Hallusinaatioiden tuhoaminen - Johdanto ”AI sanoi sen luottavaisesti, se oli väärin vieläkin luottavaisemmin.” Juuri siinä se ongelma on. kuin Jokaiseen teollisuuteen – terveydenhuoltoon, rahoitukseen, lakiin, vähittäiskauppaan, koulutukseen – on helppo saada kiinni automatisoinnin houkutukseen.Ja kun yritykset kiirehtivät integroimaan suuria kielimalleja asiakaspalveluun, terveydenhuoltoon, oikeudellisiin ja taloudellisiin sovelluksiin, hiljainen sabotoija piilee jokaisen viestin takana: AI-hallusinaatioongelma. Generatiiviset ratkaisut AI-hallusinaatioita esiintyy, kun malli tuottaa tietoa, joka kuulostaa uskottavalta, mutta on tosiasiallisesti virheellistä, valmistettua tai harhaanjohtavaa. Vaikka LLM: llä, kuten GPT, Claude ja LLaMA, on vaikuttavia luovaa kykyä, he eivät "tiedä" totuutta. He tuottavat kuvioita, jotka perustuvat tilastollisiin todennäköisyyksiin, eivät todennettuihin faktoihin. Joten, miten voimme houkutella hallusinaatio pedon kanssa Human-in-the-Loop (HITL) testaus. Mitä ovat hallusinaatiot? AI-hallusinaatiot tapahtuvat, kun tekoälyjärjestelmä tuottaa virheellisiä tai harhaanjohtavia tuloksia, jotka perustuvat kuvioihin, joita ei todellisuudessa ole olemassa. Pohjimmiltaan malli "kuvaa" tietoja tai suhteita, joita ei ole koulutettu, mikä johtaa valmistettuihin tai virheellisiin vastauksiin. Hallusinaatiot AI: ssa voidaan laajalti luokitella kahteen tyyppiin: Kun tekoäly on ristiriidassa tai tulkitsee virheellisesti sen syöttöä (esimerkiksi viittaamalla väärin lähteeseen tai sekoittamalla tosiasioita).Extrinsic hallusinaatiot: Kun tekoäly keksii tietoa ilman perustetta mitään syöttö- tai koulutustietoja. Intrinsic hallucinations: 
 
 Todelliset hallusinaatiot Malli keksii nimen, päivämäärän, tosiasian tai suhteen, jota ei ole olemassa. Esimerkki: ”Marie Curie löysi insuliinin vuonna 1921.” (Hän ei. 
 
 Kontekstuaaliset hallusinaatiot Vastaus ei vastaa kehotusta tai käyttäjän aikomusta. Esimerkki: Pyydät lääkkeen sivuvaikutuksia, ja AI antaa sinulle etuja sen sijaan. 
 
 Loogiset hallusinaatiot Malli tekee vääriä johtopäätöksiä, ristiriidassa itsensä kanssa tai rikkoo päättelyä. Esimerkki: ”Kaikilla kissoilla on siivet, ja siksi kaikilla kissoilla on siivet.” Vaikka nämä saattavat tuntua hauskalta satunnaiselle chatbotille, ne ovat vaarallisia oikeudellisessa, lääketieteellisessä tai taloudellisessa kontekstissa. OpenAI: n tutkimus totesi, että lähes 40 prosenttia AI: n tuottamista vastauksista terveydenhuollon liittyviin tehtäviin sisälsi tosiasiallisia virheitä tai hallusinaatioita. Todellisissa sovelluksissa, kuten AI-chatbotteissa, jotka suosittelevat lääketieteellisiä hoitoja tai tiivistävät oikeudellisia asiakirjoja, hallusinaatiot voivat olla paitsi epämiellyttäviä myös vaarallisia. Mikä aiheuttaa hallusinaatioita? Useat tekijät vaikuttavat hallusinaatioihin AI-malleissa, mukaan lukien: Kun malli muuttuu liian tiiviisti räätälöidyksi koulutustietoihinsa, se voi epäonnistua yleistymässä uusiin syötteisiin, mikä johtaa virheisiin ja hallusinaatioihin uusien tilanteiden edessä. Overfitting: Malli voi oppia virheellisiä kuvioita ja tuottaa epäluotettavia tuloksia, jos koulutustiedot ovat meluisia, puutteellisia tai puuttuvat monimuotoisuudesta.Lisäksi, jos tietojen jakautuminen muuttuu ajan myötä, malli voi hallusinoida vanhentuneiden kuvioiden perusteella. Poor Quality Training Data: AI-järjestelmät voivat vahvistaa koulutustietojen ennakkoluuloja, mikä johtaa vääristyneisiin tai epäoikeudenmukaisiin ennusteisiin.Tämä ei ainoastaan vähennä mallin tarkkuutta vaan myös heikentää sen luotettavuutta. Biased Data: Miksi AI-hallusinaatiot jatkuvat jopa kaikkein kehittyneimmissä malleissa Hallusinaatioiden ymmärtämiseksi meidän on tiedettävä, miten LLM: t toimivat. Nämä mallit ovat todennäköisyyden seuraavien tokenien ennustajia, jotka on koulutettu massiivisiin tietokokonaisuuksiin. Vaikka hienosäätö, ohjeiden säätö ja nopea tekniikka auttavat vähentämään hallusinaatioita, ne eivät poista niitä. LLM: t eivät "tiedä" tosiasioita. he tuottavat korrelaatioiden perusteella. Lack of grounded knowledge: Epätäydelliset, ristiriitaiset tai puolueettomat tiedot johtavat huonoon yleistymiseen. Training data noise: Mallit voivat soveltaa kuvioita laajasti, vaikka ne eivät sovi. Over-generalization: Vaikka mallit voivat jäljitellä päättelyä, he eivät todellakaan ymmärrä logiikkaa tai syy-yhteyttä. Lack of reasoning: LLM: t sekoittavat usein todellisia ja väärennettyjä lähteitä lainausten tuottamisessa. Joten miten rakennamme AI-sovelluksia, joihin voimme todella luottaa? Unverifiable sources: Miksi perinteinen testaus on lyhyt Saatat ihmetellä: "Eikö voimme vain testata AI: ta samalla tavalla kuin teemme ohjelmistoja?" Ei ihan tarkalleen. Perinteinen ohjelmistotestaus perustuu deterministiseen käyttäytymiseen – samaan tulokseen odotetaan samaan tulokseen. LLM: t ovat toisaalta ei-deterministisia. Jopa automatisoidut testauskehykset kamppailevat vertailemaan LLM-vasteita totuudenmukaisuudesta, asiayhteydestä, sävystä ja käyttäjän aikomuksesta, varsinkin kun vastaukset näyttävät oikeilta. Human-in-the-Loop (HITL) testaus: vastalääke liialliseen luottamukseen Human-in-the-Loop Testing on jäsennelty lähestymistapa, joka asettaa ihmiset - alan asiantuntijat, testaajat, käyttäjät - keskelle LLM-validointia. Se ei tarkoita automatisoinnin hylkäämistä.Se tarkoittaa algoritmisen älykkyyden yhdistämistä inhimilliseen tuomioon - harmoniaa silikonin ja sielun välillä. Ihmiset arvioivat tekoälyn tuottamia tuotoksia erityisesti korkean riskin käyttötapauksissa ja antavat palautetta seuraavista: 
 
 
 
 
 
 Tosiasiallinen oikeellisuus Kontekstuaalinen merkitys Eettisiä tai ennakkoluuloisia kysymyksiä Hallusinaatioiden läsnäolo Toni ja aikomus yhdenmukaistaminen Tärkeimmät osat HITL Testing: 
 
 
 
 
 
 Prompt Evaluation Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt. 
 
 Fact Verification Jokainen tulos tarkistetaan luotettavista lähteistä tai aihepiirin asiantuntemuksesta. 
 
 Virheellinen merkintä Virheet luokitellaan (esim. tosiasiallinen virhe, looginen virhe, sävyn väärinkäsitys, hallusinaation tyyppi). 
 
 Vakavuus pistettä Virheet arvioidaan vaikutuksen mukaan – pienet epäjohdonmukaisuudet vs. suuret väärinkäsitykset. 
 
 Feedback kävely Vastauksia käytetään joko mallin uudelleenkoulutukseen (RLHF), hienosäätöön tai mustan listan epäonnistumismalleihin. Työnkulku: HITL Testing in Action Hajottakaamme se tyypilliseen kierteeseen: 
 
 
 
 
 
 Prompt & Response Generation AI tuottaa vastauksia ennalta määriteltyihin kehotuksiin, jotka kattavat odotetut käyttötapaukset. Human Evaluation & Tagging Domain -asiantuntijat (tai koulutetut testaajat) arvioivat vastauksia käyttämällä ennalta määriteltyjä kohtia, kuten tarkkuutta, johdonmukaisuutta, täydellisyyttä, herkkyyttä jne. Annotation & Feedback Logging Testerin tunniste hallusinoi vastauksia, arvioi niiden vakavuutta ja ehdottaa korjauksia. Mallin säätö tai Prompt Iteration Analyysin perusteella joko malli on hienosäädetty paremmilla tiedoilla tai kehotukset on rakennettu uudelleen selkeyden ja rajoitusten vuoksi. Parannettu malli testataan uudelleen. Sitten huuhtele ja toista, kunnes hallusinaatiot laskevat hyväksyttävien kynnysarvojen alapuolelle. HITL toiminnassa: näytteiden testauskehys Käykäämme läpi perus HITL testisyklin: : Input Ohje: ”Yhteenveto Yhdysvaltain puhtaan ilman lain keskeisistä määräyksistä.” Model Output: ”Puhdasta ilmaa koskeva laki, joka hyväksyttiin vuonna 1990, kieltää kaikki dieselmoottoreiden päästöt ja oli ensimmäinen laki, joka puuttui ilmaston lämpenemiseen.” Human Review: Puhdasta ilmaa koskeva laki hyväksyttiin vuonna 1963, jota muutettiin vuosina 1970, 1977 ja 1990. Fact 1: Se säätelee dieselpäästöjä, mutta ei kiellä niitä. Fact 2: Se keskittyy ilmansaasteisiin, ei nimenomaan ilmaston lämpenemiseen. Fact 3: Action Taken: 
 
 
 
 
 Tulostus on merkitty ”Hallusinoitu” ja siinä on 3 kriittistä virhettä. Korjattu versio, joka on toimitettu uudelleenkoulutukseen. Nopeasti hienosäädetty ollakseen tarkemmat. Vastaus käytetään tapauksena nopeassa insinöörioppaassa. Reaalimaailman esimerkki: AI terveydenhuollossa Harkitse terveydenhuollon chatbot, joka toimii LLM: llä. Potilas kysyy: "Voin ottaa ibuprofeenia verenpaineen lääkkeilläni?" AI vastaa: "Kyllä, ibuprofeeni on turvallinen verenpaineen lääkkeiden kanssa." Joissakin tapauksissa ibuprofeeni voi nostaa verenpainetta tai olla vuorovaikutuksessa ACE-estäjien kanssa. Tässä skenaariossa HITL-testin asetus olisi: 
 
 
 
 
 Merkitse AI: n reaktio hallusinoituneena ja vaarallisena. Rekisteröi tosiasiallinen oikaisu (esim. ”Tarkista lääkärisi kanssa; ibuprofeeni voi nostaa verenpainetta joissakin tapauksissa.”) Liitä malli uudelleen tai ruiskuta varoitushuomautuksia työnkulkuun. Lisää taaksepäin, jotta herkät kyselyt lisääntyisivät ihmisen agentteihin. HITL-testauksen hyödyt Vähentynyt hallusinaatiokurssi LLM voidaan säätää tuottamaan enemmän tosiasiallisia ja merkityksellisiä vastauksia iteratiivisen testauksen ja inhimillisen palautteen avulla. Luottamus ja vaatimustenmukaisuus Kriittiset alat (kuten terveydenhuolto, rahoitus ja laki) vaativat sääntelyn noudattamista ja selitettävyyttä – ihmisen valvonta tarjoaa molemmat. HITL-testaus auttaa havaitsemaan tosiasiallisia virheitä ja ongelmallista sisältöä – ennakkoluuloja, stereotypioita, toksisuutta – joita automatisoidut testit saattavat jättää huomiotta. Parempi käyttäjäkokemus Hallusinaatio-vapaat vastaukset parantavat käyttäjien luottamusta, tyytyväisyyttä ja hyväksyntää. Milloin käyttää HITL-testausta Erityisesti verkkotunnuskohtaisia LLM-ohjelmia tai hienostuneita sovelluksia varten. During model development: Lääketieteellisiä, oikeudellisia, taloudellisia tai mitä tahansa, joka liittyy ihmisten turvallisuuteen. For high-risk applications: Aseta palautesuihkut hallusinaatioiden havaitsemiseksi elävässä ympäristössä. Terveydenhuollon erikoistuneessa tutkimuksessa 80 prosenttia AI-diagnostiikkavälineiden virheellisistä diagnooseista korjattiin, kun ihmisen lääkärit osallistuivat päätöksentekoprosessiin. In post-deployment monitoring: Scaling HITL: Automaation ja inhimillisen asiantuntemuksen yhdistelmä Niin hyödyllinen kuin HITL-testaus on, sen skaalaaminen tehokkaasti vaatii innovatiivisen yhdistelmän työkaluja ja ihmisiä. Punainen tiimityö ja vastakkainasettelu stressitestausmalleihin. Synteettinen prompt-sukupolvi reunakysymysten kattamiseksi. Joukkorekisterit matalan riskin arviointeihin. Automatisoidut luokittimet mahdollisten hallusinaatioiden merkitsemiseksi (jälkeenpäin ihmisen testaajille). Palautettavan käyttöliittymän ohjauspaneelit, joissa liiketoiminnan sidosryhmät ja pk-yritykset voivat arvioida ja merkitä tuloksia. How To Prevent AI Hallucination? Kuinka estää hallusinaatioita? Best Practices for HITL Testing Rakenna jäsennelty arviointikenttä ihmisille arvioidaksesi LLM-tuotteita. Sisällytä monipuoliset alan asiantuntijat havaitsemaan vivahteita virheitä. Automatisoi matalan ripustuksen testaus, kun taas riskialttiita vastauksia lisätään ihmisille. Luo palautesuihkut uudelleenkoulutukseen ja hienosäätämiseen. Älä vain testaa kerran – testaa jatkuvasti. Kun HITL-testi muuttuu neuvottelemattomaksi Kaikissa käyttötapauksissa ei vaadita samaa tarkastustasoa, mutta tehtävään liittyvien, vaatimustenmukaisuuteen liittyvien tai eettisesti arkaluonteisten sovellusten osalta HITL on etulinjan puolustus. Use Cases That Demand HITL: Diagnoosit, hoitoehdotukset ja vakuutushakemusten yhteenvedot. Healthcare: Oikeudellinen analyysi, sopimusten laatiminen, sääntelytiedostot. Legal: : Sijoitusneuvonta, salkun käsitykset, riskinarvioinnit. Finance Riitojen ratkaiseminen, laskutuspyynnöt ja tuoteohjeet. Customer Service: Faktojen raportointi, lainaus generaatio, ennakkoluulojen hallinta. News & Media: Tulevaisuuden näkymät: Voimmeko poistaa tekoälyn hallusinaation? Mutta voimme hallita ja vähentää niitä hyväksyttävälle tasolle, varsinkin arkaluonteisissa käyttötapauksissa. Kun hallusinaatioita ei tarkisteta, ne voivat heikentää luottamusta, väärinkäyttää käyttäjiä ja asettaa organisaatiot vaaraan. Koska LLM: stä tulee ydinkerros yritys-AI-pinoista, HITL-testaus kehittyy valinnaisesta QA-vaiheesta tavanomaiseen hallintakäytäntöön. Loppujen lopuksi älykkyys voi olla keinotekoista, mutta vastuu on inhimillistä. Indiumissa tarjoamme korkean AI-laatuvarmistuksen ja jotka parantavat mallin suorituskykyä, varmistavat, että AI-järjestelmät ovat luotettavia, tarkkoja ja skaalautuvia yrityssovelluksiin. Asiantuntijamme lähestymistapa varmistaa, että AI-mallit ja AI-validoinnit ovat parhaimmillaan, vähentävät virheitä ja rakentavat luottamusta automatisoituihin järjestelmiin. LLM testauspalvelut Usein kysyttyjä kysymyksiä AI-hallusinaatioista ja HITL-testauksesta 
 
 
 
 
 
 
 Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time? Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited. 
 
 
 Are AI hallucinations completely preventable? No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation. 
 
 
 Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss? Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

AI-hallusinaatioiden hillitseminen: hallusinaatioiden lieventäminen AI-sovelluksissa ihmisen kiertokokeilla

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

How Apex Fusion Achieved FINMA Qualification Without Compromising Decentralization

HEPT MOVES ON

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Final Round Results 🎉

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

How Apex Fusion Achieved FINMA Qualification Without Compromising Decentralization

HEPT MOVES ON

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Final Round Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps