Modele językowe czasem kłamią, zmyślając wiarygodnie brzmiące fakty. Nowe badanie naukowców, w tym z OpenAI, argumentuje, że problem nie leży w tajemniczych błędach, ale w systemie, który uczy AI, że zgadywanie jest lepsze niż przyznanie się do niewiedzy.
Halucynacje, czyli generowanie przez modele językowe wiarygodnie brzmiących, ale fałszywych informacji, pozostają jedną z największych barier dla powszechnego zaufania do sztucznej inteligencji. Mimo ogromnych postępów, problem ten dotyka nawet najnowocześniejszych systemów. Nowe badanie naukowe autorstwa Adama Taumana Kalai, Ofira Nachuma, Santosha S. Vempali i Edwina Zhanga rzuca na tę kwestię zupełnie nowe światło. Autorzy argumentują, że halucynacje nie są tajemniczym, nieuniknionym efektem ubocznym, ale logiczną konsekwencją sposobu, w jaki trenujemy i oceniamy AI.
1. Problem “dobrego ucznia”: Dlaczego AI zachowuje się jak na egzaminie?
Aby zrozumieć sedno problemu, autorzy posługują się prostą analogią: modele AI są jak studenci podchodzący do trudnego egzaminu. Kiedy student nie jest pewien odpowiedzi, często próbuje zgadywać lub “lać wodę”, licząc na częściowe punkty. Robi tak, ponieważ w większości testów pusta odpowiedź jest warta zero punktów, a za błędną odpowiedź nie ma kary. Zgadywanie jest więc optymalną strategią maksymalizacji wyniku.
Dokładnie w ten sam sposób działają modele językowe. Są one nieustannie optymalizowane pod kątem osiągania jak najwyższych wyników w branżowych testach (benchmarkach). Większość tych testów stosuje prosty, binarny system oceniania (0-1), w którym model otrzymuje punkt za poprawną odpowiedź, a zero za każdą inną, w tym za przyznanie się do niewiedzy (“nie wiem”). W rezultacie model uczy się, że zawsze opłaca się podjąć ryzyko i wygenerować najbardziej prawdopodobną odpowiedź, nawet jeśli ma co do niej niską pewność. AI jest po prostu “dobrym uczniem” w źle zaprojektowanym systemie edukacji.
2. Statystyczne źródło błędów: Jak rodzą się halucynacje?
Autorzy badania demistyfikują pochodzenie halucynacji, sprowadzając je do fundamentalnego problemu w uczeniu maszynowym: błędu w klasyfikacji binarnej. W procesie wstępnego treningu (pretraining) model uczy się rozróżniać zdania poprawne od niepoprawnych – odpowiadając na ukryte pytanie “Czy to zdanie jest prawidłowe?”. Nawet przy założeniu, że dane treningowe są idealnie czyste i pozbawione błędów, naturalne ciśnienie statystyczne sprawi, że model będzie popełniał błędy.
Jest to szczególnie widoczne w przypadku faktów arbitralnych i rzadkich. Jeśli informacja o czyjejś dacie urodzenia pojawiła się w danych treningowych tylko raz, model ma bardzo słabą podstawę, by się jej “nauczyć”. W takiej sytuacji, zmuszony do odpowiedzi, z dużym prawdopodobieństwem wygeneruje losową, ale pasującą do formatu datę, zamiast przyznać się do braku wiedzy. To pokazuje, że halucynacje nie są magicznym zjawiskiem, ale naturalnym wynikiem statystycznych ograniczeń w procesie nauki.
3. “Epidemia złych testów”: Dlaczego problem nie znika?
Wydawałoby się, że problem halucynacji powinien być eliminowany w drugiej fazie treningu, czyli podczas dostrajania (post-training), kiedy model jest uczony m.in. bycia pomocnym i prawdomównym. Jednak, jak argumentują autorzy, dzieje się coś przeciwnego. Problem nie tylko nie znika, ale jest systemowo wzmacniany przez “epidemię” źle zaprojektowanych ewaluacji, które zdominowały branżowe rankingi.
Większość popularnych i wpływowych benchmarków, takich jak MMLU, SWE-bench czy HLE, stosuje wspomniany wcześniej binarny system oceniania. To tworzy paradoksalną sytuację: model, który jest “uczciwy” i przyznaje się do niewiedzy (Model A), uzyska w tych testach niższy wynik niż model, który w tych samych sytuacjach zawsze zgaduje (Model B). Ponieważ laboratoria AI konkurują ze sobą o najwyższe miejsca w rankingach, mają silną motywację do optymalizowania swoich modeli tak, by były “dobrymi zdającymi testy”, nawet jeśli odbywa się to kosztem prawdomówności.
4. Kontrowersyjne rozwiązanie: Zmieńmy zasady, a nie twórzmy nowe testy
Autorzy stawiają odważną tezę: tworzenie kolejnych, niszowych benchmarków do mierzenia halucynacji nie rozwiąże problemu, ponieważ nie mają one siły przebicia w branży zdominowanej przez kilka głównych testów. Proponują rozwiązanie, które nazywają “społeczno-technicznym”: zamiast tworzyć nowe testy, należy zmodyfikować system oceniania w tych już istniejących i wpływowych.
Sugerują oni wprowadzenie mechanizmów podobnych do tych stosowanych w niektórych egzaminach w świecie rzeczywistym, gdzie za błędne odpowiedzi przyznawane są punkty ujemne. Każde pytanie w teście powinno zawierać jasną informację o “progu pewności siebie”, np.: “Odpowiedz tylko, jeśli masz ponad 90% pewności, ponieważ za błędną odpowiedź jest -9 punktów”. Taka zmiana całkowicie odwróciłaby motywacje: zgadywanie stałoby się ryzykowne, a strategiczne przyznawanie się do niewiedzy – opłacalne. To zmusiłoby całą branżę do trenowania modeli, które są nie tylko inteligentne, ale przede wszystkim wiarygodne.
5. Podsumowanie: W kierunku bardziej wiarygodnej AI
Badanie “Why Language Models Hallucinate” demistyfikuje jeden z największych problemów współczesnej AI. Pokazuje, że halucynacje nie są nieuniknioną wadą technologii, ale produktem systemu motywacyjnego, który sami stworzyliśmy. Zamiast pytać “jak możemy naprawić AI?”, być może powinniśmy zacząć od pytania: “jak możemy naprawić sposób, w jaki ją oceniamy?”. Zmiana zasad gry w branżowych rankingach może być kluczem do odblokowania nowej generacji modeli językowych – takich, którym naprawdę będziemy mogli zaufać.
Dlaczego AI “Halucynuje”?
Modele językowe czasem kłamią, zmyślając wiarygodnie brzmiące fakty. Nowe badanie naukowców, w tym z OpenAI, argumentuje, że problem nie leży w tajemniczych błędach, ale w systemie, który uczy AI, że zgadywanie jest lepsze niż przyznanie się do niewiedzy.
Halucynacje, czyli generowanie przez modele językowe wiarygodnie brzmiących, ale fałszywych informacji, pozostają jedną z największych barier dla powszechnego zaufania do sztucznej inteligencji. Mimo ogromnych postępów, problem ten dotyka nawet najnowocześniejszych systemów. Nowe badanie naukowe autorstwa Adama Taumana Kalai, Ofira Nachuma, Santosha S. Vempali i Edwina Zhanga rzuca na tę kwestię zupełnie nowe światło. Autorzy argumentują, że halucynacje nie są tajemniczym, nieuniknionym efektem ubocznym, ale logiczną konsekwencją sposobu, w jaki trenujemy i oceniamy AI.
1. Problem “dobrego ucznia”: Dlaczego AI zachowuje się jak na egzaminie?
Aby zrozumieć sedno problemu, autorzy posługują się prostą analogią: modele AI są jak studenci podchodzący do trudnego egzaminu. Kiedy student nie jest pewien odpowiedzi, często próbuje zgadywać lub “lać wodę”, licząc na częściowe punkty. Robi tak, ponieważ w większości testów pusta odpowiedź jest warta zero punktów, a za błędną odpowiedź nie ma kary. Zgadywanie jest więc optymalną strategią maksymalizacji wyniku.
Dokładnie w ten sam sposób działają modele językowe. Są one nieustannie optymalizowane pod kątem osiągania jak najwyższych wyników w branżowych testach (benchmarkach). Większość tych testów stosuje prosty, binarny system oceniania (0-1), w którym model otrzymuje punkt za poprawną odpowiedź, a zero za każdą inną, w tym za przyznanie się do niewiedzy (“nie wiem”). W rezultacie model uczy się, że zawsze opłaca się podjąć ryzyko i wygenerować najbardziej prawdopodobną odpowiedź, nawet jeśli ma co do niej niską pewność. AI jest po prostu “dobrym uczniem” w źle zaprojektowanym systemie edukacji.
2. Statystyczne źródło błędów: Jak rodzą się halucynacje?
Autorzy badania demistyfikują pochodzenie halucynacji, sprowadzając je do fundamentalnego problemu w uczeniu maszynowym: błędu w klasyfikacji binarnej. W procesie wstępnego treningu (pretraining) model uczy się rozróżniać zdania poprawne od niepoprawnych – odpowiadając na ukryte pytanie “Czy to zdanie jest prawidłowe?”. Nawet przy założeniu, że dane treningowe są idealnie czyste i pozbawione błędów, naturalne ciśnienie statystyczne sprawi, że model będzie popełniał błędy.
Jest to szczególnie widoczne w przypadku faktów arbitralnych i rzadkich. Jeśli informacja o czyjejś dacie urodzenia pojawiła się w danych treningowych tylko raz, model ma bardzo słabą podstawę, by się jej “nauczyć”. W takiej sytuacji, zmuszony do odpowiedzi, z dużym prawdopodobieństwem wygeneruje losową, ale pasującą do formatu datę, zamiast przyznać się do braku wiedzy. To pokazuje, że halucynacje nie są magicznym zjawiskiem, ale naturalnym wynikiem statystycznych ograniczeń w procesie nauki.
3. “Epidemia złych testów”: Dlaczego problem nie znika?
Wydawałoby się, że problem halucynacji powinien być eliminowany w drugiej fazie treningu, czyli podczas dostrajania (post-training), kiedy model jest uczony m.in. bycia pomocnym i prawdomównym. Jednak, jak argumentują autorzy, dzieje się coś przeciwnego. Problem nie tylko nie znika, ale jest systemowo wzmacniany przez “epidemię” źle zaprojektowanych ewaluacji, które zdominowały branżowe rankingi.
Większość popularnych i wpływowych benchmarków, takich jak MMLU, SWE-bench czy HLE, stosuje wspomniany wcześniej binarny system oceniania. To tworzy paradoksalną sytuację: model, który jest “uczciwy” i przyznaje się do niewiedzy (Model A), uzyska w tych testach niższy wynik niż model, który w tych samych sytuacjach zawsze zgaduje (Model B). Ponieważ laboratoria AI konkurują ze sobą o najwyższe miejsca w rankingach, mają silną motywację do optymalizowania swoich modeli tak, by były “dobrymi zdającymi testy”, nawet jeśli odbywa się to kosztem prawdomówności.
4. Kontrowersyjne rozwiązanie: Zmieńmy zasady, a nie twórzmy nowe testy
Autorzy stawiają odważną tezę: tworzenie kolejnych, niszowych benchmarków do mierzenia halucynacji nie rozwiąże problemu, ponieważ nie mają one siły przebicia w branży zdominowanej przez kilka głównych testów. Proponują rozwiązanie, które nazywają “społeczno-technicznym”: zamiast tworzyć nowe testy, należy zmodyfikować system oceniania w tych już istniejących i wpływowych.
Sugerują oni wprowadzenie mechanizmów podobnych do tych stosowanych w niektórych egzaminach w świecie rzeczywistym, gdzie za błędne odpowiedzi przyznawane są punkty ujemne. Każde pytanie w teście powinno zawierać jasną informację o “progu pewności siebie”, np.: “Odpowiedz tylko, jeśli masz ponad 90% pewności, ponieważ za błędną odpowiedź jest -9 punktów”. Taka zmiana całkowicie odwróciłaby motywacje: zgadywanie stałoby się ryzykowne, a strategiczne przyznawanie się do niewiedzy – opłacalne. To zmusiłoby całą branżę do trenowania modeli, które są nie tylko inteligentne, ale przede wszystkim wiarygodne.
5. Podsumowanie: W kierunku bardziej wiarygodnej AI
Badanie “Why Language Models Hallucinate” demistyfikuje jeden z największych problemów współczesnej AI. Pokazuje, że halucynacje nie są nieuniknioną wadą technologii, ale produktem systemu motywacyjnego, który sami stworzyliśmy. Zamiast pytać “jak możemy naprawić AI?”, być może powinniśmy zacząć od pytania: “jak możemy naprawić sposób, w jaki ją oceniamy?”. Zmiana zasad gry w branżowych rankingach może być kluczem do odblokowania nowej generacji modeli językowych – takich, którym naprawdę będziemy mogli zaufać.
Chcesz wdrożyć AI do swojej firmy?
Skontaktuj się z naszym ekspertem – pomożemy dobrać narzędzia i wdrożyć je w Twojej firmie!
Ostatnie wpisy
Kategorie