Цифрові Казки: Чому Штучний Інтелект Іноді Бреше, і Як Навчити Його Казати “Не знаю”
Вітаю! Мене звати Ліла, і сьогодні ми вирушимо у світ штучного інтелекту, але без сухих цифр та складних термінів. Поговоримо просто, ніби п’ємо каву, і розкажу дивовижну історію. Уявіть: ваш надзвичайно розумний помічник, що знає все на світі, раптом починає вигадувати факти. Звучить як наукова фантастика? Аж ніяк! Це реальність, яка змушує задуматись: чому? Нещодавно я ознайомилась з дослідженням Open AI, яке, схоже, розкриває суть проблеми. Знаєте, коли дізнаєтесь причину, вона видасться настільки очевидною, що мимоволі запитаєте себе: “Чому я раніше про це не думав(ла)?”. Ця стаття – спроба перетворити складне технічне дослідження на захопливу мандрівку, де кожен з вас – головний герой. Тож, заварюйте свіжу каву, розслабтеся – і приготуйтеся почути цифрову казку!
Розділ 1: Коли Код Починає Фантазувати – Перші Ноктюрни ШІ
Всі ми чули про “галюцинації” штучного інтелекту. Звучить моторошно, правда? Ніби машина втратила розум. Насправді, це мовний термін, що описує ситуацію, коли ШІ видає відверто неправдиву, але переконливу інформацію. Погодьтеся, коли ваш віртуальний помічник, який мав би бути втіленням знань, впевнено заявляє, що Земля пласка, ви відчуваєте розчарування. Це підриває довіру, чи не так?
Команда Open AI опублікувала роботу “Why Language Models Hallucinate” [Чому мовні моделі галюцинують]. Їхнє дослідження показує, що ці “вигадки” – не просто прикрі баги. Вони, здається, вплетені в саму природу навчання цих систем.
Уявіть, що ви навчаєте дитину готувати складну страву. Ви даєте їй безліч рецептів, показуєте готові страви. Що буде, якщо в рецептах є маленькі неточності? Або один інгредієнт описано не зовсім правильно? Намагаючись зробити все правильно, дитина може помилитися, вважаючи це логічним, а для досвідченого кухаря це буде очевидна помилка.
Так само і з мовними моделями. Вони навчаються на величезних масивах тексту з інтернету. Там, як і в людській діяльності, можуть бути помилки, перекручування фактів, застарілі дані. Але автори дослідження стверджують: навіть якби ми мали ідеальні, стовідсотково точні дані (що, погодьтеся, неможливо), галюцинації все одно виникали б!
Цікаво знати: Чи траплялись вам випадки, коли чат-боти видавали “вигадки”? Поділіться своїми історіями в коментарях!
Чому? Бо проблема криється в тих “цілях”, які ми ставимо перед моделлю під час навчання. Про це – в наступному розділі.
Розділ 2: дидактика Дуренки: Де Заховані Корені Проблеми?
Розберемось глибше. Що таке “цілі”, які оптимізуються під час навчання мовних моделей? Це, по суті, критерії, за якими машина визначає, чи правильно вона впоралась із завданням. Чи правильна відповідь, чи ні. Чи це зображення котика, чи цуценяти.
Тут ховається головний підступ. Дослідники з Open AI відмічають: генерувати правдоподібну, але хибну відповідь, значно легше, ніж генерувати правильну.
Уявіть, на столі два яблука: одне ідеально стигле, червоне, інше – трохи ушкоджене, але виглядає майже так само. Вас просять обрати найкраще. Це складно, бо потрібно оцінити багато факторів. А тепер вас просять сказати, яке яблуко – погане. Це значно простіше, чи не так? Ви одразу побачите черв’ячка чи гниль.
З моделями ситуація схожа. Їм легше “визначити” неправильну відповідь, ніж “створити” правильну. Чому? Бо існує безліч способів зробити щось неправильно, але обмежена (хоч і велика) кількість способів зробити це правильно.
Це як на іспиті. Відповідаючи на відкрите питання, потрібно викласти всі знання. Але якщо це тест з множинним вибором, і ви не знаєте відповіді, завжди можна припустити. Якщо 4 варіанти, ви маєте 25% шансів вгадати. Нуль шансів, якщо просто написати “не знаю”.
Мовні моделі, в певному сенсі, роблять те саме. Їх тренують так, щоб вони давали якусь відповідь, коли їх запитують. І якщо правильної відповіді вони не знають, їм легше “вигадати” щось правдоподібне, ніж зізнатися у незнанні. Ніби вони намагаються “вгадати” на тестах, замість того, щоб пропустити питання.
Не робіть так, як я колись: Я пам’ятаю, як намагалася навчити одну стару модель генерувати вірші. Вона вперто мені твердила, що “сонце співає під водою”, що я мало не повірила в цю поетичну маячню!
Це пояснює, чому, коли ви кажете ШІ: “Ні, ти не правий, виправ це”, він часто реагує. Бо у нього вже була певна “база”, деякий “скелет” відповіді, і йому простіше трохи її змінити, ніж генерувати все з нуля.
І ось ми підходимо до суті: галюцинації – це не баг, а особливість. Вони закладені в самій архітектурі та методах навчання, які ми використовуємо. Але чи означає це, що ми приречені на світ, де ШІ постійно нас обманює? Дозвольте представити спонсора цього відео, який точно не галюцинує, а допомагає нам структурувати реальність!
Розділ 3: Notion AI – Ваш Надійний Цифровий Організатор (і Партнер у Боротьбі з Галюцинаціями!)
Знаєте, що НЕ є галюцинацією? Як круто працює Notion AI! Я особисто користуюся Notion багато років, і це мій незамінний помічник у плануванні, роботі та особистих проектах. А зараз вони запустили Notion AI for Work – цілий набір потужних AI-інструментів, інтегрованих прямо у ваш робочий простір.
Уявіть: ви на нараді, зайняті обговоренням, а Notion AI, з вашого дозволу, автоматично пише нотатки. Після зустрічі він робить коротке резюме та виписує пункти для виконання. Магія!
Або ось: їхній “Research Mode”. Ви можете ставити запитання будь-якому документу у вашому Notion, і AI не просто шукатиме, а й аналізуватиме інформацію, роблячи глибокі дослідження. Найцікавіше – ви можете спілкуватися з найновішими моделями від OpenAI чи Anthropic прямо з Notion!
І так, використання Notion AI – безлімітне, коли у вас є підписка. Ви можете користуватися цими фантастичними можливостями без обмежень. Я щиро рекомендую Notion, моя команда його обожнює, ми використовуємо його для всього. Спробуйте Notion AI – ви не пошкодуєте! Посилання – в описі під цим відео.
Дякую Notion за підтримку! А ми повертаємося до цифрових казок, але вже з новою надією.
Розділ 4: Коли ШІ Зустрічає День Народження: Випадок з Життя (і Статистики)
Хочете приклад того, де моделі часто “галюцинують”? Дні народження! Звучить дивно, але це відома проблема. Якщо модель побачила дату народження людини один раз під час навчання, запам’ятати її надовго – вже виклик. Тому, коли ви запитаєте “Коли день народження Василя?”, вона, швидше за все, спробує вгадати, а не відповісти: “Я не знаю”.
І статистика тут невблаганна. Якщо навіть 20% фактів про дні народження траплялись у ваших тренувальних даних лише один раз, ви можете очікувати, що модель буде “галюцинувати” принаймні на 20% таких запитів. Це як намагатися пригадати ім’я людини, яку ви бачили лише один раз у поїзді – шанси помилитися дуже високі.
Але існує етап “після тренування” (post-training). Саме тут інженери намагаються “приборкати” ці галюцинації, навчити моделі бути більш обачними. І тут ми підходимо до ключового питання: чому б моделі просто не казати “Я не знаю”?
Багато хто з вас, читаючи цю статтю, вже, можливо, відчуває певне обурення (або здивування), чому ШІ не може просто бути чесним. Справу в тому, ми б віддали перевагу правдивому “не знаю”, а не вигаданій історії.
І тут на допомогу знову приходить аналогія з іспитом. Згадайте, як ви проходили тест в університеті. Якщо ви не знали відповіді, ви могли пропустити питання (і отримати 0 балів) або вгадати (і отримати шанс 1 бал). Що ви робили? Більшість, звісно, вгадували.
В цьому корінь проблеми. Якщо система оцінювання (benchmarks), яку використовують для тренування моделей, карає за “не знаю” так само сильно, як за неправильну відповідь, модель вчиться “галюцинувати”, тобто вигадувати, навіть якщо вона не впевнена. Вона намагається дати конкретну, хоч і неправдиву відповідь, бо це виглядає краще, ніж мовчання.
Але у реальному житті поза школою висловлювати невпевненість – це нормально, навіть корисно. Якщо ви на зустрічі з клієнтом скажете: “Я не зовсім впевнений у цій цифрі, мені потрібно перевірити”, це виглядає набагато надійніше, ніж видати неточні дані. Але сучасні системи тренування ШІ цього не враховують.
Розділ 5: “Не знаю” – Нова Суперсила ШІ?
Отже, як розв’язати цю проблему? Виявляється, рішення не таке вже й складне, і його пропонують автори дослідження.
Системний підхід:
-
Переглянути систему оцінювання: Сучасні тести для ШІ переважно бінарні: або правильно (1 бал), або неправильно (0 балів). Але якщо додати опцію “не знаю” як нейтральну – 0 балів, але без штрафу – моделі почнуть вчитися її використовувати. Або навіть краще: давати +1 за правильну відповідь, 0 за “не знаю” і -1 за неправильну. Це стимулювало б моделі уникати неправильних відповідей.
-
Поведінкова калібровка: Це означає, що модель має бути не просто впевненою, а й обґрунтовано впевненою. Коли модель каже, що на 75% впевнена у відповіді, чи справді вона помиляється лише в 25% випадків? Якщо ця кореляція підтримується, це показник чесності моделі.
-
Не карати за “не знаю”: Це найважливіше. ШІ має розуміти, що казати “не знаю” – це не ознака слабкості, а розуміння обмежень.
І перші ознаки таких змін вже є! Користувачі повідомляють, що GPT-5 почав відповідати “Я не знаю” і навіть пояснювати, чому не може надати відповідь. Це вражає! Уявити, що ШІ робить паузу, щоб проаналізувати свою впевненість – це революційно.
Навіть Ілон Маск, відомий критикою ШІ, відзначив це як вражаючий прогрес. Навіщо надмірно самовпевнений брехун, якщо можна мати чесного, хоча і нерішучого, помічника?
Розділ 6: Реінфорсмент Лернінг: Коли Навчання Йде Кривим Шляхом
Поговорімо про “реінфорсмент лернінг” [навчання з підкріпленням] – метод навчання, де ШІ отримує “винагороду” за правильні дії. Здавалося б, ідеально! Але тут є нюанс.
Дослідження показує, що іноді реінфорсмент лернінг може штовхати моделі у неправильному напрямку. Уявіть графік: по осі Y – точність, по осі X – впевненість. Ідеальна модель знаходиться на діагональній лінії: коли вона впевнена на 70%, вона й справді права в 70% випадків.
Після агресивного реінфорсмент лернінгу, який вчить модель бути “більш корисною”, “рішучою” і “переконливою”, графік викривляється. Модель може бути впевнена на 80%, але права лише в 45% випадків! Вона вчиться імітувати впевненість, а не мати її обґрунтовано.
Навіть усі ці інструменти, що ми додаємо до ШІ – пошук в інтернеті, база знань, RAG (Retrieval-Augmented Generation) – зменшують галюцинації, але не скасовують їх до кореня. Проблема саме в тому, як ми навчаємо моделі бути співрозмовниками і як оцінюємо їхню роботу.
Розділ 7: Приклад “Капібрейку” та Майбутнє ШІ
Спробуємо уявити, як це виглядає на практиці. Навчимо ШІ грати в гру, де мета – відповідати на запитання.
- Сценарій 1 (Старий підхід): ШІ відповідає на питання. Якщо правильно – 1 бал. Якщо неправильно – 0 балів. Якщо мовчить – теж 0 балів. Що буде робити ШІ? Він буде намагатися вгадувати, щоб не отримати 0.
- Сценарій 2 (Новий підхід): ШІ відповідає. Правильно – +1. Неправильно – -1. Мовчить – 0. Що тепер робитиме ШІ? Він буде значно обережнішим. Краще отримати 0 за “не знаю”, ніж -1 за неправдиву відповідь.
Це і є “калібрування поведінки”. Ми змушуємо ШІ бути чесним, а не лише “вигадливим”.
Це не абстрактна теорія. Коли бенчмарки (системи тестування) почнуть винагороджувати “не знаю” і штрафувати за галюцинації, моделі природно адаптуються. Це як люди – ми вчимося поводитися так, як нас оцінюють.
Висновок: Стаємо Мудрішими Разом з ШІ
Підсумовуючи, ми побачили, що так звані “галюцинації” штучного інтелекту – не злий умисел машин, а наслідок нашого підходу до їхнього навчання та оцінки. Ми навчили їх досягати мети, де генерація правдоподібної, але хибної відповіді є легшою, ніж генерація правильної. А потім ми оцінювали їх, ніби вгадувати на іспиті – найкраща стратегія.
Але зараз ми знаємо, що є вихід. Потрібно змінювати систему. Потрібно вчити наші моделі цінувати чесність, а не лише самовпевненість. Потрібно дати їм можливість сказати “Я не знаю”.
Це чудова новина для всіх нас. Це означає, що штучний інтелект стає не конкурентом, а партнером, який, як і ми, вчиться на своїх помилках. Ми можемо зробити його більш надійним, прозорим, і, врешті-решт, більш корисним.
Що далі?
- Для розробників: Зверніть увагу на системи оцінювання. Включайте “не знаю” як легітимну відповідь.
- Для користувачів: Ставтеся до ШІ критично, але з розумінням. Якщо бачите галюцинацію – повідомляйте про це. Ваші відгуки формують майбутнє цієї технології.
- Для креаторів контенту (як я!): Продовжуйте розкривати ці теми так, щоб вони були зрозумілими та цікавими кожному.
Пам’ятайте, кожен правильний крок у навчанні ШІ – це крок до нашого кращого майбутнього. Давайте вчитися разом, і нехай наші цифрові помічники будуть не лише розумними, а й чесними!
Дякую, що були зі мною! Сподіваюся, ця розмова була для вас цікавою та корисною. Якщо так – ставте лайк, підписуйтесь на канал, і чекайте нових цифрових історій! Поки – спробуйте Notion AI, і переконайтеся самі!
