దృగ్విషయాన్ని అర్థం చేసుకోవడం
OpenAI యొక్క అంతర్గత పరీక్షలు, ఇటీవలి పత్రంలో వివరించినట్లుగా, o3 మరియు o4-mini వంటి నమూనాలలో భ్రమల రేట్లు గణనీయంగా పెరిగాయని హైలైట్ చేశాయి. ఈ నమూనాలు, అధునాతన తార్కికం మరియు బహుళ విధాన సామర్థ్యాలతో రూపొందించబడ్డాయి, AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క అత్యాధునికతను సూచిస్తాయి. అవి చిత్రాలను రూపొందించగలవు, వెబ్ శోధనలను నిర్వహించగలవు, పనులను ఆటోమేట్ చేయగలవు, గత సంభాషణలను గుర్తుంచుకోగలవు మరియు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించగలవు. అయితే, ఈ పురోగతులు ఖరీదైనవిగా కనిపిస్తాయి.
ఈ భ్రమల పరిధిని లెక్కించడానికి, OpenAI PersonQA అనే నిర్దిష్ట పరీక్షను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ పరీక్షలో వివిధ వ్యక్తుల గురించి వాస్తవాలను నమూనాకు అందించడం, ఆపై ఆ వ్యక్తుల గురించి ప్రశ్నలు అడగడం జరుగుతుంది. సరైన సమాధానాలు ఇవ్వగల సామర్థ్యం ఆధారంగా నమూనా యొక్క ఖచ్చితత్వం అంచనా వేయబడుతుంది.
మునుపటి మూల్యాంకనాలలో, o1 నమూనా 47% యొక్క ప్రశంసనీయమైన ఖచ్చితత్వ రేటును సాధించింది, అయితే భ్రమల రేటు కేవలం 16% మాత్రమే. అయితే, o3 మరియు o4-mini లను అదే మూల్యాంకనకు గురి చేసినప్పుడు, ఫలితాలు గణనీయంగా భిన్నంగా ఉన్నాయి.
o4-mini నమూనా, తక్కువ ప్రపంచ జ్ఞానంతో చిన్న వేరియంట్‌గా ఉండటం వలన, అధిక భ్రమల రేటును ప్రదర్శిస్తుందని భావించారు. అయినప్పటికీ, వాస్తవ రేటు 48% ఆశ్చర్యకరంగా ఉంది, o4-mini అనేది వెబ్ శోధనలు మరియు సమాచార పునరుద్ధరణ కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే వాణిజ్యపరంగా అందుబాటులో ఉన్న ఉత్పత్తి అని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే ఇది చాలా ఎక్కువ.
పూర్తి-పరిమాణ o3 నమూనా కూడా భ్రమలను కలిగించే ఆందోళనకరమైన ధోరణిని ప్రదర్శించింది. దాని ప్రతిస్పందనలలో 33% లో, నమూనా సమాచారాన్ని కల్పించింది, సమర్థవంతంగా o1 నమూనా యొక్క భ్రమల రేటును రెట్టింపు చేసింది. అయినప్పటికీ, o3 అధిక ఖచ్చితత్వ రేటును కూడా సాధించింది, దీనిని OpenAI మొత్తంమీద ఎక్కువ వాదనలు చేయడం వల్ల ఆపాదించింది.
భ్రమలను నిర్వచించడం
AI సందర్భంలో ‘భ్రమ’ అనే పదం, ఎటువంటి స్పష్టమైన మూలం లేదా సమర్థన లేకుండా వాస్తవంగా తప్పు లేదా అర్ధంలేని ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒక నమూనా యొక్క ధోరణిని సూచిస్తుంది. ఇవి చెడు డేటా లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం వల్ల ఉత్పన్నమయ్యే సాధారణ పొరపాట్లు కాదు. బదులుగా, భ్రమలు నమూనా యొక్క తార్కిక ప్రక్రియలో మరింత ప్రాథమిక లోపాన్ని సూచిస్తాయి.
ఖచ్చితమైన సమాచారం వికీపీడియా ఎంట్రీలు లేదా రెడ్డిట్ థ్రెడ్‌ల వంటి వివిధ మూలాల నుండి ఖచ్చితంగా ఉత్పన్నమవుతున్నప్పటికీ, ఈ సందర్భాలు నిర్దిష్ట డేటా పాయింట్లకు ఆపాదించగల గుర్తించదగిన లోపాలకు సంబంధించినవి. మరోవైపు, అనిశ్చితి క్షణాల్లో వాస్తవాలను AI నమూనా కనుగొనడంతో భ్రమలు వర్గీకరించబడతాయి, ఈ దృగ్విషయాన్ని కొంతమంది నిపుణులు ‘సృజనాత్మక అంతరం-పూరించడం’ అని పిలుస్తారు.
ఈ విషయాన్ని మరింత స్పష్టం చేయడానికి, ‘ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న ఏడు iPhone 16 నమూనాలు ఏమిటి?’ అనే ప్రశ్నను పరిగణించండి. తదుపరి iPhone ఏమిటో Apple కి మాత్రమే తెలుసు కాబట్టి, LLM కొన్ని నిజమైన సమాధానాలను అందించే అవకాశం ఉంది - ఆపై ఉద్యోగాన్ని పూర్తి చేయడానికి అదనపు నమూనాలను రూపొందించండి. ఇది భ్రమకు స్పష్టమైన ఉదాహరణ, ఇక్కడ మోడల్ పనిని పూర్తి చేయడానికి సమాచారాన్ని కల్పించింది, లేదా ‘సృజనాత్మక అంతరం-పూరించడం’ అని పిలుస్తారు.
శిక్షణ డేటా పాత్ర
ChatGPT వంటి చాట్‌బాట్‌లు విస్తారమైన ఇంటర్నెట్ డేటాపై శిక్షణ పొందుతాయి. ఈ డేటా వారి ప్రతిస్పందనల కంటెంట్‌కు తెలియజేస్తుంది, అయితే అవి ఎలా స్పందిస్తాయో కూడా ఆకృతి చేస్తుంది. నిర్దిష్ట టోన్‌లు, వైఖరులు మరియు మర్యాద స్థాయిలను బలోపేతం చేసే ప్రశ్నలు మరియు సరిపోలే ఆదర్శ ప్రతిస్పందనలకు నమూనాలు లెక్కలేనన్ని ఉదాహరణలకు గురవుతాయి.
ఈ శిక్షణ ప్రక్రియ అనుకోకుండా భ్రమల సమస్యకు దోహదం చేస్తుంది. ప్రశ్నకు నేరుగా సమాధానమిచ్చే నమ్మకంగా ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి నమూనాలు ప్రోత్సహించబడతాయి. ఇది వారికి సమాధానం తెలియదని అంగీకరించడానికి బదులుగా సమాధానం చెప్పడానికి సమాచారాన్ని కనుగొనవలసి వచ్చినా, ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి వారిని దారి తీస్తుంది.
సారాంశంలో, శిక్షణ ప్రక్రియ వాస్తవంగా తప్పుగా ఉన్నప్పటికీ, నమ్మకంగా మరియు తెలుసని అనిపించే ప్రతిస్పందనలను అనుకోకుండా ప్రోత్సహిస్తుంది. ఇది వాటి ఖచ్చితత్వంతో సంబంధం లేకుండా సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒక పక్షపాతాన్ని సృష్టించగలదు, ఇది భ్రమల సమస్యను మరింత తీవ్రతరం చేస్తుంది.
AI పొరపాట్ల స్వభావం
AI పొరపాట్లను మానవ పొరపాట్లతో సమాంతరంగా గీయడానికి ఇది చాలా ఆకర్షణీయంగా ఉంది. అన్నింటికంటే, మానవులు కూడా తప్పు చేయనివారు కాదు, మరియు AI కూడా పరిపూర్ణంగా ఉంటుందని మనం ఆశించకూడదు. అయినప్పటికీ, AI పొరపాట్లు మానవ పొరపాట్ల కంటే ప్రాథమికంగా భిన్నమైన ప్రక్రియల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం.
AI నమూనాలు అబద్ధం చెప్పవు, అపార్థాలను అభివృద్ధి చేయవు లేదా మానవులు చేసే విధంగా సమాచారాన్ని తప్పుగా గుర్తుంచుకోవు. మానవ తార్కికతకు ఆధారంగా ఉండే అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలు మరియు సందర్భోచిత అవగాహన వారికి లేదు. బదులుగా, వారు సంభావ్యతలపై ఆధారపడి పనిచేస్తారు, వారి శిక్షణ డేటాలో గమనించిన నమూనాల ఆధారంగా ఒక వాక్యంలో తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేస్తారు.
ఈ సంభావ్య విధానం అంటే AI నమూనాలకు ఖచ్చితత్వం లేదా ఖచ్చితత్వం లేకపోవడం గురించి నిజమైన అవగాహన లేదు. వారు తమ శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకున్న గణాంక సంబంధాల ఆధారంగా పదాల యొక్క అత్యంత సంభావ్య క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తారు. ఇది నిజానికి వాస్తవంగా తప్పు అయినప్పటికీ, సమన్వయ ప్రతిస్పందనల ఉత్పత్తికి దారితీస్తుంది.
నమూనాలకు మొత్తం ఇంటర్నెట్ విలువైన సమాచారం అందించబడుతున్నప్పటికీ, ఏ సమాచారం మంచిది లేదా చెడ్డది, ఖచ్చితమైనది లేదా ఖచ్చితమైనది కాదని వారికి చెప్పబడలేదు - వారికి ఏమీ చెప్పబడలేదు. వారికి ఇప్పటికే ఉన్న పునాది జ్ఞానం లేదా సమాచారాన్ని స్వయంగా క్రమబద్ధీకరించడానికి సహాయపడే అంతర్లీన సూత్రాల సమితి లేదు. ఇది కేవలం సంఖ్యల ఆట - ఇచ్చిన సందర్భంలో చాలా తరచుగా ఉండే పదాల నమూనాలు LLM యొక్క ‘సత్యం’ అవుతాయి.
సవాలును పరిష్కరించడం
అధునాతన AI నమూనాలలో భ్రమల పెరుగుతున్న రేటు ఒక ముఖ్యమైన సవాలును కలిగిస్తుంది. OpenAI మరియు ఇతర AI డెవలపర్‌లు ఈ సమస్యను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తగ్గించడానికి చురుకుగా కృషి చేస్తున్నారు. అయినప్పటికీ, భ్రమలకు గల కారణాలు పూర్తిగా అర్థం కాలేదు మరియు సమర్థవంతమైన పరిష్కారాలను కనుగొనడం కొనసాగుతున్న ప్రయత్నంగా ఉంది.
శిక్షణ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు వైవిధ్యాన్ని మెరుగుపరచడం ఒక సంభావ్య విధానం. నమూనాలను మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సమగ్రమైన సమాచారానికి గురి చేయడం ద్వారా, తప్పుడు సమాచారాన్ని నేర్చుకునే మరియు శాశ్వతం చేసే అవకాశం డెవలపర్‌లు తగ్గించవచ్చు.
భ్రమలను గుర్తించడానికి మరియు నిరోధించడానికి మరింత అధునాతన పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం మరొక విధానం. ఇది ఒక నిర్దిష్ట సమాచారం గురించి వారు అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు గుర్తించడానికి మరియు తగినంత ఆధారాలు లేకుండా వాదనలు చేయకుండా ఉండటానికి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు.
ఇంతలో, OpenAI స్వల్పకాలిక పరిష్కారాన్ని అనుసరించవలసి ఉంటుంది, అలాగే మూల కారణంపై పరిశోధనను కొనసాగించాలి. అన్నింటికంటే, ఈ నమూనాలు డబ్బుసంపాదించే ఉత్పత్తులు మరియు అవి ఉపయోగించదగిన స్థితిలో ఉండాలి. ఒక ఆలోచన ఏమిటంటే, కొంత రకమైన సముదాయ ఉత్పత్తిని సృష్టించడం - బహుళ విభిన్న OpenAI నమూనాలకు ప్రాప్యత ఉన్న చాట్ ఇంటర్‌ఫేస్.
ఒక ప్రశ్నకు అధునాతన తార్కికం అవసరమైనప్పుడు, అది GPT-4o పై పిలుస్తుంది మరియు భ్రమల అవకాశాలను తగ్గించాలనుకున్నప్పుడు, అది o1 వంటి పాత నమూనాపై పిలుస్తుంది. బహుశా కంపెనీ మరింత విలాసవంతంగా వెళ్లి ఒకే ప్రశ్న యొక్క విభిన్న అంశాలను చూసుకోవడానికి విభిన్న నమూనాలను ఉపయోగించగలదు, ఆపై చివరిలో ప్రతిదీ కలిసి కుట్టడానికి అదనపు నమూనాను ఉపయోగించగలదు. ఇది తప్పనిసరిగా బహుళ AI నమూనాల మధ్య జట్టుకృషి కనుక, బహుశా కొంత రకమైన వాస్తవ తనిఖీ వ్యవస్థను కూడా అమలు చేయవచ్చు.
ఖచ్చితత్వ రేట్లను పెంచడం ప్రధాన లక్ష్యం కాదు. ప్రధాన లక్ష్యం భ్రమల రేట్లను తగ్గించడం, అంటే ‘నాకు తెలియదు’ అని చెప్పే ప్రతిస్పందనలను మరియు సరైన సమాధానాలతో ప్రతిస్పందనలను కూడా మనం విలువైనవిగా చూడాలి.
వాస్తవ తనిఖీ యొక్క ప్రాముఖ్యత
AI నమూనాలలో భ్రమల పెరుగుతున్న వ్యాప్తి వాస్తవ తనిఖీ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది. ఈ నమూనాలు సమాచార పునరుద్ధరణ మరియు పని ఆటోమేషన్ కోసం విలువైన సాధనాలు అయినప్పటికీ, వాటిని సత్యానికి తప్పులేని మూలాలుగా పరిగణించకూడదు.
AI నమూనాల అవుట్‌పుట్‌ను అర్థం చేసుకునేటప్పుడు వినియోగదారులు ఎల్లప్పుడూ జాగ్రత్త వహించాలి మరియు వారు అందుకునే ఏదైనా సమాచారాన్ని స్వతంత్రంగా ధృవీకరించాలి. సున్నితమైన లేదా పర్యవసానమైన విషయాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యం.
AI- ఉత్పత్తి చేసిన కంటెంట్‌కు విమర్శనాత్మక మరియు సంశయవాద విధానాన్ని అవలంబించడం ద్వారా, మనం భ్రమలతో సంబంధం ఉన్న ప్రమాదాలను తగ్గించవచ్చు మరియు ఖచ్చితమైన సమాచారం ఆధారంగా సమాచారం నిర్ణయాలు తీసుకుంటున్నామని నిర్ధారించుకోవచ్చు. మీరు LLM లలో పెద్దగా ఉంటే, వాటిని ఉపయోగించడం ఆపవలసిన అవసరం లేదు - అయితే సమయాన్ని ఆదా చేయాలనే కోరిక ఫలితాలను వాస్తవంగా తనిఖీ చేయవలసిన అవసరం కంటే ఎక్కువగా ఉండనివ్వవద్దు. ఎల్లప్పుడూ వాస్తవ తనిఖీ చేయండి!
AI యొక్క భవిష్యత్తు కోసం చిక్కులు
భ్రమల సవాలు AI యొక్క భవిష్యత్తు కోసం ముఖ్యమైన చిక్కులను కలిగి ఉంది. AI నమూనాలు మన జీవితాల్లోకి మరింతగా అనుసంధానించబడుతున్నందున, అవి నమ్మదగినవి మరియు విశ్వసనీయంగా ఉండటం చాలా అవసరం. AI నమూనాలు తప్పుడు లేదా తప్పుదారి పట్టించే సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి అవకాశం ఉంటే, అది ప్రజల విశ్వాసాన్ని తగ్గించవచ్చు మరియు వారి విస్తృత దత్తతకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది.
భ్రమల సమస్యను పరిష్కరించడం AI నమూనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మాత్రమే కాకుండా, వాటి నైతిక మరియు బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగం కోసం కూడా చాలా కీలకం. భ్రమలకు తక్కువ అవకాశం ఉన్న AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, తప్పుడు సమాచారం మరియు మోసం యొక్క ప్రమాదాలను తగ్గిస్తూనే మనం వాటి మంచి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు.