Sztuczna inteligencja zmienia świat w tempie, jakiego nie widzieliśmy od czasów rewolucji przemysłowej. Codziennie widzimy jej zdolność do generowania tekstów, obrazów, analiz czy symulacji, co czyni ją narzędziem niezwykle atrakcyjnym zarówno dla firm, jak i osób prywatnych. Jednak w obliczu tej fascynacji zbyt często zapominamy o jednym: AI nie jest nieomylna. Zaawansowane algorytmy potrafią się mylić — i to nie tylko w błahych sprawach, ale również w sytuacjach, które mogą mieć realny wpływ na nasze życie. Dlaczego tak się dzieje? I jak możemy się uchronić przed pokładaniem nadmiernego zaufania w jej możliwościach? W tym artykule przyjrzymy się tej ciemniejszej stronie sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja popełnia błędy
Kilka dni temu media obiegła informacja, że kilkoro turystów w Tatrach, odpowiednie służby (TOPR) musiały w ramach akcji ratunkowej sprowadzać w bezpieczne miejsce, gdyż przestali sobie radzić w trasie i potrzebowali pomocy. Okazało się, że „w pole” wywiodła ich sztuczna inteligencja, konkretnie ChatGPT, którą zapytali przed wyjściem o najlepszą możliwą trasę przemarszu z Hali Gąsienicowej do Doliny Pięciu Stawów. Ta wskazała im jedną z najtrudniejszych możliwych tras, przez przełęcz Krzyżne, której trudom oni – jako niedoświadczeni wędrowcy – w żadnym wypadku nie byli w stanie sprostać.
Sytuacja, o której mowa, doskonale ilustruje, że choć sztuczna inteligencja, taka jak popularny ChatGPT, może być niezwykle pomocnym narzędziem, jej odpowiedzi nie zawsze są w pełni trafne lub dostosowane do rzeczywistych potrzeb użytkownika. Dlaczego tak się dzieje?
Brak kontekstu użytkownika
AI nie ma pełnego obrazu użytkownika ani jego możliwości fizycznych, doświadczenia czy przygotowania do określonych działań. Gdy turyści zapytali o trasę, ChatGPT nie miał danych o ich kondycji, doświadczeniu w górach czy nawet o aktualnych warunkach pogodowych. Dlatego mógł wskazać trasę, która technicznie łączy Halę Gąsienicową z Doliną Pięciu Stawów, ale była po prostu niewłaściwa dla niedoświadczonych osób. Być może gdyby w pytaniu zawarto przydatne informacje kontekstowe, algorytm udzieliłby zdecydowanie lepszej i bardziej dostosowanej odpowiedzi.
Interpretacja danych
ChatGPT bazuje na dużych zbiorach tekstowych, które są bogate w informacje, ale nie zawsze zawierają precyzyjne lub kontekstowo odpowiednie odpowiedzi. Model może proponować popularne rozwiązania na zadawane pytania, które znalazł w swoich danych lub sieci, nie rozumiejąc jednak pełnego spektrum związanego z daną kwestią. W tym konkretnym przypadku trasa przez przełęcz Krzyżne jest rzeczywiście bardzo ciekawa, ale wymaga doświadczenia i odpowiedniego przygotowania, nawet latem, a co dopiero w trudnych warunkach padającego śniegu.
Brak specjalistycznej wiedzy i ograniczenia danych
Choć ChatGPT może generować odpowiedzi z różnych dziedzin, to trzeba jednak pamiętać, że zwykle nie dysponuje „danymi na żywo” – najczęściej analizuje tylko te dane, na których wcześniej się uczył. Z pewnością nie jest wyspecjalizowanym przewodnikiem górskim ani nie ma dostępu do dynamicznych danych, takich jak bieżące warunki pogodowe w górach. W efekcie odpowiedzi, które dostajemy na konkretne zapytania i to z różnych dziedzin mogą być po prostu niekompletne, przestarzałe lub wyrwane z kontekstu.
Dlaczego sztuczna inteligencja nie zawsze posługuje się faktami?
Choć AI często robi wrażenie swoją „inteligencją”, zdarza się, że podaje informacje, które są nie tylko nieprecyzyjne, ale wręcz całkowicie błędne. Dzieje się tak stosunkowo często.
Wynika to z kilu kluczowych przyczyn. Modele językowe, takie jak ChatGPT – wbrew nazwie – nie posiadają świadomości ani zdolności rozumienia rzeczywistego świata. Ich „wiedza” pochodzi z analizy ogromnych zbiorów danych tekstowych dostępnych w internecie. Są to narzędzia statystyczne, które na podstawie wzorców w danych przewidują kolejne słowa lub zdania. To oznacza, że:
- AI nie weryfikuje faktów w czasie rzeczywistym. Jeśli w jej zbiorach znalazły się błędne informacje, może je bezkrytycznie powielać.
- AI nie rozumie znaczenia informacji — generuje odpowiedzi na podstawie tego, co statystycznie pasuje do zapytania, a nie tego, co jest rzeczywiście prawdziwe.
Co więcej, sztuczna inteligencja, która nie ma dostępu do bieżących danych, bazuje na informacjach zawartych w zestawie treningowym, który może być już przestarzały. W przypadku ChatGPT wiedza może być ograniczona do momentu, w którym został wytrenowany. Oznacza to, że:
- AI nie zna najnowszych wydarzeń, odkryć naukowych czy zmian w regulacjach.
- Może podawać informacje, które kiedyś były prawdziwe, ale są już nieaktualne.
Fałszywe odpowiedzi mogą wynikać z istnienia błędów w źródłach danych. Modele AI są trenowane na podstawie informacji dostępnych w internecie i innych zbiorach tekstowych. Te dane są różnorodne, ale nie zawsze rzetelne. Tymczasem na tym etapie sztuczna inteligencja zwyczajnie nie jest w stanie ocenić wiarygodności źródła ani odróżnić faktów od mitów, więc:
- Błędne informacje zawarte w artykułach, blogach czy forach mogą być „nauczone” przez AI jako prawdziwe.
- Powtarzalność błędów w wielu źródłach zwiększa szansę, że AI uzna je za prawidłowe.
Główny problem - zjawisko „halucynacji”
Zjawisko "halucynacji" sztucznej inteligencji odnosi się do sytuacji, w której model AI, taki jak ChatGPT, generuje odpowiedzi, które brzmią logicznie i spójnie, ale są całkowicie nieprawdziwe lub nie mają podstaw w rzeczywistości. W praktyce oznacza to, że AI „wymyśla” informacje, zamiast przyznawać, że ich nie zna lub nie ma wystarczających danych.
Dlaczego AI „halucynuje”?
Natura modeli językowych
AI, szczególnie modele generatywne oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), działa na zasadzie przewidywania kolejnych słów lub zdań na podstawie wzorców w danych treningowych. Kiedy sztucznej inteligencji brakuje jej konkretnej wiedzy na dany temat, stara się ona samodzielnie „wypełnić luki” i tworzy odpowiedź, która statystycznie pasuje do kontekstu pytania, nawet jeśli jest ona fikcyjna.
Brak weryfikacji faktów
Jak już wspomniałem, modele AI nie mają wbudowanej zdolności do sprawdzania faktów w czasie rzeczywistym. Nie są zaprojektowane do oceny prawdziwości swoich odpowiedzi, co sprawia, że mogą tworzyć treści bazujące na błędnych założeniach.
Dążenie do spójności
AI priorytetowo traktuje płynność i spójność odpowiedzi. Nawet jeśli nie ma odpowiednich danych, generuje treści, które „wyglądają na prawdziwe”, aby nie pozostawić użytkownika bez odpowiedzi.
Ograniczenia danych treningowych
Jeśli w zbiorach treningowych znalazły się błędne lub sprzeczne informacje, model może na ich podstawie wygenerować halucynację. Dodatkowo, jeśli dane są niepełne, AI może wypełniać luki swoimi wynikającymi ze statystyk „przypuszczeniami”.
Przykłady halucynacji AI
Wymyślone fakty
AI może podać nieistniejące dane, np. twierdząc, że dany autor napisał książkę, której w rzeczywistości nigdy nie stworzył.
Przykład: „Kto napisał powieść Cień miasta?” — AI może przypisać tę fikcyjną książkę do istniejącego autora, sugerując, że to jego dzieło.
Błędne definicje lub wyjaśnienia
AI może błędnie definiować pojęcia lub podawać fałszywe powiązania między terminami.
Przykład: Twierdzenie, że koala jest gatunkiem z rodziny niedźwiedziowatych, podczas gdy w rzeczywistości należy do torbaczy.
Wymyślone źródła
AI może stworzyć fałszywe cytaty, badania lub odniesienia do nieistniejących publikacji.
Przykład: Twierdzenie, że badanie opublikowane w „Journal of Advanced Robotics” wykazało coś, co nigdy nie zostało zbadane.
Jak unikać błędów wynikających z pomyłek sztucznej inteligencji?
Aby unikać błędów wynikających z pomyłek sztucznej inteligencji, kluczowe jest krytyczne podejście do generowanych przez nią odpowiedzi. Przede wszystkim warto weryfikować uzyskane informacje w niezależnych i wiarygodnych źródłach, szczególnie gdy dotyczą one istotnych decyzji. Ważne jest również zadawanie precyzyjnych i szczegółowych pytań, ponieważ niejasne sformułowania mogą prowadzić do nieadekwatnych odpowiedzi. Warto pamiętać, że AI jest narzędziem wspierającym, a nie ostatecznym autorytetem — jej wskazówki należy traktować jako punkt wyjścia, a nie gotowe rozwiązanie. Dodatkowo, w przypadku bardziej złożonych problemów, zawsze dobrze jest skonsultować się z ekspertem w danej dziedzinie lub sięgnąć po specjalistyczne źródła wiedzy. Zgłaszanie zauważonych błędów lub nieścisłości do twórców AI również może przyczynić się do poprawy jakości tego typu systemów.
Podsumowanie
Pomyłki AI to naturalny efekt ograniczeń obecnych modeli językowych, które, mimo swojej zaawansowanej konstrukcji, nie rozumieją świata w sposób ludzki. Choć technologie te są niezwykle użyteczne, warto pamiętać, że ich odpowiedzi mogą wymagać krytycznego podejścia i dodatkowej weryfikacji. Świadomość tego problemu to klucz do bezpiecznego i skutecznego korzystania z rozwiązań takich jak ChatGPT. Oczywiście modele te będą aktualizowane, zmieniane i rozwijane, z czasem być może nauczą się też weryfikować podawane informacje, ale póki co należy z dużą rezerwą podchodzić do tego, co wytwarzają.
Tomasz Sławiński
KOMENTARZE (0) SKOMENTUJ ZOBACZ WSZYSTKIE