როგორ შევამციროთ AI ჩატბოტების ჰალუცინაციები – პრაქტიკული გზები

ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები, როგორიცაა OpenAI-ის ChatGPT და Google-ის Gemini, მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ თანამედროვე კომუნიკაციაში, თუმცა მათი მთავარი გამოწვევა ინფორმაციის დამახინჯება და ე.წ. „ჰალუცინაციების“ წარმოქმნაა. ეს პრობლემები ხშირად წარმოიქმნება მონაცემთა წყაროების ხარვეზებიდან ან მომხმარებლის მიერ არაზუსტი და ბუნდოვანი შეკითხვების დასმის შედეგად. თუმცა, არსებობს კონკრეტული მეთოდები, რომლებიც ხელს უწყობს უფრო ზუსტი და სანდო პასუხების მიღებას.

ერთი ყველაზე ეფექტური გზა ჩატბოტისთვის მკაფიო და დეტალური ინსტრუქციების მიწოდებაა. ზოგადი კითხვები, როგორიცაა „რომელი ავტომობილია საუკეთესო?“, შესაძლოა გამოიწვიოს უზუსტო ან მოძველებული ინფორმაციის გენერაცია. უფრო ზუსტი პასუხის მისაღებად უნდა მივუთითოთ სპეციფიკური კრიტერიუმები, მაგალითად: „რომელია 2025 წლის Toyota Corolla Hybrid-ის ძირითადი მახასიათებლები აშშ-ის ბაზრისთვის?“ ასეთ შემთხვევაში, ჩატბოტს ნაკლები შანსი ექნება, რომ შემთხვევით არასწორი მონაცემები შემოგვთავაზოს.

გარდა ამისა, უმჯობესია კითხვები ეტაპობრივად დავყოთ. ფართო თემის ერთ კითხვაში განხილვის ნაცვლად, უფრო ზუსტ შედეგებს მივიღებთ, თუ კითხვებს მივაწვდით თანმიმდევრულად. მაგალითად, თუ ვეძებთ იდეალურ ჭურჭლის სარეცხ მანქანას, ჯობს ჯერ დავკითხოთ, „რომელი მახასიათებლებია ყველაზე მნიშვნელოვანი?“ შემდეგ კი ვიკითხოთ „რომელი ბრენდები გამოირჩევიან საიმედოობით?“ და „მაღალი ფასის მოდელები ნამდვილად ღირსებას მატებს?“ ასეთი მიდგომა AI-ს უფრო სტრუქტურირებულ პასუხებს გამოაქმნევინებს.

AI მოდელების მუშაობის გაუმჯობესების კიდევ ერთი გზა სანდო წყაროების მითითებაა. ჩატბოტებს არ შეუძლიათ ყოველთვის განასხვავონ სანდო და არასანდო ინფორმაცია, ამიტომ სასურველია, რომ ჩვენ თავად მივუთითოთ, რომელ წყაროებს უნდა დაეყრდნოს. მაგალითად, ავტომობილის მონაცემების მისაღებად შეგვიძლია ვუთხრათ: „მომაწოდე ინფორმაცია Consumer Reports-ის ან Edmunds-ის მონაცემების საფუძველზე“.

ასევე მნიშვნელოვანია, რომ AI-ს ვთხოვოთ, არ გამოიგონოს ინფორმაცია და საჭიროების შემთხვევაში უბრალოდ თქვას: „არ ვიცი“. ზოგჯერ ჩატბოტები ცდილობენ, შეკითხვაზე ყოველთვის გასცენ პასუხი, თუნდაც ზუსტი ინფორმაცია არ გააჩნდეთ, ამიტომ მიზანშეწონილია, რომ კონკრეტულად ვთხოვოთ, შეაფასოს თავისი ცოდნის დონე და არ შექმნას მცდარი მონაცემები.

ერთ-ერთი საინტერესო ტექნიკა არის ე.წ. „მეტა-პრომპტინგი“, რომლის დროსაც თავად AI-ს ვთხოვთ, შექმნას ჩვენი შეკითხვის უკეთესი ფორმულირება. მაგალითად, იმის ნაცვლად, რომ პირდაპირ ვკითხოთ „რატომ შეიძლება წვიმა მოვიდეს ნულ გრადუსზე დაბალ ტემპერატურაზე?“, შეგვიძლია ვთხოვოთ AI-ს: „გთხოვ, ჩამოაყალიბე ეს კითხვა უფრო ზუსტად და გასაგებად“. ეს ტექნიკა ზრდის პასუხის სიზუსტეს და ამცირებს შეცდომების ალბათობას.

მნიშვნელოვანია, რომ ჩატბოტი ვაიძულოთ, ლოგიკური ჯაჭვის მეშვეობით აგოს პასუხი. თუ ვკითხავთ, „არის თუ არა ბირთვული ენერგია უსაფრთხო?“ შეგვიძლია AI-ს ვთხოვოთ, პასუხი დააშენოს ეტაპობრივად: „გთხოვ, ახსენი ბირთვული ენერგიის უსაფრთხოება ეტაპობრივად. გაითვალისწინე ტექნოლოგია, ნარჩენების მართვა და რეგულაციები“. ეს მიდგომა აუმჯობესებს პასუხის სიზუსტეს და მომხმარებელს უკეთეს წარმოდგენას უქმნის საკითხზე.

AI-ის მიერ მოწოდებული პასუხების სანდოობის გასაზრდელად კიდევ ერთი მეთოდი არის ე.წ. „Verification Chain“. ამ პროცესში AI-ს ვთხოვთ, ჯერ შექმნას პასუხი, შემდეგ კი თავადვე შეამოწმოს იგი და საჭიროების შემთხვევაში გაასწოროს. მაგალითად, შეგვიძლია მივაწოდოთ შემდეგი ინსტრუქცია: „პირველად შექმენი პასუხი, შემდეგ კი თავადვე გადაამოწმე და გამოასწორე, თუ რაიმე შეცდომას იპოვი“.

მიუხედავად იმისა, რომ AI მოდელებს სრულად ვერ ავიცილებთ შეცდომებს, ზემოთ ჩამოთვლილი მეთოდები გვაძლევს შესაძლებლობას, მნიშვნელოვნად გავაუმჯობესოთ მათი სიზუსტე. სწორი კითხვების დასმით, სანდო წყაროების მითითებით და ეტაპობრივი მოთხოვნებით, შესაძლებელია, AI-ჩატბოტების მიერ მოწოდებული ინფორმაცია უფრო სანდო და სასარგებლო გახდეს. AI არის ინსტრუმენტი, რომლის გამოყენებაც სწორად უნდა ვისწავლოთ, რათა მაქსიმალურად გამოვიყენოთ მისი პოტენციალი და შევამციროთ დეზინფორმაციის რისკი.