద్ధగా పర్యవేక్షించండి, సంభావ్య భ్రాంతులు లేదా తప్పుల కోసం చూడండి మరియు మోడల్ శిక్షణపై మళ్ళించండి మరియు కాలక్రమేణా విశ్వసనీయతను పెంచడానికి ప్రాంప్ట్ ఆప్టిమైజేషన్.
ఉదాహరణకు, వాస్తవిక ఖచ్చితత్వం కోసం AI- రూపొందించిన కంటెంట్ను తనిఖీ చేయడానికి మరియు మాన్యువల్ అసెస్మెంట్ కోసం సాధ్యమయ్యే భ్రాంతుల ఉదాహరణలను హైలైట్ చేయడానికి ఆటోమేటెడ్ ధ్రువీకరణ రొటీన్లను ఉపయోగించండి.
డేటా డ్రిఫ్ట్ల కోసం తనిఖీ చేయండి
డేటా డ్రిఫ్ట్ అనేది ఒక దృగ్విషయం, దీనిలో AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా యొక్క గణాంక లక్షణాలు సమయంతో మారుతూ ఉంటాయి. AI మోడల్ అనుమితి సమయంలో దాని శిక్షణ డేటా నుండి గణనీయంగా భిన్నమైన డేటాను కలుసుకున్నట్లయితే, అది తప్పుడు లేదా అశాస్త్రీయ ఫలితాలను అందిస్తుంది, ఫలితంగా భ్రాంతులు ఏర్పడతాయి.
ఉదాహరణకు, ఒక AI మోడల్ గత డేటాపై శిక్షణ పొందినట్లయితే, అది ఇకపై సంబంధితంగా లేదా ప్రస్తుత పర్యావరణానికి సూచనగా ఉంటే, అది తప్పు నిర్ధారణలు లేదా అంచనాలను చేయవచ్చు.
ఫలితంగా, AI సిస్టమ్ పనితీరు మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి డేటా డ్రిఫ్ట్లను పర్యవేక్షించడం మరియు పరిష్కరించడం చాలా కీలకం, అదే సమయంలో భ్రాంతుల సంభావ్యతను కూడా తగ్గిస్తుంది.
ముగింపు
IBM డేటా ప్రకారం, AI మోడల్ల నుండి 3% నుండి 10% సమాధానాలలో AI భ్రాంతులు సంభవిస్తాయి.
కాబట్టి, ఒక మార్గం లేదా మరొకటి, మీరు బహుశా వాటిని కూడా గమనించవచ్చు. ఇది చాలా ఆసక్తికరమైన అంశం అని నేను నమ్ముతున్నాను ఎందుకంటే ఇది AI యొక్క సామర్థ్యాలను పెంపొందించే దిశగా నిరంతర రహదారికి మనోహరమైన రిమైండర్.
మేము AI యొక్క విశ్వసనీయత, డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క చిక్కులు మరియు మానవ-AI పరస్పర చర్యలను గమనించి, ప్రయోగాలు చేస్తాము.
సమాధానం ఇవ్వూ