Halucinațiile AI: De ce Apar și De ce Ar Putea Fi și Din Vina Ta

Ani de zile am tratat AI-ul ca pe o jucărie amuzantă și ciudată. Dădea răspunsuri încrezătoare—uneori utile, alteori ridicol de greșite—dar mereu fascinante. Problema? Aceste „halucinații” nu sunt doar erori. Fac parte din modul în care AI funcționează. Și, potrivit unui studiu recent publicat de OpenAI, ele sunt parțial vina noastră. Halucinațiile AI pot fi enervante, înșelătoare sau chiar periculoase. Dar înțelegerea motivului pentru care apar este primul pas către folosirea responsabilă a AI.

Ce Este, de Fapt, o Halucinație AI?

O halucinație în inteligența artificială apare atunci când întrebi modelul ceva și acesta îți oferă un răspuns care sună încrezător, bine structurat și credibil—dar care este greșit. E ca și cum prietenul tău AI ar inventa povești cu o față foarte serioasă.

De ce? Pentru că modelele mari de limbaj nu funcționează ca oamenii. Ele nu gândesc în termeni de „dacă-atunci.” În schimb, prezic text pe baza unor tipare lingvistice extrase din cantități uriașe de date. De exemplu, dacă scrii „pârț,” AI-ul analizează milioane de contexte unde apare acest cuvânt și prezice ce urmează de obicei. Predicția poate părea plauzibilă—dar nu înseamnă că e corectă.

De aici apar răspunsurile ciudate sau complet greșite. Dacă întrebi „De ce miros pârțurile mele ca benzina?”, AI-ul ar putea inventa o explicație absurdă, dar cu mare încredere. Modelul nu gândește—el doar prezice. Și predicțiile pot aluneca ușor în nonsens.

Așadar, halucinațiile nu sunt semnul unui AI „stricat,” ci dovada felului în care aceste sisteme funcționează.

De ce Este (Parțial) Vina Noastră

Acum, de ce ar fi halucinațiile vina ta? Sau mai corect spus, vina oamenilor? Răspunsul ține de stimulente.

Gândește-te la testele grilă din școală. Când nu știai un răspuns, îl lăsai gol sau ghiceai? Majoritatea dintre noi ghiceam. Întotdeauna era mai bine să încerci decât să spui „nu știu.”

Modelele AI sunt antrenate similar. Antrenarea lor le recompensează pentru că produc răspunsuri—nu pentru că admit că nu știu. „Nu știu” nu e sexy. Oamenii vor răspunsuri, chiar și atunci când sunt greșite. Iar internetul, care alimentează aceste modele, e plin de oameni care spun lucruri cu încredere, deși nu le înțeleg complet. Rezultatul? Modelele sunt încurajate să umple golurile în loc să le lase neacoperite.

În plus, felul în care interacționăm cu AI-ul întărește problema. De multe ori, apreciem modelele atunci când sunt amuzante, jucăușe sau creative, chiar dacă nu sunt corecte. Personalitatea „quirky and fun” e addictivă. Dar de fiecare dată când folosim un astfel de răspuns fără verificare, întărim comportamentul greșit.

Deci da, halucinațiile sunt vina AI-ului—dar și o oglindă care reflectă obiceiurile noastre: preferința pentru răspunsuri ghicite în loc de tăcere.

Ce Ne Spun Datele

Studiul recent de la OpenAI a comparat două modele: GPT-4-mini și o versiune mai veche, similară cu GPT-3.5. Rezultatele au fost interesante.

• Rată de abținere (modelul spune „nu știu”):

  • Model nou: 52%

  • Model vechi: 1%
    Modelul nou e mult mai dispus să admită că nu știe.

• Acuratețe (răspunsuri corecte):

  • Model nou: 22%

  • Model vechi: 24%
    Diferență mică, dar tot scăzută.

• Rată de eroare (răspunsuri greșite și încrezătoare):

  • Model nou: 26%

  • Model vechi: 75%
    O îmbunătățire uriașă—mult mai puține greșeli flagrante.

Ce înseamnă asta? Practic, schimbăm o parte din acuratețe pentru mai multă umilință. Modelele noi preferă să spună „nu știu,” ceea ce reduce riscul de a fi induși în eroare. Totuși, o acuratețe de 22% nu e deloc spectaculoasă.

Concluzia? Progres există, dar halucinațiile nu dispar. Doar sunt gestionate altfel—prin abținere, nu prin ghicit orbește.

Cum Putem Reduce Halucinațiile AI

Dacă halucinațiile fac parte din modul în care funcționează AI, pot fi ele eliminate? Nu complet—dar pot fi reduse.

Principala soluție este să încurajăm modelele să spună „nu știu.” În loc să le recompensăm pentru ghicire, le penalizăm când dau răspunsuri greșite și le recompensăm când admit necunoașterea. De asemenea, sarcinile înguste și bine definite ajută. Cu cât jobul este mai precis, cu atât șansa de halucinație scade.

Exemplu:

• „Analizează acest PDF și spune-mi cinci motive pentru care e bun” → prea vag, predispus la halucinații.

• „Caută în primul paragraf de pe prima pagină dacă apare cuvântul «în»” → precis, corect și eficient.

În practică, asta înseamnă să folosim AI pentru sarcini mici, clare, nu pentru întrebări mari și generale. Cu cât taskul e mai îngust, cu atât rezultatul e mai de încredere.

Și noi, ca dezvoltatori, am trăit asta. Într-un proiect recent, aplicația AI pe care am construit-o răspundea vesel și sigur pe sine—dar greșit. A trebuit s-o reantrenăm ca să prefere „nu știu” în locul ghicirilor. A fost frustrant, dar a funcționat.

Lecția? AI funcționează excelent la sarcini mici și clare. Când sarcina e vagă și largă, halucinațiile sunt inevitabile.

Concluzie

Halucinațiile AI nu sunt doar bug-uri întâmplătoare—sunt parte din sistem. Ele apar din felul în care modelele de limbaj sunt antrenate, din felul în care interacționăm cu ele și din faptul că preferăm răspunsurile încrezătoare în locul incertitudinii.

Soluția nu e să așteptăm perfecțiune, ci să ne adaptăm. Folosește AI pentru sarcini bine definite. Încurajează-l să recunoască atunci când nu știe. Și verifică singur informațiile importante.

Boom-ul AI poate că nu se va sparge, dar sigur se va transforma. Viitorul nu aparține modelelor care ghicesc mereu, ci celor care știu când să tacă.