Tăierea halucinațiilor AI: atenuarea halucinațiilor în aplicațiile AI cu testarea umană în curs

Tăierea halucinațiilor AI – o introducere

"AI a spus-o cu încredere. a fost greșit cu și mai multă încredere".

Aici, chiar aici, este problema.

caSoluții generativeÎn fiecare industrie – sănătate, finanțe, drept, comerț cu amănuntul, educație – este ușor să te prinzi în fascinația automatizării.Și pe măsură ce companiile se grăbesc să integreze modele lingvistice mari în aplicațiile de asistență pentru clienți, asistență medicală, juridică și financiară, un sabotor tăcut se ascunde în spatele fiecărui apel: problema halucinațiilor AI.

Halucinațiile AI apar atunci când un model generează informații care sună plauzibil, dar sunt incorecte din punct de vedere factual, fabricate sau înșelătoare. În timp ce LLM-urile precum GPT, Claude și LLaMA au abilități de generare impresionante, ele nu „cunosc” adevărul.

Deci, cum să înțepăm fiara de halucinații? cu testarea umană în mișcare (HITL).

Ce sunt halucinațiile?

Halucinațiile AI apar atunci când un sistem de inteligență artificială generează rezultate incorecte sau înșelătoare bazate pe modele care nu există de fapt. În esență, modelul „imagina” date sau relații pe care nu a fost instruit, rezultând răspunsuri fabricate sau eronate.

Halucinațiile în AI pot fi clasificate pe scară largă în două tipuri:

Intrinsic hallucinations:Atunci când AI contrazice sau interpretează greșit intrarea sa (de exemplu, citând greșit o sursă sau amestecând fapte). halucinații extrinsice: Atunci când AI inventează informații fără o bază în orice date de intrare sau de formare.

1. Halucinații reale

Modelul inventează un nume, o dată, un fapt sau o relație care nu există.

Exemplu: „Marie Curie a descoperit insulina în 1921.” (Ea nu a făcut.

2. Halucinații contextuale

Răspunsul nu se aliniază cu promptul sau intenția utilizatorului.

Exemplu: Cereți efectele secundare ale unui medicament, iar AI vă oferă beneficii în schimb.

3. Halucinații logice

Modelul face inferențe defecte, se contrazice sau încalcă raționamentul.

„Toate pisicile sunt animale, toate animalele au aripi, deci toate pisicile au aripi.”

În timp ce acestea pot părea amuzante pentru un chatbot casual, ele sunt periculoase într-un context juridic, medical sau financiar.Un studiu realizat de OpenAI a constatat că aproape 40% dintre răspunsurile generate de IA în sarcinile legate de asistență medicală conțineau erori de fapt sau halucinații.

În aplicațiile din lumea reală, cum ar fi chatbots AI care recomandă tratamente medicale sau rezumă documente legale, halucinațiile pot fi nu numai incomode, ci și periculoase.

Ce cauzează halucinațiile?

Mai mulți factori contribuie la halucinații în modelele AI, inclusiv:

Overfitting:Atunci când un model devine prea apropiat de datele sale de instruire, acesta poate să nu se generalizeze la noi intrări, ducând la erori și halucinații atunci când se confruntă cu situații noi.

Poor Quality Training Data:Modelul poate învăța modele incorecte și poate genera rezultate nesigure dacă datele de instruire sunt zgomotoase, incomplete sau lipsesc de diversitate.

Biased Data:Sistemele AI pot amplifica biasurile în datele de instruire, rezultând în predicții distorsionate sau neloiale.

De ce halucinațiile AI persistă chiar și în cele mai avansate modele

Pentru a înțelege halucinațiile, trebuie să știm cum funcționează LLM-urile. Aceste modele sunt predictori probabilistici de următorul token instruiți pe seturi de date masive.

În timp ce tuning-ul fin, tuning-ul instrucțiunilor și ingineria promptă ajută la reducerea halucinațiilor, ele nu le elimină.

Lack of grounded knowledge:LLM-urile nu „cunosc” faptele. ele generează pe baza corelațiilor.

Training data noise:Datele incomplete, contradictorii sau părtinitoare conduc la o generalizare slabă.

Over-generalization:Modelele pot aplica modele pe scară largă, chiar și acolo unde nu se potrivesc.

Lack of reasoning:În timp ce modelele pot imita raționamentul, ele nu înțeleg cu adevărat logica sau cauzalitatea.

Unverifiable sources:LLM-urile amestecă adesea surse reale și false atunci când generează citate. Deci, cum construim aplicații AI pe care le putem avea încredere?

De ce testarea tradițională este scurtă

S-ar putea să vă întrebați: „Nu putem testa AI la fel cum facem software-ul?”

Nu cu exactitate.

Testarea software-ului tradițional se bazează pe comportamentul determinist - vă așteptați la aceeași ieșire datorită aceleiași intrări. LLM-urile, pe de altă parte, sunt nedeterministe.

Chiar și cadrele de testare automatizate se luptă pentru a compara răspunsurile LLM pentru veridicitate, alinierea contextului, tonul și intenția utilizatorului, mai ales atunci când răspunsurile arată corect.

Testarea umană în curs de desfășurare (HITL): Antidotul pentru încrederea excesivă în AI

Testarea umană este o abordare structurată care pune oamenii - experți în domeniu, testatori, utilizatori - în centrul validării LLM. Este vorba despre curățarea, judecarea, rafinarea și îmbunătățirea răspunsurilor generate de AI folosind raționamentul uman, conștientizarea contextului și gândirea critică.

Aceasta nu înseamnă a arunca automatizarea, ci a combina inteligența algoritmică cu judecata umană – o armonie între siliciu și suflet.

Oamenii evaluează rezultatele generate de IA, în special pentru cazurile de utilizare cu risc ridicat, și oferă feedback cu privire la:

• Corectitudinea factuală
• Relevanța contextuală
• Preocupări etice sau bias
• Prezența halucinațiilor
• Alinierea tonului și a intenției

Componente cheie ale testării HITL:

1. Prompt Evaluation

   Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt.

2. Fact Verification

Fiecare ieșire este verificată împotriva surselor de încredere sau a expertizei în materie.

3. Erori de notare

Erorile sunt clasificate (de exemplu, eroare de fapt, eroare logică, eroare de ton, tip de halucinație).

4. Scorarea severității

Erorile sunt marcate prin impact – inconsecvență minoră vs. dezinformare majoră.

5. Feedback în plină desfășurare

Răspunsurile sunt utilizate fie pentru a retraina modelul (RLHF), pentru a rafinat solicitările, fie pentru a crea modele de eșec pe lista neagră.

Fluxul de lucru: testarea HITL în acțiune

Să o împărțim într-un ciclu tipic:

1. Prompt & Response Generation: AI generează răspunsuri la solicitări predefinite care acoperă cazurile de utilizare preconizate.
2. Experții din domeniul Evaluarea și etichetarea umană (sau testatorii instruiți) evaluează răspunsurile folosind rubrici predefinite, cum ar fi acuratețea, coerența, completitudinea, sensibilitatea etc.
3. Tag-ul Logging Tester a halucinat răspunsurile, le-a evaluat severitatea și a sugerat corecții.
4. Pe baza analizei, fie modelul este reglat cu date mai bune, fie prompturile sunt restructurate pentru claritate și constrângeri.
5. Modelul îmbunătățit este testat din nou, apoi clătiți și repetați până când halucinațiile scad sub pragurile acceptabile.

HITL în acțiune: un cadru de testare a eșantioanelor

Să trecem printr-un ciclu de testare HITL de bază:

Input:

Prompt: „Rezumă principalele dispoziții ale Legii aerului curat din SUA.”

Model Output:

Legea privind aerul curat, adoptată în 1990, interzice toate emisiile generate de motoarele diesel și a fost prima lege care a abordat încălzirea globală.

Human Review:

Fact 1:Legea privind aerul curat a fost adoptată în 1963, modificată în 1970, 1977 și 1990.

Fact 2:Acesta reglementează emisiile de dioxid de carbon, dar nu le interzice.

Fact 3:Se concentrează pe poluanții atmosferici, nu în mod specific pe încălzirea globală.

Action Taken:

• Rezultatul este marcat ca „Halucinat” cu 3 erori critice.
• Versiunea corectată a fost trimisă pentru resetare.
• Rapid rafinat pentru a fi mai specific.
• Răspuns utilizat ca caz în ghidul de inginerie prompt.

Exemplu din lumea reală: AI în domeniul sănătății

Luați în considerare un chatbot de asistență medicală alimentat de un LLM. Un pacient întreabă: "Pot lua ibuprofen cu medicamentele mele pentru tensiune arterială?"

AI răspunde: „Da, ibuprofenul este sigur cu medicamente pentru tensiunea arterială.”

În unele cazuri, ibuprofenul poate crește tensiunea arterială sau poate interacționa cu inhibitorii ACE.

În acest scenariu, o setare de testare HITL ar:

• Etichetați răspunsul AI ca halucinat și periculos.
• Înregistrați o corecție de fapt (de exemplu, "Consultați medicul dumneavoastră; ibuprofenul poate crește tensiunea arterială în unele cazuri.")
• Redirecționați modelul sau injectați semnalele de avertizare în fluxul de lucru.
• Adăugați un feedback pentru a escala interogările sensibile către agenții umani.

Beneficiile testului HITL

Reducerea ratei de halucinații LLM poate fi reglată pentru a produce răspunsuri mai factuale și relevante prin teste iterative și feedback uman.

Sectoarele critice (cum ar fi asistența medicală, finanțele și legea) necesită respectarea reglementărilor și explicabilitatea - supravegherea umană asigură ambele.

Testarea HITL ajută la detectarea erorilor de fapt și a conținutului problematic - prejudecăți, stereotipuri, toxicitate - pe care testele automate le pot ignora.

Răspunsurile fără halucinații îmbunătățesc încrederea, satisfacția și adoptarea utilizatorilor.

Când să utilizați testarea HITL

During model development:Mai ales pentru LLM-uri specifice domeniului sau aplicații fine-tuned.

For high-risk applications:Medicale, juridice, financiare, sau orice altceva care implică siguranța umană.

In post-deployment monitoring:Într-un studiu specializat în domeniul sănătății, 80% din erorile de diagnosticare în instrumentele de diagnosticare AI au fost corectate atunci când clinicienii umani au fost implicați în procesul de luare a deciziilor.

Scaling HITL: combinarea automatizării cu expertiza umană

La fel de benefic ca testarea HITL, scalarea eficientă necesită un amestec inovator de instrumente și oameni.

Echiparea roșie și testarea adversară pentru modelele de testare a stresului. Generarea de prompturi sintetice pentru a acoperi cazurile de margine. Revizori crowdsourced pentru evaluări cu risc scăzut. Clasificatori automatizați pentru a marca halucinațiile potențiale (atunci escaladarea la testatorii umani). Dashboards UI de feedback în care părțile interesate de afaceri și IMM-urile pot evalua și anota rezultatele.

How To Prevent AI Hallucination?

Best Practices for HITL Testing

Construiți o rubrică de evaluare structurată pentru oameni pentru a evalua rezultatele LLM. Includeți experți de domeniu diferiți pentru a detecta erori nuanțate. Automatizați testarea cu suspensie scăzută în timp ce escalați răspunsurile riscante la oameni. Creați bucle de feedback pentru a re-entrenarea și perfecționa. Nu testați doar o dată - testați în mod continuu.

Când testarea HITL devine negocabilă

Nu toate cazurile de utilizare necesită același nivel de examinare, dar pentru aplicațiile critice, legate de conformitate sau sensibile din punct de vedere etic, HITL este apărarea de primă linie.

Use Cases That Demand HITL:

Healthcare:Diagnosticuri, recomandări de tratament, rezumate ale cererilor de asigurare.

Legal:Analiza cazului juridic, redactarea contractelor, dosarele de reglementare.

FinanceSfaturi de investiții, perspective de portofoliu, evaluări ale riscurilor.

Customer Service:Rezolvarea litigiilor, solicitările de facturare și orientarea produselor.

News & Media:Raportarea faptelor, generarea citatelor, controlul biasului.

Viitorul: Putem elimina halucinațiile AI?

Dar le putem gestiona și reduce la niveluri acceptabile, mai ales în cazurile de utilizare sensibilă.

Lăsate necontrolate, halucinațiile pot eroda încrederea, pot dezinforma utilizatorii și pot pune organizațiile în pericol.Cu testarea umană, nu testăm doar corectitudinea – învățăm modelul să fie mai bun.

Pe măsură ce LLM-urile devin un strat de bază al stack-urilor de inteligență artificială corporativă, testarea HITL va evolua de la un pas QA opțional la o practică standard de guvernanță.

Inteligența poate fi artificială, dar responsabilitatea este umană.

La Indium, oferim asigurare de înaltă calitate AI &Servicii de testare LLMcare îmbunătățesc performanța modelului, asigurându-vă că sistemele dvs. AI sunt fiabile, precise și scalabile pentru aplicațiile corporative. Abordarea noastră expertă asigură că modelele AI și validările AI sunt la cel mai bun nivel, reducând erorile și construind încrederea în sistemele automatizate.

Întrebări frecvente despre halucinațiile AI și testarea HITL

1. Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time?

   Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited.

2. Are AI hallucinations completely preventable?

   No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation.

3. Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss?

   Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.