چرا مدل‌های زبانی بزرگ گاهی اطلاعات اشتباه می‌دهند؟

با پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند سری GPT شرکت OpenAI به طور فزاینده‌ای گسترده شده است. این مدل‌ها حوزه‌های مختلفی از تولید محتوا تا خدمات مشتری را متحول کرده‌اند. با این حال، یکی از چالش‌های مداوم در استفاده از این مدل‌ها، تمایل آنها به ایجاد “توهمات” است. این پدیده، هرچند جذاب، می‌تواند مشکل‌ساز باشد. در این مقاله، به طور عمیق بررسی می‌کنیم که توهمات در مدل‌های زبانی بزرگ چیست، چرا رخ می‌دهند و چگونه می‌توان تأثیرات آنها را کاهش داد.

توهم در مدل‌های زبانی بزرگ چیست؟

در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ، “توهم” به تولید اطلاعاتی اشاره دارد که نادرست، ساختگی یا بی‌معنی هستند اما به عنوان اطلاعات واقعی ارائه می‌شوند. برخلاف توهمات انسانی که تحریفات حسی هستند، توهمات مدل‌های زبانی بزرگ خطاهای متنی هستند. این خروجی‌ها ممکن است به دلیل تسلط مدل بر تولید زبان، منسجم و متقاعدکننده به نظر برسند، اما هیچ ارتباطی با واقعیت یا داده‌های صحیح ندارند.

مثال‌هایی از توهمات

1. بیانات نادرست:
   • ورودی: “چه کسی نظریه نسبیت را کشف کرد؟”
   • خروجی توهمی: “آیزاک نیوتون نظریه نسبیت را در سال ۱۹۱۵ کشف کرد.”
     • تصحیح: آلبرت انیشتین نظریه نسبیت را توسعه داد.

2. داده‌های ساختگی:
   • ورودی: “عوارض جانبی واکسن جدید کووید-۱۹ که در دسامبر ۲۰۲۳ عرضه شد چیست؟”
   • خروجی توهمی: “این واکسن در ۸۰٪ بیماران باعث بثورات پوستی می‌شود.”
     • مشکل: چنین داده‌ای وجود ندارد و این ادعا بی‌اساس است.

3. منابع ابداعی:
   • ورودی: “آیا می‌توانید مقاله‌ای در مورد زیست‌شناسی کوانتومی ارجاع دهید؟”
   • خروجی توهمی: “بله! به مقاله ‘زیست‌شناسی کوانتومی: مقدمه‌ای از دکتر جین اسمیت، منتشر شده در Nature در سال ۲۰۲۱’ مراجعه کنید.”
     • مشکل: نه این مقاله و نه نویسنده وجود دارند.

چرا توهمات رخ می‌دهند؟

توهمات در مدل‌های زبانی به دلایل متعددی رخ می‌دهند که ریشه آن‌ها را می‌توان در ساختار و شیوه آموزش این مدل‌ها جست‌وجو کرد. یکی از دلایل اصلی، محدودیت‌های داده‌های آموزشی است. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بینند که شامل اطلاعات صحیح و نادرست است. در نتیجه، ممکن است اطلاعات نادرستی که در داده‌ها وجود دارد را نیز یاد بگیرند و بازتولید کنند. علاوه بر این، مدل‌های زبانی معمولاً فاقد ارتباط مستقیم با واقعیت هستند و بر اساس پیش‌بینی کلمه بعدی عمل می‌کنند. این رویکرد، آن‌ها را قادر می‌سازد تا متن‌های منسجم تولید کنند، اما تضمینی برای صحت محتوا وجود ندارد.

یکی دیگر از عوامل مؤثر، تعمیم‌دهی بیش از حد است. مدل‌های زبانی تمایل دارند از الگوهایی که در داده‌های آموزشی مشاهده کرده‌اند، تعمیم‌هایی ایجاد کنند. وقتی با ورودی‌های جدید و ناشناخته مواجه می‌شوند، ممکن است این تعمیم‌ها به‌طور نادرست یا نابجا اعمال شوند و منجر به تولید اطلاعات غلط شوند. همچنین، ابهام در ورودی کاربران می‌تواند عاملی باشد که مدل را به سمت تولید پاسخ‌های ساختگی سوق دهد. مدل‌ها در این مواقع سعی می‌کنند خلاهای اطلاعاتی را پر کنند، حتی اگر اطلاعات واقعی در دسترس نداشته باشند.

نکته دیگر این است که مدل‌های زبانی معمولاً مکانیزم مشخصی برای بیان عدم اطمینان ندارند. حتی زمانی که مطمئن نیستند، پاسخ‌هایی قطعی و قانع‌کننده ارائه می‌دهند که می‌تواند کاربران را گمراه کند. این مسئله به‌ویژه در کاربردهای حساس مانند پزشکی یا حقوقی چالش‌برانگیز است.

خطرات توهمات

در حالی که توهمات مدل‌های زبانی بزرگ گاهی اوقات می‌توانند سرگرم‌کننده یا بی‌اهمیت باشند، اما بسته به زمینه استفاده، می‌توانند عواقب جدی داشته باشند.

1. اطلاعات نادرست

خروجی‌های توهمی می‌توانند اطلاعات نادرست را گسترش دهند، اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی را تضعیف کنند و به گسترش اخبار جعلی کمک کنند

2. مسائل قانونی و اخلاقی

در زمینه‌هایی مانند پزشکی یا حقوق، خروجی‌های نادرست می‌توانند به توصیه‌های غیراخلاقی، مسئولیت‌های قانونی یا حتی آسیب به کاربران منجر شوند

3. آسیب به اعتبار

کسب‌وکارهایی که از چت‌بات‌ها یا تولیدکنندگان محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، در صورتی که سیستم‌هایشان خروجی‌های توهمی تولید کنند، ممکن است اعتبار خود را از دست بدهند.

4. هدررفت منابع

توسعه‌دهندگان و پژوهشگران ممکن است زمان خود را برای اشکال‌زدایی مشکلات ناشی از توهمات یا اعتبارسنجی خروجی‌هایی که معتبر به نظر می‌رسند اما نادرست هستند، تلف کنند

چگونه می‌توان با توهمات مقابله کرد؟

برای مقابله با توهمات در مدل‌های زبانی، چندین استراتژی موثر وجود دارد. یکی از مهم‌ترین راه‌ها، بهبود کیفیت داده‌های آموزشی است. استفاده از داده‌های معتبر و پالایش‌شده می‌تواند احتمال تولید اطلاعات نادرست را کاهش دهد. همچنین، ادغام مدل‌های زبانی با منابع دانش خارجی مانند پایگاه‌های داده یا گراف‌های دانش می‌تواند به افزایش دقت پاسخ‌ها کمک کند.

طراحی دقیق ورودی‌ها نیز می‌تواند موثر باشد. کاربران می‌توانند با ارائه دستورالعمل‌های روشن و مشخص، مدل را به سمت تولید پاسخ‌های دقیق‌تر هدایت کنند. علاوه بر این، استفاده از سیستم‌های اعتبارسنجی پس از تولید می‌تواند به شناسایی و اصلاح خطاهای احتمالی کمک کند. برای مثال، خروجی‌های مدل می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های بررسی حقایق یا بازبینی‌های انسانی بررسی شوند.

تنظیم دقیق مدل‌ها برای کاربردهای خاص نیز می‌تواند یک راهکار موثر باشد. به عنوان مثال، مدل‌هایی که برای حوزه پزشکی استفاده می‌شوند، می‌توانند با استفاده از داده‌های تخصصی آموزش داده شوند تا دقت بیشتری داشته باشند. همچنین، آگاه‌سازی کاربران درباره محدودیت‌های مدل‌های زبانی و تشویق آن‌ها به تفکر انتقادی می‌تواند تاثیر قابل توجهی در کاهش خطرات توهمات داشته باشد.

کاربردهای واقعی و چالش‌ها

با وجود خطرات، مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه‌های بسیاری ارزشمند هستند. با رسیدگی به چالش‌های توهم، می‌توان پتانسیل آنها را به حداکثر رساند.

داستان‌های موفقیت

1. تولید محتوا:
   • ابزارهای هوش مصنوعی مانند Jasper و ChatGPT به نویسندگان در تولید محتوای با کیفیت بالا کمک می‌کنند. اصلاح ورودی‌ها و اعتبارسنجی پس از تولید به کاهش نادرستی‌ها کمک می‌کند
2. پشتیبانی مشتری:
   • چت‌بات‌ها با محدود کردن پاسخ‌ها به پرسش‌های متداول و پایگاه‌های داده معتبر، به طور مؤثر به سؤالات رسیدگی می‌کنند
3. بهداشت و درمان:
   • سیستم‌های هوش مصنوعی در صورتی که با پایگاه‌های دانش زنده ترکیب شوند، از تشخیص‌ها و خلاصه‌سازی مقالات پزشکی پشتیبانی می‌کنند

نتیجه‌گیری

توهمات در مدل‌های زبانی بزرگ نشان‌دهنده محدودیت‌های این فناوری و همچنین چالشی برای توسعه‌دهندگان و کاربران آن است. درک علل و پیامدهای این پدیده می‌تواند به ما کمک کند تا مدل‌های زبانی قابل اعتمادتر و دقیق‌تری طراحی کنیم. با تلاش‌های مستمر در جهت بهبود داده‌های آموزشی، ارتقای معماری مدل‌ها و افزایش آگاهی کاربران، می‌توان خطرات ناشی از توهمات را به حداقل رساند. در نهایت، کلید موفقیت در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، همکاری میان پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی است. با این همکاری، می‌توانیم از این فناوری به شکلی مسئولانه و موثر بهره‌برداری کنیم و پتانسیل‌های آن را به حداکثر برسانیم.