Gebruikers van Large Language Models opgelet: 4 gevaren om in de gaten te houden

Tegenwoordig worden taalmodellen zoals ChatGPT gebruikt in een breed scala aan taken, vari?rend van fact-checking en e-maildiensten tot medische verslaglegging en juridische diensten.

Hoewel ze onze interactie met technologie transformeren, is het belangrijk om te onthouden dat de informatie die ze geven soms vervalst, tegenstrijdig of oud kan zijn. Omdat taalmodellen de neiging hebben om valse informatie te cre?ren, moeten we voorzichtig zijn en ons bewust zijn van de problemen die kunnen ontstaan bij het gebruik ervan.

Wat is een taalmodel?

Een taalmodel is een AI-programma dat menselijke taal kan begrijpen en cre?ren. Het model wordt getraind op tekstgegevens om te leren hoe woorden en zinnen bij elkaar passen om zinvolle zinnen te vormen en informatie effectief over te brengen.

De training wordt meestal uitgevoerd door het model het volgende woord te laten voorspellen. Na de training gebruikt het model de geleerde vaardigheid om tekst te maken van een paar initi?le woorden die prompts worden genoemd. Als je ChatGPT bijvoorbeeld een onvolledige zin geeft zoals “Techopedia is _____,” zal het de volgende voorspelling genereren: “Techopedia is een online technologiebron die een breed scala aan artikelen, tutorials en inzichten biedt over verschillende technologiegerelateerde onderwerpen.”

Het recente succes van taalmodellen is vooral te danken aan hun uitgebreide training in internetgegevens. Maar hoewel deze training hun prestaties bij veel taken heeft verbeterd, heeft het ook een aantal problemen gecre?erd.

Omdat het internet onjuiste, tegenstrijdige en bevooroordeelde informatie bevat, kunnen de modellen soms verkeerde, tegenstrijdige of bevooroordeelde antwoorden geven. Het is daarom cruciaal om voorzichtig te zijn en niet blindelings te vertrouwen op alles wat deze modellen genereren.

Het is dus essentieel om de beperkingen van de modellen te begrijpen om voorzichtig te werk te gaan.

Hallucinaties van taalmodellen

In AI verwijst de term “hallucinatie” naar het fenomeen waarbij het model vol vertrouwen incorrecte voorspellingen doet. Het is vergelijkbaar met hoe mensen dingen zien die er in werkelijkheid niet zijn. Bij taalmodellen verwijst “hallucinatie” naar het cre?ren en delen van onjuiste informatie die waar lijkt te zijn.

4 vormen van AI-hallucinaties

Hallucinatie kan in verschillende vormen voorkomen, waaronder:

• Fabricatie: In dit scenario genereert het model simpelweg valse informatie. Als je het bijvoorbeeld vraagt naar historische gebeurtenissen zoals de Tweede Wereldoorlog, kan het je antwoorden geven met verzonnen details of gebeurtenissen die nooit echt hebben plaatsgevonden. Het kan niet-bestaande veldslagen of personen noemen.
• Feitelijke onnauwkeurigheid: In dit scenario produceert het model uitspraken die feitelijk onjuist zijn. Als je bijvoorbeeld vraagt naar een wetenschappelijk concept zoals de baan van de aarde om de zon, kan het model een antwoord geven dat in tegenspraak is met de gevestigde wetenschappelijke bevindingen. In plaats van te stellen dat de aarde om de zon draait, zou het model ten onrechte kunnen beweren dat de aarde om de maan draait.
• Tegenstrijdige zinnen: Dit gebeurt wanneer het taalmodel een zin genereert die in tegenspraak is met wat het eerder heeft gezegd. Het taalmodel kan bijvoorbeeld beweren dat “Taalmodellen zeer nauwkeurig zijn in het beschrijven van historische gebeurtenissen”, maar later beweren dat “In werkelijkheid genereren taalmodellen vaak hallucinaties bij het beschrijven van historische gebeurtenissen”. Deze tegenstrijdige beweringen geven aan dat het model tegenstrijdige informatie heeft verstrekt.
• Onzinnige content: Soms bevat de gegenereerde inhoud dingen die nergens op slaan of er niets mee te maken hebben. Er kan bijvoorbeeld staan: “De grootste planeet in ons zonnestelsel is Jupiter. Jupiter is ook de naam van een populair merk pindakaas”. Dit soort informatie mist logische samenhang en kan lezers in verwarring brengen, omdat het irrelevante details bevat die niet nodig of accuraat zijn in de gegeven context.

2 Belangrijke redenen achter AI’s hallucinaties

Er kunnen verschillende redenen zijn waardoor taalmodellen kunnen hallucineren. Enkele van de belangrijkste redenen zijn:

• Kwaliteit van data: Taalmodellen leren van een enorme hoeveelheid gegevens die onjuiste of tegenstrijdige informatie kunnen bevatten. Als de datakwaliteit laag is, be?nvloedt dit de prestaties van het model en genereert het onjuiste antwoorden. Omdat de modellen niet kunnen controleren of de informatie waar is, kunnen ze soms antwoorden geven die onjuist of onbetrouwbaar zijn.
• Beperkingen van het algoritme: Zelfs als de onderliggende gegevens betrouwbaar zijn, kunnen AI-modellen nog steeds onnauwkeurige informatie genereren door inherente beperkingen in hun werking. Als AI leert van uitgebreide datasets, verwerft het kennis van verschillende aspecten die cruciaal zijn voor het genereren van tekst, zoals coherentie, diversiteit, creativiteit, nieuwheid en nauwkeurigheid. Soms kunnen bepaalde factoren, zoals creativiteit en nieuwheid, echter de overhand krijgen, waardoor de AI informatie verzint die niet waar is.

Verouderde informatie

De taalmodellen zoals ChatGPT zijn getraind op oudere datasets, wat betekent dat ze geen toegang hebben tot de meest recente informatie. Als gevolg daarvan kunnen de antwoorden van deze modellen soms onjuist of achterhaald zijn.

Dit laat zien hoe taalmodellen onnauwkeurige informatie kunnen geven als gevolg van verouderde kennis, waardoor hun antwoorden minder betrouwbaar zijn. Daarnaast kunnen taalmodellen moeite hebben met het begrijpen van nieuwe idee?n of gebeurtenissen, waardoor hun antwoorden nog meer worden be?nvloed.

Daarom is het bij het gebruik van taalmodellen voor een snelle fact-checking of om actuele informatie te krijgen essentieel om in gedachten te houden dat hun antwoorden mogelijk niet de meest recente ontwikkelingen over het onderwerp weergeven.

Impact van context

Taalmodellen gebruiken eerdere aanwijzingen om hun begrip van gebruikersvragen te verbeteren. Deze functie blijkt nuttig te zijn voor taken zoals contextueel leren en stapsgewijs problemen oplossen in wiskunde.

Het is echter essentieel om te erkennen dat deze afhankelijkheid van context af en toe kan leiden tot het genereren van ongepaste antwoorden als de vraag afwijkt van de vorige conversatie.

Om accurate antwoorden te krijgen, is het belangrijk om de conversatie logisch en verbonden te houden.

Privacy en gegevensbeveiliging

Taalmodellen kunnen gebruik maken van de informatie die tijdens interacties wordt gedeeld. Daarom brengt het vrijgeven van persoonlijke of gevoelige informatie aan deze modellen inherente risico’s met zich mee op het gebied van privacy en veiligheid.

Het is dus belangrijk om voorzichtig te zijn en geen vertrouwelijke informatie te delen bij het gebruik van deze modellen.

De conclusie

Taalmodellen zoals ChatGPT hebben de potentie om onze interactie met technologie volledig te veranderen. Het is echter cruciaal om de bijbehorende risico’s te erkennen. Deze modellen zijn gevoelig voor het genereren van valse, tegenstrijdige en achterhaalde informatie.

Ze kunnen “hallucinaties” ervaren die verzonnen details, feitelijk onjuiste verklaringen, tegenstrijdige antwoorden of onzinnige antwoorden produceren. Deze problemen kunnen ontstaan door factoren zoals lage gegevenskwaliteit en inherente beperkingen van de gebruikte algoritmen.

De betrouwbaarheid van taalmodellen kan worden be?nvloed door lage gegevenskwaliteit, algoritmische beperkingen, verouderde informatie en de invloed van de context.

Bovendien kan het delen van persoonlijke informatie met deze modellen de privacy en gegevensbeveiliging in gevaar brengen, waardoor voorzichtigheid geboden is bij de interactie met deze modellen.