Tekoälyhalusinaatio on tilanne, jossa keinotekoinen älykäs työkalu tuottaa epätarkkoja, harhaanjohtavia tai epäjohdonmukaisia tuloksia, koska sen algoritmit löytävät kuvioita tiedosta, jota ei ole olemassa, tai tulkitsevat kuvioita väärin.
Kun tekoälyn ominaisuudet ja suosio ovat kasvaneet parin viime vuoden aikana, osa sen puutteista ja haavoittuvuuksista on paljastunut.
Yksi ihmisten suurimmista kysymyksistä on, onko tekoäly tarkkaa. Monissa tapauksissa se on osoittautunut erittäin hyödylliseksi apuvälineeksi tosiasioiden tarkistuksessa ja tietojen tutkimisessa, mutta joissakin tapauksissa sen tuottamat tulokset ovat olleet virheellisiä tai harhaanjohtavia.
Kun otetaan huomioon monet käyttötapaukset, joihin tekoälyä sovelletaan nykymaailmassa, näiden epätarkkuuksien seuraukset voivat olla erittäin vakavia. Tässä artikkelissa tarkastellaan, miksi tekoälyharha voi esiintyä, mitä seurauksia on teknisistä ja yhteiskunnallisista näkökulmista, ja mitä voit tehdä minimoidaksesi tekoälyharhojen riskin omassa käytössäsi.
Kuinka tekoäly-hallusinaatio tapahtuu?
Tekoälyharhojen esiintymiseen on useita eri syitä, ja monissa tapauksissa syynä on useiden niiden yhdistelmä samanaikaisesti. Näitä voivat olla (eivät välttämättä rajoitu):
- Harjoitteludatan riittämättömyys ohjatakseen kattavia ja tarkkoja tuloksia tekoälymallista.
- Jos harjoitustietoja on liikaa, Tämä johtaa siihen, että liikaa epäolennaista "tietokohinaa" sekoitetaan olennaiseen ja tärkeään tietoon.
- Tiedon harhat , jotka näkyvät luoduissa tuloksissa.
- Tekoälymalli yksinkertaisesti tekee vääriä oletuksia ja johtopäätöksiä sille syötetyistä tiedoista.
- Tekoälymallin todellisen kontekstin puute , kuten objektien fyysiset ominaisuudet tai laajempi tieto, joka liittyy luotaviin tuloksiin.
Miltä tekoäly-hallusinaatio näyttää?
Tekoälyhalusinaatioille ei ole olemassa yhtä oireyhtymää, koska se riippuu mallin virheistä ja siihen liittyvästä prosessista. Tyypillisesti tekoälyhalusinaatio voi kuitenkin ilmetä jollakin seuraavista viidestä tavasta:
- Epätarkat ennusteet : tekoälymallit voivat päätyä ennustamaan jotain, mitä tulevaisuudessa tapahtuu, minkä todennäköisyys on pieni tai ei todennäköisesti ole ollenkaan.
- Yhteenvedot puuttuvista tiedoista : Joskus tekoälymalleista voi jäädä paitsi tärkeä asiayhteys tai tietoja, joita ne tarvitsevat tarkkojen ja kattavien tulosten luomiseksi. Tämä voi johtua malliin syötetyn tiedon puutteesta tai mallin kyvyttömyydestä etsiä oikeaa kontekstia muista lähteistä.
- Tiivistelmät väärennetyillä tiedoilla : Kuten edellisessä kohdassa, jotkin tekoälymallit voivat päätyä kompensoimaan tarkkojen tietojen puutetta keksimällä asiat kokonaan. Näin voi usein käydä, kun tiedot ja konteksti, joihin malli perustuu, ovat alunperinkin epätarkkoja.
- Väärät positiiviset ja negatiiviset puolet : Tekoälyä käytetään usein havaitsemaan mahdollisia riskejä ja uhkia, olivatpa kyseessä sitten sairauden oireita terveydenhuollon ympäristössä tai petollisia toimia pankki- ja rahoitusalalla. Tekoälymallit voivat joskus tunnistaa uhan, jota ei ole olemassa, tai asteikon toisessa päässä eivät tunnista uhkaa, jota on olemassa.
- Epäjohdonmukaiset tulokset : Jos olet nähnyt tekoälyn luomia kuvia ihmisistä, joilla on väärä käsien ja jalkojen lukumäärä tai autoista, joissa on liian monta pyörää, tiedät, että tekoäly voi silti tuottaa tuloksia, joilla ei ole mitään järkeä ihmisille.
Miksi on tärkeää välttää tekoäly-hallusinaatioita?
Saatat ajatella, että tekoäly-hallusinaatio ei ole iso juttu ja että pelkkä tietojen suorittaminen mallin läpi voi ratkaista ongelman luomalla oikeat tulokset.
Asiat eivät kuitenkaan ole aivan näin yksinkertaisia, ja kaikilla käytännön käyttötapauksissa käytettävillä tai julkisesti levitetyillä tekoälyharhoilla voi olla erittäin vakavia seurauksia suurelle joukolle ihmisiä:
Tekoälyn epäeettinen käyttö
Tekoälyn käyttö yleinen, on tällä hetkellä valokeilassa, ja teknologiaa käyttävien organisaatioiden odotetaan yhä useammin käyttävän tekoälyä vastuullisella ja eettisellä tavalla , joka ei vahingoita ihmisiä tai vaaranna heitä. Tekoälyharhojen ohittaminen hallitsemattomasti - joko tietoisesti tai tietämättään - ei täytä näitä eettisiä odotuksia.
Yleisön ja kuluttajien luottamus
Edelliseen kohtaan liittyen monet ihmiset ovat edelleen huolissaan tekoälyn käytöstä, niin heidän henkilökohtaisten tietojensa käytöstä kuin sitä, voivatko tekoälyn lisääntyvät ominaisuudet tehdä heidän työstään vanhentuneita. Jatkuvat julkisesti saatavilla olevat tekoälyharha-esimerkit voivat heikentää hitaasti rakentavaa luottamusta yleisön keskuudessa ja johtaa pitkällä aikavälillä rajalliseen menestykseen tekoälyn käyttötapauksissa ja yrityksissä.
Väärin tietoinen päätöksenteko
Yritysten ja ihmisten on kyettävä tekemään parhaat ja tietoisimmat päätökset, ja ne turvautuvat yhä enemmän tietoon, analytiikkaan ja tekoälymalleihin poistaakseen päätöksistä johtuvan arvailun ja epävarmuuden. Jos tekoälymallien virheelliset tulokset johdattavat heidät harhaan, heidän tekemiensä väärien päätösten seuraukset voivat olla katastrofaalisia aina yrityksen kannattavuuden uhkaamisesta lääketieteellisen potilaan virheelliseen diagnoosiin.
Tekoälyn väärän tiedon oikeudelliset ja taloudelliset riskit
Kuten edellä mainittu oikeustapaus taitavasti osoittaa, tekoälyn tuottamat virheelliset tiedot voivat aiheuttaa suurta vahinkoa oikeudelliselta ja taloudelliselta kannalta. Tekoälyllä luotu sisältö voi esimerkiksi loukata tiettyjä ihmisiä tai yrityksiä, rikkoa tiettyjä lakeja tai joissakin ääritapauksissa jopa ehdottaa tai yllyttää ihmisiä laittomaan toimintaan.
Vältä ennakkoluuloja
Elämme maailmassa, jossa ihmiset työskentelevät väsymättä varmistaakseen, että kaikkia kohdellaan tasa-arvoisesti ja ilman ennakkoluuloja tietyntyyppisiä ihmisiä kohtaan. Puolueelliset tekoälytiedot voivat kuitenkin johtaa useiden ennakkoluulojen vahvistumiseen, usein tahattomasti. Hyvä esimerkki tästä on tekoälyn käyttö rekrytoinnissa ja rekrytoinnissa: tekoälyharhot voivat johtaa puolueellisiin tuloksiin, jotka voivat vaikuttaa organisaation monimuotoisuuteen, tasa-arvoon ja osallistamiseen.
Mitkä ovat tyypillisiä esimerkkejä tekoäly-hallusinaatioista?
Tekoälyhalusinaatioiden välttäminen on osoittautunut haastavaksi tehtäväksi kaikille alan toimijoille. Eikä se tapahdu vain pienemmissä toiminnoissa, joilla ei ole asiantuntemusta ja resursseja. Nämä kolme esimerkkiä tekoälyn hallusinaatioista todistavat, että niitä tapahtuu joillekin maailman suurimmista teknologiapelaajista:
Meta AI ja Donald Trumpin salamurhayritys
Silloiseen presidenttiehdokkaaseen Donald Trumpiin heinäkuussa 2024 tehdyn salamurhayrityksen jälkeen Metan tekoäly chatbot kieltäytyi aluksi vastaamasta tapaukseen liittyviin kysymyksiin ja väitti myöhemmin, ettei tapausta koskaan tapahtunut. Ongelma johti siihen, että Meta muutti tekoälytyökalunsa algoritmeja, mutta johti julkisiin harhaväitteisiin ja konservatiivisten näkökulmien sensurointiin.
ChatGPT-halusinaatio ja väärennetty lakitutkimus
Vuonna 2023 kolumbialainen mies teki henkilövahinkovaatimuksen lentoyhtiötä vastaan. Hänen asianajajansa käyttivät johtavaa tekoälytyökalua ChatGPT:tä ensimmäistä kertaa hänen tapauksensa kokoamiseen ja oikeudellisten huomautusten valmisteluun. Huolimatta ChatGPT:n vakuuttamisesta, että sen löytämät kuusi oikeustapausta olivat todellisia, yhtäkään niistä ei ollut olemassa.
Microsoftin Sydney rakastui käyttäjiin
Sydneyn, Microsoftin tekoälykäyttöisen chatbotin kerrottiin kertoneen New York Timesin teknologiakolumnistille, että se rakastaa häntä ja että hänen pitäisi jättää vaimonsa sen sijaan. Kahden tunnin aikana Kevin Roose sanoi, että Sydney jakoi hänen kanssaan "pimeitä fantasioita" tekoälyn levittämisestä ja ihmisyydestä.
Mitä voidaan tehdä minimoidaksesi tekoäly-harhojen riskin?
Koska tekoälyharhojen riskin välttäminen on tärkeää, tekoälymalleja käyttävien ihmisten on ryhdyttävä kaikkiin mahdollisiin käytännön toimiin lieventääkseen ongelmia, jotka voivat johtaa ongelmiin. Suosittelemme seuraavaa:
Varmista, että tekoälymallilla on selkeä tarkoitus
Koska tekoälyn käyttö on lisääntynyt viime vuosina, yksi yleinen virhe on, että organisaatiot käyttävät tekoälymalleja niiden käytön vuoksi ottamatta huomioon niiden tuotosta etsimässä. Tekoälymallin käytön yleistavoitteen selkeä määrittäminen voi varmistaa tulosten keskittymisen ja välttää tekoälyharhojen riskin liian yleisellä lähestymistavalla ja tiedoilla.
Paranna harjoitustietojen laatua
Mitä laadukkaampaa tekoälymalliin käytettävä data on, sitä parempia siitä saadaan tuloksia. Hyvä tekoälymalli perustuu tietoihin, jotka ovat olennaisia, harhautumattomia, hyvin jäsenneltyjä ja joista on suodatettu pois ylimääräinen "tietokohina". Tämä on välttämätöntä sen varmistamiseksi, että luodut tulokset ovat tarkkoja, oikeassa yhteydessä eivätkä aiheuta uusia ongelmia.
Luo ja käytä tietopohjia
Hyvä tapa varmistaa, että tekoälymallin tulokset vastaavat tarkasti käyttötarkoitusta, on käyttää malleja niille syötetylle tiedolle. Näin varmistetaan, että joka kerta kun tekoälymallia käytetään, se tottuu tietojen toimittamiseen samalla johdonmukaisella tavalla ja voi tuottaa johdonmukaisia, tarkkoja tuloksia oikeassa yhteydessä.
Rajaa vastausten ja tulosten valikoimaa
Lisäämällä rajoituksia tekoälymalliin voi auttaa rajaamaan mahdollisia tuloksia kohti niitä, joita tarvitaan. Tässä suodatustyökalut ja kynnysarvot tulevat esille, mikä antaa tekoälymalleille joitain kipeästi kaivattuja rajoja, jotta niiden analysointi ja luominen pysyvät johdonmukaisesti oikeilla jäljillä.
Testaa ja paranna mallia jatkuvasti
Samalla tavalla kuin jatkuva parantaminen on tärkeää hyvän ohjelmistokehityksen kannalta jatkuvasti muuttuvassa maailmassa, sama pätee hyvään tekoälymalliin. Siksi kaikki tekoälymallit tulee testata ja tarkentaa säännöllisesti, jotta ne voidaan kalibroida uudelleen tietojen, vaatimusten ja käytettävissä olevien asiayhteyteen liittyvien tietojen kehityksen mukaan.
Aseta inhimilliset kontrollit ja tasapainot paikoilleen
Tekoäly ei ole vielä erehtymätön siinä määrin, että sen voidaan luottaa toimivaan täysin itsenäisesti, joten on tärkeää varmistaa, että ainakin jonkin verran inhimillistä valvontaa on käytössä. Kun henkilö tarkistaa tekoälyn tuotoksen, se voi tunnistaa mahdollisesti tapahtuneet tekoälyharhat ja varmistaa, että tulos on tarkka ja vastaa asetettuja vaatimuksia.
Vahvista kyberturvallisuuttasi
Jos tekoälyharha on vaarassa aiheuttaa kyberturvallisuushaavoittuvuuksia, tämä on hyvä syy varmistaa, että paras mahdollinen kyberturvallisuusratkaisu on käytössä. Kaspersky Plus Internet Security sisältää vakiona reaaliaikaisen virustarkistuksen, jotta tekoälyharhojen aiheuttamat tietoturvauhat käsitellään ja poistetaan ennen kuin niillä voi olla haitallisia vaikutuksia.
Aiheeseen liittyvät artikkelit:
