Halucinácie AI: Čo sú a prečo na nich záleží

V revolúcii AI je ťažké uveriť, že sme svedkami niečoho skutočne prelomového. A nie je to o politike, ale o matematike. Problém spočíva v halucináciách AI.

Predstavte si svet, kde kalkulačka občas povie 2+2=5. Alebo kde účtovný softvér vymýšľa transakcie, ktoré sa nikdy nestali. Znie to absurdne, však? Napriek tomu je to svet, do ktorého vstupujeme s dnešnou revolúciou AI.

Od samého začiatku digitálnej éry bola jedna vec istá – počítače sa mohli zrútiť, tlačiarne sa mohli správať zle a používateľov mohli zblázniť modré obrazovky smrti. Ale napriek tomu sa im dôverovalo, že dokážu bezchybne urobiť jednu vec: vykonávať výpočty. Tento základ dôvery, budovaný desaťročiami, je teraz neustále narúšaný tým, čo odborníci nazývajú halucinácie AI.

História počítačov nezačala sociálnymi médiami alebo videohrami, ale potrebou vykonávať zložité výpočty. Prvý univerzálny elektronický počítač ENIAC zaberal miestnosť s rozmermi 7 x 13 metrov a nachádzalo sa v ňom takmer 18,000 5,000 vákuových trubíc spolu s tisíckami relé. Tento masívny stroj bol vyvinutý na výpočet delostreleckých palebných tabuliek a na pomoc pri práci na vodíkovej bombe. Dokázal vykonať 350 40 sčítaní, XNUMX násobení alebo XNUMX delení za sekundu – rýchlejšie ako čokoľvek, čo si v tom čase možno predstaviť.

Odvtedy ubehlo viac ako 75 rokov a počítače prešli dramatickou premenou. Z gigantov veľkosti miestnosti sa vyvinuli zariadenia dostatočne malé, aby sa nám zmestili do vrecka. Napriek všetkým technologickým revolúciám ich hlavný účel zostal rovnaký – počítače sú predovšetkým stroje skonštruované na výpočty.

Prečítajte si tiež: Technofeudalizmus – nová forma svetového poriadku

Excel – matematika, ktorej môžete dôverovať

Dobrým príkladom tejto kontinuity je Microsoft Excel – program, ktorý je vo svojom jadre stále pokročilou vizuálnou kalkulačkou. V priebehu desaťročí sa Excel stal chrbtovou kosťou globálnej ekonomiky, ktorú používajú všetci od malých podnikov po nadnárodné korporácie, od rozpočtovania domácností až po zložité finančné modely Wall Street. Aj keď má svojich kritikov a obmedzenia, jedna vec zostala konzistentná: jej výpočty sú spoľahlivé.

Samozrejme, chyby sa môžu vyskytnúť aj v Exceli. Bežným príkladom je #HODNOTA! správu, ktorá sa objaví, keď sa namiesto čísel pokúšame vykonávať matematické operácie s textom. Ale – a to je kľúčový rozdiel – takéto chyby majú vždy jasné, identifikovateľné príčiny a jednoduché opravy. A čo je dôležitejšie, Excel nikdy neháda ani nevymýšľa výsledky. Vzorec =SUM(A1:A10) vždy vráti rovnaký výstup pre rovnaký vstup, či už ho spúšťate prvýkrát alebo tisícinu.

Táto deterministická povaha tradičného softvéru posilnila našu dôveru v počítače už desaťročia. Mohli sme sa sťažovať na používateľské rozhrania, výkon alebo kompatibilitu, ale nikdy sme nespochybňovali matematickú presnosť výsledkov.

Prečítajte si tiež: Panamský prieplav: História jeho výstavby a základ amerických nárokov

Halucinácie AI – keď matematika začína fantazírovať

A to nás privádza k hlavnému problému dnešnej revolúcie umelej inteligencie. Moderné modely AI – najmä veľké jazykové modely (LLM) – sa zásadne líšia od tradičného softvéru. Namiesto vykonávania špecifických deterministických operácií sú navrhnuté tak, aby rozpoznávali vzory v masívnych súboroch údajov a generovali hodnoverné odpovede založené na týchto vzoroch.

Tento zásadný posun v architektúre vedie k tomu, čo odborníci nazývajú halucinácie AI – prípady, keď modely AI generujú informácie, ktoré sa zdajú byť skutočné, ale sú úplne nesprávne alebo oddelené od reality. Dôležité je, že tieto halucinácie nie sú náhodné chyby; sú výsledkom samotnej podstaty týchto systémov – komplexnej interakcie medzi trénovacími údajmi, konštrukciou modelu a spôsobom, akým model interpretuje dotazy.

Najznepokojivejší aspekt je, že halucinácie AI sa často objavujú s rovnakou úrovňou istoty ako faktické informácie. Modelka môže s istotou tvrdiť, že Kyjev je hlavným mestom Ukrajiny (čo je pravda) a že sa v ňom v roku 1995 konali letné olympijské hry (čo je úplne vymyslené). Pre používateľa, najmä pre neodborníka, môže byť mimoriadne ťažké rozlíšiť skutočnosť od halucinácie.

Prečítajte si tiež: Použi to, alebo to stratíš: Ako AI mení ľudské myslenie

Rozsah problému s halucináciami

Hoci je ťažké stanoviť presnú štatistiku frekvencie halucinácií AI, odborníci sa zhodujú, že ide o rozšírený problém, ktorý ovplyvňuje všetky veľké jazykové modely. Systémy, ktoré sú najviac náchylné na halucinácie, sú tie, ktorým chýbajú efektívne mechanizmy overovania informácií, spoliehajú sa na zastarané údaje a nedokážu správne interpretovať kontext dopytov.

Príčiny halucinácií sú zložité a viacvrstvové. Medzi hlavné faktory odborníci uvádzajú:

• Nedokonalosti v trénovacích údajoch: Ak údaje použité na trénovanie modelu obsahujú chyby, nepresnosti alebo protichodné informácie, model môže tieto problémy replikovať alebo generovať nový, falošný obsah.

• Prepracovanie modelu: K tomu dochádza, keď sa algoritmus prispôsobuje príliš blízko súboru trénovacích údajov, čím stráca schopnosť zovšeobecňovať a správne identifikovať nové vzory.
• Chybné predpoklady v dizajne modelu: Ak vývojári AI založia svoj dizajn na nesprávnych predpokladoch, model môže neustále generovať halucinácie.

Špecifické príklady systémov AI, obzvlášť náchylných na halucinácie, zahŕňajú čínske riešenia ako Qwen a DeepSeek. Napriek technologickému pokroku tieto modely stále čelia tomuto problému. Často generujú informácie, ktoré sa zdajú byť hodnoverné, ale v skutočnosti sú nepravdivé alebo nie sú v súlade s realitou, najmä v kontextoch, kde môžu byť údaje neúplné alebo protichodné.

Prečítajte si tiež: Všetko o Microsoft'S Majorana 1 Kvantový procesor: prelom alebo evolúcia?

Problém dôvery – 98 % je stále málo

A tu sa dostávame k základnej otázke dôvery. V tradičnom softvéri boli chyby výnimkou, nie pravidlom. V prípade umelej inteligencie sú halucinácie neoddeliteľnou súčasťou fungovania systému. Aj keď model generuje presné informácie v 98 % prípadov, zvyšné 2 % predstavujú vážny problém.

Predstavte si, že používate kalkulačku, ktorá v 98 % prípadov poskytne správny výsledok, ale v 2 % prípadov poskytne nesprávnu odpoveď. Dôverovali by sme takémuto zariadeniu pri úlohách, ako je výpočet daní, vývoj medicíny alebo navrhovanie mosta? Odpoveď je jasná.

Otázka halucinácií AI je obzvlášť kritická v oblastiach, ktoré vyžadujú úplnú presnosť a faktickú správnosť, ako je medicína, právo, financie a inžinierstvo. V týchto oblastiach môže aj najmenšia šanca na chybu viesť k katastrofálnym následkom.

Prečítajte si tiež: Tektonické posuny v AI: Is Microsoft Stavím na DeepSeek?

Excel vs. umelá inteligencia: výpočty vs. konfabulácia

Keď sa v Exceli vyskytne chyba ako #HODNOTA! sa objaví, program jasne signalizuje, že sa niečo pokazilo. Nepokúša sa uhádnuť výsledok alebo skryť problém. Okrem toho existujú špecifické odporúčania, ako takéto chyby vyriešiť – napríklad zabezpečiť, aby všetky hodnoty v matematickom vzorci boli čísla, nie text.

Na druhej strane, v prípade systémov AI, keď model nepozná odpoveď, často generuje presvedčivú, ale falošnú odpoveď, namiesto toho, aby priznal nedostatok vedomostí. Najhoršie na tom je, že používateľ si možno ani neuvedomuje, že poskytnuté informácie sú halucinácie.

Podľa SalesforceV správe o stave údajov a analytiky sa 9 z 10 (takmer 87 %) analytikov a IT lídrov zhoduje v tom, že pokrok v oblasti umelej inteligencie dal správe údajov vyššiu prioritu. Tá istá správa však zdôrazňuje neistotu respondentov v súvislosti s presnosťou údajov a obavy týkajúce sa bezpečnosti údajov v kontexte AI.

Prečítajte si tiež: Ako Taiwan, Čína a USA bojujú o technologickú dominanciu: veľká vojna čipov

Náklady na overenie sú skrytou nevýhodou AI

Priaznivci umelej inteligencie tvrdia, že problém halucinácií možno riešiť overovaním informácií. Overovanie faktov a overovanie výstupov systémov umelej inteligencie sa skutočne stávajú základnými postupmi v každej organizácii, ktorá tieto technológie využíva. Problémom však je, že nutnosť overovania výrazne znižuje hodnotu týchto systémov.

Predstavte si túto situáciu – požiadame asistenta AI, aby napísal správu o trhu s elektrickými vozidlami. Systém vygeneruje 20-stranový dokument plný štatistík, trendov a prognóz. Dokument pôsobí profesionálne a obsahuje presvedčivé argumenty. Problém je v tom, že nevieme, ktoré časti informácií sú presné a ktoré boli výsledkom halucinácií AI. Aby sme to určili, potrebovali by sme overiť každú štatistiku, každý výrok, každý fakt. To v skutočnosti znamená, že robíme prácu, ktorú za nás mal urobiť systém AI.

Toto je základný paradox súčasnej revolúcie AI – systémy, ktoré nám mali šetriť čas, si často vyžadujú dodatočnú prácu na overenie ich výsledkov. V prípade použitia tradičného softvéru, akým je Excel, môžeme jednoducho dôverovať výsledkom výpočtov a zamerať sa na interpretáciu údajov.

Prečítajte si tiež: Všetko o štandardoch a špecifikáciách USB

Matematicky nedokonalý svet AI

Nedostatok dôvery v systémy AI nie je vecou technofóbie alebo odporu voči zmenám. Ide o racionálnu reakciu na zásadný posun vo vzťahu medzi ľuďmi a počítačmi. Desaťročia sme budovali vzťahy založené na deterministickej spoľahlivosti výpočtových strojov. Teraz vstupujeme do éry pravdepodobnostných modelov, ktoré svojou povahou nemôžu zaručiť rovnakú úroveň spoľahlivosti.

Snáď najpresnejší spôsob, ako to opísať, je analógia ľudskej komunikácie. Tradičný softvér je ako encyklopédia – môže byť neúplný alebo obsahuje zastarané informácie, ale to, čo obsahuje, možno považovať za overené. Na druhej strane AI pripomína rozhovor s osobou, ktorá má pôsobivé, ale nedokonalé znalosti – niekedy robia chyby, niekedy sú zmätení a niekedy skresľujú fakty.

Táto analógia v kontexte počítačov znamená zásadný regres z hľadiska spoľahlivosti. Od strojov sme vždy očakávali väčšiu presnosť ako od ľudí. Teraz paradoxne zisťujeme, že musíme overovať výsledky generované AI s rovnakou opatrnosťou, akú by sme použili na informácie od neznámeho jednotlivca.

Prečítajte si tiež: Čo je DeepSeek a prečo o tom všetci hovoria?

Pri hľadaní matematickej spoľahlivosti

Znamená to, že by sme mali úplne opustiť umelú inteligenciu? Rozhodne nie. Systémy AI majú obrovský potenciál v rôznych oblastiach – od generovania kreatívneho obsahu až po analýzu rozsiahlych súborov údajov. Problém spočíva v tom, že sa musíme naučiť nový prístup k práci s týmito systémami, ktorý uznáva ich základné obmedzenia.

V súčasnosti prebieha intenzívny výskum na zníženie halucinácií AI. Navrhované riešenia zahŕňajú zlepšenie kvality tréningových dát (čím lepšie sú dáta, tým nižšia je pravdepodobnosť halucinácií), vývoj transparentnejších tréningových metód (modely, ktoré sú pochopiteľné a vysvetliteľné, menej generujú falošné informácie) a pokrok v mechanizmoch kontroly faktov (systémy, ktoré automaticky overujú generovaný obsah oproti dôveryhodným zdrojom).

Prečítajte si tiež: Biomimikry: Ako príroda inšpiruje inžinierov k inováciám

Nová etika digitálnej reality

Súčasná revolúcia v umelej inteligencii si vyžaduje nielen nové nástroje a metodiky, ale aj nový rámec digitálnej etiky. Musíme prehodnotiť, čo znamená dôvera medzi ľuďmi a strojmi, hranice zodpovednosti za chyby spôsobené AI a ako sa chrániť pred dezinformáciami vo svete, kde sa hranica medzi skutočnosťou a fikciou čoraz viac stiera.

Podľa Salesforce správa skúmajúca dôveru k údajom vo veku AI, bezpečnostné riziká a nedostatočná harmonizácia údajov bránia jej spoľahlivosti. Spoločnosti, ktoré na kritické rozhodovanie používajú údaje založené na umelej inteligencii, preto považujú ohrozenie bezpečnosti údajov za najväčšiu obavu.

Je to dôležité najmä v kontexte takzvanej generatívnej umelej inteligencie, ktorá so sebou nesie dodatočné riziko úniku firemných dát do verejných veľkých jazykových modelov.

Prečítajte si tiež: 10 príkladov najpodivnejších spôsobov použitia AI

Namiesto tisíc slov…

Nedôverujem súčasnej revolúcii AI preto, že nevidím jej potenciál, ale preto, že chápem jej zásadné obmedzenia. Po desaťročia sme našu digitálnu civilizáciu budovali na základe spoľahlivých výpočtov – počínajúc od najstarších mechanických kalkulačiek cez monumentálny ENIAC až po všadeprítomné tabuľky. Táto matematická istota bola základným kameňom pokroku v nespočetných oblastiach života.

Súčasná vlna umelej inteligencie nás uvádza do pravdepodobnostného sveta, kde je 98% istota novou normou. Aj keď to môže postačovať pre mnohé aplikácie, v kritických oblastiach, ako je zdravotná starostlivosť, financie a bezpečnosť, sa vyžadujú oveľa vyššie štandardy.

Skutočná výzva teda spočíva vo využití potenciálu umelej inteligencie bez straty matematickej istoty, ktorá je základom našej dôvery v technológie už desaťročia. Zatiaľ čo počítače teraz dokážu konverzovať, vytvárať obrázky a písať poéziu, ich najdôležitejšou funkciou zostáva bezchybný výpočet – rovnaká funkcia, akú vykonávali, keď kedysi zapĺňali celé miestnosti a boli obsluhované tímami vedcov v laboratórnych plášťoch. Pretože vo svete, kde je čoraz ťažšie rozlíšiť skutočnosť od fikcie, je matematická istota cennejšia ako kedykoľvek predtým.

Prečítajte si tiež: 

• Ako budú vyzerať osobné vlaky budúcnosti
• Cestovanie vesmírom rýchlosťou svetla: Kedy sa stane realitou?