Ostatnio zauważyłem niepokojący trend: wielu użytkowników opiera się na dużych modelach językowych (LLM), takich jak ChatGPT i inne, jako na swoim głównym narzędziu wyszukiwania. To poleganie pomija fundamentalny fakt, że modele te, pomimo swojego zaawansowania, wciąż są podatne na błędy, a te błędy mogą mieć poważne konsekwencje. Traktowanie inteligentnych chatbotów jako całkowitego zamiennika wyszukiwarek takich jak Google jest krótkowzroczne i omówimy kluczowe powody, dla których takie podejście jest ryzykowne.
Szybkie linki
4. Generowanie fałszywych informacji z pewnością siebie i halucynacjami
Podstawowym problemem chatbotów opartych na sztucznej inteligencji jest to, że są one projektowane tak, aby sprawiały wrażenie inteligentnych, a nie precyzyjnych. Kiedy zadajesz pytanie, często udzielają odpowiedzi, która brzmi, jakby pochodziła z zaufanego źródła, nawet jeśli jest całkowicie błędna. Jest to kluczowe i należy to zrozumieć, korzystając z tych narzędzi.
Doskonałym przykładem tego jest niedawny incydent z Australijczykiem planującym podróż do Chile. Zapytał on ChatGPT, czy potrzebuje wizy, a bot pewnie odpowiedział, że nie, potwierdzając, że Australijczycy mogą wjechać bez wizy.
Odpowiedź wydawała się logiczna, więc podróżny zarezerwował bilety, a po przybyciu do Chile odmówiono mu wjazdu. Okazało się, że Australijczycy potrzebują wizy, aby wjechać do Chile, co całkowicie unieruchamia podróżnego w innym kraju.
Tego rodzaju wypadki zdarzają się, ponieważ duże modele językowe (LLM) tak naprawdę nie „szukają” odpowiedzi. Zamiast tego generują tekst na podstawie wzorców, które już wcześniej zaobserwowały, co oznacza, że mogą wypełnić luki informacjami, które brzmią wiarygodnie, nawet jeśli są błędne. Co gorsza, nie powiedzą, że nie są pewni – w większości przypadków przedstawią odpowiedź jako absolutną prawdę.
Dlatego „halucynacja” jest tak poważnym problemem. To nie tylko błędna odpowiedź; to błędna odpowiedź, która wydaje się prawidłowa. A kiedy podejmujesz prawdziwe decyzje w życiu, wyrządzasz prawdziwe szkody.
Chociaż istnieją sposoby zapobiegania „halucynacjom” sztucznej inteligencji, nadal możesz stracić pieniądze, przegapić terminy, a nawet utknąć na lotnisku, ponieważ ufasz narzędziu, które tak naprawdę nie wie, o czym mówi. Do tych narzędzi należy podchodzić z najwyższą ostrożnością, a dostarczane przez nie informacje należy poddać niezależnej ocenie przed podjęciem jakichkolwiek kluczowych decyzji.
3. Duże modele językowe: szkolenie na ograniczonych zbiorach danych i nieznanych błędach
Duże modele językowe (LLM) są trenowane na ogromnych zbiorach danych, ale dokładna zawartość tych danych pozostaje nieznana. Dane te składają się z heterogenicznej mieszanki stron internetowych, książek, forów i innych źródeł publicznych.
Załóżmy, że próbujesz zrozumieć, jak rozliczyć podatki jako freelancer i zwracasz się o pomoc do chatbota. Może on udzielić Ci długiej, szczegółowej odpowiedzi, ale ta rada może opierać się na przestarzałych przepisach IRS lub nawet na przypadkowym komentarzu użytkownika na forum. To duży problem dla użytkowników, którzy nie rozumieją, jak działa sztuczna inteligencja.
Chatbot nie mówi, skąd pochodzą informacje, ani nie wskazuje, czy coś może nie mieć zastosowania w konkretnej sytuacji. Zamiast tego formułuje odpowiedź tak, jakby pochodziła od profesjonalnego eksperta podatkowego.
Na tym właśnie polega problem z uprzedzeniami w dużych modelach językowych. Nie zawsze chodzi o uprzedzenia polityczne czy kulturowe; może to również dotyczyć tego, czyje głosy są uwzględniane, a czyje pomijane. Jeśli dane szkoleniowe są przekłamane w kierunku określonych regionów, opinii lub okresów, odpowiedzi również będą przekłamane. Nie zawsze można to zauważyć, ale otrzymane porady mogą być subtelnie przekłamane. Dlatego informacje dostarczane przez duże modele językowe należy traktować z ostrożnością i krytyczną oceną, szczególnie w obszarach wrażliwych, takich jak podatki, zdrowie czy prawo.
2. Inteligentne chatboty: tylko echo Twoich opinii
Kiedy zadajesz chatbotowi stronnicze pytanie, zazwyczaj udziela on pozornie wspierającej odpowiedzi, nawet jeśli ta odpowiedź zmienia się diametralnie w zależności od tego, jak sformułujesz pytanie. Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja się z tobą zgadza; została po prostu zaprojektowana, aby pomagać, a w większości przypadków „pomoc” oznacza dostosowanie się do twoich założeń.
Na przykład, jeśli zapytasz: „Czy śniadanie jest naprawdę ważne?”, chatbot może odpowiedzieć, że pomijanie śniadania jest w porządku, a może nawet powiązać to z przerywanym postem. Ale jeśli zapytasz: „Dlaczego śniadanie jest najważniejszym posiłkiem dnia?”, przedstawi przekonującą argumentację na temat poziomu energii, metabolizmu i poprawy koncentracji. Ten sam temat, zupełnie inny ton, po prostu dlatego, że reaguje na sposób, w jaki zadałeś pytanie.
Większość tych modeli ma na celu usatysfakcjonowanie użytkownika odpowiedzią. Oznacza to, że rzadko kwestionują one punkt widzenia.
Bardziej prawdopodobne jest, że zgodzą się z Twoimi założeniami niż się z nimi nie zgodzą, ponieważ pozytywne interakcje wiążą się ze zwiększoną retencją użytkowników. Innymi słowy, jeśli chatbot jest przyjazny i potwierdza Twoje poglądy, istnieje większe prawdopodobieństwo, że będą z niego nadal korzystać. Chociaż ta funkcja sprawia, że korzystanie z chatbota jest przyjemne, może również ograniczać zdolność użytkownika do krytycznego myślenia i formułowania niezależnych opinii.
Istnieją modele, które stawiają użytkownikowi wyzwanie, zamiast bezkrytycznie się zgadzać. Ten rodzaj sprzeciwu może być pomocny, ale pozostaje wyjątkiem, a nie regułą. Modele, które przyjmują podejście prowokujące, zachęcają użytkownika do głębszego myślenia i dokładniejszej oceny informacji, co przyczynia się do rozwoju jego umiejętności krytycznego myślenia.
1. Nie aktualizowane aktualnymi informacjami
Wielu zakłada, że chatboty oparte na sztucznej inteligencji są zawsze aktualne, zwłaszcza że narzędzia takie jak ChatGPT, Gemini i Copilot mają dostęp do internetu. Jednak to, że potrafią przeglądać internet, nie oznacza, że są w tym biegli, zwłaszcza w przypadku najnowszych wiadomości lub nowych produktów. Dokładność informacji w czasie rzeczywistym pozostaje istotnym wyzwaniem dla tych narzędzi.
Na przykład, jeśli zapytasz chatbota o iPhone'a 17 zaledwie kilka godzin po premierze, prawdopodobnie otrzymasz mieszankę nieaktualnych spekulacji i zmyślonych szczegółów. Zamiast informacji z oficjalnej strony Apple lub zaufanych źródeł, chatbot może zgadywać na podstawie wcześniejszych plotek lub typowych schematów premier. Otrzymasz odpowiedź, która brzmi pewnie, ale połowa może być błędna.
Dzieje się tak, ponieważ przeglądanie w czasie rzeczywistym nie zawsze działa zgodnie z oczekiwaniami. Niektóre strony mogły jeszcze nie zostać zindeksowane, narzędzie może opierać się na wynikach z pamięci podręcznej lub po prostu korzystać z danych wstępnie trenowanych zamiast przeprowadzać nowe wyszukiwanie. Ponieważ odpowiedź jest pisana płynnie i pewnie, możesz nawet nie zdawać sobie sprawy, że jest niepoprawna. Ten brak dokładności w czasie rzeczywistym stanowi prawdziwe wyzwanie.
W przypadku informacji wrażliwych na czas, takich jak podsumowania wydarzeń, zapowiedzi produktów czy wstępne relacje, duże modele językowe (LLM) pozostają zawodne. Często lepsze wyniki można uzyskać, korzystając z tradycyjnej wyszukiwarki i samodzielnie weryfikując źródła. Poleganie na wiarygodnych źródłach pozostaje kluczowe.
Choć „bezpośredni dostęp do internetu” brzmi jak rozwiązanie problemu, jest dalekie od ideału. Zakładając, że chatbot zawsze wie, co dzieje się w danej chwili, narażasz się na dostęp do błędnych informacji. Do tych narzędzi należy podchodzić z ostrożnością, zwłaszcza w przypadku informacji w czasie rzeczywistym.
Ostatecznie jest W niektórych kwestiach nie należy ufać ChatGPTJeśli pytasz o kwestie prawne, porady medyczne, zasady podróży lub cokolwiek, co wymaga czasu, najlepiej sprawdzić to w innych źródłach. W takich przypadkach konsultacja ze specjalistami pozostaje niezbędna.
Te narzędzia świetnie nadają się do burzy mózgów i zdobywania podstawowej wiedzy na temat czegoś nieznanego. Nie zastępują jednak wskazówek ekspertów, a traktowanie ich w ten sposób może szybko wpędzić Cię w kłopoty. Powinny być wykorzystywane jako pomoc, a nie jako ostateczne źródło informacji.
