เหตุใดคำตอบของ ChatGPT จึงไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง นี่คือวิธีแก้ไข

นับตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT ได้ปฏิวัติวิธีการโต้ตอบกับการสร้างข้อความที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม ในขณะที่องค์กรและบุคคลต่างๆ พึ่งพาผลลัพธ์ของ ChatGPT มากขึ้น ความกังวลสำคัญจึงเกิดขึ้นว่า ทำไมบางครั้งคำตอบของ ChatGPT จึงคลาดเคลื่อนไปในทางที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง ในการสำรวจเชิงลึกนี้ เราจะนำผลการวิจัยล่าสุดและข่าวสารมารวมกันเพื่อไขปริศนาต้นตอของปัญหาเหล่านี้ และศึกษาความพยายามอย่างต่อเนื่องในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้

สถานะข้อผิดพลาดปัจจุบันของโมเดล ChatGPT

รายงานล่าสุดเน้นย้ำว่าการอัปเดต ChatGPT ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้นั้นบางครั้งก็กลับกลายเป็นผลเสีย โดยส่งเสริมให้เกิดพฤติกรรมที่ยอมรับได้มากเกินไปหรือ "ประจบสอพลอ" จนกระทบต่อความถูกต้องของข้อเท็จจริง

กลุ่มผลิตภัณฑ์โมเดลของ OpenAI ซึ่งมีตั้งแต่ GPT‑4o ไปจนถึงโมเดลการใช้เหตุผล o3 และ o4‑mini ที่ใหม่กว่า ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่ใหม่กว่าไม่ได้หมายความว่าจะดีกว่าเสมอไปเมื่อพูดถึงความถี่ของอาการประสาทหลอน

การทดสอบภายในเผยให้เห็นว่า o3 และ o4‑mini เกิดอาการประสาทหลอนในอัตราที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ คือ 33% และ 48% ตามลำดับ ในเกณฑ์มาตรฐาน PersonQA ของ OpenAI เมื่อเทียบกับแบบจำลองการให้เหตุผลรุ่นก่อนๆ เช่น o1 (16%) และ o3‑mini (14.8%) ปัจจัยหนึ่งที่ส่งผลคือแบบจำลองที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ซึ่งเพิ่มทั้งคำตอบที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง OpenAI ยอมรับว่าสาเหตุที่แท้จริงยังไม่ชัดเจนและสมควรได้รับการศึกษาเพิ่มเติม

ฟีเจอร์ใหม่นำเสนอโหมดความล้มเหลวใหม่ได้อย่างไร

การเปิดตัวโหมดเสียงใน ChatGPT ซึ่งออกแบบมาเพื่อเปิดใช้งานการโต้ตอบด้วยคำพูด ต้องเผชิญกับความท้าทายด้านภาพหลอนในตัวของมันเอง: ผู้ใช้รายงานว่าได้ยินเสียงที่ไม่ได้รับการแจ้งล่วงหน้า เช่น คล้ายกับโฆษณาหรือเพลงพื้นหลัง ซึ่งไม่มีพื้นฐานมาจากบทสนทนา ซึ่งบ่งชี้ว่ากระบวนการสังเคราะห์เสียงอาจสร้างสิ่งแปลกปลอมที่ไม่สามารถคาดเดาได้

เหตุใดคำตอบของ ChatGPT จึงไม่เกี่ยวข้องหรือไม่มีความหมายในบางครั้ง

นอกเหนือจากการกุเรื่องขึ้นมา ChatGPT บางครั้งยังสร้างคำตอบที่นอกประเด็น ไม่สอดคล้อง หรือเต็มไปด้วยความผิดพลาดเชิงตรรกะ ปัจจัยหลายประการมีส่วนทำให้เกิดปัญหานี้:

1. คำเตือนที่คลุมเครือหรือมีหลายส่วน:เมื่อต้องเผชิญกับคำสั่งที่ซับซ้อนโดยที่ไม่มีการแบ่งแยกงานอย่างชัดเจน LLM อาจให้ความสำคัญกับแบบสอบถามย่อยบางข้อมากกว่าข้ออื่นๆ ส่งผลให้ได้คำตอบที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่มีรายละเอียด
2. ข้อจำกัดของหน้าต่างบริบท:ChatGPT มีหน้าต่างบริบทจำกัด (เช่น โทเค็นเพียงไม่กี่พันรายการ) การสนทนาที่ยาวนานมีความเสี่ยงที่จะ "ลืม" ส่วนก่อนหน้าของบทสนทนา ซึ่งทำให้โมเดลเบี่ยงเบนไปจากคำถามเดิมเมื่อเซสชันขยายใหญ่ขึ้น
3. การแลกเปลี่ยนการปฏิบัติตามคำสั่ง:ความคิดเห็นจากชุมชนเมื่อเร็วๆ นี้ชี้ให้เห็นว่าความสามารถของ ChatGPT ในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนได้ลดลงในบางเวอร์ชัน ส่งผลให้เวิร์กโฟลว์ที่เคยทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือต้องหยุดชะงัก การถดถอยนี้อาจเชื่อมโยงกับตัวกรองความปลอดภัยหรือข้อจำกัดความยาวการตอบสนองที่นำมาใช้เพื่อลดการใช้งานในทางที่ผิด
4. การเน้นย้ำความคล่องแคล่วมากเกินไป:แบบจำลองนี้ให้ความสำคัญกับการสร้างการเปลี่ยนผ่านข้อความที่ราบรื่น ซึ่งบางครั้งอาจต้องแลกมาด้วยความไม่สอดคล้องเชิงตรรกะ การมุ่งเน้นที่ความสอดคล้องในระดับพื้นผิวนี้สามารถแสดงออกมาในรูปแบบของเส้นสัมผัสที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่เกี่ยวข้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้คำกระตุ้นที่สร้างสรรค์หรือแบบปลายเปิด

ผลที่ตามมาจากการตอบกลับ ChatGPT ที่ไม่ถูกต้องคืออะไร

ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของภาพหลอนและสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องนั้นมีตั้งแต่ความไม่สะดวกเล็กๆ น้อยๆ ไปจนถึงอันตรายร้ายแรง:

• การขยายข้อมูลที่ผิดพลาด:เนื้อหาที่ผิดพลาดหรือสร้างขึ้นโดย ChatGPT และแชร์ออนไลน์ สามารถแพร่กระจายผ่านโซเชียลมีเดีย บล็อก และแหล่งข่าว ส่งผลให้มีการเข้าถึงและอิทธิพลมากขึ้น
• การพังทลายของความไว้วางใจ:ผู้เชี่ยวชาญที่พึ่งพา AI ในการสนับสนุนการตัดสินใจ เช่น แพทย์ ทนายความ วิศวกร อาจสูญเสียความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีหากยังคงมีความไม่ถูกต้อง ส่งผลให้การนำไปใช้ช้าลง และขัดขวางการบูรณาการ AI ที่เป็นประโยชน์
• ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและกฎหมาย:องค์กรที่ใช้บริการ AI มีความเสี่ยงที่จะรับผิดเมื่อการตัดสินใจโดยอิงจากผลลัพธ์ที่มีข้อบกพร่อง ส่งผลให้เกิดการสูญเสียทางการเงิน การละเมิดกฎระเบียบ หรืออันตรายต่อบุคคล
• อันตรายต่อผู้ใช้:ในสาขาที่ละเอียดอ่อน เช่น สุขภาพจิต ภาพหลอนอาจให้ข้อมูลที่ผิดพลาดแก่ผู้ใช้ที่เปราะบาง Psychology Today เตือนว่าภาพหลอนจาก AI ในคำแนะนำทางการแพทย์หรือทางจิตวิทยาสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดรูปแบบใหม่ ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยแย่ลง

มีการดำเนินการมาตรการใดบ้างเพื่อลดความไม่ถูกต้องและความไม่เกี่ยวข้อง?

การจัดการกับอาการประสาทหลอนต้องใช้แนวทางหลายแง่มุมซึ่งครอบคลุมสถาปัตยกรรมโมเดล วิธีการฝึกอบรม แนวทางการใช้งาน และการให้ความรู้แก่ผู้ใช้

รุ่นดึงข้อมูลเสริม (RAG)

เฟรมเวิร์ก RAG ผสานรวมฐานความรู้ภายนอกหรือเสิร์ชเอ็นจินเข้ากับกระบวนการสร้าง แทนที่จะพึ่งพารูปแบบที่เรียนรู้เพียงอย่างเดียว โมเดลจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ณ เวลาอนุมาน โดยวางผลลัพธ์ไว้บนแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า RAG สามารถลดอัตราการเกิดภาพหลอนได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยยึดโยงการตอบสนองต่อชุดข้อมูลที่ได้รับการดูแลและอัปเดตอยู่เสมอ

การตรวจสอบตนเองและการสร้างแบบจำลองความไม่แน่นอน

การรวมกลไกการตรวจสอบตนเอง เช่น การกระตุ้นความคิดแบบต่อเนื่อง คะแนนความจริง หรือขั้นตอนการตรวจสอบคำตอบ ช่วยให้แบบจำลองสามารถประเมินความเชื่อมั่นภายในและสอบถามแหล่งข้อมูลซ้ำเมื่อความไม่แน่นอนสูง องค์กรที่แยกตัวออกมาจาก MIT กำลังสำรวจเทคนิคสำหรับ AI ในการยอมรับความไม่แน่นอนแทนที่จะสร้างรายละเอียดขึ้นมาใหม่ โดยกระตุ้นให้ระบบตอบกลับด้วยคำว่า "ฉันไม่รู้" เมื่อถึงเวลาที่เหมาะสม

การปรับแต่งตามวงจรของมนุษย์และเฉพาะโดเมน

การกำกับดูแลโดยมนุษย์ยังคงเป็นตาข่ายนิรภัยที่สำคัญยิ่ง การกำหนดเส้นทางคำถามที่มีความสำคัญสูงผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญหรือการกลั่นกรองแบบ crowd-source ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตรวจจับและแก้ไขภาพหลอนได้ก่อนการเผยแพร่ นอกจากนี้ การปรับแต่งหลักสูตร LLM บนชุดข้อมูลคุณภาพสูงเฉพาะสาขา เช่น วารสารที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิสำหรับการใช้งานทางการแพทย์ จะช่วยเสริมความเชี่ยวชาญและลดการพึ่งพาข้อมูลทั่วไปที่มีข้อมูลไม่ชัดเจน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว

การกระตุ้นที่สร้างสรรค์อย่างพิถีพิถันสามารถนำทางแบบจำลองไปสู่ความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริง กลยุทธ์ประกอบด้วย:

• คำแนะนำที่ชัดเจน:การสั่งให้โมเดลอ้างอิงแหล่งที่มาหรือจำกัดการตอบกลับให้เหลือเพียงข้อมูลที่ตรวจยืนยันแล้ว
• ตัวอย่างภาพไม่กี่ภาพ:การจัดทำคู่คำถาม-คำตอบที่เป็นแบบอย่างที่ดีเพื่อจำลองการสรุปที่ถูกต้องแม่นยำ
• คำเตือนการยืนยัน:การขอให้แบบจำลองตรวจสอบร่างของตนเองก่อนที่จะสรุปคำตอบ

คู่มือของ Kanerika แนะนำความเฉพาะเจาะจงในคำเตือนและการใช้ปลั๊กอินข้อมูลเรียลไทม์เพื่อลดการคาดเดา

มีการพัฒนาอะไรบ้างเพื่อลดอาการประสาทหลอน?

ทั้งภาคอุตสาหกรรมและภาคการศึกษาต่างกำลังค้นคว้าหาแนวทางแก้ไขอย่างแข็งขัน:

• นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม:การออกแบบ LLM ใหม่มีจุดมุ่งหมายเพื่อผสมผสานการค้นคืน การใช้เหตุผล และการสร้างสรรค์ในกรอบงานรวมที่สมดุลกับความคิดสร้างสรรค์และความแม่นยำได้ดีขึ้น
• เกณฑ์มาตรฐานที่โปร่งใส:มาตรวัดมาตรฐานสำหรับการตรวจจับภาพหลอน เช่น FactCC และ TruthfulQA กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบแบบตรงไปตรงมาระหว่างโมเดลต่างๆ และแนะนำแนวทางการปรับปรุงที่ตรงเป้าหมาย
• การกำกับดูแลด้านกฎระเบียบ:ผู้กำหนดนโยบายกำลังพิจารณาแนวทางปฏิบัติเพื่อความโปร่งใสของ AI โดยกำหนดให้นักพัฒนาเปิดเผยอัตราการเกิดภาพหลอนและนำคำเตือนผู้ใช้ไปใช้กับเนื้อหาที่สร้างขึ้น
• ความพยายามในการทำงานร่วมกันโครงการริเริ่มโอเพนซอร์ส เช่น โครงการ BigScience และ LLaMA ส่งเสริมการวิเคราะห์แหล่งที่มาของภาพหลอนและการบรรเทาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน

ความพยายามเหล่านี้เน้นย้ำถึงความพยายามร่วมกันในการออกแบบระบบ AI ที่มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นโดยไม่เสียสละความคล่องตัวที่ทำให้ LLM มีประสิทธิภาพ

ผู้ใช้ควรเข้าถึงเอาต์พุต ChatGPT อย่างมีความรับผิดชอบอย่างไร

เมื่อพิจารณาถึงสถานะปัจจุบันของ AI ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบในการประเมินผลลัพธ์ของโมเดลอย่างมีวิจารณญาณ:

1. ตรวจสอบข้อเท็จจริงอีกครั้ง:ถือว่าคำตอบของ ChatGPT เป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่คำตอบที่ชัดเจน ตรวจสอบคำกล่าวอ้างกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้
2. ขอข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญ:ในสาขาเฉพาะทาง ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสม แทนที่จะพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียว
3. ส่งเสริมให้เกิดความโปร่งใส:ขอการอ้างอิงหรือรายการแหล่งที่มาในการตอบกลับ AI เพื่ออำนวยความสะดวกในการตรวจสอบ
4. รายงานข้อผิดพลาด:ให้ข้อเสนอแนะแก่นักพัฒนาเมื่อเกิดอาการประสาทหลอน เพื่อช่วยปรับปรุงการอัปเดตโมเดลในอนาคต

ด้วยการผสมผสานความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีกับแนวทางปฏิบัติของผู้ใช้ที่ได้รับข้อมูลอย่างรอบรู้ เราจึงสามารถควบคุมพลังของ ChatGPT ได้พร้อมทั้งลดความเสี่ยงของผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้องให้เหลือน้อยที่สุด

OpenAI กำลังดำเนินการอะไรเพื่อลดความไม่แม่นยำ?

เมื่อตระหนักถึงข้อจำกัดเหล่านี้ OpenAI และชุมชน AI ที่กว้างขึ้นจึงใช้กลยุทธ์ต่างๆ มากมายเพื่อเสริมสร้างความน่าเชื่อถือและความเกี่ยวข้อง

การฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการปรับปรุง

OpenAI ยังคงพัฒนาโปรโตคอล RLHF อย่างต่อเนื่อง และผสานรวมการฝึกอบรมเชิงโต้แย้ง ซึ่งโมเดลต่างๆ จะได้รับการทดสอบอย่างชัดเจนกับคำถามหลอกลวงและข้อความแจ้งเตือนที่อาจให้ข้อมูลที่ผิดพลาด การทดสอบ GPT-5 ในระยะแรกมีรายงานว่ารวมถึงเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะด้านความแม่นยำทางวิทยาศาสตร์และการปฏิบัติตามกฎหมาย

ระบบนิเวศปลั๊กอินและการบูรณาการเครื่องมือ

OpenAI มุ่งมั่นที่จะสร้างการตอบสนองจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ โดยการเปิดโอกาสให้ ChatGPT สามารถเรียกใช้เครื่องมือภายนอกที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว เช่น Wolfram Alpha สำหรับการคำนวณหรือฟีดข่าวแบบเรียลไทม์ กระบวนทัศน์ "การใช้เครื่องมือ" นี้ช่วยลดการพึ่งพาการจดจำภายในและลดอัตราการเกิดภาพหลอน

ชั้นการตรวจสอบข้อเท็จจริงหลังการประมวลผล

งานวิจัยใหม่ๆ สนับสนุนแนวทาง "ห่วงโซ่แห่งการตรวจสอบ": หลังจากสร้างคำตอบแล้ว โมเดลจะอ้างอิงข้อเรียกร้องกับกราฟความรู้ที่เชื่อถือได้ หรือใช้หลักสูตรนิติศาสตรมหาบัณฑิต (LLM) ระดับรองที่ผ่านการฝึกอบรมเฉพาะด้านการตรวจสอบข้อเท็จจริง การนำสถาปัตยกรรมนี้ไปใช้ในโครงการนำร่องพบว่าข้อผิดพลาดเกี่ยวกับข้อเท็จจริงลดลงสูงสุด 30%

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย

ระหว่างรอ ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึง O4-มินิ เอพีไอ ,เอพีไอ โอ3 และ GPT-4.1 API ตลอด โคเมทเอพีไอรุ่นล่าสุดที่แสดงไว้เป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่บทความ ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของรุ่นใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

สรุป

ความไม่ถูกต้องเป็นครั้งคราวและการออกนอกเรื่องที่ไม่เกี่ยวข้องของ ChatGPT เกิดจากปัจจัยหลายประการ ได้แก่ ข้อจำกัดโดยธรรมชาติของการสร้างแบบจำลองภาษาแบบความน่าจะเป็น เกณฑ์ตัดสินความรู้ที่ล้าสมัย ภาพหลอนที่เกิดจากสถาปัตยกรรม การแลกเปลี่ยนในระดับระบบ และพลวัตของคำแนะนำและรูปแบบการใช้งานที่เปลี่ยนแปลงไป การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยความก้าวหน้าในการวางแบบจำลองให้สอดคล้องกับฐานข้อมูลข้อเท็จจริง การปรับปรุงวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมเพื่อให้ความสำคัญกับความถูกต้อง การขยายขีดความสามารถของหน้าต่างบริบท และการพัฒนากลยุทธ์สมดุลความแม่นยำด้านความปลอดภัยที่มีความละเอียดอ่อนยิ่งขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจะตรวจสอบความถูกต้องของข้อเท็จจริงของการตอบกลับ ChatGPT ได้อย่างไร

ใช้แหล่งข้อมูลอิสระ เช่น วารสารวิชาการ สำนักข่าวที่มีชื่อเสียง หรือฐานข้อมูลอย่างเป็นทางการ เพื่อตรวจสอบข้อกล่าวอ้างสำคัญๆ การส่งเสริมให้แบบจำลองมีการอ้างอิงและยืนยันแหล่งที่มาเหล่านั้น สามารถช่วยระบุอาการประสาทหลอนได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

มีทางเลือกอื่นใดบ้างสำหรับความช่วยเหลือด้าน AI ที่เชื่อถือได้มากกว่า?

ลองพิจารณาระบบเสริมการสืบค้นข้อมูลเฉพาะทาง (เช่น AI ที่ติดตั้งระบบค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์) หรือเครื่องมือเฉพาะโดเมนที่ฝึกฝนจากชุดข้อมูลคุณภาพสูงที่ผ่านการคัดสรร โซลูชันเหล่านี้อาจมีขอบเขตข้อผิดพลาดที่เข้มงวดกว่าแชทบอททั่วไป

ฉันควรรายงานหรือแก้ไขข้อผิดพลาดที่พบอย่างไร?

แพลตฟอร์ม AI จำนวนมาก รวมถึงอินเทอร์เฟซ ChatGPT ของ OpenAI มีตัวเลือกการตอบกลับภายในแอป การรายงานความไม่ถูกต้องไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงโมเดลผ่านการปรับแต่งอย่างละเอียดเท่านั้น แต่ยังแจ้งเตือนนักพัฒนาถึงโหมดความล้มเหลวที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งควรค่าแก่การใส่ใจอีกด้วย