Im bardziej zaawansowana sztuczna inteligencja, tym więcej halucynacji

W miarę jak modele sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowane, problem tzw. „halucynacji” – czyli generowania przez nie fałszywych lub nieistniejących informacji – nie tylko nie znika, ale wręcz się nasila.

Według artykułu opublikowanego przez „Futurism” 5 maja 2025 r., najnowsze modele AI, takie jak OpenAI o3 i o4-mini, wykazują wyższe wskaźniki halucynacji niż ich poprzednicy, co podważa założenie, że większe i bardziej zaawansowane modele będą bardziej wiarygodne.

5 punktów do zapamiętania

1. Wzrost halucynacji w nowszych modelach AI
   Model o4-mini halucynuje w 48% przypadków, a model o3 w 33%, co oznacza wzrost w porównaniu do wcześniejszych wersji.
2. Brak pełnego zrozumienia działania AI przez twórców
   Nawet inżynierowie pracujący nad tymi modelami nie potrafią w pełni wyjaśnić, dlaczego AI generuje błędne informacje, co utrudnia skuteczne przeciwdziałanie temu problemowi.
3. Halucynacje jako nieodłączna cecha AI
   Amr Awadallah, prezes firmy Vectara, stwierdza, że „mimo naszych najlepszych starań, AI zawsze będzie halucynować”, sugerując, że problem ten może być nieusuwalny.
4. Zależność od syntetycznych danych pogłębia problem
   Firmy, takie jak OpenAI i Google, zaczynają korzystać z danych generowanych przez AI do trenowania nowych modeli, co może prowadzić do „efektu lustra” i pogłębiać problem halucynacji.
5. Wpływ na użytkowników i zaufanie do AI
   Powszechność halucynacji w AI może prowadzić do dezinformacji i utraty zaufania użytkowników, zwłaszcza gdy AI jest wykorzystywana w zadaniach wymagających precyzji i wiarygodności.

Dlaczego to jest ważne

Rosnąca liczba halucynacji w zaawansowanych modelach AI ma poważne konsekwencje dla ich zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, prawo czy edukacja.

Jeśli AI generuje fałszywe informacje, może to prowadzić do błędnych decyzji, dezinformacji i utraty zaufania do technologii. Ponadto, brak pełnego zrozumienia mechanizmów działania AI przez jej twórców utrudnia opracowanie skutecznych metod przeciwdziałania halucynacjom.

Wnioski

Problem halucynacji w AI nie tylko nie znika, ale staje się coraz bardziej palący w miarę rozwoju technologii. Najnowsze modele, mimo swojej zaawansowanej architektury, wykazują wyższe wskaźniki generowania fałszywych informacji. Brak pełnego zrozumienia tego zjawiska przez twórców AI oraz zależność od syntetycznych danych mogą pogłębiać problem. W związku z tym, podsumowuje „Futurism”, konieczne jest opracowanie nowych strategii i metod, które pozwolą na skuteczne przeciwdziałanie halucynacjom i zapewnienie wiarygodności systemów AI w krytycznych zastosowaniach.

Wiedzieć więcej

Twój ChatGPT halucynuje? Zastosuj technikę Research Block i odzyskaj kontrolę