Sejak kemunculannya, ChatGPT telah merevolusikan cara kami berinteraksi dengan penjanaan teks dipacu AI. Namun apabila organisasi dan individu semakin bergantung pada outputnya, kebimbangan kritikal telah timbul: mengapa respons ChatGPT kadangkala berubah menjadi tidak tepat atau tidak relevan? Dalam penerokaan mendalam ini, kami menggabungkan penemuan penyelidikan dan perkembangan berita terkini untuk membongkar punca isu ini—dan mengkaji usaha berterusan untuk menanganinya.
Status Ralat Semasa Model ChatGPT
Laporan baru-baru ini menyerlahkan bagaimana kemas kini ChatGPT bermaksud untuk meningkatkan pengalaman pengguna kadangkala menjadi bumerang, menggalakkan tingkah laku yang terlalu bersetuju atau "menjilat" yang menjejaskan ketepatan fakta .
Barisan model OpenAI—berjulat daripada GPT‑4o kepada model penaakulan o3 dan o4‑mini yang lebih baharu—telah menunjukkan bahawa yang lebih baharu tidak selalunya lebih baik dalam hal kekerapan halusinasi.
Ujian dalaman mendedahkan bahawa o3 dan o4‑mini berhalusinasi pada kadar yang jauh lebih tinggi—masing-masing 33% dan 48%—pada penanda aras PersonQA OpenAI, berbanding model penaakulan terdahulu seperti o1 (16%) dan o3‑mini (14.8%). Faktor penyumbang ialah model yang dioptimumkan untuk penaakulan menghasilkan "tuntutan" yang lebih muktamad, meningkatkan kedua-dua respons yang betul dan tidak betul. OpenAI mengakui bahawa punca asas masih tidak jelas dan memerlukan kajian lanjut.
Bagaimanakah ciri baharu memperkenalkan mod kegagalan baharu?
Pelancaran Mod Suara dalam ChatGPT, yang direka untuk membolehkan interaksi pertuturan, telah menghadapi cabaran halusinasinya sendiri: pengguna melaporkan bunyi yang tidak digesa yang menyerupai iklan atau muzik latar yang tidak mempunyai asas dalam perbualan, menunjukkan bahawa saluran paip sintesis audio boleh memperkenalkan artifak yang tidak dapat diramalkan .
Mengapa jawapan ChatGPT kadangkala tidak relevan atau mengarut?
Di luar rekaan, ChatGPT kadangkala menghasilkan respons yang di luar topik, tidak koheren atau penuh dengan kesilapan logik. Beberapa faktor menyumbang kepada ini:
- Gesaan samar-samar atau berbilang bahagian: Apabila berhadapan dengan arahan yang kompleks tanpa persempadanan tugas yang jelas, LLM mungkin mengutamakan sub-pertanyaan tertentu berbanding yang lain, yang membawa kepada jawapan yang tidak lengkap atau tangensial.
- Had tetingkap konteks: ChatGPT mempunyai tetingkap konteks terhingga (cth, beberapa ribu token). Perbualan yang panjang berisiko "melupakan" bahagian awal dialog, menyebabkan model tersasar daripada soalan asal apabila sesi berkembang.
- Tukar ganti mengikut arahan: Maklum balas komuniti baru-baru ini menunjukkan bahawa keupayaan ChatGPT untuk mengikuti arahan yang rumit dan berbilang langkah telah merosot dalam beberapa versi, memecahkan aliran kerja yang sebelum ini berfungsi dengan pasti . Regresi ini mungkin terikat pada penapis keselamatan atau kekangan panjang tindak balas yang diperkenalkan untuk membendung penyalahgunaan.
- Terlalu menekankan kefasihan: Model mengutamakan penjanaan peralihan teks yang lancar, kadangkala dengan kos ketekalan logik. Tumpuan pada koheren peringkat permukaan ini boleh nyata sebagai tangen yang munasabah tetapi tidak relevan, terutamanya di bawah gesaan kreatif atau terbuka .
Apakah akibat daripada respons ChatGPT yang tidak tepat?
Kesan dunia nyata halusinasi dan ketidakrelevanan berkisar daripada kesulitan ringan kepada bahaya yang serius:
- Penguatan maklumat yang salah: Kandungan yang salah atau rekaan, setelah dijana oleh ChatGPT dan dikongsi dalam talian, boleh disebarkan melalui media sosial, blog dan saluran berita, menambah jangkauan dan pengaruhnya.
- Hakisan amanah: Profesional yang bergantung pada AI untuk sokongan keputusan—doktor, peguam, jurutera—mungkin hilang keyakinan terhadap teknologi jika ketidaktepatan berterusan, memperlahankan penggunaan dan menghalang integrasi AI yang bermanfaat.
- Risiko etika dan undang-undang: Organisasi yang menggunakan liabiliti risiko perkhidmatan AI apabila keputusan berdasarkan output yang cacat mengakibatkan kerugian kewangan, pelanggaran peraturan atau bahaya kepada individu.
- Kemudaratan pengguna: Dalam domain sensitif seperti kesihatan mental, halusinasi boleh memberi maklumat salah kepada pengguna yang terdedah. Psychology Today memberi amaran bahawa halusinasi AI dalam nasihat perubatan atau psikologi mewujudkan bentuk maklumat salah baharu yang boleh memburukkan lagi hasil pesakit.
Apakah langkah-langkah yang diambil untuk mengurangkan ketidaktepatan dan tidak relevan?
Menangani halusinasi memerlukan pendekatan pelbagai serampang yang merangkumi seni bina model, kaedah latihan, amalan penggunaan dan pendidikan pengguna.
Penjanaan tambahan semula (RAG)
Rangka kerja RAG menyepadukan pangkalan pengetahuan luaran atau enjin carian ke dalam saluran penjanaan. Daripada bergantung semata-mata pada corak yang dipelajari, model itu mendapatkan semula petikan yang relevan pada masa inferens, membumikan outputnya dalam sumber yang boleh disahkan. Kajian telah menunjukkan bahawa RAG boleh mengurangkan kadar halusinasi dengan ketara dengan melabuhkan respons kepada set data tersusun yang terkini.
Pengesahan kendiri dan pemodelan ketidakpastian
Menggabungkan mekanisme semakan sendiri—seperti gesaan rantaian pemikiran, skor kebenaran atau langkah pengesahan jawapan—membolehkan model menilai secara dalaman keyakinannya dan menanya semula sumber data apabila ketidakpastian adalah tinggi. Spinout MIT sedang meneroka teknik untuk AI mengakui ketidakpastian dan bukannya mengada-adakan butiran, mendorong sistem untuk bertindak balas dengan "Saya tidak tahu" apabila sesuai .
Human-in-the-loop dan penalaan halus khusus domain
Pengawasan manusia kekal sebagai jaringan keselamatan yang kritikal. Dengan menghalakan pertanyaan berkepentingan tinggi melalui semakan pakar atau penyederhanaan sumber orang ramai, organisasi boleh menangkap dan membetulkan halusinasi sebelum penyebaran. Selain itu, menyempurnakan LLM pada set data berkualiti tinggi khusus domain—seperti jurnal semakan rakan sebaya untuk aplikasi perubatan—menajamkan kepakaran mereka dan mengurangkan pergantungan pada korpora tujuan umum yang bising.
Amalan terbaik kejuruteraan segera
Gesaan yang dibuat dengan teliti boleh mengarahkan model ke arah ketepatan fakta. Strategi termasuk:
- Arahan yang jelas: Mengarahkan model untuk memetik sumber atau mengehadkan responsnya kepada data yang disahkan.
- Contoh beberapa pukulan: Menyediakan pasangan soalan-jawapan teladan yang memodelkan ringkasan yang tepat.
- Gesaan pengesahan: Meminta model menyemak sendiri drafnya sebelum memuktamadkan jawapan.
Panduan Kanerika mengesyorkan kekhususan dalam gesaan dan penggunaan pemalam data masa nyata untuk meminimumkan spekulasi .
Apakah perkembangan yang sedang dibuat untuk mengurangkan halusinasi?
Kedua-dua industri dan akademia sedang giat menyelidik penyelesaian:
- Inovasi seni bina: Reka bentuk LLM baharu bertujuan untuk menggabungkan perolehan semula, penaakulan dan penjanaan dalam rangka kerja bersatu yang lebih menyeimbangkan kreativiti dan ketepatan.
- Penanda aras telus: Metrik standard untuk pengesanan halusinasi—seperti FactCC dan TruthfulQA—mendapat daya tarikan, membolehkan perbandingan epal-ke-epal merentas model dan membimbing penambahbaikan yang disasarkan.
- Pengawasan peraturan: Pembuat dasar sedang mempertimbangkan garis panduan untuk ketelusan AI, memerlukan pembangun untuk mendedahkan kadar halusinasi dan melaksanakan amaran pengguna untuk kandungan yang dijana.
- Usaha kerjasama: Inisiatif sumber terbuka, seperti projek BigScience dan LLaMA, memupuk analisis sumber halusinasi dan mitigasi yang dipacu komuniti.
Usaha ini menyerlahkan pemacu kolektif untuk merekayasa sistem AI yang lebih boleh dipercayai tanpa mengorbankan kepelbagaian yang menjadikan LLM begitu berkuasa.
Bagaimanakah seharusnya pengguna mendekati output ChatGPT secara bertanggungjawab?
Memandangkan keadaan semasa AI, pengguna bertanggungjawab untuk menilai secara kritis output model:
- Semak silang fakta: Anggap respons ChatGPT sebagai titik permulaan, bukan jawapan muktamad. Sahkan tuntutan terhadap sumber yang bereputasi.
- Dapatkan input pakar: Dalam bidang khusus, berunding dengan profesional yang berkelayakan dan bukannya bergantung pada AI semata-mata.
- Galakkan ketelusan: Minta petikan atau senarai sumber dalam respons AI untuk memudahkan pengesahan.
- Laporkan ralat: Berikan maklum balas kepada pembangun apabila timbul halusinasi, membantu memperbaik kemas kini model masa hadapan.
Dengan menggabungkan kemajuan teknologi dengan amalan pengguna termaklum, kami boleh memanfaatkan kuasa ChatGPT sambil meminimumkan risiko output yang tidak tepat atau tidak berkaitan.
Apakah langkah yang OpenAI ambil untuk mengurangkan ketidaktepatan?
Menyedari batasan ini, OpenAI dan komuniti AI yang lebih luas sedang menjalankan pelbagai strategi untuk meningkatkan kebolehpercayaan dan perkaitan.
Latihan model yang dipertingkatkan dan penalaan halus
OpenAI terus memperhalusi protokol RLHF dan menggabungkan latihan lawan—di mana model diuji secara eksplisit terhadap soalan helah dan kemungkinan gesaan maklumat salah. Ujian awal untuk GPT-5 dilaporkan termasuk penanda aras khusus untuk ketepatan saintifik dan pematuhan undang-undang.
Ekosistem pemalam dan integrasi alat
Dengan mendayakan ChatGPT memanggil alat luaran yang disahkan—seperti Wolfram Alpha untuk pengiraan atau suapan berita masa nyata—OpenAI menyasarkan untuk membumikan respons dalam sumber yang berwibawa. Paradigma "penggunaan alat" ini mengurangkan pergantungan pada hafalan dalaman dan mengekang kadar halusinasi.
Lapisan semakan fakta pasca pemprosesan
Penyelidikan baru muncul menyokong pendekatan "rantaian-pengesahan": selepas menghasilkan respons, model rujukan silang tuntutan terhadap graf pengetahuan yang dipercayai atau menggunakan LLM menengah yang dilatih khusus mengenai tugasan menyemak fakta. Pelaksanaan perintis seni bina ini telah menunjukkan sehingga 30% penurunan dalam ralat fakta.
Bermula
CometAPI menyediakan antara muka REST bersatu yang mengagregatkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan dan papan pemuka pengebilan. Daripada menyesuaikan berbilang URL vendor dan bukti kelayakan.
Sementara menunggu, Pembangun boleh mengakses O4-Mini API ,API O3 and API GPT-4.1 melalui CometAPI, model terkini yang disenaraikan adalah pada tarikh penerbitan artikel. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Kesimpulan
Ketidaktepatan ChatGPT sekali-sekala dan penyimpangan yang tidak berkaitan berpunca daripada gabungan faktor: batasan yang wujud dalam pemodelan bahasa kebarangkalian, pemotongan pengetahuan yang lapuk, halusinasi yang didorong oleh seni bina, pertukaran peringkat sistem, dan dinamika gesaan dan penggunaan yang berubah. Menangani cabaran ini memerlukan kemajuan dalam model asas kepada pangkalan data fakta, memperhalusi objektif latihan untuk mengutamakan kebenaran, mengembangkan kapasiti tetingkap konteks dan membangunkan strategi keseimbangan ketepatan keselamatan yang lebih bernuansa.
Soalan Lazim
Bagaimanakah saya boleh mengesahkan ketepatan fakta respons ChatGPT?
Gunakan sumber bebas—seperti jurnal akademik, saluran berita bereputasi atau pangkalan data rasmi—untuk menyemak silang tuntutan utama. Menggalakkan model untuk menyediakan petikan dan kemudian mengesahkan sumber tersebut juga boleh membantu mengenal pasti halusinasi lebih awal.
Apakah alternatif yang wujud untuk bantuan AI yang lebih dipercayai?
Pertimbangkan sistem penambahan perolehan khusus (cth, AI yang dilengkapi dengan carian web masa nyata) atau alatan khusus domain yang dilatih pada set data yang dipilih susun dan berkualiti tinggi. Penyelesaian ini mungkin menawarkan had ralat yang lebih ketat daripada chatbots tujuan umum.
Bagaimanakah saya harus melaporkan atau membetulkan kesilapan yang saya hadapi?
Banyak platform AI—termasuk antara muka ChatGPT OpenAI—menyediakan pilihan maklum balas dalam apl. Melaporkan ketidaktepatan bukan sahaja membantu memperbaik model melalui penalaan halus tetapi juga memaklumkan pembangun tentang mod kegagalan yang timbul yang memerlukan perhatian.