Укрощение галлюцинаций ИИ: смягчение галлюцинаций в приложениях ИИ с тестированием человека в петле

Укрощение галлюцинаций AI - введение

«ИИ сказал это с уверенностью. Это было не так с еще большей уверенностью».

Это, прямо там, есть проблема.

КакГенеративные решения ИИВторгайтесь в каждую отрасль - здравоохранение, финансы, право, розничная торговля, образование - легко попасть в очарование автоматизации. И поскольку предприятия стремятся интегрировать крупные языковые модели в поддержку клиентов, здравоохранение, юридические и финансовые приложения, молчаливый диверс скрывается позади каждой подсказки: проблема галлюцинации ИИ.

ИИ галлюцинации происходят, когда модель генерирует информацию, которая звучит правдоподобно, но фактически неверна, сфабрикована или вводит в заблуждение. В то время как LLM, такие как GPT, Claude и Llama, обладают впечатляющими генеративными способностями, они не «знают» правды. Они генерируют шаблоны на основе статистических вероятностей, а не проверенных фактов. Это делает их мощными - и опасными - без надлежащего надзора.

Итак, как мы приручим галлюцинационного зверя? С тестированием человека в петле (HITL).

Каковы галлюцинации ИИ?

ИИ галлюцинации происходят, когда система искусственного интеллекта генерирует неправильные или вводящие в заблуждение результаты на основе моделей, которых на самом деле не существует. По сути, модель «воображает» данные или отношения, на которые она не была обучена, что приводит к сфабрикованным или ошибочным ответам. Эти галлюцинации могут появляться в процессах текста, изображений, аудио или принятия решений.

Галлюцинации в ИИ могут быть в целом классифицированы на два типа:

Внутренние галлюцинации:Когда ИИ противоречит или неверно внедряет его вход (например, неправильно цитирование источника или смешивание фактов).  Внешние галлюцинации: когда ИИ изобретает информацию без основания в каких -либо входных или учебных данных.  Галлюцинации обычно делятся на три ведра:

1. Фактические галлюцинации

Модель изобретает имя, дату, факт или отношения, которых не существует.

Example: “Marie Curie discovered insulin in 1921.” (She didn’t. It was Frederick Banting and Charles Best.)

2. Контекстуальные галлюцинации

Ответ не соответствует приглашению или намерению пользователя.

Пример: вы просите побочные эффекты препарата, а ИИ дает вам преимущества.

3. Логические галлюцинации

Модель делает ошибочные выводы, противоречит себе или нарушает рассуждения.

Пример: «Все кошки - животные. У всех животных есть крылья. Поэтому у всех кошек есть крылья».

Хотя это может показаться забавным для случайного чат -бота, они опасны в юридическом, медицинском или финансовом контексте. Исследование, проведенное OpenAI, показало, что почти 40% ответов, сгенерированных AI в задачах, связанных с здравоохранением, содержали фактические ошибки или галлюцинации.

В реальных приложениях, таких как чат-боты искусственного интеллекта, рекомендующие медицинские методы лечения или суммирование юридических документов, галлюцинации могут быть не только неудобными, но и опасными.

Что вызывает галлюцинации ИИ?

Несколько факторов способствуют галлюцинациям в моделях ИИ, в том числе:

Переосмысление:Когда модель становится слишком приспособленной к своим учебным данным, она может не обобщать новые входные данные, что приводит к ошибкам и галлюцинациям при столкновении с новыми ситуациями.

Недостатковые данные обучения низкого качества:Модель может изучать неправильные закономерности и генерировать ненадежные выходы, если учебные данные являются шумными, неполными или не имеют разнообразия. Кроме того, если распределение данных изменяется с течением времени, модель может галлюцинировать на основе устаревших шаблонов.

Предвзятые данные:Системы ИИ могут усилить смещения в учебных данных, что приводит к искаженным или несправедливым прогнозам. Это не только снижает точность модели, но и подрывает ее надежность.

Почему галлюцинации ИИ сохраняются даже в самых продвинутых моделях

Чтобы понять галлюцинации, нам нужно знать, как работают LLM. Эти модели являются вероятностными предикторами следующих ток, обученных массовым наборам данных. Они не проверяют факты-они полные шаблоны.

В то время как тонкая настройка, настройка инструкции и быстрого инженера помогают уменьшить галлюцинации, они не устраняют их. Вот почему:

Отсутствие заземленных знаний:LLM не «знают» факты. Они генерируются на основе корреляций.

Шум обучения данных:Неполные, противоречивые или предвзятые данные приводят к плохому обобщению.

Чрезмерная генерализация:Модели могут применять шаблоны в широком смысле, даже если они не подходят.

Отсутствие рассуждений:В то время как модели могут имитировать рассуждения, они действительно не понимают логику или причинность.

Неопровержимые источники:LLM часто смешивают реальные и поддельные источники при генерации цитат.  Итак, как мы создаем приложения ИИ, которым мы можем доверять? Проверив его с правильным подходом!

Почему традиционное тестирование не хватает

Вы можете задаться вопросом: «Разве мы не можем просто проверить ИИ, как мы делаем программное обеспечение?»

Не совсем.

Традиционное тестирование программного обеспечения зависит от детерминированного поведения - вы ожидаете такого же вывода, учитывая тот же вход. LLM, с другой стороны, неэнергинистичны. Такая же подсказка может создавать разные выходы в зависимости от контекста, температуры модели или тонкой настройки.

Даже автоматизированные структуры тестирования борются за то, чтобы сравнить ответы LLM за правдивость, выравнивание контекста, тон и намерения пользователя, особенно когда ответы выглядят правильно. Вот где Хитл тестирование вступает в порядок игры.

Тестирование человека в петле (HITL): противоядие от самоуверенности ИИ

Тестирование человека в петле-это структурированный подход, который ставит людей-экспертов, испытателей, тестировщиков, пользователей-в центре проверки LLM. Речь идет о курировании, оценке, усовершенствовании и улучшении реакций, сгенерированных AI с использованием человеческих рассуждений, контекстного осознания и критического мышления.

Это не значит выбрасывать автоматизацию. Это означает связь алгоритмического интеллекта с человеческим суждением - гармония между кремнием и душой.

Люди оценивают сгенерированные AI выходы, особенно для вариантов использования высокого риска, и дают обратную связь по адресу:

• Фактическая правильность
• Контекстуальная значимость
• Этические проблемы или предвзятые проблемы
• Присутствие галлюцинации
• Выравнивание тона и намерения

Ключевые компоненты тестирования HTL:

1. Быстрое оценка

   Люди оценивают, точно ли ответ модели отражает подсказку ввода.

2. Проверка фактов

Каждый вывод проверяется против надежных источников или экспертизы предмета.

3. Аннотация ошибки

Ошибки классифицируются (например, фактическая ошибка, логический недостаток, несоответствие тона, тип галлюцинации).

4. Серьезность оценка

Ошибки оцениваются по воздействию - изначальное несоответствие против основной дезинформации.

5. Обратная связь зациклена

Ответы используются либо для переподготовки модели (RLHF), уточнения подсказок или схем сбоя в черном списке.

Рабочий процесс: тестирование HITL в действии

Давайте разбим его на типичный цикл:

1. Генерация подсказки и ответаИИ генерирует ответы на предопределенные подсказки, охватывающие ожидаемые варианты использования.
2. Человеческая оценка и тегиЭксперты (или обученные тестеры) оценивают ответы с использованием предопределенных рубриков, таких как точность, когерентность, полнота, чувствительность и т. Д.
3. Аннотация и регистрация обратной связиTeg's Tag галлюцинированные ответы, оценивают их серьезность и предлагают исправления.
4. Модель настройки или приглашенная итерацияОсновываясь на анализе, либо модель точно настроена с лучшими данными, либо подсказки реструктурированы для ясности и ограничений.
5. Проверка петлиУлучшенная модель проверена. Затем промойте и повторите, пока галлюцинации не упадут ниже приемлемых порогов.

Hitl in Action: образец структуры тестирования

Давайте пройдемся по базовому циклу тестирования HTL:

Вход:

Подсказка: «Суммируйте ключевые положения Закона о чистом воздухе в США».

Вывод модели:

«Закон о чистом воздухе, принятый в 1990 году, запрещает все выбросы от дизельных двигателей и стал первым законом, устранением глобального потепления».

Человеческий обзор:

Факт 1:Закон о чистом воздухе был принят в 1963 году, внесен в поправки в 1970, 1977 и 1990 годах.

Факт 2:Он регулирует выбросы дизельного топлива, но не запрещает их.

Факт 3:Он фокусируется на загрязняющих веществах воздуха, а не на глобальном потеплении.

Действие принято:

• Выход отмечен как «галлюцинированные» с 3 критическими ошибками.
• Исправленная версия, представленная для переподготовки.
• Быстро усовершенствовано, чтобы быть более конкретным.
• Ответ используется в качестве случая в руководстве по приглашению.

Пример реального мира: ИИ в здравоохранении

Рассмотрим медицинский чат -бот, работающий на LLM. Пациент спрашивает: «Могу ли я взять ибупрофен с моими лекарствами от кровяного давления?»

ИИ отвечает: «Да, ибупрофен безопасен с лекарством от кровяного давления».

За исключением - это не всегда безопасно. В некоторых случаях ибупрофен может увеличивать кровяное давление или взаимодействовать с ингибиторами АПФ.

В этом сценарии настройка тестирования HITL будет:

• Отметьте реакцию ИИ как галлюцинированные и опасные.
• Запишите фактическую коррекцию (например, «Проверьте с врачом; в некоторых случаях ибупрофен может повысить артериальное давление».)
• Повторьте модель или инъекционные предупреждающие подсказки в рабочий процесс.
• Добавьте запасной запас, чтобы обострить чувствительные запросы к человеческим агентам.

Преимущества тестирования HTLL

Пониженные галлюцинационные ратимы могут быть настроены для получения более фактических и соответствующих ответов посредством итеративного тестирования и обратной связи человека.

Критические сектора доверия и соответствия (такие как здравоохранение, финансы и юридические), требование по требованию нормативных требований и объяснения - HUMAN NASHING обеспечивает оба.

Предвзятость и этическое тестирование на защитное обеспечение помогает поймать фактические ошибки и проблемное содержание - биасы, стереотипы, токсичность - что автоматические тесты могут упускать из виду.

Лучший пользовательский опыт работы с обходом безрезультатно улучшает доверие пользователя, удовлетворенность и принятие.

Когда использовать тестирование HTLL

Во время разработки модели:Особенно для доменных LLMS или приложений с тонкими настройками.

Для приложений высокого риска:Медицинский, юридический, финансы или все, что связано с безопасностью человека.

В мониторинге после развертывания:Установите петли обратной связи, чтобы поймать галлюцинации в живой среде.  В исследовании, специфичном для здравоохранения, 80% ошибочных диагнозов в диагностических инструментах искусственного интеллекта были скорректированы, когда клиницисты человека были вовлечены в процесс принятия решений. Это подчеркивает важность проверки человека для смягчения галлюцинаций в критических приложениях.

Масштабирование HTL: комбинирование автоматизации и человеческого опыта

Как бы выгодно тестирование HITL, эффективно масштабирование требует инновационной сочетания инструментов и людей. Вот как это делают организации:

Красное командное и состязательное тестирование для моделей тестирования стресса.  Синтетическое приглашение генерации для охвата краевых случаев.  Краудсорсинские рецензенты для оценки низкого риска.  Автоматизированные классификаторы для помещения потенциальных галлюцинаций (затем перерастают к человеческим тестерам).  Отзывы пользовательского интерфейса, где заинтересованные стороны и МСП бизнеса могут оценивать и аннотировать результаты.

Как предотвратить галлюцинацию ИИ?

Лучшие практики для тестирования HTLL

Создайте структурированную рубрику оценки для людей, чтобы оценить выходы LLM.  Включите различные эксперты по домену, чтобы обнаружить нюансированные ошибки.  Автоматизируйте низкие испытания, эскалируя рискованные ответы на людей.  Создайте петли обратной связи, чтобы переучить и уточнить.  Не тестируй один раз - тестируйся непрерывно.

Когда тестирование HITL становится не подлежащим обсуждению

Не все варианты использования требуют одинакового уровня проверки. Но для критически важных, связанных с соответствием или с этически чувствительными приложениями Хитл является передней защитой.

Установки использования, которые требуют Hitl:

Здравоохранение:Диагнозы, рекомендации по лечению, резюме страховых претензий.

Законно:Анализ прецедентного права, составление контракта, нормативные заявки.

Финансы: Инвестиционные советы, портфельные понимания, оценки рисков.

Обслуживание клиентов:Решение споров, запрашиваемости выставления счетов и руководства по продукту.

News & Media:Фактическая отчетность, генерация цитат, контроль предвзятости.

Future Outlook: можем ли мы устранить галлюцинацию ИИ?

Вероятно, не совсем. Но мы можем управлять и уменьшить их до приемлемого уровня, особенно в чувствительных случаях использования.

ИИ-могущественный совместный пилот, но не непогрешимый. Оставленные без контроля, галлюцинации могут разрушить доверие, дезинформировать пользователей и подвергать риску организации. Благодаря тестированию человека в петле мы не просто проверяем правильность-мы учим модель лучше.

Поскольку LLMS станет основным уровнем стеков AI Enterprise, Hitl Testing будет развиваться от дополнительного шага QA к стандартной практике управления. Точно так же, как код получает рецензирование, LLM должны быть человеческими, и уже выполняются.

В конце концов, интеллект может быть искусственным, но ответственность является человеческой.

В индиуме мы обеспечиваем высокое обеспечение a-Quality &LLM Services ServicesЭто повышает производительность модели, обеспечивая надежную, точную и масштабируемую для корпоративных приложений ваши системы искусственного интеллекта. Наш экспертный подход гарантирует, что модели ИИ и проверка ИИ в лучшем виде, уменьшая ошибки и укрепляя доверие к автоматизированным системам. Давайте убедимся, что ваш ИИ никогда не пропускает ни одного удара.

Часто задаваемые вопросы об галлюцинациях ИИ и тестировании HITL

1. Могут ли модели ИИ быть обучены распознавать свои собственные галлюцинации в режиме реального времени?

   Да, ИИ может определить некоторые галлюцинации в режиме реального времени с петлями обратной связи и детекторами галлюцинации, но точность все еще ограничена.

2. Дальнейшие галлюцинации AI полностью предотвратимы?

   Нет, галлюцинации не являются полностью предотвратимыми, но они могут быть значительно сокращены за счет лучшего обучения, заземления и проверки человека.

3. Может ли HTL -тестирование определить шаблоны сбоя, которые могут пропустить традиционные методы проверки ИИ?

   Да, тестирование HITL может определить паттерны сбоев, используя человеческий опыт, чтобы обнаружить тонкие ошибки, которые традиционная проверка ИИ может упускать из виду. Этот человеческий надзор помогает раскрыть случаи края и сложные сценарии, в которых модели ИИ могут бороться.