AI’nin Hikayeler Anlatmasını Durdurmak: Hallüsinasyonları Önlemek için Bir Rehber

AI, neredeyse her endüstrinin işleyişini devrimleştiriyor. Verimliliğimizi, üretkenliğimizi ve – doğru şekilde uygulandığında – işlerimizde daha iyi olmamızı sağlıyor. Ancak bu yeni teknolojiye bağımlılığımız hızla arttıkça, basit bir gerçeği hatırlamamız gerekiyor: AI hataları yapabilir. Çıktıları yüz değerlendirmeye alınamaz, çünkü AI de insan gibi hatalar yapabilir.

Bu hatalara “AI hallüsinasyonları” diyoruz. Bu hatalar, yanlış bir matematik problemine cevap vermekten yanlış hükümet politikaları hakkında bilgi vermek gibi her şeyi içerebilir. Yüksek düzenlenmiş endüstrilerde, hallüsinasyonlar pahalı cezalara ve yasal sorunlara neden olabilir, müşteri memnuniyetsizliği dışında.

AI hallüsinasyonlarının sıklığı endişe verici olmalıdır: modern büyük dil modellerinin (LLM’ler) %1 ila %30 oranında hallüsinasyonlara neden olduğu tahmin ediliyor. Bu, günlük olarak yüzlerce yanlış cevap üretilmesine neden olur, bu nedenle AI teknolojisini kullanmak isteyen işletmelerin hangi araçları uygulayacağını seçerken çok seçici olmaları gerekir.

AI hallüsinasyonlarının neden xảyduğu, neler söz konusu olduğu ve bunları nasıl tanımlayıp düzeltabileceğimiz konusunda daha fazla bilgi edinelim.

Çöp inside, çöp outside

Çocukken “telefon” oyununu oynadığınızı hatırlıyor musunuz? Başlangıç cümlesinin oyuncudan oyuncuya geçerken nasıl değiştiği ve sonunda tamamen farklı bir ifadeye dönüştüğü?

AI’nin girdilerinden öğrendiği şekilde benzer. LLM’lerin ürettiği cevaplar, yalnızca onlara verilen bilgilere göre iyi olabilir, bu nedenle yanlış bağlam yanlış bilgi üretilmesine ve yayılmasına neden olabilir. Bir AI sistemi yanlış, eski veya önyargılı verilere dayalı olarak inşa edildiğinde, çıktıları bunu yansıtabilir.

Böylece, bir LLM yalnızca girdilerine göre iyidir, özellikle insan müdahalesi veya denetimi yoksa. Daha çok otonom AI çözümlerinin ortaya çıkmasıyla, araçlara doğru veri bağlamını sağlamak ve hallüsinasyonlara neden olmamak için çok önemlidir. Bu verilerin sıkı bir şekilde eğitilmesi ve/veya LLM’lerin yalnızca sağlanan bağlamdan cevap vermesini sağlamak gerekir, değilse internetin her yerinden bilgi çekmesi gerekir.

Hallüsinasyonlar neden önemlidir?

Müşteri odaklı işletmeler için doğruluk her şeydir. Çalışanların müşteri verilerini sentezlemek veya müşteri sorgularını cevaplamak gibi görevler için AI’ye güvenmeleri gerekiyor, bu nedenle bu araçların ürettiği cevapların doğru olduğundan emin olmalılar.

Değilse, işletmeler itibarlarına ve müşteri sadakatlerine zarar verebilir. Bir chatbot tarafından yanlış veya eksik cevaplar verilen müşteriler, işlerini başka bir yere götürebilir. İnsanların, etkileşimde bulundukları işletmelerin onlara yanlış bilgi verip vermediğini düşünmeleri gerekmez – hızlı ve güvenilir destek istedikleri için, bu etkileşimleri doğru şekilde gerçekleştirmek çok önemlidir.

İşletme liderleri, çalışanları için doğru AI aracını seçerken dikkatli olmalıdır. AI, personelin daha değerli görevlere odaklanmasını sağlamak için zaman ve enerji tasarrufu sağlamalıdır; sürekli insan denetimi gerektiren bir sohbet botuna yatırım yapmak, amacın tersine çalışır. Ancak hallüsinasyonların varlığı gerçekten bu kadar belirgin mi, yoksa bu terim yanlış cevapları tanımlamak için fazla mı kullanılıyor?

AI Hallüsinasyonlarıyla Mücadele

Aklınıza getirin: Dinamik Anlam Teorisi (DMT), iki kişi – bu durumda kullanıcı ve AI – arasında bir anlaşma olduğunu varsayar. Ancak dil ve konular hakkında bilgi sınırları, yanıtın yorumlanmasında bir uyumsuzluk yaratır.

AI tarafından üretilen cevaplar için, altta yatan algoritmaların, insan beklentilerimize uygun olarak metin üretme veya yorumlama yeteneğine henüz tam olarak sahip olmayabileceği möglich. Bu uyumsuzluk, yüzeyde doğru gibi görünen ancak gerçek anlama için gerekli derinlik veya nüanslardan yoksun cevaplar üretilmesine neden olabilir.

Daha da önemlisi, çoğu genel amaçlı LLM, yalnızca internet üzerinde halka açık olan içeriği çeker. AI’nin işletme uygulamaları, özel sektör ve işletmelere özgü verilere ve politikalarına dayanarak daha iyi performans gösterir. Modeller, özellikle ton ve sözdizimine tepki veren ajans çözümleri gibi doğrudan insan geri bildirimiyle de geliştirilebilir.

Bu araçlar, tüketiciye sunulmadan önce sıkı bir şekilde test edilmelidir. Bu, AI hallüsinasyonlarını önlemenin kritik bir parçasıdır. Tüm akış, LLM’nin bir persona olarak rol aldığı dönüşümlü sohbetler kullanılarak test edilmelidir. Bu, işletmelerin, bir AI modelinin dünya ile buluşmadan önce sohbetlerin genel başarısını daha iyi değerlendirmesine olanak tanır.

AI teknolojisini geliştiren ve kullananların, aldıkları yanıtlarda dinamik anlam teorisi ve kullanılan dilin dinamikleri hakkında bilinçli olması çok önemlidir. Unutmayın, bağlam her şeydir. İnsanların çoğu, beden dili, toplumsal eğilimler veya ton gibi sözsüz means aracılığıyla bağlamı anlar. İnsanların, sorulara yanıtları yanlış olabilir, ancak şu anki AI’mizde insan-insan anlaşmasını kolayca bağlamsallaştırmak zor.

Demek ki, tüm AI modelleri eşit yaratılmaz. Bu teknoloji, giderek daha karmaşık görevleri tamamlarken gelişmeye devam ettikçe, işletmelerin müşteri etkileşimlerini ve deneyimlerini geliştirecek araçları tanımlamaları çok önemlidir.

Sadece çözüm sağlayıcıların hallüsinasyonların oluşma olasılığını en aza indirmek için her şeyi yapmaları gerekmez. Potansiyel alıcıların da rolü vardır. İşletmeler, sıkı bir şekilde eğitilen ve test edilen ve internetin her yerinden değil, özel verilerden öğrenen çözümleri önceliklendirdiğinde, AI yatırımlarından en iyi şekilde yararlanabilir ve çalışanları ve müşterileri başarıya hazırlayabilir.