AI ภาพหลอนคืออะไร?
ภาพหลอนของ AI หมายถึงปรากฏการณ์ที่โมเดลปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และระบบ AI เชิงสร้างสรรค์ สร้างผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือในรูปแบบ แต่กลับมีข้อมูลเท็จ สร้างขึ้น หรือทำให้เข้าใจผิด "ภาพหลอน" เหล่านี้อาจมีตั้งแต่การประดิษฐ์ข้อเท็จจริงและการอ้างอิงที่สมมติขึ้น ไปจนถึงการตีความคำถามของผู้ใช้ที่ผิดพลาด แม้ว่าผลลัพธ์ดังกล่าวอาจดูสอดคล้องและน่าเชื่อถือ แต่ผลลัพธ์เหล่านี้เบี่ยงเบนไปจากความเป็นจริงที่ตรวจสอบได้ ทำให้เกิดความท้าทายอย่างมากสำหรับแอปพลิเคชันใดๆ ที่ต้องอาศัยเนื้อหาที่สร้างโดย AI การทำความเข้าใจภาพหลอนของ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญในยุคที่ระบบเหล่านี้ถูกผนวกเข้ากับสาขาที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพ กฎหมาย การเงิน และการสื่อสารมวลชน มากขึ้น ซึ่งความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
เราจะรับรู้อาการประสาทหลอนได้อย่างไร?
ภาพหลอนของ AI ปรากฏออกมาในรูปแบบต่างๆ ดังนี้:
- ข้อเท็จจริงที่ถูกแต่งขึ้น:AI อาจสร้างเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่น่าเชื่อถือ บรรทัดฐานทางกฎหมาย หรือการศึกษาทางการแพทย์ที่ไม่มีอยู่จริงก็ได้
- ข้อมูลตัวเลขไม่ถูกต้อง:ข้อผิดพลาดเชิงปริมาณ เช่น สถิติหรือวันที่ไม่ถูกต้อง
- คำพูดที่ใส่มาไม่ถูกต้อง: การระบุคำพูดเป็นของบุคคลหรือสถาบันที่ไม่ถูกต้อง
- การใช้เหตุผลที่ผิดพลาด:การคาดเดาโดยขาดหลักฐานหรือบริบท
การเปรียบเทียบผลลัพธ์กับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ เช่น ผ่านห้องสมุดตรวจสอบข้อเท็จจริงหรือผู้เชี่ยวชาญ ผู้ใช้สามารถตรวจจับเหตุการณ์ประสาทหลอนได้ แต่กระบวนการนี้ต้องใช้ทรัพยากรมาก
เหตุใดโมเดล AI จึงเกิดภาพหลอน?
อะไรเป็นแรงผลักดันให้เกิดภาพหลอนของ AI ในระดับเทคนิค?
โดยพื้นฐานแล้ว LLM ส่วนใหญ่เป็นเครื่องมือทำนายที่ได้รับการฝึกให้ทำนายโทเค็นถัดไปในลำดับข้อความโดยอิงตามรูปแบบที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กลไกความน่าจะเป็นนี้เมื่อรวมกับปัจจัยต่อไปนี้จะทำให้เกิดภาพหลอน:
- ข้อจำกัดด้านข้อมูลการฝึกอบรม:ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มีอคติ ข้อมูลที่ล้าสมัย และสัญญาณรบกวนอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เมื่อโมเดล AI สรุปผลจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์เหล่านี้ ก็อาจสร้างผลลัพธ์ที่มีข้อบกพร่องได้
- ข้อจำกัดของฟังก์ชันวัตถุประสงค์:แบบจำลองได้รับการปรับให้เหมาะสมตามความน่าจะเป็นหรือความสับสน ไม่ใช่ความแม่นยำตามข้อเท็จจริง ลำดับที่มีความน่าจะเป็นสูงอาจยังคงเป็นเท็จได้
- กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่าง:วิธีการถอดรหัส เช่น การปรับขนาดอุณหภูมิหรือการสุ่มตัวอย่างนิวเคลียสจะนำความสุ่มมาใช้เพื่อเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ แต่ก็สามารถขยายข้อผิดพลาดได้เช่นกัน
- สถาปัตยกรรมจำลองสถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลงขาดกลไกการต่อลงดินโดยเนื้อแท้ โดยจะพึ่งพารูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรมโดยสิ้นเชิงโดยไม่มีการเข้าถึงการตรวจสอบจากภายนอกโดยตรง
หลักพื้นฐานเหล่านี้ทำให้ภาพหลอนของ AI กลายเป็นผลพลอยได้จากระบบ AI เชิงสร้างสรรค์
อาการประสาทหลอนเกิดขึ้นบ่อยมากขึ้นในรุ่นขั้นสูงหรือไม่?
แม้ว่าจะขัดกับสัญชาตญาณ แต่โมเดลที่ซับซ้อนที่สุดสามารถแสดงอัตราการเกิดภาพหลอนได้สูงกว่า โมเดลการให้เหตุผลล่าสุดของ OpenAI ซึ่งได้แก่ o3 และ o4-mini แสดงอัตราการเกิดภาพหลอนได้ 33% และ 48% ตามลำดับ ซึ่งสูงกว่าเวอร์ชันก่อนหน้า เช่น GPT-4 อย่างมาก การเพิ่มขึ้นนี้มาจากความลื่นไหลที่เพิ่มขึ้นของโมเดลเหล่านี้และความสามารถในการสร้างเรื่องราวที่น่าเชื่อถือ ซึ่งปกปิดความไม่แม่นยำได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจ
วิศวกรรมกระตุ้นความคิดจะช่วยลดภาพหลอนของ AI ได้อย่างไร?
ความชัดเจนและบริบทในคำกระตุ้น
กลยุทธ์พื้นฐานอย่างหนึ่งเกี่ยวข้องกับการร่างคำกระตุ้นที่ให้คำแนะนำที่ชัดเจนและข้อมูลบริบทที่เพียงพอ คำกระตุ้นที่ชัดเจนและมีโครงสร้างจะลดความคลุมเครือ ช่วยชี้แนะแบบจำลองไปสู่การตอบสนองที่ต้องการ และไม่สนับสนุนเนื้อหาที่คาดเดาหรือสร้างขึ้นเอง คำแนะนำของทีม Microsoft AI Builder เน้นย้ำว่าคำกระตุ้นควรมี (1) คำอธิบายงานที่ชัดเจน (2) บริบทหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และ (3) ข้อจำกัดเอาต์พุตที่ชัดเจน (เช่น "หากไม่แน่ใจ ให้ตอบว่า 'ฉันไม่รู้'") การทดสอบเชิงประจักษ์แสดงให้เห็นว่าคำกระตุ้นที่มีบริบทที่ดีสามารถลดอัตราการเกิดภาพหลอนได้มากกว่า 15% ในการตั้งค่าองค์กร
“ตาม…” เทคนิคการต่อสายดิน
วิธีการกระตุ้นความคิดล่าสุดที่เรียกว่าเทคนิค “ตาม…” จะสั่งให้โมเดลระบุแหล่งที่มาของข้อมูลที่เชื่อถือได้ เช่น Wikipedia หรือฐานข้อมูลเฉพาะโดเมน วิธีการนี้ซึ่งมีต้นกำเนิดมาจากแนวทางการระบุแหล่งที่มาของข้อมูลเชิงวารสารศาสตร์ ช่วยเพิ่มโอกาสที่โมเดลจะดึงเนื้อหาตามข้อเท็จจริงภายในชุดการฝึกแทนที่จะสร้างรายละเอียดขึ้นมาเอง การทดลองเผยให้เห็นว่าการเพิ่มวลีเช่น “ตาม Wikipedia” สามารถลดอาการประสาทหลอนได้มากถึง 20%
การวางกรอบการเรียนการสอนและคำกระตุ้นเชิงบวก
งานวิจัยระบุว่าคำสั่งที่วางไว้ในเชิงบวก ซึ่งบอกแบบจำลองว่าต้องทำอะไรแทนที่จะบอกสิ่งที่ต้องหลีกเลี่ยงนั้น ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากกว่า คำเตือนเชิงลบ (เช่น "อย่าเกิดภาพหลอน") มักทำให้พลวัตการทำนายโทเค็นของแบบจำลองสับสน ในขณะที่คำสั่งเชิงบวกที่ชัดเจน (เช่น "ให้เฉพาะข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้เท่านั้น") จะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนขึ้น การรวมคำสั่งเชิงบวกกับคำสั่งเงื่อนไข ("หากแบบจำลองไม่สามารถตรวจสอบได้ ให้ตอบว่า 'ฉันไม่แน่ใจ'") จะช่วยเพิ่มความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากแบบจำลองมีแนวโน้มที่จะเดาได้น้อยลงเมื่อมีตาข่ายนิรภัย
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดล (โมเดล Gemini โมเดล claude และโมเดล openAI) ภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
ระหว่างรอ ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึง API เวอร์ชันพรีวิว Gemini 2.5 Pro , คล็อด โอปุส 4 เอพีไอ และ GPT-4.5 API ตลอด โคเมทเอพีไอรุ่นล่าสุดที่แสดงไว้เป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่บทความ ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของรุ่นใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
สรุป
ภาพหลอนจากปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นแนวหน้าที่สำคัญในด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่โมเดลล้ำสมัยยังคงขยายขอบเขตของสิ่งที่เครื่องจักรสามารถสร้างได้ แนวโน้มที่จะ "คิดฝัน" ข้อมูลที่น่าเชื่อแต่เป็นเท็จเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีกลยุทธ์บรรเทาผลกระทบที่แข็งแกร่ง การดูแลโดยมนุษย์ที่เข้มงวด และการวิจัยอย่างต่อเนื่อง โดยการผสมผสานนวัตกรรมทางเทคนิค เช่น RAG และการตรวจจับเอนโทรปีเชิงความหมาย เข้ากับการจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสมและคำแนะนำด้านกฎระเบียบ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถใช้พลังสร้างสรรค์ของปัญญาประดิษฐ์ได้ในขณะที่ป้องกันข้อผิดพลาดที่ร้ายแรงที่สุด