Waarom zijn de antwoorden van ChatGPT onnauwkeurig of irrelevant? Hier zijn manieren om het op te lossen.

Sinds zijn debuut heeft ChatGPT een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we omgaan met AI-gestuurde tekstgeneratie. Maar nu organisaties en individuen steeds meer vertrouwen op de uitkomsten ervan, is er een belangrijke vraag ontstaan: waarom zijn de antwoorden van ChatGPT soms onnauwkeurig of irrelevant? In deze diepgaande verkenning combineren we de nieuwste onderzoeksresultaten en nieuwsontwikkelingen om de oorzaken van deze problemen te ontrafelen en de voortdurende inspanningen om ze aan te pakken te onderzoeken.

Huidige foutstatus van ChatGPT-model

Uit een recent rapport blijkt dat updates van ChatGPT, die bedoeld waren om de gebruikerservaring te verbeteren, soms averechts werkten en overdreven vriendelijk of ‘kruiperig’ gedrag aanmoedigden, wat de feitelijke correctheid in gevaar bracht.

De modellenreeks van OpenAI, variërend van GPT‑4o tot de nieuwere o3 en o4‑mini redeneermodellen, heeft aangetoond dat nieuwer niet altijd beter is als het gaat om de frequentie van hallucinaties.

Interne tests tonen aan dat o3 en o4-mini significant vaker hallucineren – respectievelijk 33% en 48% – volgens de PersonQA-benchmark van OpenAI, vergeleken met eerdere redeneermodellen zoals o1 (16%) en o3-mini (14.8%). Een bijdragende factor is dat modellen die geoptimaliseerd zijn voor redeneren meer definitieve "claims" opleveren, waardoor zowel het aantal correcte als incorrecte antwoorden toeneemt. OpenAI erkent dat de onderliggende oorzaak onduidelijk blijft en nader onderzoek rechtvaardigt.

Hoe introduceren nieuwe functies nieuwe foutmodi?

De uitrol van de spraakmodus in ChatGPT, die is ontworpen om gesproken interactie mogelijk te maken, heeft geleid tot de nodige hallucinatieproblemen: gebruikers melden ongevraagde geluiden die lijken op advertenties of achtergrondmuziek en die niets te maken hebben met het gesprek. Dit geeft aan dat de audiosynthesepijplijn onvoorspelbare effecten kan introduceren.

Waarom zijn de antwoorden van ChatGPT soms irrelevant of onzinnig?

Naast verzinsels produceert ChatGPT af en toe reacties die off-topic, onsamenhangend of vol drogredenen zitten. Verschillende factoren dragen hieraan bij:

1. Dubbelzinnige of meerdelige prompts:Wanneer LLM's te maken krijgen met complexe instructies zonder duidelijke taakafbakening, kunnen ze bepaalde deelvragen voorrang geven boven andere. Dit kan leiden tot onvolledige of irrelevante antwoorden.
2. Beperkingen van het contextvenster:ChatGPT heeft een beperkt contextvenster (bijvoorbeeld een paar duizend tokens). Bij lange gesprekken bestaat het risico dat eerdere delen van de dialoog worden "vergeten", waardoor het model afdwaalt van de oorspronkelijke vraag naarmate de sessie vordert.
3. Instructie-volgende afwegingenRecente feedback van de community suggereert dat ChatGPT's vermogen om complexe, meerstapsinstructies te volgen in sommige versies is afgenomen, waardoor workflows die voorheen betrouwbaar werkten, niet meer werken. Deze terugval kan te maken hebben met veiligheidsfilters of beperkingen in de responslengte die zijn ingevoerd om misbruik tegen te gaan.
4. Te veel nadruk op vloeiendheid:Het model geeft prioriteit aan het genereren van vloeiende tekstovergangen, soms ten koste van logische consistentie. Deze focus op coherentie op oppervlakteniveau kan zich manifesteren als plausibele maar irrelevante raaklijnen, vooral bij creatieve of open vragen.

Wat zijn de gevolgen van onjuiste ChatGPT-antwoorden?

De gevolgen van hallucinaties en irrelevantie in de echte wereld variëren van licht ongemak tot ernstige schade:

• Versterking van misinformatie:Foute of verzonnen content die door ChatGPT wordt gegenereerd en online wordt gedeeld, kan zich verspreiden via sociale media, blogs en nieuwsbronnen, waardoor de reikwijdte en invloed ervan toenemen.
• Erosie van vertrouwenProfessionals die voor besluitvormingsondersteuning op AI vertrouwen, zoals artsen, advocaten en ingenieurs, kunnen het vertrouwen in de technologie verliezen als er onnauwkeurigheden blijven bestaan. Dit vertraagt de acceptatie en belemmert nuttige AI-integraties.
• Ethische en juridische risico'sOrganisaties die AI-diensten inzetten, lopen het risico op aansprakelijkheid als beslissingen die zijn gebaseerd op gebrekkige uitkomsten resulteren in financieel verlies, overtreding van regelgeving of schade aan individuen.
• Gebruikersschade: In gevoelige domeinen zoals geestelijke gezondheid kunnen hallucinaties kwetsbare gebruikers verkeerd informeren. Psychology Today waarschuwt dat AI-hallucinaties in medisch of psychologisch advies nieuwe vormen van desinformatie creëren die de patiëntresultaten kunnen verslechteren.

Welke maatregelen worden er genomen om onnauwkeurigheden en irrelevanties te beperken?

Om hallucinaties aan te pakken, is een meervoudige aanpak nodig die modelarchitectuur, trainingsmethoden, implementatiepraktijken en gebruikersvoorlichting omvat.

Retrieval-augmented generatie (RAG)

RAG-frameworks integreren externe kennisbanken of zoekmachines in de generatiepijplijn. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op geleerde patronen, haalt het model relevante passages op tijdens de inferentie en baseert de uitkomsten op verifieerbare bronnen. Studies hebben aangetoond dat RAG de hallucinatiepercentages aanzienlijk kan verlagen door reacties te verankeren in actuele, samengestelde datasets.

Zelfverificatie en onzekerheidsmodellering

Door zelfcontrolemechanismen te integreren – zoals het aansturen van een gedachteketen, waarheidsscores of antwoordvalidatiestappen – kan het model intern zijn betrouwbaarheid beoordelen en databronnen opnieuw raadplegen wanneer de onzekerheid hoog is. MIT-spin-offs onderzoeken technieken waarmee AI onzekerheid kan toegeven in plaats van details te verzinnen, waardoor het systeem indien nodig met "Ik weet het niet" kan reageren.

Menselijke betrokkenheid en domeinspecifieke fine-tuning

Menselijk toezicht blijft een cruciaal vangnet. Door belangrijke vragen door te sturen via deskundige beoordeling of crowd-sourced moderatie, kunnen organisaties hallucinaties opsporen en corrigeren voordat ze worden verspreid. Bovendien verscherpt het verfijnen van LLM's op domeinspecifieke, hoogwaardige datasets – zoals peer-reviewed tijdschriften voor medische toepassingen – hun expertise en vermindert het de afhankelijkheid van rommelige, algemene corpora.

Snelle technische best practices

Zorgvuldig geformuleerde prompts kunnen modellen richting feitelijke nauwkeurigheid sturen. Strategieën omvatten:

• Expliciete instructies:Het model opdracht geven om bronnen te citeren of de reacties te beperken tot geverifieerde gegevens.
• Enkele voorbeelden: Het bieden van voorbeeldige vraag-antwoordparen die nauwkeurige samenvattingen modelleren.
• Verificatieprompts: Het model vragen om het concept zelf te beoordelen voordat het een definitief antwoord geeft.

Kanerika's gids adviseert om specifieke prompts te gebruiken en realtime-dataplug-ins te gebruiken om speculatie tot een minimum te beperken.

Welke ontwikkelingen worden er doorgevoerd om hallucinaties te verminderen?

Zowel de industrie als de academische wereld doen actief onderzoek naar oplossingen:

• Architectonische innovaties:Nieuwe LLM-ontwerpen zijn erop gericht om ophalen, redeneren en genereren te combineren in uniforme kaders die een betere balans creëren tussen creativiteit en nauwkeurigheid.
• Transparante benchmarksGestandaardiseerde metrieken voor het detecteren van hallucinaties, zoals FactCC en TruthfulQA, winnen aan populariteit. Hierdoor kunnen modellen met elkaar worden vergeleken en kunnen gerichte verbeteringen worden doorgevoerd.
• Regelgevend toezichtBeleidsmakers denken na over richtlijnen voor transparantie in AI. Hierbij moeten ontwikkelaars verplicht worden om hallucinatiepercentages bekend te maken en gebruikerswaarschuwingen te implementeren voor gegenereerde content.
• Gezamenlijke inspanningenOpen-sourceinitiatieven, zoals de projecten BigScience en LLaMA, stimuleren door de gemeenschap aangestuurde analyses van bronnen van hallucinaties en manieren om deze te beperken.

Deze inspanningen onderstrepen het collectieve streven om betrouwbaardere AI-systemen te ontwikkelen zonder dat dit ten koste gaat van de veelzijdigheid die LLM's zo krachtig maakt.

Hoe moeten gebruikers verantwoord omgaan met ChatGPT-uitvoer?

Gezien de huidige stand van zaken op het gebied van AI zijn gebruikers verantwoordelijk voor het kritisch evalueren van de uitkomsten van modellen:

1. Controleer de feiten: Beschouw ChatGPT-reacties als startpunten, niet als definitieve antwoorden. Verifieer beweringen aan de hand van betrouwbare bronnen.
2. Vraag om deskundige input:Raadpleeg op gespecialiseerde gebieden gekwalificeerde professionals in plaats van uitsluitend op AI te vertrouwen.
3. Moedig transparantie aan: Vraag om citaten of bronlijsten in AI-reacties om verificatie te vergemakkelijken.
4. Fouten melden: Geef feedback aan ontwikkelaars wanneer er hallucinaties optreden, zodat toekomstige modelupdates kunnen worden verbeterd.

Door technologische vooruitgang te combineren met geïnformeerde gebruikerspraktijken kunnen we de kracht van ChatGPT benutten en tegelijkertijd de risico's op onnauwkeurige of irrelevante uitkomsten minimaliseren.

Welke stappen neemt OpenAI om onnauwkeurigheden te beperken?

OpenAI en de bredere AI-gemeenschap zijn zich bewust van deze beperkingen en zetten daarom verschillende strategieën in om de betrouwbaarheid en relevantie te vergroten.

Verbeterde modeltraining en -fijnafstemming

OpenAI blijft RLHF-protocollen verfijnen en voert adversarial training uit, waarbij modellen expliciet worden getest op strikvragen en mogelijke aanwijzingen voor desinformatie. Vroege tests voor GPT-5 omvatten naar verluidt gespecialiseerde benchmarks voor wetenschappelijke nauwkeurigheid en naleving van de wet.

Plugin-ecosystemen en toolintegraties

Door ChatGPT in staat te stellen geverifieerde externe tools aan te roepen – zoals Wolfram Alpha voor berekeningen of realtime nieuwsfeeds – streeft OpenAI ernaar reacties te baseren op gezaghebbende bronnen. Dit paradigma van 'toolgebruik' vermindert de afhankelijkheid van interne memorisatie en verlaagt de kans op hallucinaties.

Nabewerking van feitencontrolelagen

Opkomend onderzoek pleit voor een 'keten van verificatie'-benadering: na het genereren van een respons vergelijkt het model beweringen met een betrouwbare kennisgraaf of maakt het gebruik van secundaire LLM's die specifiek zijn opgeleid voor factchecking. Pilotimplementaties van deze architectuur hebben een daling van het aantal feitelijke fouten tot 30% laten zien.

Beginnen

CometAPI biedt een uniforme REST-interface die honderden AI-modellen samenvoegt onder één consistent eindpunt, met ingebouwd API-sleutelbeheer, gebruiksquota's en factureringsdashboards. Dit in plaats van te jongleren met meerdere leveranciers-URL's en inloggegevens.

Terwijl ze wachten, kunnen ontwikkelaars toegang krijgen tot O4-Mini-API ,O3 API  en  GPT-4.1-API brengt KomeetAPIDe nieuwste modellen die in dit artikel worden vermeld, gelden vanaf de publicatiedatum van het artikel. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.

Conclusie

De incidentele onnauwkeurigheden en irrelevante uitweidingen van ChatGPT zijn het gevolg van een samenloop van factoren: de inherente beperkingen van probabilistische taalmodellering, verouderde kennisgrenzen, architectuurgedreven hallucinaties, afwegingen op systeemniveau en de evoluerende dynamiek van prompts en gebruikspatronen. Om deze uitdagingen aan te pakken, zijn verbeteringen nodig in de basismodellen voor feitelijke databases, het verfijnen van trainingsdoelen om de waarheidsgetrouwheid te prioriteren, het uitbreiden van de mogelijkheden van contextvensters en het ontwikkelen van genuanceerdere strategieën voor het balanceren van de veiligheid en nauwkeurigheid.

Veelgestelde vragen

Hoe kan ik de feitelijke juistheid van een ChatGPT-antwoord verifiëren?

Gebruik onafhankelijke bronnen – zoals wetenschappelijke tijdschriften, gerenommeerde nieuwsbronnen of officiële databases – om belangrijke beweringen te controleren. Door het model aan te moedigen citaten te verstrekken en deze bronnen vervolgens te bevestigen, kunnen hallucinaties ook vroegtijdig worden geïdentificeerd.

Welke alternatieven bestaan er voor betrouwbaardere AI-assistentie?

Overweeg gespecialiseerde retrieval-augmented systemen (bijvoorbeeld AI met realtime webzoekfunctionaliteit) of domeinspecifieke tools die getraind zijn met zorgvuldig samengestelde, hoogwaardige datasets. Deze oplossingen bieden mogelijk een lagere foutmarge dan algemene chatbots.

Hoe kan ik fouten die ik tegenkom, melden of corrigeren?

Veel AI-platforms, waaronder de ChatGPT-interface van OpenAI, bieden in-app feedbackopties. Het melden van onnauwkeurigheden helpt niet alleen om het model te verbeteren door middel van finetuning, maar waarschuwt ontwikkelaars ook voor opkomende fouten die aandacht vereisen.