اے آئی ہیلوسینیشن کیا ہے؟
AI ہیلوسینیشن سے مراد وہ رجحان ہے جہاں مصنوعی ذہانت کے ماڈل—خاص طور پر بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) اور جنریٹیو AI سسٹم—ایسے آؤٹ پٹ تیار کرتے ہیں جو قابل فہم ہیں لیکن ان میں غلط، من گھڑت یا گمراہ کن معلومات ہوتی ہیں۔ یہ "فریب" فرضی حقائق اور حوالہ جات کی ایجاد سے لے کر صارف کے سوالات کی غلط تشریحات تک ہو سکتے ہیں۔ اگرچہ اس طرح کے نتائج ہم آہنگ اور قائل دکھائی دے سکتے ہیں، لیکن وہ قابل تصدیق حقیقت سے ہٹ جاتے ہیں، جس سے کسی بھی ایپلیکیشن کے لیے سنگین چیلنجز پیدا ہوتے ہیں جو AI سے تیار کردہ مواد پر انحصار کرتی ہے۔ اے آئی ہیلوسینیشن کو سمجھنا ایک ایسے دور میں ضروری ہے جہاں یہ نظام صحت کی دیکھ بھال، قانون، مالیات اور صحافت جیسے اہم شعبوں میں تیزی سے ضم ہو رہے ہیں، جہاں درستگی سب سے اہم ہے۔
ہم ہیلوسینیشن کو کیسے پہچانتے ہیں؟
اے آئی ہیلوسینیشن کئی طریقوں سے ظاہر ہوتا ہے:
- من گھڑت حقائق: AI معتبر آواز دینے والے تاریخی واقعات، قانونی نظیریں، یا طبی علوم پیدا کر سکتا ہے جو کہ صرف موجود ہی نہیں ہیں۔
- غلط عددی ڈیٹا: مقداری غلطیاں، جیسے غلط اعدادوشمار یا تاریخیں۔
- غلط اقتباسات: غلط افراد یا اداروں سے بیانات کا انتساب۔
- غلط استدلال: منطقی چھلانگیں ثبوت یا سیاق و سباق سے غیر تعاون یافتہ۔
اعداد و شمار کے معتبر ذرائع کے خلاف نتائج کا موازنہ کرکے - حقائق کی جانچ کرنے والی لائبریریوں یا انسانی ماہرین کے ذریعے - صارفین فریب کی مثالوں کا پتہ لگاسکتے ہیں، لیکن یہ عمل وسائل پر مبنی ہے۔
اے آئی ماڈلز ہیلوسینیٹ کیوں ہوتے ہیں؟
تکنیکی سطح پر AI ہیلوسینیشن کو کیا چلاتا ہے؟
ان کی اصل میں، زیادہ تر LLM پیشین گوئی کے انجن ہیں جو بڑے ڈیٹا سیٹس سے سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر متن کی ترتیب میں اگلے ٹوکن کی پیشن گوئی کرنے کے لیے تربیت یافتہ ہیں۔ یہ امکانی طریقہ کار، مندرجہ ذیل عوامل کے ساتھ مل کر فریب کو جنم دیتا ہے:
- تربیتی ڈیٹا کی حدود: بڑے ڈیٹاسیٹس میں لامحالہ تعصبات، پرانی معلومات اور شور ہوتا ہے۔ جب ایک AI ماڈل اس نامکمل ڈیٹا کو عام کرتا ہے، تو یہ ناقص نتائج پیدا کر سکتا ہے۔
- مقصدی فنکشن کی پابندیاں: ماڈلز کو امکان یا الجھن کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، حقائق کی درستگی کے لیے نہیں۔ ایک اعلی امکان کی ترتیب اب بھی غلط ہو سکتی ہے۔
- نمونے لینے کی حکمت عملی: ڈی کوڈنگ کے طریقے جیسے درجہ حرارت کی پیمائش یا نیوکلئس سیمپلنگ تخلیقی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے بے ترتیب پن کو متعارف کراتے ہیں لیکن غلطیوں کو بھی بڑھا سکتے ہیں۔
- ماڈل آرکیٹیکچر: ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیر میں موروثی گراؤنڈنگ میکانزم کی کمی ہے۔ وہ بیرونی تصدیق تک براہ راست رسائی کے بغیر تربیتی ڈیٹا کے نمونوں پر مکمل انحصار کرتے ہیں۔
یہ بنیادی باتیں اے آئی ہیلوسینیشن کو جنریٹیو اے آئی سسٹمز کا ایک اندرونی ضمنی پروڈکٹ بناتی ہیں۔
کیا ایڈوانسڈ ماڈلز میں فریب نظر زیادہ ہوتا ہے؟
متضاد طور پر، انتہائی نفیس ماڈلز زیادہ فریب کی شرح کو ظاہر کر سکتے ہیں۔ اوپن اے آئی کے تازہ ترین استدلال کے ماڈل، o3 اور o4-mini، بالترتیب 33% اور 48% کی ہیلوسینیشن کی شرح ظاہر کرتے ہیں- جو کہ GPT-4 جیسے پچھلے ورژنز سے کافی زیادہ ہیں۔ اس اضافے کی وجہ ان ماڈلز کی بہتر روانی اور قائل کرنے والے بیانیے کو تیار کرنے کی صلاحیت ہے، جو نادانستہ طور پر غلطیاں زیادہ مؤثر طریقے سے چھپا دیتی ہیں۔
فوری انجینئرنگ AI کے فریب کو کیسے کم کر سکتی ہے؟
اشارے میں وضاحت اور سیاق و سباق
ایک بنیادی حکمت عملی میں ایسے اشارے تیار کیے جاتے ہیں جو واضح ہدایات اور کافی متعلقہ معلومات فراہم کرتے ہیں۔ واضح، تشکیل شدہ اشارے ابہام کو کم کرتے ہیں، ماڈل کو مطلوبہ جوابات کی طرف رہنمائی کرتے ہیں اور قیاس آرائی یا من گھڑت مواد کی حوصلہ شکنی کرتے ہیں۔ مائیکروسافٹ AI بلڈر ٹیم کی گائیڈ اس بات پر زور دیتی ہے کہ پرامپٹس میں (1) کام کی درست وضاحت، (2) متعلقہ سیاق و سباق یا ڈیٹا، اور (3) آؤٹ پٹ کی واضح رکاوٹیں شامل ہونی چاہئیں (مثال کے طور پر، "اگر غیر یقینی ہے، تو جواب دیں 'مجھے نہیں معلوم۔'")۔ تجرباتی ٹیسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ اچھی طرح سے سیاق و سباق پر مبنی اشارے انٹرپرائز سیٹنگز میں فریب کی شرح کو 15% سے کم کر سکتے ہیں۔
"کے مطابق ..." گراؤنڈنگ تکنیک
ایک حالیہ اشارہ کرنے کا طریقہ جسے "According to…" تکنیک کہا جاتا ہے ماڈل کو ہدایت دیتا ہے کہ وہ اپنے ردعمل کو قابل اعتماد معلوماتی ذرائع، جیسے ویکیپیڈیا یا ڈومین کے مخصوص ڈیٹا بیس سے منسوب کرے۔ صحافتی ماخذ انتساب کے طریقوں سے شروع ہونے والا، یہ طریقہ اس امکان کو بڑھاتا ہے کہ ماڈل اپنے تربیتی سیٹ کے اندر حقائق پر مبنی مواد کو من گھڑت تفصیلات کے بجائے اخذ کرتا ہے۔ تجربات سے یہ بات سامنے آئی ہے کہ "ویکیپیڈیا کے مطابق" جیسے جملے شامل کرنے سے فریب کو 20 فیصد تک کم کیا جا سکتا ہے۔
انسٹرکشنل فریمنگ اور مثبت اشارے
تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ مثبت طریقے سے تیار کردہ ہدایات — ماڈل کو بتاتے ہوئے کہ کیا کرنا ہے اس کے بجائے کیا کرنا ہے — زیادہ قابل اعتماد نتائج حاصل کرتے ہیں۔ منفی اشارے (مثال کے طور پر، "فریب نہ کریں") اکثر ماڈل کی ٹوکن پیشن گوئی کی حرکیات کو الجھا دیتے ہیں، جبکہ واضح مثبت ہدایات (مثلاً، "صرف قابل تصدیق حقائق فراہم کریں") صاف نتائج کا باعث بنتے ہیں۔ مشروط بیانات کے ساتھ مثبت فریمنگ کو جوڑنا ("اگر ماڈل تصدیق نہیں کر سکتا تو 'مجھے یقین نہیں ہے'" کے ساتھ جواب دیں) درستگی کو مزید بڑھاتا ہے، کیوں کہ حفاظتی جال موجود ہونے پر ماڈلز کا اندازہ لگانے کا امکان کم ہوتا ہے۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز (جیمنی ماڈلز، کلاڈ ماڈل اور اوپن اے آئی ماڈلز) کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے۔
انتظار کے دوران، ڈیولپر رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ جیمنی 2.5 پرو پیش نظارہ API , Claude Opus 4 API اور GPT-4.5 API کے ذریعے CometAPI, درج کردہ تازہ ترین ماڈلز مضمون کی اشاعت کی تاریخ کے مطابق ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
نتیجہ
مصنوعی ذہانت کا فریب کاری AI کی حفاظت اور وشوسنییتا میں ایک اہم محاذ کی نمائندگی کرتی ہے۔ اگرچہ جدید ترین ماڈلز ان حدود کو آگے بڑھاتے رہتے ہیں جو مشینیں پیدا کر سکتی ہیں، ان کا "خواب دیکھنے" کا رجحان قائل کرنے والا لیکن غلط معلومات مضبوط تخفیف کی حکمت عملیوں، سخت انسانی نگرانی اور جاری تحقیق کی ضرورت کو واضح کرتی ہے۔ تکنیکی اختراعات—جیسے کہ RAG اور سیمنٹک اینٹروپی کا پتہ لگانے—کو سمجھدار رسک مینجمنٹ اور ریگولیٹری رہنمائی کے ساتھ جوڑ کر، اسٹیک ہولڈرز AI کی تخلیقی طاقت کو استعمال کر سکتے ہیں جبکہ اس کی انتہائی گھٹیا غلطیوں سے بچ سکتے ہیں۔