[AI] Dlaczego modele AI czasami dostarczają błędnych informacji, jednocześnie brzmiąc bardzo przekonująco?

 

Dlaczego AI dość często generuje nieprawdziwe informację? Tajemnice halucynacji w modelach językowych

Wyobraź sobie, że rozmawiasz z kimś, kto brzmi jak chodząca encyklopedia, ale od czasu do czasu rzuca kompletnie zmyślone historie z taką pewnością, jakby to była prawda objawiona. To właśnie problem halucynacji w modelach językowych (LLM, od Large Language Models), czyli sytuacji, w których sztuczna inteligencja generuje informacje, które są nieprawdziwe, nieprecyzyjne lub po prostu wyssane z palca. Dlaczego tak się dzieje? Czy to oznacza, że AI „kłamie” z premedytacją? I dlaczego, mimo ogromnego postępu w technologii, wciąż nie możemy w pełni zaufać odpowiedziom generowanym przez te modele? Dziś zanurzymy się w świat LLM-ów, ich działania, danych treningowych i tajemnic, które sprawiają, że czasem mijają się z prawdą.

Czym są halucynacje i dlaczego są problemem?

Halucynacje w kontekście AI to nie są wizje rodem z science fiction, ale sytuacje, w których model językowy produkuje treści, które nie mają oparcia w rzeczywistości. Na przykład: pytasz model o najnowsze odkrycia w fizyce, a on z przekonaniem opowiada o „kwantowym generatorze nieskończonej energii”, który rzekomo wynaleziono w zeszłym tygodniu. Brzmi fascynująco, ale to fałsz. Takie sytuacje mogą być zabawne, ale w poważnych zastosowaniach – jak medycyna, prawo czy edukacja – halucynacje mogą prowadzić do katastrofalnych błędów.

Problem halucynacji jest szczególnie dotkliwy, bo modele językowe, takie jak te napędzające ChatGPT czy Groka, są zaprojektowane, by brzmieć przekonująco. Nie mają one wbudowanego mechanizmu, który automatycznie oddziela fakty od fikcji – ich celem jest generowanie odpowiedzi, które są spójne językowo i zgodne z tym, czego „nauczyły się” z danych treningowych. Ale jak dokładnie te modele „myślą”? I dlaczego ich „myślenie” prowadzi czasem do takich wpadek?

Jak działa model językowy? Token po tokenie w świat prawdopodobieństwa

Zacznijmy od podstaw. Generalnie temat jest bardzo złożony i zdecydowanie można by było o tym rozmawiać całymi godzinami, jednak spróbuje to wszystko wyjaśnić wam w pigułce. Modele językowe, takie jak zupełnie przykładowo GPT czy LLaMA, to w gruncie rzeczy gigantyczne maszyny do przewidywania słów. Ich działanie opiera się na prostym, ale potężnym założeniu: każde słowo (a dokładniej token, czyli fragment tekstu) w zdaniu jest przewidywane na podstawie poprzednich słów i wzorców, które model widział w swoich danych treningowych.

Wyobraźcie sobie, że piszecie zdanie: „Słońce świeci na…”. Model językowy analizuje ten początek i na podstawie swojego „doświadczenia” przewiduje, jakie słowo najprawdopodobniej pojawi się dalej. Może to być „niebie”, „plaży” albo nawet „Marsie”, w zależności od kontekstu i danych, na których model był trenowany. Każde kolejne słowo jest wybierane na podstawie prawdopodobieństwa – model dosłownie „obstawia”, co najlepiej pasuje, opierając się na statystycznych wzorcach.

To podejście działa zaskakująco dobrze, bo język ludzki jest pełen powtarzalnych schematów. Ale tu pojawia się pierwsza rysa: model nie „rozumie” świata w sposób, w jaki robią to ludzie. Nie ma pojęcia, co to jest słońce, niebo czy Mars. Dla niego to tylko ciągi tokenów, które występują w określonych kombinacjach. Jeśli w danych treningowych znajdzie się błędny lub zmyślony wzorzec – na przykład artykuł o „kwantowym generatorze” napisany przez entuzjastę teorii spiskowych – model może uznać go za równie wiarygodny co podręcznik fizyki.

 

Dane treningowe: Serce modelu, ale i źródło problemów

Skoro model opiera się na danych, to jakie dane są używane do jego treningu? Tu robi się ciekawie – i trochę skomplikowanie. Współczesne LLM-y są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów, które obejmują wszystko: od książek, przez artykuły naukowe, po posty na forach internetowych, wpisy na X i strony Wikipedii. To terabajty danych, które mają odzwierciedlać różnorodność ludzkiego języka i wiedzy. Właściwie to pewnie mało kto by uwierzył jak gigantyczną ilość danych otrzymuje model do treningu.

Brzmi świetnie, ale jest haczyk. Internet, który jest jednym z głównych źródeł danych, to nie tylko skarbnica wiedzy, ale też śmietnik pełen błędów, fake newsów, teorii spiskowych i żartów. Model językowy nie ma wbudowanego „filtra prawdy”, który pozwoliłby mu odróżnić artykuł z Nature od wpisu na blogu o płaskiej Ziemi. Dla modelu oba teksty to po prostu zbiory tokenów, które można wykorzystać do nauki wzorców językowych. Jeżeli specjaliści od uczenia maszynowego zbiorą dosłownie gigantyczną ilość danych treningowych (tak dużą że ciężko to pojąć a tym bardziej całą "przejrzeć" w poszukiwaniu błędów) to siłą rzeczy nie ma szans wyłapać co jest tam dobre i prawdziwe, a co nie. To powinien być już element ludzkiej pracy, ale ilość danych przytłacza.

Co więcej, dane treningowe nie są statyczne. Świat się zmienia, a informacje, które były prawdziwe kilka lat temu, mogą być dziś nieaktualne. Na przykład model trenowany na danych sprzed 2020 roku może nie wiedzieć o pandemii COVID-19, a jeśli dane są źle aktualizowane, może generować odpowiedzi, które są już nieaktualne lub sprzeczne.

Dlaczego modele halucynują? Główne powody

Teraz, gdy mamy podstawy, przejdźmy do sedna: dlaczego modele językowe halucynują? Oto kilka kluczowych powodów, które składają się na ten problem.

1. Brak prawdziwego rozumienia świata

Jak już wspomniałem, LLM-y nie „rozumieją” rzeczywistości. Dla nich świat to zbiór statystycznych zależności między tokenami. Jeśli zapytasz model o coś, czego nie było w danych treningowych, lub o temat, który jest niejednoznaczny, model spróbuje „dopasować” odpowiedź na podstawie najbardziej prawdopodobnych wzorców. Czasem to działa, ale czasem prowadzi do absurdów.

Na przykład: pytasz o „najnowszy model Tesli z 2025 roku”. Jeśli dane treningowe kończą się w 2024 roku, model może „wynaleźć” samochód, łącząc informacje o istniejących modelach Tesli z ogólnymi trendami w motoryzacji. Efekt? Przekonująca, ale całkowicie zmyślona odpowiedź.

2. Błędy i szum w danych treningowych

Dane, na których trenuje się modele, są niedoskonałe. Zawierają błędy, nieścisłości, a czasem celowe kłamstwa. Model, który widzi tysiące razy twierdzenie, że „Ziemia jest płaska” w różnych zakątkach internetu, może uznać to za równie prawdopodobne co fakt, że Ziemia jest kulą. To prowadzi do sytuacji, w której model generuje odpowiedzi, które są zgodne z danymi, ale niezgodne z rzeczywistością.

3. Problem z kontekstem i generalizacją

Modele językowe są świetne w rozpoznawaniu wzorców, ale czasem zbyt mocno generalizują. Na przykład, jeśli model widzi wiele tekstów o „innowacjach w energii odnawialnej”, może zacząć „domyślać się” szczegółów, które nie istnieją, jak fikcyjne technologie czy przełomy, które nigdy nie miały miejsca. To trochę jak dziecko, które słyszało wiele bajek i teraz samo wymyśla nowe, nie zdając sobie sprawy, że to fikcja.

4. Presja na spójność językową, a nie na prawdę

Modele są zaprojektowane, by generować odpowiedzi, które brzmią naturalnie i są spójne. Czasem oznacza to, że model „wypełnia luki” w wiedzy, tworząc informacje, które pasują do kontekstu, ale nie są prawdziwe. Na przykład, jeśli pytasz o biografię mało znanej osoby, model może „uzupełnić” brakujące informacje, wymyślając daty, wydarzenia czy osiągnięcia, by odpowiedź brzmiała kompletna.

5. Ograniczenia w weryfikacji faktów

Współczesne LLM-y nie mają dostępu do wbudowanego mechanizmu weryfikacji faktów w czasie rzeczywistym (chyba że są podłączone do zewnętrznych narzędzi, jak wyszukiwarki). Ich odpowiedzi opierają się wyłącznie na tym, co „pamiętają” z danych treningowych. Jeśli dane są niekompletne, nieaktualne lub błędne, model nie ma jak tego skorygować.

 

Jak walczyć z halucynacjami? Obecne podejścia

Na szczęście naukowcy i inżynierowie pracujący nad LLM-ami zdają sobie sprawę z problemu halucynacji i próbują go rozwiązać. Oto kilka strategii, które są obecnie stosowane:

1. Lepsze dane treningowe

Jednym z kluczowych podejść jest poprawa jakości danych treningowych. To oznacza staranniejsze filtrowanie źródeł, eliminowanie fake newsów i błędów oraz priorytetowe traktowanie wiarygodnych tekstów, takich jak artykuły naukowe czy zweryfikowane encyklopedie. Problem w tym, że takie podejście jest kosztowne i czasochłonne – a internet wciąż pozostaje głównym źródłem danych.

2. Modele z dostępem do zewnętrznych źródeł

Niektóre modele, jak Grok w trybie DeepSearch, mogą iteracyjnie przeszukiwać internet, by zweryfikować informacje przed udzieleniem odpowiedzi. To pozwala na aktualizację wiedzy i zmniejszenie ryzyka halucynacji, ale wymaga zaawansowanej infrastruktury i nie zawsze jest możliwe w czasie rzeczywistym.

3. Techniki „samokrytyki” modelu

Innym podejściem jest trenowanie modeli, by były bardziej „samoświadome” swoich ograniczeń. Na przykład model może być uczony, by sygnalizować, kiedy nie jest pewien odpowiedzi („Nie mam wystarczających danych, by odpowiedzieć precyzyjnie”) zamiast generować zmyślone informacje. To jednak wciąż raczkująca technologia.

4. Trening z ludzką korektą

Proces zwany Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) polega na tym, że ludzie oceniają odpowiedzi modelu i wskazują, które są poprawne, a które błędne. Dzięki temu model uczy się lepiej odróżniać fakty od fikcji, ale wymaga to ogromnego zaangażowania ludzkich ekspertów.

Czy halucynacje kiedyś znikną?

Halucynacje to jeden z największych problemów współczesnych modeli językowych, ale nie oznacza to, że AI jest bezużyteczne. Wręcz przeciwnie – LLM-y już teraz zmieniają sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i tworzymy. Jednak całkowite wyeliminowanie halucynacji przy ich obecnej architekturze może być ekstremalnie trudne i czasochłonne, bo wynika z fundamentalnych ograniczeń tego, jak działają te modele: opierają się na statystyce, a nie na prawdziwym rozumieniu świata.

Model za każdym razem przed wygenerowaniem odpowiedzi analizuje wszystko to, co do tej pory zostało napisane lub przekazane (trzyma to w pamięci kontekstowej) a później dobiera najbardziej prawdopodobne tokeny z nauczonych wzorców. Po prostu za pomocą masy różnych mechanizmów (nie będę już tutaj dokładnie się rozpisywał ale są różne mechanizmy uwagi, temperatura modelu itp) ustala co powinno być "dalej".

W przyszłości możemy się spodziewać modeli, które będą coraz lepsze w weryfikacji faktów, korzystaniu z zewnętrznych źródeł i sygnalizowaniu niepewności. Ale nawet wtedy warto zachować zdrową dawkę sceptycyzmu – tak jak w rozmowie z bardzo elokwentnym, ale nie zawsze wiarygodnym rozmówcą.

Podsumowanie: Fascynujący, ale niedoskonały świat LLM-ów

Modele językowe to technologiczne cudo, które potrafi pisać poezję, tłumaczyć teksty i odpowiadać na pytania z niemal każdej dziedziny. Ale ich skłonność do halucynacji przypomina nam, że to wciąż maszyny – potężne, ale nieomylne. Problem halucynacji wynika z tego, jak modele są zaprojektowane, jakie dane wykorzystują i jak próbują radzić sobie z niepewnością. To fascynujące wyzwanie, które wymaga współpracy inżynierów, naukowców i nas, użytkowników, którzy muszą pamiętać, by zawsze sprawdzać, czy to, co mówi AI, ma sens. Jeżeli piszemy z modelem na jakieś luźne tematy to wiadomo że problemu nie ma, jednak jeżeli oczekujemy od AI konkretnych faktów na naprawdę poważne tematy, to z tyłu głowy trzeba mieć świadomość, że to może nie być prawda.