Microsoftova inovacija u borbi protiv AI halucinacija

U svetu veštačke inteligencije, AI halucinacije predstavljaju značajan izazov za razvoj pouzdanih sistema. Microsoft je nedavno predstavio revolucionarno rešenje za ovaj problem, demonstrirajući svoj kontinuirani napredak u oblasti generativne veštačke inteligencije.

Razumevanje AI halucinacija i njihovog uticaja

AI halucinacije su fenomen gde veliki jezički modeli (LLM) generišu netačne ili izmišljene informacije, uprkos opsežnom treningu. Ovaj problem je široko rasprostranjen u industriji, utičući na performanse različitih AI alata, uključujući one koje su razvili giganti poput OpenAI-a, Meta-e i Google-a.

Prema istraživanju Univerziteta Stanford, AI sistemi prave greške u čak 75% slučajeva kada odgovaraju na pravna pitanja. Ovo ilustruje ozbiljnost problema i potrebu za pouzdanijim rešenjima u oblasti generativne veštačke inteligencije.

Microsoft-ova inovativna solucija: Correction

Kao odgovor na ovaj izazov, Microsoft je lansirao Correction, inovativnu funkciju u okviru svog postojećeg Azure AI Content Safety alata. Ova tehnologija je dizajnirana da identifikuje i ispravi AI odgovore koji nisu direktno povezani sa izvorima podataka korišćenim za trening LLM-a.

Correction radi na sledeći način:

1. Prvo označava neutemeljen sadržaj
2. Zatim inicira proces prepisivanja u realnom vremenu
3. Revidira netačne delove kako bi se osiguralo poravnanje sa povezanim izvorima podataka
4. Vraća ispravljeni sadržaj korisniku

Važno je napomenuti da se ovaj proces odvija pre nego što korisnik vidi početni neutemeljen sadržaj, čime se značajno poboljšava pouzdanost AI generisanih odgovora.

Širi kontekst i implikacije

Microsoft-ova inicijativa dolazi u trenutku kada industrija veštačke inteligencije intenzivno traži rešenja za problem halucinacija. Analitičari iz Gartner-a sugerišu da, iako dodatni alati mogu pomoći u proveri tačnosti LLM izlaza, upotreba boljih tehnika pretraživanja za RAG ili utemeljenje treba da bude prvi korak u ublažavanju halucinacija.

RAG je metoda stvaranja prilagođenijeg genAI modela kroz niz pitanja i odgovora pruženih LLM-u, što omogućava preciznije i specifičnije odgovore na upite. Ova tehnika se pokazala kao obećavajuća u poboljšanju pouzdanosti AI sistema.

Izazovi i budući pravci

Uprkos obećavajućim rezultatima, analitičari ostaju oprezni u pogledu efikasnosti alata poput Correction-a u potpunom eliminisanju grešaka. Jason Wong, potpredsednik analitičar u Gartner-u, ističe da nijedan od trenutnih proizvoda ne obećava potpuno eliminisanje halucinacija ili dostizanje određenih pragova tačnosti.

Optimizacija infrastrukture za pretraživanje inkorporiranjem i leksičkog i semantičkog pretraživanja povećava verovatnoću da se LLM-u prosleđuju samo relevantne informacije. Međutim, čak i ovo ne može u potpunosti eliminisati halucinacije.

Kvalitet informacija dobijenih za RAG u velikoj meri određuje kvalitet izlaza, čineći upravljanje sadržajem i upravljanje suštinskim za minimiziranje halucinacija. Ovo naglašava potrebu za holističkim pristupom problemu AI halucinacija, koji kombinuje napredne tehnologije sa robusnim praksama upravljanja podacima.

Zaključak

Microsoft-ov Correction predstavlja značajan korak napred u borbi protiv AI halucinacija. Dok izazovi ostaju, ovakve inovacije pokazuju obećavajući put ka pouzdanijoj i preciznijoj generativnoj veštačkoj inteligenciji, otvarajući nove mogućnosti za primenu AI u različitim industrijama.