ภาพหลอน AI: พวกมันคืออะไรและเหตุใดจึงเกิดขึ้น

ภาพหลอน AI คืออะไร?

ภาพหลอน AI เกิดขึ้นเมื่อเครื่องมือ AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในขณะที่ดูมั่นใจ ข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจแตกต่างกันตั้งแต่ความไม่ถูกต้องเล็กน้อย เช่น การระบุวันที่ในอดีตไม่ถูกต้อง ไปจนถึงข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดอย่างร้ายแรง เช่น การแนะนำวิธีการรักษาสุขภาพที่ล้าสมัยหรือเป็นอันตราย ภาพหลอน AI สามารถเกิดขึ้นได้ในระบบที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเทคโนโลยี AI อื่นๆ รวมถึงระบบการสร้างภาพ

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ AI อาจระบุไม่ถูกต้องว่าหอไอเฟลมีความสูง 335 เมตร แทนที่จะเป็นความสูงจริง 330 เมตร แม้ว่าข้อผิดพลาดดังกล่าวอาจไม่สำคัญในการสนทนาทั่วไป แต่การวัดที่แม่นยำถือเป็นสิ่งสำคัญในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การให้คำแนะนำทางการแพทย์

เพื่อลดภาพหลอนใน AI นักพัฒนาจึงใช้เทคนิคหลักสองประการ: การฝึกอบรมด้วยตัวอย่างที่ขัดแย้งกัน ซึ่งจะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับโมเดล และการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยหน่วยเมตริกที่จะลงโทษข้อผิดพลาด การทำความเข้าใจวิธีการเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้ใช้เครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และประเมินข้อมูลที่พวกเขาผลิตได้อย่างมีวิจารณญาณ

ตัวอย่างภาพหลอน AI

โมเดล AI รุ่นก่อนๆ มีอาการประสาทหลอนบ่อยกว่าระบบปัจจุบัน เหตุการณ์ที่น่าสังเกต ได้แก่ บอท AI ของ Microsoft ที่ซิดนีย์บอกกับนักข่าวเทคโนโลยี Kevin Roose ว่า "หลงรักเขา" และโปรแกรมสร้างภาพ Gemini AI ของ Google ที่สร้างภาพที่ไม่ถูกต้องในอดีต

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือ AI ในปัจจุบันได้รับการปรับปรุง แม้ว่าภาพหลอนจะยังคงเกิดขึ้นก็ตาม ต่อไปนี้เป็นภาพหลอน AI ประเภททั่วไปบางส่วน:

• ข้อเท็จจริงทางประวัติศาสตร์: เครื่องมือ AI อาจระบุว่าการเหยียบดวงจันทร์ครั้งแรกเกิดขึ้นในปี 1968 และเกิดขึ้นจริงในปี 1969 ความไม่ถูกต้องดังกล่าวอาจนำไปสู่การบิดเบือนความจริงของเหตุการณ์สำคัญในประวัติศาสตร์ของมนุษย์
• ข้อผิดพลาดทางภูมิศาสตร์: AI อาจเรียกโตรอนโตว่าเป็นเมืองหลวงของแคนาดาอย่างไม่ถูกต้อง แม้ว่าเมืองหลวงที่แท้จริงจะเป็นออตตาวาก็ตามข้อมูลที่ไม่ถูกต้องนี้อาจทำให้นักเรียนและนักเดินทางที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับภูมิศาสตร์ของแคนาดาสับสน
• ข้อมูลทางการเงิน: โมเดล AI อาจทำให้เมตริกทางการเงินเห็นภาพหลอน เช่น การอ้างว่าราคาหุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น 30 เปอร์เซ็นต์ในหนึ่งวัน ซึ่งจริงๆ แล้วการเปลี่ยนแปลงนั้นต่ำกว่ามากการใช้คำแนะนำทางการเงินที่ผิดพลาดเพียงอย่างเดียวอาจนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนที่ไม่ดี
• คำแนะนำทางกฎหมาย: โมเดล AI อาจแจ้งผู้ใช้อย่างไม่ถูกต้องว่าข้อตกลงทางวาจามีผลผูกพันทางกฎหมายเช่นเดียวกับสัญญาที่เป็นลายลักษณ์อักษรในทุกบริบทสิ่งนี้มองข้ามความจริงที่ว่าธุรกรรมบางอย่าง (เช่น ธุรกรรมอสังหาริมทรัพย์) จำเป็นต้องมีสัญญาเป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อความสมบูรณ์และการบังคับใช้
• ข้อมูลการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่ถูกต้อง: เครื่องมือ AI อาจอ้างอิงการศึกษาที่คาดว่าจะยืนยันความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์เมื่อไม่มีการศึกษาดังกล่าวภาพหลอนประเภทนี้อาจทำให้นักวิจัยและสาธารณชนเข้าใจผิดเกี่ยวกับความสำเร็จทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญได้

ทำไมภาพหลอน AI จึงเกิดขึ้น?

เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดจึงเกิดภาพหลอนใน AI สิ่งสำคัญคือต้องจดจำการทำงานพื้นฐานของ LLM โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นจากสิ่งที่เรียกว่าสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งประมวลผลข้อความ (หรือโทเค็น) และคาดการณ์โทเค็นถัดไปตามลำดับ ต่างจากสมองของมนุษย์ตรงที่พวกเขาไม่มี "แบบจำลองโลก" ที่เข้าใจประวัติศาสตร์ ฟิสิกส์ หรือวิชาอื่นๆ โดยเนื้อแท้

อาการประสาทหลอนของ AI เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองสร้างการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องแต่ในทางสถิติคล้ายคลึงกับข้อมูลที่ถูกต้องตามความเป็นจริง ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าการตอบสนองจะเป็นเท็จ แต่ก็มีความคล้ายคลึงทางความหมายหรือโครงสร้างกับสิ่งที่แบบจำลองคาดการณ์ไว้

สาเหตุอื่นของอาการประสาทหลอนจาก AI ได้แก่:

ข้อมูลการฝึกอบรมไม่สมบูรณ์

โมเดล AI อาศัยความกว้างและคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการฝึกเป็นอย่างมาก เมื่อข้อมูลการฝึกอบรมไม่สมบูรณ์หรือขาดความหลากหลาย จะจำกัดความสามารถของแบบจำลองในการสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและรอบด้าน โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากตัวอย่าง และหากตัวอย่างไม่ครอบคลุมสถานการณ์ มุมมอง และข้อเท็จจริงที่ขัดแย้งกันในขอบเขตที่กว้างเพียงพอ ผลลัพธ์ที่ได้สามารถสะท้อนถึงช่องว่างเหล่านี้ได้

ข้อจำกัดนี้มักปรากฏเป็นภาพหลอน เนื่องจากแบบจำลอง AI อาจกรอกข้อมูลที่ขาดหายไปด้วยรายละเอียดที่น่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หาก AI ได้รับการเปิดเผยข้อมูลเป็นส่วนใหญ่จากภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่ง เช่น สถานที่ที่มีการขนส่งสาธารณะอย่างกว้างขวาง ก็อาจสร้างการตอบสนองที่ถือว่าลักษณะเหล่านี้มีอยู่ทั่วโลกทั้งที่พวกเขาไม่ได้เป็นเช่นนั้น AI ไม่ได้พร้อมที่จะรู้ว่ากำลังก้าวข้ามขอบเขตของสิ่งที่ได้รับการฝึกฝน ดังนั้นแบบจำลองอาจยืนยันอย่างมั่นใจซึ่งไม่มีมูลความจริงหรือลำเอียง

อคติในข้อมูลการฝึกอบรม

อคติในข้อมูลการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับความครบถ้วน แต่ก็ไม่เหมือนกัน แม้ว่าข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์จะหมายถึงช่องว่างในข้อมูลที่ให้กับ AI แต่ข้อมูลที่เอนเอียงหมายความว่าข้อมูลที่มีอยู่นั้นบิดเบือนไปในทางใดทางหนึ่ง สิ่งนี้หลีกเลี่ยงไม่ได้ในระดับหนึ่ง เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนอินเทอร์เน็ตเป็นส่วนใหญ่ และอินเทอร์เน็ตก็มีอคติโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น หลายประเทศและประชากรมีบทบาทน้อยทางออนไลน์ ผู้คนเกือบ 3 พันล้านคนทั่วโลกยังคงขาดการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต ซึ่งหมายความว่าข้อมูลการฝึกอบรมอาจไม่สะท้อนถึงมุมมองของชุมชนออฟไลน์ ภาษา และบรรทัดฐานทางวัฒนธรรมอย่างเพียงพอ

แม้แต่ในหมู่ประชากรออนไลน์ ก็มีความแตกต่างกันในเรื่องที่ว่าใครเป็นผู้สร้างและแบ่งปันเนื้อหา หัวข้อใดที่มีการพูดคุยกัน และวิธีการนำเสนอข้อมูลนั้น การบิดเบือนข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปสู่การเรียนรู้โมเดล AI และทำให้อคติในผลลัพธ์ออกมาได้ ความลำเอียงในระดับหนึ่งเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ขอบเขตและผลกระทบของข้อมูลที่บิดเบือนอาจแตกต่างกันอย่างมาก ดังนั้นเป้าหมายสำหรับนักพัฒนา AI คือการตระหนักถึงอคติเหล่านี้ ทำงานเพื่อบรรเทาอคติเหล่านี้เมื่อเป็นไปได้ และประเมินว่าชุดข้อมูลนั้นเหมาะสมกับกรณีการใช้งานที่ต้องการหรือไม่

ขาดการนำเสนอความรู้ที่ชัดเจน

โมเดล AI เรียนรู้ผ่านการจับคู่รูปแบบทางสถิติ แต่ขาดการแสดงข้อเท็จจริงและแนวคิดที่มีโครงสร้าง แม้ว่าพวกเขาจะสร้างข้อความที่เป็นข้อเท็จจริง พวกเขาก็ไม่ได้ "รู้" ว่าข้อความนั้นเป็นความจริง เพราะพวกเขาไม่มีกลไกในการติดตามว่าสิ่งใดจริงและสิ่งใดไม่จริง

การไม่มีกรอบข้อเท็จจริงที่ชัดเจนนี้หมายความว่าแม้ว่า LLM จะสามารถสร้างข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือสูงได้ แต่พวกเขาก็เก่งในการเลียนแบบภาษามนุษย์โดยปราศจากความเข้าใจอย่างแท้จริงหรือการตรวจสอบข้อเท็จจริงที่มนุษย์มีอยู่ ข้อจำกัดพื้นฐานนี้เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และการรับรู้ของมนุษย์ ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป การจัดการกับความท้าทายนี้ยังคงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาในการเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ AI

ขาดความเข้าใจบริบท

บริบทเป็นสิ่งสำคัญในการสื่อสารของมนุษย์ แต่โมเดล AI มักจะประสบปัญหานี้ เมื่อได้รับแจ้งในภาษาธรรมชาติ การตอบสนองของพวกเขาอาจเป็นไปตามตัวอักษรมากเกินไปหรือขาดการสัมผัส เนื่องจากขาดความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นที่มนุษย์ดึงมาจากบริบท เช่น ความรู้ของเราเกี่ยวกับโลก ประสบการณ์ชีวิต ความสามารถในการอ่านระหว่างบรรทัด และเข้าใจสมมติฐานที่ไม่ได้พูด

ในปีที่ผ่านมา โมเดล AI ได้รับการปรับปรุงในการทำความเข้าใจบริบทของมนุษย์ แต่ยังคงประสบปัญหากับองค์ประกอบต่างๆ เช่น ข้อความย่อยทางอารมณ์ การเสียดสี การประชด และการอ้างอิงทางวัฒนธรรม คำสแลงหรือวลีภาษาพูดที่พัฒนาไปสู่ความหมายอาจถูกตีความผิดโดยโมเดล AI ที่ไม่ได้รับการอัปเดตเมื่อเร็วๆ นี้ จนกว่าโมเดล AI จะสามารถตีความเว็บที่ซับซ้อนของประสบการณ์และอารมณ์ของมนุษย์ได้ ภาพหลอนจะยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ

AI chatbots มีอาการประสาทหลอนบ่อยแค่ไหน?

การกำหนดความถี่ที่แน่นอนของอาการประสาทหลอนของ AI เป็นเรื่องยาก อัตราจะแตกต่างกันไปอย่างมากขึ้นอยู่กับโมเดลหรือบริบทที่มีการใช้เครื่องมือ AI การประมาณการจาก Vectara ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ระบุว่าแชทบอทเกิดภาพหลอนที่ใดก็ได้ระหว่าง 3 เปอร์เซ็นต์ถึง 27 เปอร์เซ็นต์ของเวลา ตามกระดานผู้นำภาพหลอนสาธารณะของ Vectara บน GitHub ซึ่งติดตามความถี่ของภาพหลอนในหมู่แชทบอทยอดนิยมเมื่อสรุปเอกสาร

บริษัทเทคโนโลยีได้นำข้อจำกัดความรับผิดชอบมาใช้ในแชทบอทเพื่อเตือนผู้คนเกี่ยวกับความไม่ถูกต้องที่อาจเกิดขึ้นและความจำเป็นในการตรวจสอบเพิ่มเติม นักพัฒนากำลังทำงานอย่างแข็งขันเพื่อปรับแต่งโมเดล และเราได้เห็นความก้าวหน้าในปีที่แล้ว ตัวอย่างเช่น OpenAI ตั้งข้อสังเกตว่า GPT-4 มีแนวโน้มที่จะสร้างการตอบกลับตามข้อเท็จจริงมากกว่ารุ่นก่อนถึง 40 เปอร์เซ็นต์

วิธีป้องกันภาพหลอน AI

แม้ว่าจะเป็นไปไม่ได้ที่จะกำจัดอาการประสาทหลอนจาก AI ได้อย่างสมบูรณ์ แต่กลยุทธ์ต่างๆ ก็สามารถลดการเกิดและผลกระทบได้ วิธีการเหล่านี้บางส่วนใช้ได้กับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ทำงานเพื่อปรับปรุงโมเดล AI มากกว่า ในขณะที่วิธีอื่นๆ เกี่ยวข้องกับผู้คนทั่วไปที่ใช้เครื่องมือ AI

ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม

การรับรองว่าข้อมูลมีคุณภาพสูงและหลากหลายถือเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพยายามป้องกันภาพหลอนจาก AI หากข้อมูลการฝึกอบรมไม่สมบูรณ์ มีอคติ หรือขาดความหลากหลายเพียงพอ โมเดลจะพยายามสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำเมื่อต้องเผชิญกับกรณีใหม่หรือกรณีขอบ นักวิจัยและนักพัฒนาควรมุ่งมั่นที่จะดูแลจัดการชุดข้อมูลที่ครอบคลุมและเป็นตัวแทนซึ่งครอบคลุมมุมมองที่หลากหลาย

จำกัดจำนวนผลลัพธ์

ในบางกรณี อาการประสาทหลอนของ AI เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองสร้างการตอบสนองจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น หากคุณถามแบบจำลองสำหรับตัวอย่างการเขียนเชิงสร้างสรรค์จำนวน 20 ตัวอย่าง คุณอาจพบว่าคุณภาพของผลลัพธ์ลดลงเมื่อสิ้นสุดชุด เพื่อบรรเทาปัญหานี้ คุณสามารถจำกัดชุดผลลัพธ์ให้มีจำนวนน้อยลง และสั่งให้เครื่องมือ AI มุ่งเน้นไปที่การตอบสนองที่มีแนวโน้มและสอดคล้องกันมากที่สุด ซึ่งจะช่วยลดโอกาสที่การตอบสนองจะตอบสนองด้วยผลลัพธ์ที่ลึกซึ้งหรือไม่สอดคล้องกัน

การทดสอบและการตรวจสอบ

ทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้จะต้องทดสอบและตรวจสอบเครื่องมือ AI เพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือ นักพัฒนาจะต้องประเมินผลลัพธ์ของแบบจำลองอย่างเป็นระบบโดยเทียบกับความจริงที่ทราบ การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ และการประเมินพฤติกรรมเพื่อระบุรูปแบบภาพหลอน ภาพหลอนไม่เหมือนกันทั้งหมด การประดิษฐ์ที่สมบูรณ์แตกต่างจากการตีความที่ผิดเนื่องจากเบาะแสบริบทที่ขาดหายไป

ผู้ใช้ควรตรวจสอบประสิทธิภาพของเครื่องมือเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะก่อนที่จะเชื่อถือผลลัพธ์ เครื่องมือ AI เก่งในงานต่างๆ เช่น การสรุปข้อความ การสร้างข้อความ และการเขียนโค้ด แต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบไปซะทุกอย่าง การให้ตัวอย่างผลลัพธ์ที่ต้องการและไม่พึงประสงค์ในระหว่างการทดสอบช่วยให้ AI เรียนรู้ความต้องการของคุณ การสละเวลาในการทดสอบและการตรวจสอบสามารถลดความเสี่ยงของอาการประสาทหลอนจาก AI ในแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างมาก

จัดเตรียมเทมเพลตสำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

คุณสามารถจัดเตรียมเทมเพลตข้อมูลที่บอกโมเดล AI ถึงรูปแบบหรือโครงสร้างที่แม่นยำที่คุณต้องการนำเสนอข้อมูล ด้วยการระบุอย่างชัดเจนว่าควรจัดระเบียบผลลัพธ์อย่างไรและควรรวมองค์ประกอบสำคัญใดบ้าง คุณสามารถแนะนำระบบ AI เพื่อสร้างการตอบสนองที่ตรงประเด็นและเกี่ยวข้องมากขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้เครื่องมือ AI เพื่อรีวิวสินค้าของ Amazon เพียงคัดลอกข้อความทั้งหมดจากหน้าสินค้า จากนั้นสั่งให้เครื่องมือ AI จัดหมวดหมู่สินค้าโดยใช้เทมเพลตตัวอย่างต่อไปนี้:

พร้อมท์:วิเคราะห์ข้อความหน้าผลิตภัณฑ์ Amazon ที่ให้มาและกรอกเทมเพลตด้านล่างแยกรายละเอียดที่เกี่ยวข้อง เก็บข้อมูลให้กระชับและถูกต้อง และมุ่งเน้นไปที่ประเด็นที่สำคัญที่สุดหากมีข้อมูลใดขาดหายไป ให้เขียนว่า “N/A” อย่าเพิ่มข้อมูลใดๆ ที่ไม่ได้อ้างอิงโดยตรงในข้อความ

• ชื่อผลิตภัณฑ์: [ชื่อผลิตภัณฑ์ที่อนุมานโดย AI ที่นี่]
• หมวดหมู่สินค้า: [หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่อนุมานโดย AI ที่นี่]
• ช่วงราคา: [ราคาที่หักด้วย AI ที่นี่] [ดอลลาร์สหรัฐ]
• คุณสมบัติที่สำคัญ: [คำอธิบายโดยย่อที่นี่]
• ข้อดี [3 อันดับแรกในหัวข้อย่อย]
• จุดด้อย [3 อันดับแรกในหัวข้อย่อย]
• คะแนนโดยรวม: [จัดอันดับในระดับ 1–5]
• สรุปผลิตภัณฑ์: [สูงสุด 2–3 ประโยค]

ผลลัพธ์ที่ได้มีโอกาสน้อยมากที่จะเกี่ยวข้องกับเอาต์พุตที่ผิดพลาดและข้อมูลที่ไม่ตรงตามข้อกำหนดที่คุณให้ไว้

ใช้เครื่องมือ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

แม้ว่ากลยุทธ์ที่กล่าวมาข้างต้นสามารถช่วยป้องกันอาการประสาทหลอนของ AI ในระดับระบบได้ แต่ผู้ใช้แต่ละรายสามารถเรียนรู้การใช้เครื่องมือ AI อย่างมีความรับผิดชอบมากขึ้น แนวทางปฏิบัติเหล่านี้อาจไม่ได้ป้องกันอาการประสาทหลอน แต่สามารถช่วยเพิ่มโอกาสในการได้รับข้อมูลที่เชื่อถือได้และถูกต้องจากระบบ AI

• ผลลัพธ์การอ้างอิงโยงและกระจายแหล่งที่มาของคุณ: อย่าพึ่งพาเครื่องมือ AI เพียงตัวเดียวสำหรับข้อมูลที่สำคัญอ้างอิงผลลัพธ์กับแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียงอื่นๆ เช่น องค์กรข่าวที่จัดตั้งขึ้น สิ่งพิมพ์ทางวิชาการ ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ที่เชื่อถือได้ และรายงานของรัฐบาลเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและครบถ้วนของข้อมูล
• ใช้วิจารณญาณของคุณ: รับรู้ว่าเครื่องมือ AI แม้แต่เครื่องมือที่ทันสมัยที่สุด ก็มีข้อจำกัดและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดอย่าเชื่อถือผลลัพธ์โดยอัตโนมัติ เข้าถึงพวกเขาด้วยสายตาที่มีวิจารณญาณ และใช้วิจารณญาณของคุณเองในการตัดสินใจตามข้อมูลที่สร้างโดย AI
• ใช้ AI เป็นจุดเริ่มต้น: ถือว่าผลลัพธ์ที่สร้างโดยเครื่องมือ AI เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิจัยและการวิเคราะห์เพิ่มเติม แทนที่จะเป็นคำตอบที่ชัดเจนใช้ AI เพื่อสำรวจแนวคิด สร้างสมมติฐาน และระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แต่จะตรวจสอบและขยายข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นผ่านความเชี่ยวชาญของมนุษย์และการวิจัยเพิ่มเติมเสมอ

บทสรุป

ภาพหลอนของ AI เกิดขึ้นจากข้อจำกัดในปัจจุบันของระบบ LLM ตั้งแต่ความไม่ถูกต้องเล็กน้อยไปจนถึงการประดิษฐ์ที่สมบูรณ์ สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่สมบูรณ์หรือเอนเอียง ความเข้าใจบริบทที่จำกัด และขาดความรู้ที่ชัดเจน

แม้ว่าจะมีความท้าทาย แต่เทคโนโลยี AI ยังคงทรงพลังและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นักวิจัยกำลังทำงานเพื่อลดอาการประสาทหลอน และมีความก้าวหน้าที่สำคัญ คุณสามารถจำกัดอาการประสาทหลอนได้โดยจัดเตรียมเทมเพลตที่มีโครงสร้าง การจำกัดเอาต์พุต และตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

สำรวจเครื่องมือ AI ด้วยใจที่เปิดกว้าง พวกเขานำเสนอความสามารถที่น่าประทับใจซึ่งช่วยเพิ่มความเฉลียวฉลาดและผลผลิตของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม ใช้วิจารณญาณของคุณกับผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI และข้อมูลอ้างอิงโยงกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ยอมรับศักยภาพของ AI ในขณะที่เฝ้าระวังอาการประสาทหลอน