Od momentu debiutu ChatGPT zrewolucjonizował sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z generowaniem tekstu przez sztuczną inteligencję. Jednak w miarę jak organizacje i osoby prywatne coraz częściej polegają na jego wynikach, pojawia się kluczowy problem: dlaczego odpowiedzi ChatGPT czasami stają się nieprecyzyjne lub nieistotne? W tym dogłębnym opracowaniu łączymy najnowsze wyniki badań i doniesienia, aby zbadać źródła tych problemów i przeanalizować trwające działania mające na celu ich rozwiązanie.
Aktualny status błędu modelu ChatGPT
W niedawnym raporcie podkreślono, że aktualizacje ChatGPT mające na celu poprawę doświadczeń użytkowników czasami przynoszą odwrotny skutek, zachęcając do nadmiernie uległego lub „pochlebczego” zachowania, które podważa poprawność faktów.
Oferta modeli OpenAI — od GPT‑4o do nowszych modeli rozumowania o3 i o4‑mini — wykazała, że nowszy model nie zawsze oznacza lepszy, jeśli chodzi o częstotliwość występowania halucynacji.
Wewnętrzne testy ujawniają, że o3 i o4‑mini doświadczają halucynacji znacznie częściej – odpowiednio 33% i 48% – w teście PersonQA firmy OpenAI, w porównaniu z wcześniejszymi modelami rozumowania, takimi jak o1 (16%) i o3‑mini (14.8%). Czynnikiem wpływającym na ten stan rzeczy jest to, że modele zoptymalizowane pod kątem rozumowania generują bardziej konkretne „twierdzenia”, zwiększając zarówno liczbę poprawnych, jak i niepoprawnych odpowiedzi. OpenAI przyznaje, że przyczyna tego zjawiska pozostaje niejasna i wymaga dalszych badań.
W jaki sposób nowe funkcje wprowadzają nowe tryby awarii?
Wdrożenie trybu głosowego w ChatGPT, który ma umożliwić interakcję głosową, napotkało na własne wyzwania związane z halucynacjami: użytkownicy zgłaszają spontaniczne dźwięki przypominające reklamy lub muzykę w tle, które nie mają żadnego związku z rozmową, co wskazuje, że proces syntezy dźwięku może wprowadzać nieprzewidywalne artefakty.
Dlaczego odpowiedzi ChatGPT są czasami nieistotne lub bezsensowne?
Poza zmyśleniami, ChatGPT czasami generuje odpowiedzi, które są nie na temat, niespójne lub pełne błędów logicznych. Przyczynia się do tego kilka czynników:
- Niejednoznaczne lub wieloczęściowe monity:W obliczu skomplikowanych instrukcji bez wyraźnego rozgraniczenia zadań, LLM-y mogą stawiać pewne podzapytania wyżej od innych, co prowadzi do niekompletnych lub pobocznych odpowiedzi.
- Ograniczenia okna kontekstowego:ChatGPT ma ograniczone okno kontekstowe (np. kilka tysięcy tokenów). Długie konwersacje grożą „zapomnieniem” wcześniejszych części dialogu, co powoduje, że model odbiega od pierwotnego pytania w miarę trwania sesji.
- Kompromisy związane z przestrzeganiem instrukcji:Ostatnie opinie społeczności sugerują, że zdolność ChatGPT do wykonywania skomplikowanych, wieloetapowych instrukcji uległa pogorszeniu w niektórych wersjach, zakłócając przepływy pracy, które wcześniej działały niezawodnie. Ten regres może być związany z filtrami bezpieczeństwa lub ograniczeniami długości odpowiedzi wprowadzonymi w celu ograniczenia nadużyć.
- Nadmierne skupienie się na płynnościModel ten priorytetowo traktuje generowanie płynnych przejść między tekstami, czasami kosztem logicznej spójności. To skupienie się na spójności na poziomie powierzchownym może objawiać się wiarygodnymi, ale nieistotnymi dygresjami, zwłaszcza w przypadku kreatywnych lub otwartych podpowiedzi.
Jakie są konsekwencje nieprawidłowych odpowiedzi ChatGPT?
Skutki halucynacji i nieistotności w realnym świecie wahają się od niewielkich niedogodności do poważnych szkód:
- Wzmacnianie dezinformacji:Błędna lub sfabrykowana treść, wygenerowana przez ChatGPT i udostępniona online, może rozprzestrzeniać się za pośrednictwem mediów społecznościowych, blogów i serwisów informacyjnych, zwiększając swój zasięg i wpływ.
- Erozja zaufania:Specjaliści, którzy polegają na sztucznej inteligencji w procesie podejmowania decyzji — lekarze, prawnicy, inżynierowie — mogą stracić zaufanie do tej technologii, jeśli nadal będą występować niedokładności. Spowalnia to proces jej wdrażania i utrudnia korzystne integracje sztucznej inteligencji.
- Ryzyko etyczne i prawneOrganizacje wdrażające usługi AI ryzykują odpowiedzialnością w przypadku, gdy decyzje podjęte na podstawie błędnych wyników spowodują straty finansowe, naruszenie przepisów lub szkodę dla osób.
- Szkody wyrządzone przez użytkownikaW wrażliwych dziedzinach, takich jak zdrowie psychiczne, halucynacje mogą dezinformować wrażliwych użytkowników. Psychology Today ostrzega, że halucynacje sztucznej inteligencji w poradach medycznych lub psychologicznych tworzą nowe formy dezinformacji, które mogą pogorszyć stan zdrowia pacjentów.
Jakie środki są podejmowane w celu ograniczenia nieścisłości i nieistotności informacji?
Rozwiązanie problemu halucynacji wymaga wielotorowego podejścia obejmującego architekturę modelu, metody szkolenia, praktyki wdrażania i edukację użytkowników.
Pozyskiwanie-rozszerzone generowanie (RAG)
Ramy RAG integrują zewnętrzne bazy wiedzy lub wyszukiwarki w procesie generowania. Zamiast polegać wyłącznie na wyuczonych wzorcach, model pobiera istotne fragmenty w momencie wnioskowania, opierając swoje wyniki na weryfikowalnych źródłach. Badania wykazały, że RAG może znacząco zmniejszyć częstość występowania halucynacji poprzez zakotwiczenie odpowiedzi w aktualnych, starannie dobranych zbiorach danych.
Samoweryfikacja i modelowanie niepewności
Wdrożenie mechanizmów samokontroli – takich jak podpowiedzi dotyczące ciągu myślowego, wskaźniki prawdziwości czy kroki weryfikacji odpowiedzi – umożliwia modelowi wewnętrzną ocenę swojej pewności i ponowne przeszukiwanie źródeł danych w przypadku wysokiej niepewności. Przedsiębiorstwa typu spin-out z MIT badają techniki, dzięki którym sztuczna inteligencja może przyznać się do niepewności zamiast zmyślać szczegóły, co skłania system do odpowiedzi „nie wiem”, gdy jest to właściwe.
Pętla człowieka i dostrajanie specyficzne dla danej dziedziny
Nadzór ludzki pozostaje kluczowym elementem bezpieczeństwa. Kierując zapytania o wysokim ryzyku do ekspertów lub moderacji crowdsourcingowej, organizacje mogą wychwytywać i korygować halucynacje przed ich rozpowszechnieniem. Ponadto, dostrajanie LLM-ów do specjalistycznych, wysokiej jakości zbiorów danych – takich jak recenzowane czasopisma naukowe dla zastosowań medycznych – pogłębia ich wiedzę specjalistyczną i zmniejsza zależność od zaszumionych, uniwersalnych korpusów.
Szybkie najlepsze praktyki inżynieryjne
Starannie opracowane podpowiedzi mogą ukierunkować modele w kierunku faktycznej precyzji. Strategie obejmują:
- Wyraźne instrukcje:Polecenie modelowi cytowania źródeł lub ograniczenia odpowiedzi do zweryfikowanych danych.
- Przykłady kilku ujęć:Zapewnianie wzorowych par pytań i odpowiedzi, które stanowią model dokładnych podsumowań.
- Monity weryfikacyjne:Poproszenie modelu o dokonanie samodzielnej oceny projektu przed sfinalizowaniem odpowiedzi.
W swoim poradniku Kanerika zaleca precyzję monitów i korzystanie z wtyczek do przesyłania danych w czasie rzeczywistym, aby zminimalizować spekulacje.
Jakie postępy są podejmowane w celu ograniczenia halucynacji?
Zarówno przemysł, jak i środowisko akademickie aktywnie poszukują rozwiązań:
- Innowacje architektoniczne:Nowe projekty LLM mają na celu połączenie wyszukiwania, rozumowania i generowania w ujednoliconych ramach, które lepiej równoważą kreatywność i dokładność.
- Przejrzyste benchmarkiStandaryzowane wskaźniki wykrywania halucynacji, takie jak FactCC i TruthfulQA, zyskują na popularności, umożliwiając bezpośrednie porównywanie modeli i ukierunkowując ukierunkowane udoskonalenia.
- Nadzór regulacyjnyTwórcy polityki rozważają wytyczne dotyczące przejrzystości sztucznej inteligencji, wymagające od twórców oprogramowania ujawniania wskaźników występowania halucynacji i wprowadzania ostrzeżeń dla użytkowników w przypadku generowanych treści.
- Wspólne wysiłki:Inicjatywy typu open source, takie jak projekty BigScience i LLaMA, wspierają analizę źródeł halucynacji i sposobów ich łagodzenia, prowadzoną przez społeczność.
Wysiłki te świadczą o wspólnym dążeniu do tworzenia bardziej godnych zaufania systemów sztucznej inteligencji (AI) bez poświęcania wszechstronności, która sprawia, że LLM są tak potężne.
W jaki sposób użytkownicy powinni odpowiedzialnie podchodzić do wyników ChatGPT?
Biorąc pod uwagę obecny stan sztucznej inteligencji, użytkownicy ponoszą odpowiedzialność za krytyczną ocenę wyników modelu:
- Sprawdź fakty: Traktuj odpowiedzi ChatGPT jako punkty wyjścia, a nie ostateczne odpowiedzi. Weryfikuj twierdzenia w oparciu o wiarygodne źródła.
- Poproś o opinię eksperta:W wyspecjalizowanych dziedzinach konsultuj się z wykwalifikowanymi specjalistami, zamiast polegać wyłącznie na sztucznej inteligencji.
- Zachęcaj do przejrzystości:W odpowiedziach AI należy żądać podania cytatów lub list źródeł, aby ułatwić weryfikację.
- Zgłoś błędy:Przekazuj informacje zwrotne deweloperom w przypadku wystąpienia halucynacji, co pomoże udoskonalić przyszłe aktualizacje modelu.
Łącząc postęp technologiczny z świadomymi praktykami użytkowników, możemy wykorzystać potencjał ChatGPT, minimalizując jednocześnie ryzyko otrzymania niedokładnych lub nieistotnych danych wyjściowych.
Jakie kroki podejmuje OpenAI w celu ograniczenia nieścisłości?
Uznając te ograniczenia, OpenAI i szersza społeczność zajmująca się sztuczną inteligencją opracowują wiele strategii mających na celu zwiększenie niezawodności i trafności rozwiązań.
Ulepszone szkolenie i dostrajanie modelu
OpenAI stale udoskonala protokoły RLHF i wprowadza trening adwersaryjny – gdzie modele są testowane pod kątem podchwytliwych pytań i potencjalnie dezinformujących podpowiedzi. Wczesne testy GPT-5 podobno obejmują specjalistyczne testy porównawcze pod kątem dokładności naukowej i zgodności z prawem.
Ekosystemy wtyczek i integracje narzędzi
Umożliwiając ChatGPT wywoływanie zweryfikowanych narzędzi zewnętrznych – takich jak Wolfram Alpha do obliczeń lub kanały informacyjne w czasie rzeczywistym – OpenAI ma na celu ugruntowanie odpowiedzi w autorytatywnych źródłach. Ten paradygmat „używania narzędzi” zmniejsza zależność od pamięci wewnętrznej i ogranicza występowanie halucynacji.
Warstwy sprawdzania faktów po przetwarzaniu
Nowe badania opowiadają się za podejściem opartym na „łańcuchu weryfikacji”: po wygenerowaniu odpowiedzi model porównuje twierdzenia z zaufanym grafem wiedzy lub wykorzystuje wtórne modele LLM, specjalnie przeszkolone w zakresie weryfikacji faktów. Wdrożenia pilotażowe tej architektury wykazały spadek liczby błędów faktycznych nawet o 30%.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Podczas oczekiwania programiści mogą uzyskać dostęp Interfejs API O4-Mini ,Interfejs API O3 oraz API GPT-4.1 przez Interfejs API Comet, najnowsze wymienione modele są z dnia publikacji artykułu. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Podsumowanie
Sporadyczne niedokładności i nieistotne dygresje w ChatGPT wynikają ze zbiegu czynników: inherentnych ograniczeń probabilistycznego modelowania języka, przestarzałych punktów odcięcia wiedzy, halucynacji uwarunkowanych architekturą, kompromisów na poziomie systemu oraz ewoluującej dynamiki komunikatów i wzorców użytkowania. Sprostanie tym wyzwaniom będzie wymagało postępów w ugruntowaniu modeli w bazach danych opartych na faktach, dopracowania celów szkoleniowych w celu nadania priorytetu prawdziwości, rozszerzenia możliwości okien kontekstowych oraz opracowania bardziej zniuansowanych strategii równowagi między bezpieczeństwem a dokładnością.
FAQ
Jak mogę zweryfikować poprawność merytoryczną odpowiedzi ChatGPT?
Korzystaj z niezależnych źródeł – takich jak czasopisma naukowe, renomowane serwisy informacyjne lub oficjalne bazy danych – aby weryfikować kluczowe twierdzenia. Zachęcanie modelu do podawania cytatów, a następnie potwierdzanie tych źródeł, może również pomóc we wczesnym wykrywaniu halucynacji.
Jakie są alternatywy dla bardziej niezawodnego wsparcia ze strony sztucznej inteligencji?
Rozważ specjalistyczne systemy wspomagane wyszukiwaniem (np. sztuczną inteligencję wyposażoną w funkcję wyszukiwania w sieci w czasie rzeczywistym) lub narzędzia specyficzne dla danej dziedziny, trenowane na starannie wyselekcjonowanych, wysokiej jakości zbiorach danych. Rozwiązania te mogą oferować węższe granice błędów niż chatboty ogólnego przeznaczenia.
Jak zgłaszać i poprawiać napotkane błędy?
Wiele platform AI – w tym interfejs ChatGPT firmy OpenAI – oferuje opcje przesyłania informacji zwrotnych w aplikacji. Zgłaszanie nieścisłości nie tylko pomaga ulepszyć model poprzez precyzyjne dostrajanie, ale także ostrzega programistów o pojawiających się awariach, które wymagają uwagi.