Компания OpenAI опубликовала исследование, в котором подробно разбираются причины возникновения галлюцинаций ИИ в крупных языковых моделях (LLM) и предлагаются методы для их снижения. Проблема заключается в самой природе обучения моделей: они анализируют огромные массивы текстов без меток «правда» или «ложь», усваивая стилистические и синтаксические шаблоны, но не обязательно factual accuracy (фактическую точность).
Почему ИИ галлюцинирует?
Обучение на ненадежных данных: Модели обучаются на огромных корпусах текстов из интернета, где содержится много противоречивой или недостоверной информации. Они учатся имитировать человеческое письмо, но не различают редкие или малодостоверные факты.
Отсутствие причинно-следственных связей: Как и в примере с фотографиями кошек — если в данных нет четкой закономерности (например, между изображением кошки и её датой рождения), модель не выучивает её, а вместо этого пытается «угадать» ответ, основываясь на статистических корреляциях.
Система поощрения в обучении: Современные методы оценки поощряют точность (accuracy), но не наказывают за уверенные ошибки. Модель получает «вознаграждение» только за правильный ответ, а не за честное «я не знаю». Это создает стимул всегда давать ответ — даже если он выдуман.
Предлагаемые решения для снижения галлюцинаций:
Улучшение данных обучения: Использование более качественных, размеченных и проверенных датасетов.
Изменение системы поощрения: Внедрение в процесс обучения метрик, которые поощряют не только точность, но и честность модели (например, умение сказать «не знаю» в неопределенных ситуациях).
Пост-обработка и вывод (Inference): Использование внешних знаний (например, поиска в интернете или проверки по базе фактов) для верификации ответов модели перед их выдачей пользователю.
Техники контроля генерации: Применение таких методов, как контролируемая генерация (guided decoding) и семплирование с ограничениями (constrained sampling), чтобы снизить вероятность выдачи непроверенной информации.
Почему это важно для пользователей?
Понимание причин галлюцинаций помогает более осознанно использовать генеративные нейросети в задачах, требующих высокой точности: в образовании, журналистике или медицине. Запросы like «как проверить текст на достоверность», «ИИ галлюцинации примеры» или «как уменьшить ошибки ИИ» становятся все актуальнее.
Таким образом, борьба с галлюцинациями — это комплексная задача, которая требует улучшения данных, методов обучения и алгоритмов вывода. OpenAI активно работает над этим, чтобы сделать языковые модели более надежными и безопасными для повседневного использования.