Chyby, které dělají jazykové modely AI (LLM): Jak je rozpoznat a předejít jim

Velké jazykové modely (Large Language Models, LLM), jako jsou například GPT-4 nebo ChatGPT, jsou revolučními nástroji v oblasti umělé inteligence. Umí odpovídat na otázky, psát texty, pomáhat s programováním nebo třeba i analyzovat složité texty. Avšak, jako každý nástroj, i LLM modely nejsou bez chyb. Pojďme se podívat na některé z nejběžnějších chyb, kterých se tyto modely dopouštějí, a jak jim můžeme lépe rozumět a efektivněji s nimi pracovat.

1. Halucinace (vymýšlení nepravdivých informací)

Jednou z nejzávažnějších chyb LLM modelů je tzv. halucinace. Tímto termínem se označuje situace, kdy si model „vymyslí" informace, které znějí důvěryhodně, ale ve skutečnosti nejsou pravdivé. Modely mohou odpovědět s vysokou sebejistotou na otázky, kde chybně uvedou data nebo fakta.

Příklad: Pokud se model zeptáte na specifický historický údaj nebo složitou chemickou reakci, může vám dát detailní odpověď, která je však kompletně nesprávná.

Jak tomu předejít: Pokud model používáte k získávání informací, vždy je lepší odpovědi ověřit v důvěryhodných zdrojích, zejména pokud jde o fakta, čísla nebo technické detaily.

2. Nedostatek kontextu a kulturní nesrovnalosti

Modely mají přístup k obrovskému množství dat, avšak tato data nepocházejí vždy z relevantního nebo aktuálního kontextu. To znamená, že AI může udělat chybu, pokud se dostane do kontextu, který je specifický pro určitou kulturu nebo místo, a pokud informace, které má, pocházejí z odlišného kulturního prostředí.

Příklad: Při otázkách na specifické kulturní zvyky nebo místní reálie může model odpovědět odpovědí, která je „globálně správná," ale nerelevantní nebo neplatná pro specifickou kulturu.

Jak tomu předejít: Mějte na paměti, že AI model může být „kulturně slepý" a neznalý specifických nuancí. Upřesněte, odkud pochází váš kontext, nebo se zaměřte na ověřené zdroje pro konkrétní otázky.

3. Zastaralé informace

LLM modely mohou být trénovány na datech, která mají pevný datum „uzávěrky". To znamená, že jim chybí aktuální informace nebo události, které se staly po tomto datu.

Příklad: Pokud se zeptáte modelu na nejnovější technologické produkty nebo aktuální politické události, může vám odpovědět informacemi, které jsou zastaralé.

Jak tomu předejít: Pokud potřebujete aktuální informace, je lepší spolehnout se na zpravodajské zdroje nebo vyhledat aktuální data na internetu.

4. Obtíže s abstrakcí a hlubším porozuměním

Modely, i když jsou schopné generovat texty připomínající lidskou řeč, nemají skutečné porozumění obsahu, který produkují. Nejsou schopné provádět komplexní abstrakce nebo chápat věci jako lidé.

Příklad: Při zodpovězení filozofických otázek nebo otázek zahrnujících hluboké morální dilemata může model nabídnout odpovědi, které vypadají „správně," ale postrádají opravdový vhled.

Jak tomu předejít: Pro hlubší analýzy je lepší se spolehnout na lidské odborníky nebo kriticky hodnotit odpovědi modelu.

5. Tendence k zaujatosti (bias)

LLM modely jsou trénovány na datech, která mohou obsahovat různá zkreslení (bias). Tato zkreslení se mohou projevit v odpovědích, pokud model používá data, která obsahují kulturní, sociální nebo historické předsudky.

Příklad: Pokud model odpovídá na otázky ohledně genderových stereotypů nebo etnických skupin, může jeho odpověď obsahovat určité zkreslení.

Jak tomu předejít: Buďte si vědomi toho, že model může být zaujatý, a prozkoumejte informace z více zdrojů. U citlivých témat může být nejlepší raději se poradit s lidmi z dané oblasti.

6. Závislost na vstupním formátu otázky

LLM modely se někdy chovají rozdílně v závislosti na tom, jak je otázka formulována. Formulace otázky může výrazně ovlivnit odpověď modelu, což vede k tomu, že i malá změna ve formulaci může vést k úplně jiné odpovědi.

Příklad: Pokud se ptáte „Je možné zrychlit globální oteplování?" a „Jaké jsou důsledky globálního oteplování?", odpovědi mohou být dramaticky odlišné.

Jak tomu předejít: Buďte pečliví ve formulaci svých otázek. Pokud máte pocit, že odpověď není správná, zkuste otázku formulovat jinak nebo doplnit další kontext.

Závěr: Jak efektivně využít LLM modely

LLM modely jsou skvělým nástrojem, pokud víme, jak je správně používat a zároveň si uvědomujeme jejich omezení. Klíčem je uvědomit si potenciální slabiny těchto modelů a brát jejich odpovědi jako orientační informace, nikoliv jako absolutní pravdu. Ověřujte důležitá fakta, berte modely spíše jako pomocníky než absolutní autoritu, a především uvažujte kriticky – tímto způsobem můžete z LLM vytěžit maximum a minimalizovat rizika spojená s jejich chybami.