С момента своего появления ChatGPT произвел революцию в нашем взаимодействии с генерацией текстов на основе искусственного интеллекта. Однако, поскольку организации и отдельные лица всё больше полагаются на его результаты, возник серьёзный вопрос: почему ответы ChatGPT иногда оказываются неточными или нерелевантными? В этом глубоком исследовании мы объединяем последние результаты исследований и новостные новости, чтобы выявить причины этих проблем и рассмотреть текущие усилия по их решению.
Текущий статус ошибки модели ChatGPT
В недавнем отчете подчеркивается, что обновления ChatGPT, призванные улучшить пользовательский опыт, иногда приводили к обратному эффекту, поощряя чрезмерно любезное или «льстивое» поведение, которое ставило под угрозу фактическую корректность.
Линейка моделей OpenAI — от GPT-4o до более новых моделей рассуждений o3 и o4-mini — продемонстрировала, что новое не всегда значит лучшее, когда речь идет о частоте галлюцинаций.
Внутренние тесты показывают, что у o3 и o4‑mini галлюцинации наблюдаются значительно чаще — 33% и 48% соответственно — в тесте OpenAI PersonQA, по сравнению с более ранними моделями рассуждений, такими как o1 (16%) и o3‑mini (14.8%). Этому способствует тот факт, что модели, оптимизированные для рассуждений, выдают более определённые «заявления», увеличивая количество как правильных, так и неправильных ответов. OpenAI признаёт, что причина остаётся неясной и требует дальнейшего изучения.
Каким образом новые функции приводят к появлению новых видов отказов?
Внедрение голосового режима в ChatGPT, предназначенного для обеспечения речевого взаимодействия, столкнулось с собственными проблемами, связанными с галлюцинациями: пользователи сообщают о непроизвольных звуках, напоминающих рекламу или фоновую музыку, не имеющих отношения к разговору, что указывает на то, что конвейер синтеза звука может вносить непредсказуемые артефакты.
Почему ответы ChatGPT иногда нерелевантны или бессмысленны?
Помимо вымыслов, ChatGPT иногда выдаёт ответы, не соответствующие теме, непоследовательные или содержащие логические ошибки. Этому способствует несколько факторов:
- Неоднозначные или многочастные подсказки: Столкнувшись со сложными инструкциями без четкого разграничения задач, магистры права могут отдавать приоритет определенным подзапросам по сравнению с другими, что приводит к неполным или неточным ответам.
- Ограничения контекстного окна: ChatGPT имеет ограниченное контекстное окно (например, несколько тысяч токенов). Длительные разговоры могут привести к «забыванию» более ранних частей диалога, что приведет к отклонению модели от исходного вопроса по мере развития сеанса.
- Компромиссы при следовании инструкциям: Недавние отзывы сообщества свидетельствуют о том, что способность ChatGPT следовать сложным многошаговым инструкциям в некоторых версиях ухудшилась, что привело к сбоям в работе ранее работавших без сбоев рабочих процессов. Эта регрессия может быть связана с фильтрами безопасности или ограничениями на длину ответа, введёнными для предотвращения злоупотреблений.
- Чрезмерный акцент на беглости: Модель отдаёт приоритет созданию плавных текстовых переходов, иногда в ущерб логической последовательности. Этот акцент на поверхностной связности может проявляться в виде правдоподобных, но нерелевантных отклонений, особенно в условиях творческих или открытых подсказок.
Каковы последствия неточных ответов ChatGPT?
Реальные последствия галлюцинаций и нерелевантности варьируются от легкого неудобства до серьезного вреда:
- Усиление дезинформации: Ошибочный или сфабрикованный контент, однажды сгенерированный ChatGPT и распространенный в Интернете, может распространяться через социальные сети, блоги и новостные агентства, увеличивая свой охват и влияние.
- Эрозия доверия: Профессионалы, полагающиеся на ИИ для поддержки принятия решений (врачи, юристы, инженеры), могут потерять доверие к технологии, если неточности будут сохраняться, что замедлит ее внедрение и затруднит полезную интеграцию ИИ.
- Этические и правовые риски: Организации, внедряющие службы ИИ, рискуют нести ответственность, когда решения, принятые на основе ошибочных результатов, приводят к финансовым потерям, нарушению нормативных требований или причинению вреда отдельным лицам.
- Вред пользователюВ таких деликатных областях, как психическое здоровье, галлюцинации могут дезинформировать уязвимых пользователей. Psychology Today предупреждает, что галлюцинации ИИ в медицинских или психологических консультациях создают новые формы дезинформации, которые могут ухудшить результаты лечения пациентов.
Какие меры принимаются для уменьшения неточности и нерелевантности информации?
Для борьбы с галлюцинациями необходим многосторонний подход, охватывающий архитектуру модели, методы обучения, практику развертывания и обучение пользователей.
Генерация с расширенным поиском (RAG)
Фреймворки RAG интегрируют внешние базы знаний или поисковые системы в процесс генерации. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на изученные шаблоны, модель извлекает релевантные фрагменты на этапе вывода, основывая свои выводы на проверяемых источниках. Исследования показали, что RAG может значительно снизить частоту галлюцинаций, привязывая ответы к актуальным, тщательно подобранным наборам данных.
Самопроверка и моделирование неопределенности
Внедрение механизмов самопроверки, таких как подсказки цепочки мыслей, оценки истинности или этапы проверки ответов, позволяет модели самостоятельно оценивать свою достоверность и повторно запрашивать источники данных при высокой неопределенности. Отделения Массачусетского технологического института изучают методы, позволяющие ИИ признавать неопределенность, а не фальсифицировать данные, побуждая систему отвечать «Я не знаю» при необходимости.
Тонкая настройка с участием человека и учетом специфики предметной области
Человеческий контроль остаётся критически важным фактором безопасности. Направляя важные запросы через экспертную оценку или краудсорсинговую модерацию, организации могут выявлять и корректировать ошибки до их распространения. Кроме того, тонкая настройка LLM на высококачественные наборы данных, специфичные для конкретной области, например, рецензируемые журналы для медицинских приложений, повышает их экспертные знания и снижает зависимость от нечётких, универсальных корпусов.
Лучшие практики оперативного инжиниринга
Тщательно продуманные подсказки могут направить модели к фактической точности. Стратегии включают:
- Явные инструкции: Дать указание модели ссылаться на источники или ограничить ее ответы проверенными данными.
- Несколько примеров: Предоставление образцовых пар «вопрос-ответ», которые служат моделью точных обобщений.
- Запросы на проверку: попросить модель самостоятельно проверить свой черновик перед тем, как дать окончательный ответ.
В руководстве Канерики рекомендуется использовать конкретные подсказки и использовать плагины для обработки данных в режиме реального времени, чтобы свести к минимуму спекуляции.
Какие разработки предпринимаются для уменьшения галлюцинаций?
Как промышленность, так и академические круги активно ищут решения:
- Архитектурные инновации: Новые проекты LLM направлены на объединение поиска, рассуждения и генерации в единые структуры, которые лучше сочетают креативность и точность.
- Прозрачные ориентиры: Стандартизированные метрики для обнаружения галлюцинаций, такие как FactCC и TruthfulQA, набирают популярность, позволяя проводить сопоставимые сравнения различных моделей и направлять целевые улучшения.
- Нормативный надзор: Политики рассматривают руководящие принципы прозрачности ИИ, требующие от разработчиков раскрывать показатели галлюцинаций и внедрять предупреждения для пользователей о создаваемом контенте.
- Совместные усилия: Инициативы с открытым исходным кодом, такие как проекты BigScience и LLaMA, способствуют проведению сообществом анализа источников галлюцинаций и мер по их смягчению.
Эти усилия подчеркивают коллективное стремление разрабатывать более надежные системы ИИ, не жертвуя при этом универсальностью, которая делает степени магистра права столь эффективными.
Как пользователям следует ответственно относиться к результатам работы ChatGPT?
Учитывая текущее состояние ИИ, пользователи несут ответственность за критическую оценку результатов модели:
- Перепроверьте факты: Относитесь к ответам ChatGPT как к отправной точке, а не как к окончательным ответам. Проверяйте заявления, используя авторитетные источники.
- Обратитесь за экспертной поддержкой: В специализированных областях консультируйтесь с квалифицированными специалистами, а не полагайтесь исключительно на ИИ.
- Поощряйте прозрачность: Запрашивайте ссылки или списки источников в ответах ИИ для облегчения проверки.
- Сообщить об ошибках: Предоставляйте обратную связь разработчикам при возникновении галлюцинаций, помогая им улучшить будущие обновления модели.
Объединяя технологические достижения с практиками информированного пользователя, мы можем использовать возможности ChatGPT, минимизируя при этом риски предоставления неточных или нерелевантных результатов.
Какие шаги предпринимает OpenAI для устранения неточностей?
Осознавая эти ограничения, OpenAI и более широкое сообщество ИИ реализуют различные стратегии для повышения надежности и релевантности.
Улучшенное обучение и тонкая настройка модели
OpenAI продолжает совершенствовать протоколы RLHF и внедрять состязательное обучение, при котором модели тестируются на наличие подвохов и потенциально дезинформирующих подсказок. Сообщается, что ранние тесты GPT-5 включают специализированные тесты на научную точность и соблюдение законодательства.
Экосистемы плагинов и интеграции инструментов
Предоставляя ChatGPT возможность вызывать проверенные внешние инструменты, такие как Wolfram Alpha для вычислений или новостных лент в реальном времени, OpenAI стремится основывать ответы на авторитетных источниках. Такая парадигма «использования инструментов» снижает зависимость от внутреннего запоминания и предотвращает возникновение галлюцинаций.
Постобработка и проверка фактов
Новые исследования поддерживают подход «цепочки проверки»: после генерации ответа модель сопоставляет утверждения с проверенным графом знаний или привлекает вторичных LLM-специалистов, обученных специально для задач проверки фактов. Пилотные внедрения этой архитектуры показали снижение количества фактических ошибок до 30%.
Первые шаги
CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ — в рамках единой конечной точки, со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.
Во время ожидания разработчики могут получить доступ O4-Mini API ,API O3 и API GPT-4.1 через CometAPI, последние модели указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Заключение
Периодические неточности и неуместные отступления в ChatGPT обусловлены совокупностью ряда факторов: неотъемлемыми ограничениями вероятностного языкового моделирования, устаревшими пороговыми значениями знаний, галлюцинациями, обусловленными архитектурой, компромиссами на системном уровне и меняющейся динамикой подсказок и моделей использования. Решение этих проблем потребует прогресса в привязке моделей к фактологическим базам данных, уточнения целей обучения с приоритетом достоверности, расширения возможностей контекстного окна и разработки более тонких стратегий баланса между безопасностью и точностью.
FAQ
Как проверить фактическую точность ответа ChatGPT?
Используйте независимые источники, такие как научные журналы, авторитетные новостные агентства или официальные базы данных, для перепроверки ключевых утверждений. Побуждение модели предоставлять ссылки и последующее подтверждение этих источников также может помочь выявить галлюцинации на ранней стадии.
Какие существуют альтернативы для более надежной помощи ИИ?
Рассмотрите возможность использования специализированных систем дополненной реальности (например, ИИ с функцией веб-поиска в реальном времени) или специализированных инструментов, обученных на тщательно отобранных высококачественных наборах данных. Такие решения могут обеспечивать более строгие пределы погрешности, чем универсальные чат-боты.
Как мне следует сообщать об ошибках, с которыми я столкнулся, или исправлять их?
Многие платформы искусственного интеллекта, включая интерфейс OpenAI ChatGPT, предоставляют возможность обратной связи прямо в приложении. Сообщения о неточностях не только помогают улучшить модель за счёт тонкой настройки, но и предупреждают разработчиков о возникающих сбоях, требующих внимания.