مشکل «توهم» در هوش مصنوعی
مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Google Bard به خاطر توانایی‌شان در تولید متن‌های شبیه به انسان تحسین می‌شوند. اما این مدل‌ها گاهی اطلاعات نادرست یا ساختگی ارائه می‌دهند؛ پدیده‌ای که به آن توهم هوش مصنوعی گفته می‌شود. این مشکل باعث شده کاربران به خروجی‌های این مدل‌ها اعتماد نکنند، به‌ویژه زمانی که پای اطلاعات حساس یا مهم در میان است.
چرا مدل‌های هوش مصنوعی دچار توهم می‌شوند؟
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4 بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها به جای درک واقعی از جهان، با پیش‌بینی کلمه بعدی در یک جمله کار می‌کنند. وقتی با سوالی مواجه می‌شوند که پاسخ دقیقی برایش ندارند، ممکن است پاسخی بسازند که منطقی به نظر برسد اما واقعیت نداشته باشد.
مثال‌هایی از توهم هوش مصنوعی
برای مثال، اگر از یک مدل هوش مصنوعی بپرسید چه کسی جایزه نوبل ادبیات سال ۲۰۲۳ را دریافت کرده است، ممکن است مدلی پاسخ دهد و نام فردی را ارائه کند که اصلاً وجود خارجی ندارد یا اطلاعات اشتباهی ارائه دهد. حتی گاهی ممکن است منابع، مقالات یا لینک‌هایی را ذکر کند که در واقعیت وجود ندارند یا به اشتباه به آن‌ها نسبت داده شده‌اند. این نوع خطاها نشان می‌دهد که مدل‌ها هنوز توانایی کامل در تشخیص صحت اطلاعات و تمایز بین داده‌های واقعی و ساختگی ندارند و کاربران باید همواره با احتیاط از این اطلاعات استفاده کنند.
علاوه بر این، این مسئله اهمیت بررسی منابع و صحت اطلاعات را دوچندان می‌کند و نشان می‌دهد که هرچند مدل‌های هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی هستند، نمی‌توان به‌طور کامل بر خروجی آن‌ها تکیه کرد بدون آنکه داده‌ها توسط منابع معتبر تأیید شوند.
چرا این موضوع اهمیت دارد؟
در حوزه‌هایی مانند پزشکی، حقوق یا روزنامه‌نگاری، ارائه اطلاعات نادرست می‌تواند پیامدهای بسیار جدی و گاه جبران‌ناپذیری داشته باشد. برای مثال، اگر یک مدل هوش مصنوعی به پزشک داده‌های اشتباه ارائه دهد، ممکن است تشخیص یا درمان نادرستی صورت گیرد که سلامت بیماران را تهدید کند. به همین ترتیب، ارائه اطلاعات غلط به یک وکیل می‌تواند منجر به تصمیمات حقوقی اشتباه و آسیب به موکلین شود.
حتی در حوزه روزنامه‌نگاری، انتشار داده‌های نادرست می‌تواند به پخش شایعات، بی‌اعتمادی عمومی و تاثیرات منفی بر افکار عمومی منجر شود. بنابراین، دقت و صحت اطلاعات ارائه‌شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی در این حوزه‌ها اهمیت حیاتی دارد و نیازمند نظارت دقیق و استفاده از منابع معتبر است.
راه‌حل‌های پیشنهادی برای کاهش توهم
شرکت‌های فناوری در حال توسعه روش‌های مختلفی برای افزایش دقت و کاهش خطا در مدل‌های هوش مصنوعی هستند. یکی از این روش‌ها، «بازیابی اطلاعات» (retrieval) است؛ به این معنا که مدل به جای تکیه صرف بر حافظه داخلی خود، می‌تواند به پایگاه‌های داده، منابع معتبر و اطلاعات به‌روز دسترسی پیدا کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتری ارائه دهد. این رویکرد به ویژه برای سوالات پیچیده یا موضوعاتی که نیاز به داده‌های تازه دارند اهمیت زیادی دارد.
برای مثال، مدل‌های جدیدتر مانند Bing Chat از مایکروسافت هنگام پاسخ دادن به پرسش‌ها به منابع آنلاین مراجعه می‌کنند و لینک‌های مرتبط را ارائه می‌دهند، به کاربران این امکان را می‌دهند که اطلاعات ارائه‌شده را مستقیماً بررسی کنند و از صحت آن اطمینان حاصل کنند. این شیوه نه تنها کیفیت پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشد، بلکه نقش مهمی در اعتمادسازی کاربران ایفا می‌کند.
آینده مدل‌های هوش مصنوعی و مقابله با توهم
با پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود مدل‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر شوند. با این حال، تا زمانی که این مدل‌ها به طور کامل به منابع معتبر متصل نشده و توانایی تشخیص اطلاعات نادرست یا ساختگی را پیدا نکنند، کاربران همچنان با خطر توهم هوش مصنوعی مواجه هستند. به همین دلیل، استفاده از این ابزارها نیازمند احتیاط است و بهتر است کاربران همیشه صحت اطلاعات ارائه‌شده را بررسی کنند و آن‌ها را با منابع قابل اعتماد مقایسه کنند. علاوه بر این، آموزش کاربران برای شناخت محدودیت‌های این مدل‌ها نقش مهمی در کاهش اثرات ناشی از توهم هوش مصنوعی ایفا می‌کند.
