Жасанды интеллект (AI) жүйелері соңғы жылдары ерекше мүмкіндіктерді көрсетті. Дегенмен, бір тұрақты қиындық қалады: AI галлюцинациялары, онда модельдер қате немесе ойдан шығарылған ақпаратты сенімді түрде шығарады. Бұл мақалада AI неліктен галлюцинация жасайтындығы зерттеледі және біз бұл қателердің алдын алуға болатын-болмайтынын және қаншалықты дәрежеде болатынын зерттейді.
AI галлюцинациялары жай ақаулар немесе қателер емес; олар қазіргі AI үлгілерінің тілді үйрену және жасау жолының негізгі өнімі болып табылады. Осы жүйелердің артындағы механиканы және зардаптарды азайту стратегияларындағы соңғы жетістіктерді түсіну AI-ны денсаулық сақтау, заң және қаржы сияқты сезімтал салаларда қауіпсіз қолдану үшін өте маңызды.
Неліктен AI модельдері галлюцинация жасайды?
AI галлюцинациясы дегеніміз не?
Жасанды интеллект галлюцинациясы генеративті модельдер шындыққа сәйкес дұрыс емес, жаңылыстыратын немесе толығымен ойдан шығарылған мәлімдемелерді шығаратын жағдайларды білдіреді, сонымен бірге оларды сенімділікпен және еркін тілмен ұсынады. Бұл қателер статистиканы бұрмалау сияқты болмашы дәлсіздіктерден бастап, жоқ заңды ережелерді немесе медициналық кеңестерді ойлап табу сияқты үлкен ойдан шығаруға дейін болуы мүмкін. Зерттеушілер галлюцинациялар сенімділік пен дәлдікке нұқсан келтіретінін атап көрсетеді, әсіресе жоғары тәуекелді қолданбаларда, басқаша дәйекті әңгімелер ішінде жалған сөздерді енгізу арқылы.
Түпкі себеп: болжау және іздеу
Негізінде үлкен тіл үлгілері (LLM) кең мәтіндік корпустан алынған үлгілерге негізделген дәйектілікпен келесі ең ықтимал сөзді болжау арқылы жұмыс істейді. Олар нақты фактілерді «білу» немесе тексеру үшін арналмаған; оның орнына олар жаттығу деректерімен статистикалық сәйкес келетін жауаптарды жасайды. Бұл таңбалауыш тәсіл күшті болғанымен, олар берілген нұсқауға тікелей дәлел болмаған кезде немесе түсініксіз сұраулардағы бос орындарды толтыру қажет болғанда, оларды ақпаратты ойлап табуға бейім етеді.
Жаттығу деректері мен үлгі архитектурасының әсері
Галлюцинациялардың жиілігі мен ауырлығы оқу деректерінің сапасы мен көлеміне, сондай-ақ модельдің архитектурасы мен қорытынды стратегияларына байланысты. OpenAI пайымдау үлгілерінің соңғы сынақтары, o3 және o4-mini, галлюцинацияның бұрынғы нұсқаларына қарағанда жоғарырақ жылдамдығын анықтады — бұл модельдің күрделілігі мен мүмкіндіктерінің артуының ирониялық нәтижесі. Сонымен қатар, негізгі деректердегі ауытқулар мен сәйкессіздіктер AI нәтижелерінде қайталануы және күшейтілуі мүмкін, бұл жаттығулар жиынтығы сирек немесе қиғаш болған жерлерде жүйелі қателерге әкеледі.
Жедел дизайн және шығыс ұзындығы
Пайдаланушы әрекетінің нәзік аспектілері (мысалы, жылдам сөз тіркесі мен жауаптың ұзақтығы) галлюцинацияға бейімділікке әсер етеді. Парижде орналасқан Giskard AI тестілеу фирмасының жақында жүргізген зерттеуі чат-боттарға қысқаша жауаптар беруге нұсқау беру анық емес тақырыптардағы галлюцинация жылдамдығын арттыруы мүмкін екенін көрсетті, өйткені қысқалық модельдерге белгісіздікті емес, жетіспейтін мәліметтерді «болжауға» қысым жасайды. Бұл түсінік мұқият жылдам инженерияның маңыздылығын және AI жауап білмеген кезде көрсетуге мүмкіндік беретін механизмдердің қажеттілігін көрсетеді.
AI галлюцинациясының алдын аламыз ба?
Қайта алу-кеңейтілген буын (RAG) арқылы жерге қосу
Ең перспективалы азайту стратегияларының бірі генеративті үлгілерді сыртқы білім көздерімен біріктіретін Retrieval-Augmented Generation (RAG) болып табылады. Жауапты жасамас бұрын, AI өзекті құжаттарды немесе деректерді (мысалы, жаңартылған дерекқорлар, сенімді веб-көздер немесе меншікті жазбалар) шығарып алады және оның шығуын осы нақты контексте шарттайды. 2021 жылғы зерттеу RAG әдістері сұрақ-жауап тапсырмаларындағы AI галлюцинациясын шамамен 35%-ға азайтқанын және DeepMind RETRO сияқты модельдер ауқымды іздеу әдістері арқылы ұқсас жетістіктерді көрсеткенін хабарлады.
RAG артықшылықтары мен шектеулері
- артықшылықтары: Нақты уақытта, фактілерді негіздеуді қамтамасыз етеді; доменге қатысты білімді біріктіре алады; статикалық жаттығу деректеріне тәуелділікті азайтады.
- шектеулер: Сыртқы білім қорларын қолдауды талап етеді; іздеу кідірісі жауап беру уақытына әсер етуі мүмкін; егер алынған құжаттардың өзінде дәлсіздіктер болса немесе маңызды емес болса, әлі де галлюцинация болуы мүмкін.
Сенімділікті бағалау және белгісіздікті модельдеу
Жасанды бөлшектерге артық міндеттеме берудің орнына, AI жүйелерін белгісіздікті білдіруге ынталандыру тағы бір негізгі тәсіл болып табылады. Температураны масштабтау, Монте-Карлодан шығу немесе ансамбльді модельдеу сияқты әдістер жүйелерге өз нәтижелерімен қатар сенімділік ұпайларын шығаруға мүмкіндік береді. Сенімділік шекті мәннен төмен түссе, AI-ны түсіндіруге, адам сарапшысына тапсыруға немесе оның шектеулерін шынайы мойындауға шақырылуы мүмкін. Модель алынған дәлелдерге қарсы өз жауаптарын сынайтын өзін-өзі тексеру құрылымдарын қосу сенімділікті одан әрі арттырады.
Жақсартылған жаттығулар және дәл баптау
Жоғары сапалы, доменге қатысты деректер жиынын дәл баптау AI галлюцинацияларын айтарлықтай азайтады. Факттік дәлдікке баса назар аударатын кураторлық корпустағы үлгілерді оқыту арқылы әзірлеушілер генерациялау процесін тексерілетін ақпаратқа бейімдей алады. Галлюцинацияларды жазалау және дұрыстықты марапаттау үшін адамның кері байланысынан оқытуды күшейту (RLHF) сияқты әдістер қолданылып, адамның шындыққа қатысты пайымдауларына сәйкес келетін модельдер пайда болды. Дегенмен, тіпті қатаң реттеу галлюцинацияны толығымен жоя алмайды, өйткені түбірлік генеративті механизм ықтималдық болып қалады.
Адамның бақылауы
Сайып келгенде, адамның бақылауы өте қажет болып қала береді. Қателер елеулі тәуекелді тудыратын контексттерде (мысалы, заңды құжат жасау, медициналық кеңес беру немесе қаржылық жоспарлау) автоматтандырылған нәтижелерді білікті мамандар қарауы керек. Жүйелер әлеуетті галлюцинаторлық мазмұнды белгілеуге және оны адам тексеруіне бағыттауға арналған. Бұл гибридті тәсіл AI тиімділігінің артуын сарапшылардың пікірімен теңестіруді қамтамасыз етеді, зиянды жалған ақпараттың анықталмаған арқылы өтіп кету мүмкіндігін азайтады.
Жаңа анықтау алгоритмдері
Жерге қосу және белгісіздік модельдеуден басқа, зерттеушілер жасанды интеллект галлюцинациясын ұрпақтан кейінгі анықтау үшін арнайы алгоритмдерді әзірледі. Жақында Табиғат жариялаған әдіс «семантикалық энтропия» тұжырымдамасын енгізді, ол бір сұрауға бірнеше AI жасаған жауаптардағы сәйкестікті өлшейді. Бұл әдіс дұрыс нәтижені бұрыс нәтижеден ажыратуда 79% дәлдікке қол жеткізді, дегенмен оның есептеу қарқындылығы ауқымды жүйелерде нақты уақытта орналастыруды шектейді.
Тәжірибелік ойлар және болашақ бағыттары
Шығармашылық пен дәлдікті теңестіру
Галлюцинациялар айқын тәуекелдер тудырғанымен, олар генеративті AI-ның шығармашылық икемділігін көрсетеді. Шығармашылық жазуда, миға шабуылда немесе барлау талдауында «AI галлюцинациялары» жаңа идеялар мен байланыстарды тудыруы мүмкін. Қиындық контекст негізінде AI әрекетін динамикалық реттеуде жатыр: қажет болған жағдайда шығармашылықты барынша арттыру, бірақ маңызды қолданбалардағы фактілік шектеулерді күшейту.
Нормативтік және этикалық негіздер
Жасанды интеллект жүйелері күнделікті өмірге интеграцияланған сайын, мөлдірлік пен есептілікті басқаратын нормативтік базалар пайда болуда. Мүдделі тараптар галлюцинация жылдамдығын, AI қателері туралы міндетті есеп беруді және фактілердің дәлдігі үшін стандартталған эталондарды бағалау үшін «алгоритмдік аудиттерді» жүргізуге шақырады. Этикалық нұсқаулар пайдаланушылар AI-мен әрекеттескен кезде хабардар болуын және модельдер белгісіздікті ашатынын немесе мүмкіндігінше дереккөздерді келтіретінін атап көрсетеді.
Модельдік архитектуралар бойынша зерттеулерді жалғастыру
Зерттеушілер AI галлюцинацияларын азайтуға арналған жаңа үлгі архитектураларын зерттеп жатыр. Пікірлер мен жады құрамдастарын бөлетін модульдік желілер немесе айқын логикалық ережелерді біріктіретін гибридті символдық-нейрондық жүйелер сияқты тәсілдер фактілік сәйкестікті жақсарту мүмкіндігін көрсетеді. Үздіксіз оқытудағы жетістіктер — үлгілерге өздерінің білім қорын орналастырудан кейін жаңартуға мүмкіндік береді — оқыту деректері мен нақты әлем арасындағы алшақтықты одан әрі қысқартуы мүмкін.
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
AI галлюцинациялары үлгіні болжауда жақсы, бірақ фактілерді тексерудің ішкі механизміне ие емес тілдік модельдердің ықтималдық сипатынан туындайды. Жасанды интеллект галлюцинациясын толығымен жою қол жетімсіз болуы мүмкін болса да, іздеу арқылы кеңейтілген генерация, белгісіздікті модельдеу, дәл реттеу және адамның бақылауы сияқты стратегиялардың комбинациясы олардың әсерін айтарлықтай жеңілдетуі мүмкін. Жасанды интеллект дамуын жалғастыра отырып, анықтау алгоритмдері, архитектуралық инновациялар және этикалық басқару бойынша жүргізіліп жатқан зерттеулер сенім мен дәлдікке нұқсан келтірместен генеративті жүйелердің орасан зор артықшылықтары жүзеге асырылатын болашақты қалыптастырады.
Ақырында, галлюцинацияларды басқару кемелдікке ұмтылу емес, инновациялар мен сенімділік арасындағы тепе-теңдікті сақтау — AI жалған ақпараттың шектелмеген көзі емес, қуатты көмекшісі болып қалуын қамтамасыз ету.