AI галлюцинациясы дегеніміз не?
AI галлюцинациясы жасанды интеллект үлгілері, әсіресе үлкен тілдік модельдер (LLM) және генеративті AI жүйелері — пішіні бойынша ақылға қонымды, бірақ жалған, ойдан шығарылған немесе жаңылыстыратын ақпаратты қамтитын нәтижелерді шығаратын құбылысты білдіреді. Бұл «галлюцинациялар» жалған фактілер мен дәйексөздерді ойлап табудан қолданушылардың сұрауларын қате түсіндіруге дейін болуы мүмкін. Мұндай нәтижелер дәйекті және сенімді болып көрінгенімен, олар тексерілетін шындықтан ауытқып, AI жасаған мазмұнға негізделген кез келген қолданбаға елеулі қиындықтар туғызады. Жасанды интеллект галлюцинациясын түсіну бұл жүйелер денсаулық сақтау, заң, қаржы және журналистика сияқты маңызды салаларға көбірек біріктіріліп жатқан заманда өте маңызды, мұнда дәлдік ең маңызды болып табылады.
Галлюцинацияны қалай танимыз?
AI галлюцинациясы бірнеше жолмен көрінеді:
- Жасанды фактілер: Жасанды интеллект сенімді тарихи оқиғаларды, заңды прецеденттерді немесе жоқ медициналық зерттеулерді жасай алады.
- Дұрыс емес сандық деректер: Қате статистика немесе күндер сияқты сандық қателер.
- Дұрыс емес дәйексөздер: Мәлімдемелерді дұрыс емес тұлғаларға немесе мекемелерге жатқызу.
- Қате пайымдау: Дәлелдемелер немесе контекст арқылы қолдау таппайтын логикалық секірулер.
Шығарылымдарды сенімді деректер көздерімен салыстыру арқылы - факт-тексеру кітапханалары немесе адам мамандары арқылы - пайдаланушылар галлюцинация даналарын анықтай алады, бірақ бұл процесс ресурсты көп қажет етеді.
Неліктен AI модельдері галлюцинация жасайды?
Техникалық деңгейде AI галлюцинациясына не әсер етеді?
Негізінде, LLM-лердің көпшілігі ауқымды деректер жиынынан алынған үлгілерге негізделген мәтін тізбегіндегі келесі таңбалауышты болжауға үйретілген болжау қозғалтқыштары болып табылады. Бұл ықтималдық механизмі келесі факторлармен біріктіріліп, галлюцинацияны тудырады:
- Жаттығу деректерінің шектеулері: Үлкен деректер жиынында сөзсіз қисындылық, ескірген ақпарат және шу болады. AI моделі осы жетілмеген деректерден жалпыланған кезде, ол ақаулы нәтижелерді жасай алады.
- Объективті функцияның шектеулері: Модельдер нақты дәлдікке емес, ықтималдылыққа немесе күмәнділікке оңтайландырылған. Ықтималдығы жоғары тізбек әлі де жалған болуы мүмкін.
- Іріктеу стратегиялары: Температураны масштабтау немесе ядроларды іріктеу сияқты декодтау әдістері шығармашылықты арттыру үшін кездейсоқтықты енгізеді, бірақ қателерді де күшейтуі мүмкін.
- Модельдік архитектура: Трансформаторға негізделген архитектураларда тән жерге қосу механизмі жоқ; олар сыртқы тексеруге тікелей қатынаусыз оқу деректеріндегі үлгілерге толығымен сүйенеді.
Бұл негіздер AI галлюцинациясын генеративті AI жүйелерінің ішкі өніміне айналдырады.
Жетілдірілген үлгілерде галлюцинация жиі кездеседі ме?
Қарама-қарсы түрде, ең күрделі модельдер галлюцинацияның жоғары жылдамдығын көрсете алады. OpenAI соңғы дәлелдеу үлгілері, o3 және o4-mini, галлюцинация жылдамдығын сәйкесінше 33% және 48% көрсетеді — GPT-4 сияқты бұрынғы нұсқаларға қарағанда айтарлықтай жоғары. Бұл жоғарылау осы модельдердің жақсартылған еркін сөйлеуімен және дәлсіздіктерді байқаусызда тиімдірек бүркемелейтін нанымды баяндау қабілетімен байланысты.
Жедел инженерия AI галлюцинацияларын қалай азайта алады?
Сұраулардағы анықтық және мәтінмән
Бір іргелі стратегия нақты нұсқауларды және жеткілікті контекстік ақпаратты қамтамасыз ететін нұсқауларды жасауды қамтиды. Түсінікті, құрылымды шақырулар түсініксіздікті азайтады, үлгіні қажетті жауаптарға бағыттайды және алыпсатарлық немесе ойдан шығарылған мазмұнға жол бермейді. Microsoft AI Builder тобының нұсқаулығы шақыруларға (1) нақты тапсырма сипаттамасын, (2) сәйкес мәтінмәнді немесе деректерді және (3) нақты шығыс шектеулерін (мысалы, «Егер белгісіз болса, «білмеймін» деп жауап беріңіз.) қамтуы керектігін атап көрсетеді. Эмпирикалық сынақтар жақсы контекстке келтірілген сұраулар кәсіпорын параметрлерінде галлюцинация жылдамдығын 15%-дан астам төмендете алатынын көрсетеді.
«Сәйкес...» Жерге қосу техникасы
«Сәйкес...» әдістемесі деп аталатын жақында шақыру әдісі үлгіге өз жауаптарын Wikipedia немесе доменге қатысты дерекқорлар сияқты сенімді ақпарат көздеріне жатқызуды ұсынады. Журналистік дереккөзді атрибуциялау тәжірибесінен туындайтын бұл әдіс модельдің егжей-тегжейлерді ойлап табудан гөрі өзінің оқу жиынындағы фактілер мазмұнынан алу ықтималдығын арттырады. Эксперименттер «Википедияға сәйкес» сияқты сөз тіркестерін қосу галлюцинацияны 20%-ға дейін төмендететінін көрсетті.
Нұсқаулық жақтау және оң шақырулар
Зерттеулер көрсеткендей, оң жақталған нұсқаулар – модельге неден аулақ болу керектігін емес, не істеу керектігін айту – сенімдірек нәтиже береді. Теріс шақырулар (мысалы, «ГАЛЮЦИНАЦИЯЛАМА») модельдің таңбалауыш болжау динамикасын жиі шатастырады, ал айқын оң директивалар (мысалы, «тек тексерілетін фактілерді қамтамасыз ету») таза нәтижелерге әкеледі. Оң жақтауды шартты мәлімдемелермен біріктіру («Егер үлгі тексере алмаса, «Мен сенімді емеспін» деп жауап беріңіз.») дәлдікті одан әрі арттырады, өйткені модельдердің қауіпсіздік торлары орнатылған кезде болжау ықтималдығы аз.
Басталу
CometAPI жүздеген AI үлгілерін (Gemini модельдері, claude моделі және openAI үлгілері) біріктіретін біріккен REST интерфейсін қамтамасыз етеді — бірізді соңғы нүкте астында, кірістірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін араластырудың орнына.
Күту кезінде әзірлеушілер қол жеткізе алады Gemini 2.5 Pro Preview API , Claude Opus 4 API және GPT-4.5 API арқылы CometAPI, тізімдегі соңғы үлгілер мақаланың жарияланған күнінен бастап берілген. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.
қорытынды
Жасанды интеллект галлюцинациясы AI қауіпсіздігі мен сенімділігіндегі маңызды шекараны білдіреді. Ең озық үлгілер машиналар жасай алатын шекараларды ұлғайтуды жалғастырып жатқанымен, олардың сенімді, бірақ жалған ақпарат «армандауға» бейімділігі салдарларды азайтудың сенімді стратегиялары, адамның қатаң бақылауы және үздіксіз зерттеулердің қажеттілігін көрсетеді. RAG және семантикалық энтропияны анықтау сияқты техникалық инновацияларды ақылға қонымды тәуекелдерді басқарумен және реттеуші нұсқаулармен біріктіре отырып, мүдделі тараптар оның ең жасырын қателерінен қорғай отырып, AI-ның шығармашылық күшін пайдалана алады.