Üç yıl önce oldukça ilginç bir sanat sergisini ziyaret ettim. Refik Anadol'un “Makine Anıları” başından beri ilgimi çekti.
Sanat ve yapay zekanın kesişimine ilgi duyanlar arasında popüler bir isim. Ancak endişelenmeyin, bu blog sanatla ilgili değil. Yapay zekanın derin “algılarını” araştıracağız.
Anadol bu sergide denemeler yapıyordu. NASA'nın uzay araştırma görüntüleri. Sergi, teleskopların görsel arşivlerini kullanarak gerçek ile hayal arasındaki engelleri bulanıklaştırarak "rüya görebileceği" fikrinden ilham aldı.
Anadol, veri, hafıza ve tarih arasındaki ilişkileri kozmik ölçekte inceleyerek, bizden evrenin potansiyelini değerlendirmemizi istiyordu. yapay zeka Çevremizdeki dünyayı gözlemlemek ve anlamak. Ve yapay zekanın bile kendi hayallerine sahip olması…
Peki bu bizi neden ilgilendiriyor?
Şunu düşünün: Anadol, teleskopların kendi verilerinden rüya görmesi kavramını araştırdığı gibi, yapay zeka sistemlerinin de dijital hafıza bankalarında kendi rüya türleri, daha doğrusu halüsinasyonları var.
Bu halüsinasyonlar, Anadol'un sergisindeki görselleştirmeler gibi veriler, yapay zeka ve bunların sınırları hakkında daha fazla bilgi edinmemize yardımcı olabilir.
Yapay zeka halüsinasyonları tam olarak nedir?
Üretken yapay zeka sohbet robotu gibi büyük bir dil modeli, var olmayan veya insan gözlemciler tarafından görülemeyen kalıplara sahip çıktılar ürettiğinde bunlara "AI halüsinasyonları.başlıklı bir kılavuz yayınladı
Yapay zekaya verilen girdiye göre beklenen cevaptan farklılık gösteren bu çıktılar, tamamen hatalı ya da saçma olabiliyor.
Bilgisayarlar bağlamında "halüsinasyon" terimi alışılmadık görünebilir, ancak bu yanlış çıktıların tuhaf karakterini doğru bir şekilde tanımlamaktadır. Yapay zeka halüsinasyonlarına aşırı uyum, eğitim verilerindeki önyargılar ve yapay zeka modelinin karmaşıklığı gibi bir dizi değişken neden olur.
Daha iyi anlamak için bu, kavramsal olarak insanların bulutlardaki şekilleri veya aydaki yüzleri görme şekline benzer.
Bir örnek:
Bu örnekte çok kolay bir soru sordum. ChatGPT. “Dune kitap serisinin yazarı Frank Herbert” şeklinde bir cevap almam gerekiyordu.
Bu Neden Olur?
Tutarlı ve akıcı içerik yazmak için tasarlanmış olmasına rağmen büyük dil modelleri aslında ne söylediklerini anlayamamaktadır. Bu, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin güvenilirliğinin belirlenmesinde çok kritiktir.
Bu modeller insan davranışını taklit eden reaksiyonlar üretebilirken, bağlamsal farkındalık ve eleştirel düşünme becerilerinden yoksundurlar gerçek zekanın temelini oluşturan şey.
Sonuç olarak, yapay zeka tarafından üretilen çıktılar, eşleştirme kalıplarını gerçek doğruluk yerine tercih ettikleri için yanıltıcı veya yanlış olma tehlikesiyle karşı karşıyadır.
Başka halüsinasyon vakaları neler olabilir?
Tehlikeli Yanlış Bilgi: Diyelim ki üretken bir yapay zeka sohbet robotu, kamuya mal olmuş bir kişiyi yanlış bir şekilde suç eylemiyle suçlamak için kanıt ve ifadeler üretiyor. Bu yanıltıcı bilgi, kişinin itibarına zarar verme ve haksız misilleme yapılmasına neden olma potansiyeline sahiptir.
Tuhaf veya Ürpertici Cevaplar: Esprili bir örnek vermek gerekirse, kullanıcıya hava durumu sorusu veren ve kedi ve köpek yağmuru yağacağını söyleyen bir tahminle yanıt veren bir chatbot'un yanı sıra kedi ve köpeğe benzeyen yağmur damlalarının resimlerini hayal edin. Her ne kadar komik olsalar da bu yine de bir “halüsinasyon” olacaktır.
Olgusal hatalar: Dil modeli tabanlı bir sohbet robotunun, Çin Seddi'nin yalnızca belirli koşullar altında görülebileceğini açıklamadan, uzaydan görüntülenebileceğini yanlış bir şekilde belirttiğini varsayalım. Bu açıklama bazılarına makul görünse de hatalıdır ve insanları duvarın uzaydan görünüşü konusunda yanıltabilir.
Bir Kullanıcı Olarak Yapay Zeka Halüsinasyonlarından Nasıl Kaçınırsınız?
Açık İstemler Yapın
Yapay zeka modelleriyle açıkça iletişim kurmanız gerekir.
Hedeflerinizi düşünün ve yazmadan önce istemlerinizi tasarlayın.
Örneğin, "Bana İnternet'ten bahsedin" gibi genel bir sorgulama yapmak yerine, "İnternetin nasıl çalıştığını açıklayın ve modern toplumdaki önemi hakkında bir paragraf yazın" gibi spesifik talimatlar verin.
Açıklık, yapay zeka modelinin niyetinizi yorumlamasına yardımcı olur.
Örnek: Yapay zekaya aşağıdaki gibi sorular sorun:
“Bulut bilişim nedir ve nasıl çalışır?”
"Veri kaymasının model performansı üzerindeki etkisini açıklayın."
"VR teknolojisinin BT sektörü üzerindeki etkisini ve potansiyel geleceğini tartışın."
Örnek Olmanın Gücünü Kucaklayın
İstemlerinizde örnekler vermek, yapay zeka modellerinin bağlamı anlamasına ve kesin yanıtlar oluşturmasına yardımcı olur. İster tarihsel bilgiler ister teknik açıklamalar arıyor olun, örnekler sunmak, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.
Örneğin, “Harry Potter gibi fantastik romanlardan bahsedin” diyebilirsiniz.
Karmaşık Görevleri Parçalayın
Karmaşık istemler yapay zeka algoritmalarının aşırı yüklenmesine neden olur ve bunlar alakasız sonuçlara yol açabilir. Bunu önlemek için karmaşık faaliyetleri daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölün. İstemlerinizi sırayla düzenleyerek yapay zekanın her bir bileşene bağımsız olarak odaklanmasına izin vererek daha mantıklı yanıtlar elde etmenizi sağlarsınız.
Örneğin, yapay zekadan "bir proje oluşturma sürecini açıklamasını" istemek yerine, sinir ağı" tek bir sorguda ödevi problem tanımı ve veri toplama gibi ayrı aşamalara bölün.
Çıktıları Doğrulayın ve Geri Bildirim Sağlayın
Özellikle gerçeklere dayalı veya önemli faaliyetler için yapay zeka modellerinin ürettiği sonuçları her zaman iki kez kontrol edin. Yanıtları güvenilir kaynaklarla karşılaştırın ve farklılıkları veya hataları not edin.
Gelecekteki performansı artırmak ve halüsinasyonları azaltmak için yapay zeka sistemine girdi sağlayın.
Geliştiricilerin Yapay Zeka Halüsinasyonlarından Kaçınmasına Yönelik Stratejiler
Alma-Artırılmış Üretimi (RAG) uygulayın.
Yanıtları güvenilir veritabanlarından gelen gerçek gerçeklere dayandırmak için erişimle artırılmış oluşturma tekniklerini yapay zeka sistemlerine entegre edin.
Erişimle artırılmış nesil (RAG), standart doğal dil üretimini, büyük bir bilgi tabanından ilgili bilgileri elde etme ve birleştirme kapasitesiyle birleştirerek bağlamsal olarak daha zengin çıktılar sağlar.
Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği doğrulanmış veri kaynaklarıyla birleştirerek yapay zeka sonuçlarının güvenilirliğini ve güvenilirliğini artırabilirsiniz.
AI çıktılarını Sürekli Doğrulayın ve İzleyin
Yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve tutarlılığını gerçek zamanlı olarak doğrulamak için sıkı doğrulama prosedürleri oluşturun. Yapay zeka performansını dikkatli bir şekilde izleyin, olası halüsinasyonları veya hataları arayın ve zaman içinde güvenilirliği artırmak için model eğitimini ve hızlı optimizasyonu yineleyin.
Örneğin, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin gerçek doğruluğunu kontrol etmek ve manuel değerlendirme için olası halüsinasyon örneklerini vurgulamak için otomatik doğrulama rutinlerini kullanın.
Veri Kaymalarını Kontrol Edin
Veri kayması, bir yapay zeka modelini eğitmek için kullanılan verilerin istatistiksel özelliklerinin zamanla değiştiği bir olgudur. Yapay zeka modeli, çıkarım sırasında eğitim verilerinden önemli ölçüde farklı verilerle karşılaşırsa, yanlış veya mantıksız sonuçlar sunarak halüsinasyonlara neden olabilir.
Örneğin, bir yapay zeka modeli artık mevcut ortamla ilgili olmayan veya gösterge niteliğinde olmayan geçmiş veriler üzerinde eğitilirse yanlış sonuçlar veya tahminler yapabilir.
Sonuç olarak, veri kaymalarının izlenmesi ve çözülmesi, yapay zeka sistem performansı ve güvenilirliğinin sağlanması ve aynı zamanda halüsinasyon olasılığının azaltılması açısından kritik öneme sahiptir.
Sonuç
IBM Data'ya göre, yapay zeka modellerinden gelen yanıtların yaklaşık %3 ila %10'unda yapay zeka halüsinasyonları görülüyor.
Yani öyle ya da böyle, muhtemelen siz de onları gözlemleyeceksiniz. Bunun inanılmaz derecede ilginç bir konu olduğuna inanıyorum çünkü bu, yapay zekanın yeteneklerini geliştirmeye yönelik sürekli yolun büyüleyici bir hatırlatıcısıdır.
Yapay zekanın güvenilirliğini, veri işlemenin karmaşıklığını ve insan-yapay zeka etkileşimlerini gözlemliyor ve deneyler yapıyoruz.
Yorum bırak