Yapay Zeka Halüsinasyonları: Nedirler ve Neden Oluyorlar

AI halüsinasyonları nelerdir?

Yapay zeka araçları kendinden emin görünürken yanlış bilgi ürettiğinde yapay zeka halüsinasyonları meydana gelir. Bu hatalar, tarihsel bir tarihin yanlış belirtilmesi gibi küçük yanlışlıklardan, güncelliği geçmiş veya zararlı sağlık çözümlerinin önerilmesi gibi ciddi yanıltıcı bilgilere kadar değişebilir. Yapay zeka halüsinasyonları, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve görüntü oluşturma sistemleri de dahil olmak üzere diğer yapay zeka teknolojileri tarafından desteklenen sistemlerde meydana gelebilir.

Örneğin, bir yapay zeka aracı, Eyfel Kulesi'nin gerçek yüksekliğinin 330 metre yerine 335 metre olduğunu hatalı bir şekilde belirtebilir. Gündelik konuşmalarda böyle bir hata önemsiz olsa da, tıbbi tavsiye vermek gibi riskli durumlarda doğru ölçümler kritik öneme sahiptir.

Yapay zekadaki halüsinasyonları azaltmak için geliştiriciler iki ana teknik kullanıyor: modelleri güçlendiren rakip örneklerle eğitim ve hataları cezalandıran ölçümlerle bunlara ince ayar yapmak. Bu yöntemleri anlamak, kullanıcıların yapay zeka araçlarını daha etkili bir şekilde kullanmalarına ve ürettikleri bilgileri eleştirel bir şekilde değerlendirmelerine yardımcı olur.

AI halüsinasyonlarına örnekler

Önceki nesil yapay zeka modelleri, mevcut sistemlere göre daha sık halüsinasyonlar yaşıyordu. Dikkate değer olaylar arasında Microsoft'un AI botu Sydney'nin teknoloji muhabiri Kevin Roose'a "ona aşık olduğunu" söylemesi ve Google'ın Gemini AI görüntü oluşturucusunun tarihsel olarak hatalı görüntüler üretmesi yer alıyor.

Ancak halüsinasyonlar hâlâ görülse de günümüzün yapay zeka araçları gelişti. İşte bazı yaygın AI halüsinasyon türleri:

• Tarihsel gerçek:Bir yapay zeka aracı, aya ilk inişin 1968'de gerçekleştiğini belirtebilirken, gerçekte 1969'da meydana geldi. Bu tür yanlışlıklar, insanlık tarihindeki önemli olayların yanlış beyan edilmesine yol açabilir.
• Coğrafi hata:Bir yapay zeka, asıl başkentin Ottawa olmasına rağmen yanlışlıkla Toronto'yu Kanada'nın başkenti olarak adlandırabilir. Bu yanlış bilgi, Kanada coğrafyası hakkında bilgi edinmek isteyen öğrencilerin ve gezginlerin kafasını karıştırabilir.
• Finansal veriler:Bir yapay zeka modeli, bir şirketin hisse senedi fiyatının aslında değişimin çok daha düşük olduğu bir günde yüzde 30 arttığını iddia etmek gibi finansal ölçümleri halüsinasyona uğratabilir. Yalnızca hatalı finansal tavsiyelere güvenmek, kötü yatırım kararlarına yol açabilir.
• Yasal rehberlik:Bir yapay zeka modeli, kullanıcılara sözlü anlaşmaların her bağlamda yazılı sözleşmeler kadar yasal olarak bağlayıcı olduğu konusunda yanlış bilgi verebilir. Bu, belirli işlemlerin (örneğin gayrimenkul işlemlerinin) geçerlilik ve uygulanabilirlik açısından yazılı sözleşmeler gerektirdiği gerçeğini gözden kaçırmaktadır.
• Bilimsel araştırmada yanlış bilgi:Bir yapay zeka aracı, böyle bir çalışma olmadığı halde bilimsel bir atılımı doğruladığı varsayılan bir çalışmadan alıntı yapabilir. Bu tür halüsinasyonlar araştırmacıları ve halkı önemli bilimsel başarılar konusunda yanıltabilir.

Yapay Zeka halüsinasyonları neden oluyor?

Yapay zekada halüsinasyonların neden ortaya çıktığını anlamak için yüksek lisans eğitimlerinin temel işleyişini tanımak önemlidir. Bu modeller, metni (veya belirteçleri) işleyen ve sıradaki bir sonraki belirteci tahmin eden, dönüştürücü mimarisi olarak bilinen bir mimari üzerine inşa edilmiştir. İnsan beyninin aksine, tarihi, fiziği veya diğer konuları doğası gereği anlayan bir “dünya modeli” yoktur.

Model yanlış ancak istatistiksel olarak gerçek verilere benzer bir yanıt ürettiğinde yapay zeka halüsinasyonu meydana gelir. Bu, yanıtın yanlış olmasına rağmen modelin muhtemel olarak tahmin ettiği şeyle anlamsal veya yapısal bir benzerliğe sahip olduğu anlamına gelir.

AI halüsinasyonlarının diğer nedenleri şunlardır:

Eksik eğitim verileri

Yapay zeka modelleri büyük ölçüde eğitildikleri verilerin kapsamına ve kalitesine bağlıdır. Eğitim verileri eksik olduğunda veya çeşitlilikten yoksun olduğunda, modelin doğru ve çok yönlü yanıtlar üretme yeteneği sınırlanır. Bu modeller örneklerle öğrenir ve eğer örnekleri yeterince geniş bir senaryo, bakış açısı ve karşı olgu aralığını kapsamıyorsa, çıktıları bu boşlukları yansıtabilir.

Bu sınırlama genellikle halüsinasyonlar olarak ortaya çıkar çünkü bir yapay zeka modeli eksik bilgileri makul ancak yanlış ayrıntılarla doldurabilir. Örneğin, bir yapay zeka ağırlıklı olarak tek bir coğrafi bölgeden (mesela toplu taşımanın yoğun olduğu bir yerden) gelen verilere maruz kalmışsa, bu özelliklerin küresel olmadığı halde küresel olduğunu varsayan yanıtlar üretebilir. Yapay zeka, üzerinde eğitim aldığı alanın sınırlarının ötesine geçebileceğini bilecek donanıma sahip değil. Dolayısıyla model, temelsiz veya önyargılı, kendinden emin iddialarda bulunabilir.

Eğitim verilerinde önyargı

Eğitim verilerindeki sapma tamlıkla ilgilidir ancak aynı şey değildir. Eksik veriler, yapay zekaya sağlanan bilgilerdeki boşlukları ifade ederken, taraflı veriler, mevcut bilgilerin bir şekilde çarpık olduğu anlamına gelir. Bu modellerin büyük ölçüde internette eğitildiği ve internetin doğasında önyargılar olduğu göz önüne alındığında, bu bir dereceye kadar kaçınılmazdır. Örneğin, birçok ülke ve nüfus çevrimiçi ortamda yeterince temsil edilmiyor; dünya çapında yaklaşık 3 milyar insan hâlâ internet erişiminden yoksun. Bu, eğitim verilerinin bu çevrimdışı toplulukların bakış açılarını, dillerini ve kültürel normlarını yeterince yansıtmayabileceği anlamına gelir.

Çevrimiçi topluluklar arasında bile kimin içerik oluşturup paylaştığı, hangi konuların tartışıldığı ve bu bilgilerin nasıl sunulduğu konusunda farklılıklar vardır. Bu veri çarpıklıkları yapay zeka modellerinin öğrenmesine ve çıktılarındaki önyargıların sürdürülmesine yol açabilir. Bir dereceye kadar önyargı kaçınılmazdır, ancak veri çarpıklığının kapsamı ve etkisi önemli ölçüde değişebilir. Dolayısıyla yapay zeka geliştiricilerinin hedefi bu önyargıların farkında olmak, mümkün olan yerlerde bunları azaltmak için çalışmak ve veri kümesinin amaçlanan kullanım senaryosuna uygun olup olmadığını değerlendirmektir.

Açık bilgi temsilinin eksikliği

Yapay zeka modelleri istatistiksel kalıp eşleştirme yoluyla öğrenir ancak gerçeklerin ve kavramların yapılandırılmış bir temsilinden yoksundur. Gerçeklere dayalı ifadeler ürettiklerinde bile bunların doğru olduğunu “bilmiyorlar” çünkü neyin gerçek olup neyin olmadığını takip edecek bir mekanizmaya sahip değiller.

Belirgin bir olgusal çerçevenin bulunmaması, yüksek lisans eğitimlerinin son derece güvenilir bilgiler üretebilmesine rağmen, insanların sahip olduğu gerçekleri gerçek anlamda anlamadan veya doğrulamadan insan dilini taklit etmede başarılı oldukları anlamına gelir. Bu temel sınırlama, yapay zeka ile insan bilişi arasındaki önemli bir farktır. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe bu zorluğun üstesinden gelmek, geliştiricilerin yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırması açısından hayati önem taşıyor.

Bağlam anlayışının eksikliği

İnsan iletişiminde bağlam çok önemlidir, ancak yapay zeka modelleri sıklıkla bununla mücadele eder. Doğal dilde sorulduğunda verdikleri yanıtlar fazlasıyla gerçekçi veya alakasız olabilir çünkü insanların bağlamdan edindiği daha derin anlayıştan (dünyaya dair bilgimiz, yaşanmış deneyimlerimiz, satır aralarını okuma yeteneğimiz ve söylenmemiş varsayımları kavrama yeteneğimiz) yoksundurlar.

Geçtiğimiz yıl boyunca yapay zeka modelleri insan bağlamını anlama konusunda ilerleme kaydetti ancak hâlâ duygusal alt metinler, alaycılık, ironi ve kültürel referanslar gibi unsurlarla mücadele ediyor. Anlamı değişen argo veya günlük konuşma dilindeki ifadeler, yakın zamanda güncellenmemiş bir yapay zeka modeli tarafından yanlış yorumlanabilir. Yapay zeka modelleri insan deneyimlerinin ve duygularının karmaşık ağını yorumlayıncaya kadar halüsinasyonlar önemli bir zorluk olmaya devam edecek.

Yapay zeka sohbet robotları ne sıklıkla halüsinasyon görüyor?

Yapay zeka halüsinasyonlarının kesin sıklığını belirlemek zordur. Oran, yapay zeka araçlarının kullanıldığı modele veya bağlama göre büyük ölçüde değişiklik gösterir. Bir AI girişimi olan Vectara'dan yapılan bir tahmin, belgeleri özetlerken popüler sohbet robotları arasındaki halüsinasyonların sıklığını izleyen Vectara'nın GitHub'daki halka açık halüsinasyon liderlik tablosuna göre, sohbet robotlarının yüzde 3 ila yüzde 27 arasında halüsinasyon gördüğünü öne sürüyor.

Teknoloji şirketleri, sohbet robotlarına insanları potansiyel yanlışlıklar ve ek doğrulama ihtiyacı konusunda uyaran sorumluluk reddi beyanları uyguladı. Geliştiriciler modelleri geliştirmek için aktif olarak çalışıyor ve geçen yıl zaten ilerleme gördük. Örneğin OpenAI, GPT-4'ün önceki sürüme göre gerçek yanıtlar üretme olasılığının yüzde 40 daha fazla olduğunu belirtiyor.

AI halüsinasyonları nasıl önlenir?

AI halüsinasyonlarını tamamen ortadan kaldırmak imkansız olsa da, çeşitli stratejiler bunların oluşumunu ve etkilerini azaltabilir. Bu yöntemlerden bazıları, yapay zeka modellerini iyileştirmeye çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için daha uygulanabilirken, diğerleri yapay zeka araçlarını kullanan sıradan insanlarla ilgilidir.

Eğitim verilerinin kalitesini artırın

Yapay zeka halüsinasyonlarını önlemeye çalışırken yüksek kaliteli ve çeşitli verilerin sağlanması çok önemlidir. Eğitim verileri eksikse, önyargılıysa veya yeterli çeşitlilikten yoksunsa model, yeni veya uç durumlarla karşılaştığında doğru çıktılar üretmekte zorlanacaktır. Araştırmacılar ve geliştiriciler, çeşitli bakış açılarını kapsayan kapsamlı ve temsili veri kümeleri oluşturmaya çalışmalıdır.

Sonuç sayısını sınırlayın

Bazı durumlarda, modeller çok sayıda yanıt ürettiğinde yapay zeka halüsinasyonları meydana gelir. Örneğin, modelden 20 yaratıcı yazma ipucu örneği isterseniz, setin sonuna doğru sonuç kalitesinin düştüğünü fark edebilirsiniz. Bunu azaltmak için sonuç kümesini daha küçük bir sayıyla sınırlayabilir ve yapay zeka aracına en umut verici ve tutarlı yanıtlara odaklanmasını öğreterek, abartılı veya tutarsız sonuçlarla yanıt verme olasılığını azaltabilirsiniz.

Test ve doğrulama

Güvenilirliği sağlamak için hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların yapay zeka araçlarını test etmesi ve doğrulaması gerekir. Geliştiriciler, halüsinasyon kalıplarını belirlemek için modelin çıktılarını bilinen gerçeklere, uzman kararlarına ve değerlendirme buluşsal yöntemlerine göre sistematik olarak değerlendirmelidir. Tüm halüsinasyonlar aynı değildir; Eksiksiz bir uydurma, bağlam ipucunun eksik olması nedeniyle yanlış yorumlamadan farklılık gösterir.

Kullanıcılar, aracın çıktılarına güvenmeden önce belirli amaçlar için aracın performansını doğrulamalıdır. Yapay zeka araçları metin özetleme, metin oluşturma ve kodlama gibi görevlerde mükemmeldir ancak her konuda mükemmel değildir. Test sırasında istenen ve istenmeyen çıktılara örnekler vermek, yapay zekanın tercihlerinizi öğrenmesine yardımcı olur. Test ve doğrulamaya zaman ayırmanız, uygulamanızda yapay zeka halüsinasyonları riskini önemli ölçüde azaltabilir.

Yapılandırılmış çıktılar için şablonlar sağlayın

Yapay zeka modellerine bilgilerin sunulmasını istediğiniz kesin formatı veya yapıyı söyleyen veri şablonları sağlayabilirsiniz. Sonuçların tam olarak nasıl düzenlenmesi gerektiğini ve hangi temel öğelerin dahil edilmesi gerektiğini belirterek, yapay zeka sisteminin daha odaklı ve alakalı yanıtlar üretmesine rehberlik edebilirsiniz. Örneğin, Amazon ürünlerini incelemek için bir yapay zeka aracı kullanıyorsanız, ürün sayfasındaki tüm metni kopyalamanız ve ardından aşağıdaki örnek şablonu kullanarak yapay zeka aracına ürünü kategorilere ayırması talimatını vermeniz yeterlidir:

Komut istemi:Sağlanan Amazon ürün sayfası metnini analiz edin ve aşağıdaki şablonu doldurun. İlgili ayrıntıları çıkarın, bilgileri kısa ve doğru tutun ve en önemli yönlere odaklanın. Herhangi bir bilgi eksikse “YOK” yazın. Metinde doğrudan atıfta bulunulmayan hiçbir bilgiyi eklemeyin.

• Ürün Adı: [Yapay zekadan türetilmiş ürün adı burada]
• Ürün Kategorisi: [Yapay zekadan elde edilen ürün kategorisi burada]
• Fiyat Aralığı: [Yapay zekanın düşürdüğü fiyat burada] [ABD doları]
• Temel Özellikler: [burada kısa açıklamalar]
• Artıları [madde noktalarında ilk 3]
• Eksileri [madde noktalarında ilk 3]
• Genel Derecelendirme: [1-5 arasında derecelendirilmiştir]
• Ürün Özeti: [maksimum 2–3 cümle]

Ortaya çıkan çıktının hatalı çıktı ve sağladığınız spesifikasyonlara uymayan bilgiler içerme olasılığı çok daha düşüktür.

Yapay zeka araçlarını sorumlu bir şekilde kullanın

Yukarıda bahsedilen stratejiler yapay zeka halüsinasyonlarını sistemik düzeyde önlemeye yardımcı olsa da, bireysel kullanıcılar yapay zeka araçlarını daha sorumlu bir şekilde kullanmayı öğrenebilir. Bu uygulamalar halüsinasyonları engellemeyebilir ancak yapay zeka sistemlerinden güvenilir ve doğru bilgi alma şansınızı artırabilir.

• Sonuçlara çapraz referans verin ve kaynaklarınızı çeşitlendirin:Kritik bilgiler için yalnızca tek bir yapay zeka aracına güvenmeyin. Bilgilerin doğruluğunu ve eksiksizliğini doğrulamak için çıktıları köklü haber kuruluşları, akademik yayınlar, güvenilir uzmanlar ve hükümet raporları gibi diğer saygın kaynaklarla çapraz referanslayın.
• Kararınızı kullanın:Yapay zeka araçlarının, hatta en gelişmişlerinin bile sınırlamaları olduğunu ve hatalara açık olduğunu kabul edin. Çıktılarına otomatik olarak güvenmeyin. Onlara eleştirel bir gözle yaklaşın ve yapay zeka tarafından oluşturulan bilgilere dayanarak kararlar verirken kendi muhakeme yeteneğinizi kullanın.
• Yapay zekayı başlangıç ​​noktası olarak kullanın:Yapay zeka araçlarının ürettiği çıktıları, kesin yanıtlar olarak görmek yerine, daha fazla araştırma ve analiz için bir başlangıç ​​noktası olarak değerlendirin. Fikirleri keşfetmek, hipotezler oluşturmak ve ilgili bilgileri belirlemek için yapay zekayı kullanın, ancak oluşturulan içgörüleri her zaman insan uzmanlığı ve ek araştırmalar yoluyla doğrulayın ve genişletin.

Çözüm

Yapay zeka halüsinasyonları, LLM sistemlerinin küçük hatalardan tamamen uydurmalara kadar değişen mevcut sınırlamalarından kaynaklanmaktadır. Bunlar eksik veya önyargılı eğitim verileri, sınırlı bağlamsal anlayış ve açık bilgi eksikliği nedeniyle ortaya çıkar.

Yapay zeka teknolojisi zorlu olsa da gücünü koruyor ve sürekli gelişiyor. Araştırmacılar halüsinasyonları azaltmak için çalışıyor ve önemli ilerleme kaydedildi. Yapılandırılmış şablonlar sağlayarak, çıktıyı kısıtlayarak ve kullanım durumunuz için modeli doğrulayarak halüsinasyonları sınırlayabilirsiniz.

Yapay zeka araçlarını açık fikirlilikle keşfedin. İnsanın yaratıcılığını ve üretkenliğini artıran etkileyici yetenekler sunarlar. Ancak yapay zeka tarafından oluşturulan sonuçlar ve güvenilir kaynaklarla çapraz referans bilgileri konusunda kararınızı kullanın. Halüsinasyonlara karşı tetikte olurken yapay zekanın potansiyelini kucaklayın.