מיקרוסופט מציגה פטנט חדש למניעת הזיות בבינה מלאכותית: תגובות אמינות יותר באמצעות אימות מול מידע אמיתי.
הזיות בבינה מלאכותית הן תופעה שבה מודלים של בינה מלאכותית מייצרים מידע שנראה נכון ואמין, אך למעשה הוא שגוי או אינו תואם את המציאות. תופעה זו מוכרת במיוחד במודלים של שפה גדולה (LLMs) כמו ChatGPT ודומיו, והיא עלולה להוביל להפצת מידע מטעה או לא מדויק. הפתרון לנושא זה הופך להיות קריטי כאשר מדובר במצבים שבהם נדרש מידע אמין במיוחד, כגון תחום הרפואה, המשפט או ניהול ידע ארגוני.
מה זה הזיות בבינה מלאכותית?
הזיות הן בעצם מקרים שבהם מודל בינה מלאכותית מייצר מידע שאינו תואם את המציאות, ולעיתים גם אינו קיים כלל. המודל עשוי לנסח את התשובה בדרך שתשמע נכונה מאוד למשתמש, אך בפועל המידע בה אינו מדויק או שגוי לחלוטין. המונח "הזיות" (או "hallucinations") הוא תיאור פופולרי לתופעה זו, כי בדומה להזיות אנושיות, גם כאן המערכת "רואה" או "מדמיינת" דברים שאינם קיימים במציאות.
הסיבות העיקריות להזיות הן:
– נתוני אימון לא מספקים או מוטים: מודלי בינה מלאכותית לומדים מתוך כמויות עצומות של נתונים, אך אם הנתונים בהם משתמשים לאימון המודל אינם מגוונים או מייצגים בצורה מספקת את כלל הקונטקסטים האפשריים, ייתכן שהמודל יכשל במתן תשובות מדויקות למגוון שאלות. במצב זה, התוצאה היא יצירת תשובות שנראות נכונות, אך בפועל הן מבוססות על מידע לא שלם או מוטעה.
– עיצוב המודל: גם המבנה המתמטי של המודל משפיע על הדרך שבה הוא מפרש קלטים, ולכן אם המודל "מתבלבל" או מפרש קלט מסוים בצורה לא נכונה, הוא עלול ליצור תשובות לא מדויקות. במיוחד במקרים שבהם המידע הקיים הוא חלקי או מתבסס על הנחות קודמות שאינן תקפות.
– הבנת הנחיות המשתמש: לעיתים, מודל הבינה המלאכותית לא מבין כראוי את הכוונה או את הקונטקסט של המשתמש, מה שגורם לו להמציא פרטים נוספים או לספק תשובות שגויות שמבוססות על פירוש לא נכון של השאלה.
הפטנט החדש של מיקרוסופט למניעת הזיות:
לאור בעיה זו, מיקרוסופט הגישה פטנט על "מערכת להרחבת תגובות", שמטרתה להילחם בהזיות של בינה מלאכותית ולשפר את אמינות התגובות. מערכת זו מאפשרת למודל לבדוק את התשובות שלו מול מקורות מידע מהעולם האמיתי לפני שהוא מגיב למשתמשים, ובכך לשפר את הדיוק והאמינות של התגובות.
בפועל, המשמעות היא שהמודל יוכל לבצע אימותים מול מאגרי מידע מבוססים או אפילו מול רשת האינטרנט בזמן אמת כדי לוודא שהתשובות שהוא מספק הן עדכניות ומדויקות. בכך, המודל לא רק מספק תשובה, אלא גם מוודא שהמידע שבו הוא עושה שימוש תואם את המקורות הזמינים באותו רגע.
המשמעות לעתיד הבינה המלאכותית:
ההשלכות של הזיות בינה מלאכותית הן משמעותיות במיוחד במצבים קריטיים. למשל, אם מודל בינה מלאכותית נותן ייעוץ רפואי על סמך מידע שגוי, הדבר עלול להוביל להשלכות חמורות מאוד. לכן פיתוח כלים ושיטות למניעת הזיות הם קריטיים להבטחת אמינות הבינה המלאכותית והפיכתה לכלי עזר אמיתי ומשמעותי בחיי היום-יום.
מעבר לכך, מיקרוסופט ומחקרים נוספים בתחום פועלים לשלב מנגנונים של **הסבריות** (Explainability) למודלים, כלומר, יכולת של המודל להסביר על בסיס מה הוא קיבל את ההחלטות שלו. מנגנונים אלה יכולים לעזור למשתמשים להבין מאיפה המידע מגיע, ובכך לשפוט בצורה ביקורתית את אמינותו.
איך אנחנו מתקדמים:
ההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית עם יכולת להימנע מהזיות תלויה בשילוב של מספר טכנולוגיות ושיטות, כולל אימון על כמויות נתונים גדולות ומגוונות יותר, פיתוח מנגנונים לאימות מידע בזמן אמת, ושיפור יכולת ההסבריות של המודלים. חברות רבות, כמו מיקרוסופט ו-OpenAI, משקיעות משאבים עצומים בפיתוחים אלו, מתוך הבנה שדיוק ואמינות הם המפתח לשילוב מוצלח של בינה מלאכותית בחיינו.
מה עכשיו?
רוצה ללמוד יותר על בינה מלאכותית וכיצד ניתן ליישם את הכלים האלו בעסק שלך? ההרצאות שלי מציעות לך מבט מעמיק ומעשי על הכלים והפיתוחים האחרונים בתחום, כולל דרכים פרקטיות לשימוש בבינה מלאכותית לשיפור וקידום תהליכים עסקיים. בואי לגלות איך לשלב את הבינה המלאכותית בצורה חכמה ואמינה יותר. לפרטים נוספים, ניתן לפנות אליי כבר עכשיו.
