Sistemele de inteligență artificială (AI) au avansat semnificativ în ultimii ani, atingând un nivel înalt de complexitate. Cu toate acestea, această evoluție a adus cu sine o problemă: modelele AI moderne tind să genereze mai frecvent „halucinații” comparativ cu versiunile anterioare.
Acest fenomen se referă la capacitatea sistemelor AI de a produce informații false, prezentate într-un mod convingător și fluent, ceea ce poate induce în eroare utilizatorii.
Cercetările OpenAI au arătat că modelele o3 și o4-mini au înregistrat rate de halucinație de 33%, respectiv 48%, în timpul testelor.
Aceasta reprezintă o creștere semnificativă față de modelele anterioare, sugerând o susceptibilitate mai mare la erori subtile, greu de detectat, chiar dacă oferă răspunsuri detaliate.
Halucinațiile AI se manifestă prin crearea de informații fabricate, precum evenimente, citate sau surse inexistente. Această caracteristică devine problematică atunci când conținutul generat este coerent, fluent și aparent plauzibil, putând fi perceput ca veridic de către utilizatori.
În ciuda acestui aspect, unii specialiști consideră că halucinațiile sunt necesare pentru ca modelele de limbaj să genereze idei creative și soluții inovatoare.
Similar modului în care oamenii „visează” sau explorează concepte noi, modelele AI trebuie să „imagineze” pentru a produce conținut original.
Esența AI-ului creativ constă în această capacitate de a depăși reproducerea exactă a datelor existente, permițând sistemelor să genereze conținut nou, cum ar fi poezii sau sugestii de molecule noi.
Totuși, această creativitate poate fi problematică în domenii precum medicina, justiția sau finanțele, unde acuratețea este esențială. Modelele AI mai avansate generează conținut complex și „credibil”, ceea ce face dificilă identificarea halucinațiilor.
Sistorsiuni subtile, greu de detectat fără o verificare amănunțită
Riscul constă în distorsiunile subtile, greu de detectat fără o verificare amănunțită. Un alt aspect relevant este opacitatea algoritmilor AI, deoarece nici dezvoltatorii nu pot explica pe deplin modul în care aceste modele iau decizii.
Această lipsă de transparență transformă modelele lingvistice mari într-o „cutie neagră”, complicând supravegherea și controlul.
În acest context, responsabilizarea AI-ului devine dificilă, deoarece este greu de stabilit cine este responsabil pentru erorile generate de un sistem al cărui mod de funcționare nu este pe deplin înțeles.
Ca soluție, se recomandă o vigilență sporită din partea utilizatorilor, care ar trebui să verifice informațiile oferite de AI și să le confrunte cu alte surse.
Exemplele de chatbot-uri AI care inventează politici inexistente sau oferă sfaturi medicale periculoase subliniază necesitatea de a trata răspunsurile AI cu scepticism.
În concluzie, avansul AI nu înseamnă neapărat o creștere a încrederea, ci mai degrabă o capacitate sporită de a convinge, chiar și atunci când sistemul greșește.
Pe măsură ce modelele AI devin integrate în diverse aspecte ale vieții, este esențial să le utilizăm cu discernământ și să verificăm informațiile pe care le oferă. Chiar dacă AI-ul poate genera conținut complex, el rămâne o unealtă care necesită supraveghere.
Comentează