آیا انگیزههای نادرست مقصر توهمات AI هستند؟
سلام و وقت بخیر به شما بینندگان عزیز! امروز میخواهیم درباره یک موضوع مهم در دنیای هوش مصنوعی صحبت کنیم: چرا چتباتها گاهی اطلاعات غلط میدهند؟ 🤔🤖
***
**خلاصه خبر:**
شرکت OpenAI، سازنده معروف ChatGPT، در یک تحقیق جدید بررسی کرده است که چرا مدلهای هوش مصنوعی مثل همین چتباتها گاهی “توهم” میزنند و اطلاعاتی ارائه میدهند که به نظر درست میآیند اما در واقع اشتباه هستند. 🤯 این تحقیق راهحلهایی هم برای کاهش این مشکل پیشنهاد داده است.
***
**جزئیات بیشتر:**
OpenAI خودش این پدیده را “توهمزایی” مینامد و تاکید میکند که این یک چالش اساسی برای همه مدلهای بزرگ زبانی است و احتمالاً هرگز به طور کامل از بین نمیرود. 🤷♀️
برای اینکه بهتر متوجه این مشکل شویم، محققان مثالی زدند: آنها از یک چتبات معروف درباره عنوان پایاننامه و تاریخ تولد یکی از نویسندگان این تحقیق پرسیدند. نتیجه چه بود؟ چتبات سه پاسخ کاملاً متفاوت و صددرصد اشتباه برای هر سوال داد! 😵💫
محققان توضیح میدهند که یکی از دلایل اصلی این “توهمات”، نحوه آموزش اولیه این مدلهاست. 📚 هوش مصنوعی آموزش میبیند که کلمه بعدی را در یک متن پیشبینی کند، بدون اینکه بداند اطلاعاتی که به آن داده میشود، “درست” است یا “غلط”. به همین دلیل، در مورد حقایق کمکاربرد یا خیلی خاص (مثلاً تاریخ تولد یک شخص کمتر شناخته شده)، هوش مصنوعی ممکن است به جای گفتن “نمیدانم”، یک جواب غلط ولی به ظاهر قانعکننده بدهد. 🤫
حالا راهحلی که OpenAI پیشنهاد میکند، تغییر نحوه ارزیابی و امتیازدهی به این مدلهاست. 🤔 این شرکت میگوید الان هوش مصنوعی بیشتر بر اساس تعداد پاسخهای کاملاً صحیح پاداش میگیرد. این سیستم، هوش مصنوعی را تشویق میکند که به جای گفتن “نمیدانم”، حدس بزند.
پیشنهاد آنها این است که دقیقاً مثل آزمونهای استاندارد (مثلاً کنکور) که نمره منفی دارند یا به گزینههای خالی (نمیدانم) نمره جزئی میدهند، ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی هم باید طوری باشد که اگر با اطمینان جواب اشتباهی دادند، تنبیه شوند. 📉 و برعکس، اگر ابراز عدم اطمینان کنند یا بگویند “نمیدانم”، به آنها امتیاز جزئی داده شود. 💡
محققان تاکید میکنند که اگر این تغییرات در سیستم ارزیابی اعمال نشود و همچنان حدسهای شانسی پاداش بگیرند، هوش مصنوعی هم به همین رویه ادامه خواهد داد. 🔄
***
**نکات کلیدی خبر:**
* توهمزایی: هوش مصنوعی اطلاعات غلط اما باورپذیر ارائه میدهد. 🤥
* علت: آموزش اولیه بر پیشبینی کلمه بعدی تمرکز دارد، نه تشخیص درستی اطلاعات. 📖
* راهحل: تغییر سیستم ارزیابی هوش مصنوعی. ⚖️
* هدف: تشویق هوش مصنوعی به ابراز عدم قطعیت و تنبیه پاسخهای غلط با اطمینان. ✅
* نتیجه: اگر سیستم ارزیابی تغییر نکند، مشکل توهمزایی ادامه خواهد داشت. 🎯
***
تا خبری دیگر، خدانگهدار. 👋
