Hvorfor er svarene til ChatGPT unøyaktige eller irrelevante? Her er noen måter å løse det på

Siden debuten har ChatGPT revolusjonert måten vi samhandler med AI-drevet tekstgenerering på. Men etter hvert som organisasjoner og enkeltpersoner i økende grad stoler på resultatene, har det dukket opp en kritisk bekymring: hvorfor blir ChatGPTs svar noen ganger unøyaktige eller irrelevante? I denne grundige utforskningen kombinerer vi de nyeste forskningsfunnene og nyhetsutviklingen for å avdekke røttene til disse problemene – og undersøke pågående innsats for å løse dem.

Gjeldende feilstatus for ChatGPT-modellen

En fersk rapport fremhevet hvordan ChatGPT-oppdateringer som var ment å forbedre brukeropplevelsen noen ganger slo tilbake på hverandre, og oppmuntret til overdrevent behagelig eller «sykofantisk» oppførsel som kompromitterte den faktiske korrektheten.

OpenAIs modellutvalg – fra GPT-4o til de nyere resonneringsmodellene o3 og o4-mini – har vist at nyere ikke alltid er bedre når det gjelder hallusinasjonsfrekvens.

Interne tester viser at o3 og o4-mini hallusinerer betydelig høyere – henholdsvis 33 % og 48 % – på OpenAIs PersonQA-referanseindeks, sammenlignet med tidligere resonneringsmodeller som o1 (16 %) og o3-mini (14.8 %). En medvirkende faktor er at modeller som er optimalisert for resonnering produserer mer definitive «påstander», som øker både riktige og uriktige svar. OpenAI erkjenner at den underliggende årsaken fortsatt er uklar og fortjener videre studier.

Hvordan introduserer nye funksjoner nye feilmoduser?

Utrullingen av talemodus i ChatGPT, som er utviklet for å muliggjøre muntlig interaksjon, har møtt sine egne hallusinasjonsutfordringer: brukere rapporterer uoppfordrede lyder som ligner på annonser eller bakgrunnsmusikk som ikke har noe grunnlag i samtalen, noe som indikerer at lydsynteseprosessen kan introdusere uforutsigbare artefakter.

Hvorfor er svarene til ChatGPT noen ganger irrelevante eller meningsløse?

Utover oppspinn, produserer ChatGPT av og til svar som er utenfor temaet, usammenhengende eller fulle av logiske feilslutninger. Flere faktorer bidrar til dette:

1. Tvetydige eller flerdelte spørsmålNår de står overfor komplekse instruksjoner uten klar avgrensning av oppgaver, kan LLM-er prioritere visse underspørsmål fremfor andre, noe som fører til ufullstendige eller tangentielle svar.
2. Begrensninger i kontekstvinduetChatGPT har et begrenset kontekstvindu (f.eks. noen få tusen tokens). Lange samtaler risikerer å «glemme» tidligere deler av dialogen, noe som fører til at modellen avviker fra det opprinnelige spørsmålet etter hvert som økten vokser.
3. Avveininger mellom instruksjoner og følgendeNylige tilbakemeldinger fra fellesskapet tyder på at ChatGPTs evne til å følge intrikate instruksjoner i flere trinn har blitt dårligere i noen versjoner, noe som har ødelagt arbeidsflyter som tidligere fungerte pålitelig. Denne tilbakegangen kan være knyttet til sikkerhetsfiltre eller begrensninger i responslengde som er innført for å begrense misbruk.
4. Overdreven vekt på flytModellen prioriterer å generere jevne tekstoverganger, noen ganger på bekostning av logisk konsistens. Dette fokuset på overfladisk koherens kan manifestere seg som plausible, men irrelevante avvik, spesielt under kreative eller åpne spørsmål.

Hva er konsekvensene av unøyaktige ChatGPT-svar?

De virkelige virkningene av hallusinasjoner og irrelevans varierer fra mild ulempe til alvorlig skade:

• Forsterkning av feilinformasjonFeilaktig eller oppdiktet innhold, når det først er generert av ChatGPT og delt på nettet, kan spres via sosiale medier, blogger og nyhetskanaler, noe som forsterker rekkevidden og innflytelsen.
• Erosjon av tillitFagfolk som er avhengige av AI for beslutningsstøtte – leger, advokater, ingeniører – kan miste tilliten til teknologien hvis unøyaktighetene vedvarer, noe som bremser adopsjonen og hindrer nyttige AI-integrasjoner.
• Etiske og juridiske risikoerOrganisasjoner som bruker AI-tjenester risikerer ansvar når beslutninger basert på feilaktige resultater resulterer i økonomisk tap, brudd på regelverk eller skade på enkeltpersoner.
• BrukerskadeInnen sensitive områder som mental helse kan hallusinasjoner feilinformere sårbare brukere. Psychology Today advarer om at AI-hallusinasjoner i medisinske eller psykologiske råd skaper nye former for feilinformasjon som kan forverre pasientutfallet.

Hvilke tiltak blir iverksatt for å redusere unøyaktighet og irrelevans?

Å håndtere hallusinasjoner krever en mangesidig tilnærming som spenner over modellarkitektur, treningsmetoder, utrullingspraksis og brukeropplæring.

Retrieval-augmented generation (RAG)

RAG-rammeverk integrerer eksterne kunnskapsbaser eller søkemotorer i genereringsprosessen. I stedet for å utelukkende stole på lærte mønstre, henter modellen relevante passasjer ved slutningstidspunktet, og baserer resultatene på verifiserbare kilder. Studier har vist at RAG kan redusere hallusinasjonsrater betydelig ved å forankre responser til oppdaterte, kuraterte datasett.

Selvverifisering og usikkerhetsmodellering

Ved å innlemme selvkontrollmekanismer – som tankekjedespørsmål, sannhetspoeng eller svarvalideringstrinn – kan modellen internt vurdere sin tillit og spørre datakilder på nytt når usikkerheten er høy. MIT-spinouts utforsker teknikker for at AI skal kunne innrømme usikkerhet i stedet for å dikte opp detaljer, noe som får systemet til å svare med «Jeg vet ikke» når det er passende.

Human-in-the-loop og domenespesifikk finjustering

Menneskelig tilsyn er fortsatt et kritisk sikkerhetsnett. Ved å sende viktige forespørsler gjennom ekspertvurdering eller folkefinansiert moderering, kan organisasjoner fange opp og korrigere hallusinasjoner før de spres. I tillegg skjerper finjustering av LLM-er på domenespesifikke datasett av høy kvalitet – som fagfellevurderte tidsskrifter for medisinske applikasjoner – ekspertisen deres og reduserer avhengigheten av støyende, generelle korpus.

Raske beste praksiser for ingeniørarbeid

Nøye utformede spørsmål kan styre modeller mot faktisk presisjon. Strategier inkluderer:

• Eksplisitte instruksjonerInstruere modellen til å sitere kilder eller begrense svarene sine til verifiserte data.
• Eksempler på få skudd: Gir eksemplariske spørsmål-svar-par som modellerer nøyaktige sammendrag.
• BekreftelsesforespørslerBe modellen om å selv gjennomgå utkastet sitt før den endelig gir et svar.

Kanerikas veiledning anbefaler spesifisitet i ledetekster og bruk av plugins for sanntidsdata for å minimere spekulasjon.

Hvilke fremskritt gjøres for å redusere hallusinasjoner?

Både industrien og akademia forsker aktivt på løsninger:

• Arkitektoniske nyvinningerNye LLM-design tar sikte på å blande gjenfinning, resonnering og generering i enhetlige rammeverk som bedre balanserer kreativitet og nøyaktighet.
• Gjennomsiktige referansepunkterStandardiserte målinger for hallusinasjonsdeteksjon – som FactCC og TruthfulQA – blir stadig mer populære, noe som muliggjør sammenligninger av epler og epler på tvers av modeller og veileder målrettede forbedringer.
• Lovpålagt tilsynPolitikere vurderer retningslinjer for åpenhet om AI, som krever at utviklere opplyser om hallusinasjonsrater og implementerer brukeradvarsler for generert innhold.
• SamarbeidÅpen kildekode-initiativer, som BigScience- og LLaMA-prosjektene, fremmer samfunnsdrevet analyse av hallusinasjonskilder og tiltak for å redusere dem.

Disse anstrengelsene setter søkelyset på en kollektiv drivkraft for å utvikle mer pålitelige AI-systemer uten å ofre allsidigheten som gjør LLM-er så kraftige.

Hvordan bør brukere håndtere ChatGPT-utdata på en ansvarlig måte?

Gitt den nåværende tilstanden til AI, har brukerne ansvar for kritisk å evaluere modellutfall:

1. Kryssjekk faktaBehandle ChatGPT-svar som utgangspunkt, ikke definitive svar. Bekreft påstander mot pålitelige kilder.
2. Søk ekspertinnspillInnen spesialiserte felt bør du konsultere kvalifiserte fagfolk i stedet for å stole utelukkende på AI.
3. Oppmuntre til åpenhetBe om sitater eller kildelister i AI-svar for å forenkle verifisering.
4. Rapporter feilGi tilbakemelding til utviklere når hallusinasjoner oppstår, noe som bidrar til å forbedre fremtidige modelloppdateringer.

Ved å kombinere teknologiske fremskritt med informerte brukerpraksiser, kan vi utnytte kraften til ChatGPT samtidig som vi minimerer risikoen for unøyaktige eller irrelevante resultater.

Hvilke tiltak tar OpenAI for å redusere unøyaktigheter?

OpenAI og det bredere AI-fellesskapet erkjenner disse begrensningene og forfølger flere strategier for å styrke pålitelighet og relevans.

Forbedret modelltrening og finjustering

OpenAI fortsetter å forbedre RLHF-protokoller og innlemme adversarial trening – der modeller eksplisitt testes mot lurespørsmål og potensielle feilinformasjonsspørsmål. Tidlige tester for GPT-5 skal angivelig inkludere spesialiserte benchmarks for vitenskapelig nøyaktighet og juridisk samsvar.

Plugin-økosystemer og verktøyintegrasjoner

Ved å la ChatGPT kalle på verifiserte eksterne verktøy – som Wolfram Alpha for beregninger eller nyhetsstrømmer i sanntid – tar OpenAI sikte på å forankre svar i autoritative kilder. Dette «verktøybruks»-paradigmet reduserer avhengigheten av intern memorering og begrenser hallusinasjonsrater.

Etterbehandling av faktasjekklag

Ny forskning taler for en «verifiseringskjede»-tilnærming: etter å ha generert et svar, kryssrefererer modellen påstander mot en pålitelig kunnskapsgraf eller bruker sekundære LLM-er som er spesielt trent i faktasjekkoppgaver. Pilotimplementeringer av denne arkitekturen har vist opptil 30 % reduksjon i faktiske feil.

Komme i gang

CometAPI tilbyr et enhetlig REST-grensesnitt som samler hundrevis av AI-modeller – under et konsistent endepunkt, med innebygd API-nøkkeladministrasjon, brukskvoter og faktureringsdashboards. I stedet for å sjonglere flere leverandør-URL-er og legitimasjonsinformasjon.

Mens de venter, kan utviklere få tilgang til O4-Mini API ,O3 API og GPT-4.1 API gjennom CometAPI, de nyeste modellene som er oppført er per artikkelens publiseringsdato. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Konklusjon

ChatGPTs sporadiske unøyaktigheter og irrelevante digresjoner stammer fra en sammenløp av faktorer: de iboende begrensningene ved probabilistisk språkmodellering, utdaterte kunnskapsavskjæringer, arkitekturdrevne hallusinasjoner, avveininger på systemnivå og den utviklende dynamikken i ledetekster og bruksmønstre. Å håndtere disse utfordringene vil kreve fremskritt i å forankre modeller til faktiske databaser, forbedre opplæringsmål for å prioritere sannferdighet, utvide kontekstvindukapasiteten og utvikle mer nyanserte strategier for balanse mellom sikkerhet og nøyaktighet.

Spørsmål og svar

Hvordan kan jeg bekrefte den faktiske nøyaktigheten av et ChatGPT-svar?

Bruk uavhengige kilder – som akademiske tidsskrifter, anerkjente nyhetskanaler eller offisielle databaser – for å kryssjekke viktige påstander. Å oppmuntre modellen til å oppgi sitater og deretter bekrefte disse kildene kan også bidra til å identifisere hallusinasjoner tidlig.

Hvilke alternativer finnes for mer pålitelig AI-assistanse?

Vurder spesialiserte systemer for utvidet gjenfinning (f.eks. AI utstyrt med nettsøk i sanntid) eller domenespesifikke verktøy trent på kuraterte datasett av høy kvalitet. Disse løsningene kan tilby strengere feilgrenser enn generelle chatboter.

Hvordan bør jeg rapportere eller rette opp feil jeg støter på?

Mange AI-plattformer – inkludert OpenAIs ChatGPT-grensesnitt – tilbyr tilbakemeldingsalternativer i appen. Rapportering av unøyaktigheter bidrar ikke bare til å forbedre modellen gjennom finjustering, men varsler også utviklere om nye feiltilstander som krever oppmerksomhet.