Mi áll az AI chatbotok romló teljesítményének hátterében?
Az elmúlt években az AI chatbotok egyre inkább integrálódtak a mindennapi életünkbe, de a legfrissebb kutatások aggasztó trendeket mutatnak ezen technológiák fejlődésével kapcsolatban.
A „Larger and more instructable language models become less reliable” című tanulmány, amely a Nature Scientific Journal folyóiratban jelent meg, rávilágít arra, hogy az újabb AI modellek több hibát követnek el az idő előrehaladtával, annak ellenére, hogy technológiai szempontból egyre fejlettebbek.
Miért követnek el hibákat az AI chatbotok?
Lexin Zhou, a kutatás egyik szerzője szerint az AI-rendszerek inkább a meggyőző válaszok generálására összpontosítanak, mintsem a valóság hű bemutatására. Ez gyakran ahhoz vezethet, hogy a kapott válaszok tévesek vagy pontatlanok lesznek. A jelenség, amit a kutatók „modell-összeomlásnak” neveznek, akkor válik különösen problémássá, amikor régebbi nyelvi modellek szolgálnak alapul az újabbak kiképzéséhez, ami az eredeti hibákat tovább erősítheti, így az új rendszerek is fokozottan hibás válaszokat generálhatnak.
Az AI-hallucinációk problémája
Az AI-hallucinációk, vagyis az olyan hibás válaszok, amelyek elsőre hitelesnek tűnnek, egyre gyakoribbak a chatbotoknál. Ezek a pontatlan válaszok különösen megtévesztőek lehetnek, mivel a felhasználóknak nehézséget okozhat az információk ellenőrzése, főleg akkor, ha csak a chatbotot kérdezhetik újra. Ez a probléma különösen fontos lehet az ügyfélszolgálati chatbotok esetében, ahol a pontos információk elengedhetetlenek.
Az iparági szakértők, például Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója, azt javasolták, hogy a chatbotoknak minden egyes válaszhoz forrást kellene biztosítaniuk a megbízhatóság növelése érdekében. Bár számos jelenlegi AI-modell már bevezette ezt a funkciót, a hibás válaszok továbbra is gyakran előfordulnak, ami azt jelzi, hogy az AI-modellek fejlődése még sok kihívással néz szembe.
AI fejlesztések és jövőbeli irányok
Matt Shumer, a HyperWrite AI vezérigazgatója, nemrégiben bejelentette, hogy a cég új, 70 milliárd paraméteres modellje a „Reflection-Tuning” nevű technológiát alkalmazza. Ez az innovatív módszer lehetővé teszi, hogy az AI elemezze és értékelje a saját korábbi válaszait, majd folyamatosan finomítsa azokat. A technológia célja, hogy a mesterséges intelligencia idővel javuljon, és a hibás információk megjelenését minimalizálja.
A „Reflection-Tuning” módszer lényege, hogy a modell képes önmagát korrigálni, anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. Ezzel a megoldással Shumer és csapata abban reménykedik, hogy az AI rendszerek megbízhatósága jelentősen javulni fog, különösen a bonyolult vagy új információk kezelésében. Ez különösen fontos lehet olyan alkalmazási területeken, ahol a pontosság kulcsfontosságú, mint például az üzleti elemzések vagy az ügyfélszolgálati interakciók.
Ezen technológiai újítás azt is előrevetíti, hogy a jövőben az AI-képes rendszerek egyre autonómabbá és kifinomultabbá válhatnak, fokozatosan csökkentve a felhasználói felügyelet szükségességét.