ทำความเข้าใจปรากฏการณ์
การทดสอบภายในของ OpenAI ดังที่กล่าวไว้ในเอกสารล่าสุด เน้นย้ำถึงอัตราการเกิดภาพหลอนที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในโมเดลอย่าง o3 และ o4-mini โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบด้วยความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูงและความสามารถในการรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งแสดงถึงความล้ำสมัยของเทคโนโลยี AI พวกเขาสามารถสร้างภาพ ดำเนินการค้นหาเว็บ ทำงานอัตโนมัติ จดจำการสนทนาที่ผ่านมา และแก้ปัญหาที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเหล่านี้ดูเหมือนจะมีราคาที่ต้องจ่าย
เพื่อวัดปริมาณขอบเขตของภาพหลอนเหล่านี้ OpenAI ใช้การทดสอบเฉพาะที่เรียกว่า PersonQA การทดสอบนี้เกี่ยวข้องกับการป้อนชุดข้อเท็จจริงเกี่ยวกับบุคคลต่างๆ ให้กับโมเดล แล้วตั้งคำถามเกี่ยวกับบุคคลเหล่านั้น จากนั้นจะมีการประเมินความถูกต้องของโมเดลโดยพิจารณาจากความสามารถในการให้คำตอบที่ถูกต้อง
ในการประเมินก่อนหน้านี้ โมเดล o1 ได้รับอัตราความแม่นยำที่น่ายกย่องที่ 47% โดยมีอัตราการเกิดภาพหลอนเพียง 16% อย่างไรก็ตาม เมื่อนำ o3 และ o4-mini มาทำการประเมินเดียวกัน ผลลัพธ์ที่ได้กลับแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด
โมเดล o4-mini ซึ่งเป็นรุ่นที่เล็กกว่าและมีความรู้เกี่ยวกับโลกลดลง คาดว่าจะแสดงอัตราการเกิดภาพหลอนที่สูงกว่า อย่างไรก็ตาม อัตราที่แท้จริงที่ 48% นั้นสูงอย่างน่าประหลาดใจ เมื่อพิจารณาว่า o4-mini เป็นผลิตภัณฑ์ที่วางจำหน่ายในเชิงพาณิชย์ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการค้นหาเว็บและการดึงข้อมูล
โมเดล o3 ขนาดเต็มยังแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่น่ากังวลในการสร้างภาพหลอน ใน 33% ของการตอบสนอง โมเดลได้สร้างข้อมูลขึ้นมา ซึ่งเพิ่มอัตราการเกิดภาพหลอนของโมเดล o1 เป็นสองเท่า แม้ว่าจะเป็นเช่นนี้ o3 ยังได้รับอัตราความแม่นยำสูง ซึ่ง OpenAI ให้เหตุผลว่าเป็นเพราะความชอบที่จะกล่าวอ้างมากขึ้นโดยรวม
การกำหนดความหมายของภาพหลอน
คำว่า “ภาพหลอน” ในบริบทของ AI หมายถึงแนวโน้มของโมเดลในการสร้างการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงหรือไร้สาระโดยไม่มีแหล่งที่มาหรือเหตุผลที่ชัดเจน สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่ความผิดพลาดที่เกิดจากข้อมูลที่ไม่ดีหรือการตีความผิด แต่ภาพหลอนแสดงถึงข้อบกพร่องพื้นฐานในการใช้เหตุผลของโมเดล
ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องสามารถมีต้นกำเนิดมาจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างแน่นอน เช่น รายการ Wikipedia หรือเธรด Reddit แต่ตัวอย่างเหล่านี้มีความคล้ายคลึงกับข้อผิดพลาดที่สามารถติดตามได้ ซึ่งสามารถนำไปประกอบกับจุดข้อมูลเฉพาะได้ ในทางกลับกัน ภาพหลอนมีลักษณะเฉพาะคือการที่โมเดล AI สร้างข้อเท็จจริงขึ้นในขณะที่ไม่แน่นอน ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่ผู้เชี่ยวชาญบางคนเรียกว่า “การเติมช่องว่างอย่างสร้างสรรค์”
เพื่ออธิบายประเด็นนี้ ให้พิจารณาคำถามที่ว่า “มี iPhone 16 รุ่นใดบ้างในตอนนี้” เนื่องจากมีเพียง Apple เท่านั้นที่รู้ว่า iPhone รุ่นต่อไปจะเป็นอย่างไร LLM จึงมีแนวโน้มที่จะให้คำตอบจริงบางส่วน แล้วสร้างโมเดลเพิ่มเติมเพื่อทำงานให้เสร็จ นี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการเกิดภาพหลอน โดยที่โมเดลสร้างข้อมูลขึ้นมาเพื่อให้งานเสร็จสมบูรณ์ หรือที่เรียกว่า “การเติมช่องว่างอย่างสร้างสรรค์”
บทบาทของข้อมูลการฝึกอบรม
แชทบอทอย่าง ChatGPT ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลอินเทอร์เน็ตจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้แจ้งเนื้อหาของการตอบสนอง แต่ยังกำหนดวิธีการตอบสนองอีกด้วย โมเดลต่างๆ ได้รับการเปิดเผยตัวอย่างมากมายของคำถามและการตอบสนองในอุดมคติที่ตรงกัน ซึ่งเสริมสร้างน้ำเสียง ทัศนคติ และระดับความสุภาพที่เฉพาะเจาะจง
กระบวนการฝึกอบรมนี้อาจมีส่วนทำให้เกิดปัญหาภาพหลอนโดยไม่ได้ตั้งใจ โมเดลต่างๆ ได้รับการสนับสนุนให้ให้การตอบสนองที่มั่นใจซึ่งตอบคำถามโดยตรง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การจัดลำดับความสำคัญในการตอบคำถาม แม้ว่าพวกเขาจะต้องสร้างข้อมูลขึ้นมาเพื่อให้ทำเช่นนั้น แทนที่จะยอมรับว่าพวกเขาไม่รู้คำตอบ
โดยสรุป กระบวนการฝึกอบรมอาจให้รางวัลโดยไม่ได้ตั้งใจสำหรับการตอบสนองที่มั่นใจและดูเหมือนมีความรู้ แม้ว่าจะเป็นการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงก็ตาม สิ่งนี้สามารถสร้างอคติต่อการสร้างคำตอบ โดยไม่คำนึงถึงความถูกต้อง ซึ่งสามารถทำให้ปัญหาภาพหลอนรุนแรงขึ้นได้
ลักษณะของความผิดพลาดของ AI
เป็นเรื่องที่น่าดึงดูดใจที่จะเปรียบเทียบความผิดพลาดของ AI กับความผิดพลาดของมนุษย์ ท้ายที่สุดแล้ว มนุษย์ไม่ได้ไร้ข้อผิดพลาด และเราไม่ควรถือว่า AI สมบูรณ์แบบเช่นกัน อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรับรู้ว่าความผิดพลาดของ AI มีต้นกำเนิดมาจากกระบวนการที่แตกต่างจากความผิดพลาดของมนุษย์โดยสิ้นเชิง
โมเดล AI ไม่ได้โกหก พัฒนาความเข้าใจผิด หรือจดจำข้อมูลผิดพลาดในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ พวกเขาขาดความสามารถทางปัญญาและการรับรู้ตามบริบทที่เป็นรากฐานของการใช้เหตุผลของมนุษย์ แต่พวกเขาทำงานบนพื้นฐานของความน่าจะเป็น โดยคาดการณ์คำถัดไปในประโยคตามรูปแบบที่สังเกตได้ในข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขา
แนวทางความน่าจะเป็นนี้หมายความว่าโมเดล AI ไม่มีความเข้าใจที่แท้จริงเกี่ยวกับความถูกต้องหรือความไม่ถูกต้อง พวกเขาเพียงสร้างลำดับของคำที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดตามความสัมพันธ์ทางสถิติที่พวกเขาได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขา สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การสร้างการตอบสนองที่ดูเหมือนสอดคล้องกัน ซึ่งในความเป็นจริงแล้วไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง
ในขณะที่โมเดลได้รับข้อมูลมูลค่าอินเทอร์เน็ตทั้งหมด พวกเขาไม่ได้รับแจ้งว่าข้อมูลใดดีหรือไม่ดี ถูกต้องหรือไม่ถูกต้อง พวกเขาไม่ได้รับแจ้งอะไรเลย พวกเขาไม่มีความรู้พื้นฐานที่มีอยู่หรือชุดหลักการพื้นฐานเพื่อช่วยพวกเขาจัดเรียงข้อมูลด้วยตนเอง ทั้งหมดนี้เป็นเพียงเกมตัวเลขเท่านั้น รูปแบบของคำที่พบมากที่สุดในบริบทที่กำหนดจะกลายเป็น “ความจริง” ของ LLM
การแก้ไขปัญหา
อัตราการเกิดภาพหลอนที่เพิ่มขึ้นในโมเดล AI ขั้นสูงก่อให้เกิดความท้าทายอย่างมาก OpenAI และนักพัฒนา AI อื่นๆ กำลังทำงานอย่างแข็งขันเพื่อทำความเข้าใจและลดปัญหานี้ อย่างไรก็ตาม สาเหตุพื้นฐานของภาพหลอนยังไม่เป็นที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ และการค้นหาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพยังคงเป็นความพยายามอย่างต่อเนื่อง
แนวทางหนึ่งที่เป็นไปได้คือการปรับปรุงคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรม ด้วยการเปิดเผยโมเดลให้ข้อมูลที่ถูกต้องและครอบคลุมมากขึ้น นักพัฒนาสามารถลดโอกาสที่พวกเขาจะเรียนรู้และเผยแพร่ข้อมูลเท็จได้
อีกแนวทางหนึ่งคือการพัฒนาเทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการตรวจจับและป้องกันภาพหลอน ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลให้รับรู้เมื่อพวกเขาไม่แน่ใจเกี่ยวกับข้อมูลบางอย่าง และงดเว้นจากการกล่าวอ้างโดยไม่มีหลักฐานเพียงพอ
ในระหว่างนี้ OpenAI อาจต้องแสวงหาโซลูชันระยะสั้นเช่นเดียวกับการวิจัยอย่างต่อเนื่องในสาเหตุที่แท้จริง ท้ายที่สุดแล้ว โมเดลเหล่านี้เป็นผลิตภัณฑ์ที่สร้างรายได้และจำเป็นต้องอยู่ในสถานะที่ใช้งานได้ แนวคิดหนึ่งคือการสร้างผลิตภัณฑ์รวมบางประเภท ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซการแชทที่สามารถเข้าถึงโมเดล OpenAI ที่แตกต่างกันได้หลายแบบ
เมื่อคำค้นหาต้องการการให้เหตุผลขั้นสูง มันจะเรียกใช้ GPT-4o และเมื่อต้องการลดโอกาสในการเกิดภาพหลอนให้น้อยที่สุด มันจะเรียกใช้โมเดลรุ่นเก่ากว่าเช่น o1 บางทีบริษัทอาจสามารถทำสิ่งที่หรูหรากว่านั้นและใช้โมเดลที่แตกต่างกันเพื่อดูแลองค์ประกอบต่างๆ ของคำค้นหาเดียว จากนั้นใช้โมเดลเพิ่มเติมเพื่อเย็บทั้งหมดเข้าด้วยกันในตอนท้าย เนื่องจากสิ่งนี้จะเป็นการทำงานเป็นทีมระหว่างโมเดล AI หลายแบบ บางทีอาจมีการนำระบบตรวจสอบข้อเท็จจริงบางประเภทมาใช้ด้วย
การเพิ่มอัตราความแม่นยำไม่ใช่เป้าหมายหลัก เป้าหมายหลักคือการลดอัตราการเกิดภาพหลอน ซึ่งหมายความว่าเราต้องให้ความสำคัญกับการตอบสนองที่บอกว่า “ฉันไม่รู้” เช่นเดียวกับการตอบสนองที่ถูกต้อง
ความสำคัญของการตรวจสอบข้อเท็จจริง
ความชุกของภาพหลอนที่เพิ่มขึ้นในโมเดล AI ตอกย้ำถึงความสำคัญของการตรวจสอบข้อเท็จจริง ในขณะที่โมเดลเหล่านี้สามารถเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการดึงข้อมูลและการทำงานอัตโนมัติ แต่ไม่ควรได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นแหล่งความจริงที่ไร้ข้อผิดพลาด
ผู้ใช้ควรใช้ความระมัดระวังเสมอเมื่อตีความผลลัพธ์ของโมเดล AI และควรตรวจสอบข้อมูลใดๆ ที่พวกเขาได้รับอย่างอิสระ สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับเรื่องละเอียดอ่อนหรือมีผลสืบเนื่อง
ด้วยการใช้แนวทางที่สำคัญและสงสัยต่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI เราสามารถลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับภาพหลอน และรับรองว่าเรากำลังตัดสินใจอย่างรอบรู้โดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้อง หากคุณชื่นชอบ LLM ไม่จำเป็นต้องหยุดใช้ แต่ อย่าปล่อยให้ความต้องการที่จะประหยัดเวลาเอาชนะความจำเป็นในการตรวจสอบข้อเท็จจริงของผลลัพธ์ ตรวจสอบข้อเท็จจริงเสมอ!
ผลกระทบต่ออนาคตของ AI
ความท้าทายของภาพหลอนมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออนาคตของ AI เมื่อโมเดล AI ถูกรวมเข้ากับชีวิตของเรามากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องมีความน่าเชื่อถือและไว้วางใจได้ หากโมเดล AI มีแนวโน้มที่จะสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด อาจบ่อนทำลายความไว้วางใจของสาธารณชนและขัดขวางการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
การแก้ไขปัญหาภาพหลอนไม่เพียงแต่มีความสำคัญต่อการปรับปรุงความถูกต้องของโมเดล AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการรับประกันการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบอีกด้วย ด้วยการพัฒนาระบบ AI ที่มีแนวโน้มที่จะเกิดภาพหลอนน้อยลง เราสามารถควบคุมศักยภาพของพวกเขาเพื่อสิ่งที่ดีในขณะที่ลดความเสี่ยงของข้อมูลที่ผิดและการหลอกลวง