Tekoälyvallankumouksessa on vaikea uskoa, että näemme jotain todella uraauurtavaa. Eikä kyse ole politiikasta - se on matematiikasta. Ongelma piilee tekoälyn hallusinaatioissa.
Kuvittele maailma, jossa laskin sanoo toisinaan 2+2=5. Tai missä kirjanpito-ohjelmisto keksii tapahtumia, joita ei koskaan tapahtunut. Kuulostaa absurdilta, eikö? Silti tämä on sellainen maailma, johon astumme tämän päivän tekoälyvallankumouksen myötä.
Digitaalisen aikakauden alusta lähtien yksi asia oli varma: tietokoneet saattoivat kaatua, tulostimet voivat toimia väärin ja käyttäjät saattoivat tulla hulluiksi kuoleman sinisestä kuvaruudusta. Mutta kaiken kaikkiaan heihin luotettiin yksi asia virheettömästi: laskelmien tekeminen. Tätä vuosikymmenten aikana rakennettua luottamuksen perustaa murentavat nyt jatkuvasti asiantuntijat kutsuvat tekoälyharhoja.
Tietokoneiden historia ei alkanut sosiaalisesta mediasta tai videopeleistä, vaan tarpeesta tehdä monimutkaisia laskelmia. Ensimmäinen yleiskäyttöinen elektroninen tietokone, ENIAC, miehitti huoneen, jonka mitat olivat 7 x 13 metriä, ja siinä oli lähes 18,000 5,000 tyhjiöputkea sekä tuhansia releitä. Tämä massiivinen kone on kehitetty laskemaan tykistölaukauksia ja avustamaan vetypommin parissa. Se pystyi suorittamaan 350 40 yhteenlaskua, XNUMX kertolaskua tai XNUMX jakoa sekunnissa – nopeammin kuin mikään tuolloin kuviteltavissa oleva.
Siitä on kulunut yli 75 vuotta, ja tietokoneet ovat kokeneet dramaattisen muutoksen. Huoneen kokoisista jättiläisistä ne ovat kehittyneet laitteiksi, jotka ovat tarpeeksi pieniä mahtumaan taskuun. Kaikista teknologisista vallankumouksista huolimatta niiden ydintarkoitus on kuitenkin pysynyt samana – tietokoneet ovat ennen kaikkea koneita, jotka on rakennettu laskemaan.
Lue myös: Teknofeodalismi – maailmanjärjestyksen uusi muoto
Excel – matematiikka, johon voit luottaa
Hyvä esimerkki tästä jatkuvuudesta on Microsoft Excel – ohjelma, joka ytimellään on edelleen edistynyt visuaalinen laskin. Vuosikymmenten aikana Excelistä on tullut maailmantalouden selkäranka, jota käyttävät kaikki pienyrityksistä monikansallisiin yrityksiin kotitalouksien budjetista Wall Streetin monimutkaisiin rahoitusmalleihin. Vaikka sillä on kritiikkinsä ja rajoituksensa, yksi asia on pysynyt johdonmukaisena: sen laskelmat ovat luotettavia.
Virheitä voi tietysti esiintyä myös Excelissä. Yleinen esimerkki on #ARVO! viesti, joka tulee näkyviin, kun yritämme suorittaa matemaattisia operaatioita tekstille numeroiden sijaan. Mutta - ja tämä on tärkein ero - tällaisilla virheillä on aina selkeät, tunnistettavissa olevat syyt ja suoraviivaiset korjaukset. Vielä tärkeämpää on, että Excel ei koskaan arvaa tai keksi tuloksia. Kaava =SUMMA(A1:A10) palauttaa aina saman tulosteen samalle tulolle, suoritatpa sitä ensimmäistä kertaa tai tuhannesosaa.
Tämä perinteisten ohjelmistojen deterministinen luonne on vahvistanut luottamustamme tietokoneisiin vuosikymmeniä. Olemme saaneet valittaa käyttöliittymistä, suorituskyvystä tai yhteensopivuudesta, mutta emme koskaan kyseenalaistaneet tulosten matemaattista tarkkuutta.
Lue myös: Panaman kanava: Sen rakentamisen historia ja Yhdysvaltojen vaatimusten perusteet
Tekoälyhalusinaatiot – kun matematiikka alkaa kuvitella
Ja tämä vie meidät tämän päivän tekoälyvallankumouksen ydinkysymykseen. Nykyaikaiset tekoälymallit – erityisesti suuret kielimallit (LLM) – eroavat olennaisesti perinteisistä ohjelmistoista. Sen sijaan, että ne suorittaisivat tiettyjä, deterministisiä operaatioita, ne on suunniteltu tunnistamaan kuvioita massiivisissa tietojoukoissa ja luomaan uskottavia vastauksia näiden mallien perusteella.
Tämä perustavanlaatuinen muutos arkkitehtuurissa johtaa siihen, mitä asiantuntijat kutsuvat tekoälyharhoiksi – tapauksiin, joissa tekoälymallit tuottavat tietoa, joka näyttää todelliselta, mutta on täysin virheellistä tai irtaantunut todellisuudesta. Tärkeää on, että nämä hallusinaatiot eivät ole satunnaisia virheitä; ne ovat seurausta näiden järjestelmien luonteesta – koulutusdatan, mallin rakentamisen ja kyselyjen tulkinnan välisestä monimutkaisesta vuorovaikutuksesta.
Huolestuttavin näkökohta on se, että tekoäly-hallusinaatiot ilmaantuvat usein samalla varmuudella kuin faktatieto. Malli voi luottavaisesti väittää, että Kiova on Ukrainan pääkaupunki (mikä on totta) ja että se isännöi vuoden 1995 kesäolympialaisia (joka on täysin keksitty). Käyttäjälle, varsinkin ei-asiantuntijalle, voi olla erittäin vaikeaa erottaa tosiasiat hallusinaatioista.
Lue myös: Käytä tai menetä se: Kuinka tekoäly muuttaa ihmisen ajattelua
Hallusinaatio-ongelman laajuus
Vaikka on vaikeaa saada tarkkoja tilastoja tekoälyharhojen esiintymistiheydestä, asiantuntijat ovat yhtä mieltä siitä, että tämä on laajalle levinnyt ongelma, joka vaikuttaa kaikkiin suuriin kielimalleihin. Hallusinaatioille alttiimpia järjestelmät ovat järjestelmät, joista puuttuu tehokkaita tiedonvarmistusmekanismeja, ne luottavat vanhentuneisiin tietoihin eivätkä pysty tulkitsemaan oikein kyselyiden kontekstia.
Hallusinaatioiden syyt ovat monimutkaisia ja monitasoisia. Asiantuntijat mainitsevat tärkeimpien tekijöiden joukossa:
-
Harjoitustiedon epätäydellisyydet: Jos mallin harjoittamiseen käytetyt tiedot sisältävät virheitä, epätarkkuuksia tai ristiriitaisia tietoja, malli saattaa toistaa nämä ongelmat tai luoda uutta, väärää sisältöä.
- Mallin ylisovitus: Tämä tapahtuu, kun algoritmi mukautuu liian lähelle harjoitustietojoukkoa ja menettää kykynsä yleistää ja tunnistaa oikein uusia malleja.
- Virheelliset oletukset mallin suunnittelussa: Jos tekoälykehittäjät perustavat suunnittelunsa vääriin oletuksiin, malli voi jatkuvasti tuottaa hallusinaatioita.
Erityisiä esimerkkejä tekoälyjärjestelmistä, jotka ovat erityisen alttiita hallusinaatioille, ovat kiinalaiset ratkaisut, kuten Qwen ja DeepSeek. Huolimatta teknologisesta edistyksestä nämä mallit kohtaavat edelleen tämän ongelman. Ne tuottavat usein tietoa, joka vaikuttaa uskottavalta, mutta on todellisuudessa väärää tai ei vastaa todellisuutta, erityisesti yhteyksissä, joissa tiedot voivat olla epätäydellisiä tai ristiriitaisia.
Lue myös: Kaikki Microsoft'S Majorana 1 Kvanttiprosessori: läpimurto vai evoluutio?
Luottamusongelma – 98 % ei vieläkään riitä
Ja tässä päästään luottamuksen peruskysymykseen. Perinteisissä ohjelmistoissa virheet olivat poikkeuksia, eivät sääntö. Tekoälyn tapauksessa hallusinaatiot ovat olennainen osa järjestelmän toimintaa. Vaikka malli tuottaa oikeaa tietoa 98 % ajasta, loput 2 % ovat vakava ongelma.
Kuvittele käyttäväsi laskinta, joka antaa oikean tuloksen 98 % ajasta, mutta 2 %:ssa tapauksista se antaa väärän vastauksen. Luottaisimmeko tällaiseen laitteeseen esimerkiksi verojen laskennassa, lääketieteen kehittämisessä tai sillan suunnittelussa? Vastaus on selvä.
Tekoälyharhojen ongelma on erityisen kriittinen aloilla, jotka vaativat täydellistä tarkkuutta ja tosiasioiden oikeellisuutta, kuten lääketiede, laki, rahoitus ja tekniikka. Näillä alueilla pienikin virheen mahdollisuus voi johtaa tuhoisiin seurauksiin.
Lue myös: Tektoniset muutokset tekoälyssä: Is Microsoft vedonlyönti DeepSeek?
Excel vs. tekoäly: laskelma vs. konfabulaatio
Excelissä, kun virhe, kuten #ARVO! tulee näkyviin, ohjelma osoittaa selvästi, että jotain meni pieleen. Se ei yritä arvata tulosta tai piilottaa ongelmaa. Lisäksi on olemassa erityisiä suosituksia tällaisten virheiden ratkaisemiseksi – esimerkiksi varmistamalla, että kaikki matemaattisen kaavan arvot ovat numeroita, eivät tekstiä.
Toisaalta tekoälyjärjestelmien tapauksessa, kun malli ei tiedä vastausta, se tuottaa usein vakuuttavan mutta väärän vastauksen sen sijaan, että tunnustaisi tietämättömyytensä. Pahinta on, että käyttäjä ei ehkä edes ymmärrä, että annetut tiedot ovat hallusinaatioita.
Mukaan SalesforceTietojen ja analytiikan tilasta kertovassa raportissa yhdeksän kymmenestä (melkein 9 %) analyytikoista ja IT-johtajista on samaa mieltä siitä, että tekoälyn kehitys on asettanut tiedonhallinnan etusijalle. Sama raportti kuitenkin korostaa vastaajien epävarmuutta tietojen tarkkuudesta ja huolia tietoturvasta tekoälyn yhteydessä.
Lue myös: Kuinka Taiwan, Kiina ja Yhdysvallat taistelevat teknologisesta valta-asemasta: suuri siru sota
Tekoälyn kannattajat väittävät, että hallusinaatioita voidaan käsitellä tietojen tarkistamisella. Itse asiassa tekoälyjärjestelmien tosiasioiden tarkistamisesta ja tulosten validoinnista on tulossa olennainen käytäntö jokaisessa näitä teknologioita hyödyntävässä organisaatiossa. Ongelmana on kuitenkin se, että verifioinnin tarve alentaa merkittävästi näiden järjestelmien arvoa.
Kuvittele tämä tilanne – pyydämme tekoälyassistenttia kirjoittamaan raportin sähköajoneuvojen markkinoista. Järjestelmä luo 20-sivuisen asiakirjan, joka on täynnä tilastoja, trendejä ja ennusteita. Asiakirja näyttää ammattimaiselta ja sisältää vakuuttavia argumentteja. Ongelmana on, että emme tiedä, mitkä osat tiedosta ovat tarkkoja ja mitkä olivat tekoälyn hallusinaatioiden tulosta. Tämän määrittämiseksi meidän olisi tarkistettava jokainen tilasto, jokainen lausunto, jokainen tosiasia. Tämä tarkoittaa käytännössä, että teemme työtä, joka tekoälyjärjestelmän piti tehdä puolestamme.
Tämä on nykyisen tekoälyvallankumouksen perustavanlaatuinen paradoksi – järjestelmät, joiden piti säästää aikaamme, vaativat usein lisätyötä tulosten tarkistamiseksi. Perinteisten ohjelmistojen, kuten Excelin, käytössä voimme yksinkertaisesti luottaa laskentatuloksiin ja keskittyä tietojen tulkitsemiseen.
Lue myös: Kaikki USB-standardeista ja teknisistä tiedoista
Tekoälyn matemaattisesti epätäydellinen maailma
Tekoälyjärjestelmiin kohdistuvan luottamuksen puute ei ole teknofobiaa tai muutosvastarintaa. Se on järkevä vastaus ihmisen ja tietokoneen välisen suhteen perustavanlaatuiseen muutokseen. Rakensimme vuosikymmeniä suhteita, jotka perustuvat laskentakoneiden deterministiseen luotettavuuteen. Nyt olemme siirtymässä todennäköisyysmallien aikakauteen, jotka luonteeltaan eivät voi taata samaa luotettavuutta.
Ehkä tarkin tapa kuvata tätä on vertailla ihmisten kommunikaatiota. Perinteiset ohjelmistot ovat kuin tietosanakirja – se voi olla epätäydellistä tai sisältää vanhentunutta tietoa, mutta mukana olevaa voidaan pitää todistettuna. Tekoäly sen sijaan muistuttaa keskustelua ihmisen kanssa, jolla on vaikuttava, mutta epätäydellinen tieto – toisinaan hän tekee virheitä, välillä hämmentyy ja välillä vääristelee tosiasioita.
Tämä analogia tietokoneiden yhteydessä merkitsee perustavanlaatuista taantumista luotettavuuden kannalta. Olemme aina odottaneet koneilta enemmän tarkkuutta kuin ihmisiltä. Nyt paradoksaalisesti huomaamme, että meidän on tarkistettava tekoälyn tuottamat tulokset samalla varovaisuudella kuin käyttäisimme tuntemattoman henkilön tietoja.
Lue myös: Mikä on DeepSeek ja miksi kaikki puhuvat siitä?
Matemaattista luotettavuutta etsimässä
Tarkoittaako tämä, että meidän pitäisi luopua tekoälystä kokonaan? Ei todellakaan. Tekoälyjärjestelmillä on valtava potentiaali eri aloilla – luovan sisällön tuottamisesta laajojen tietojoukkojen analysointiin. Ongelmana on se, että meidän on opittava uusi lähestymistapa näiden järjestelmien kanssa työskentelemiseen, joka tunnustaa niiden perustavanlaatuiset rajoitukset.
Tällä hetkellä on meneillään intensiivinen tutkimus tekoälyn hallusinaatioiden vähentämiseksi. Ratkaisuehdotuksia ovat harjoitustietojen laadun parantaminen (mitä parempi data, sitä pienempi hallusinaatioiden todennäköisyys), läpinäkyvämpien koulutusmenetelmien kehittäminen (ymmärrettävät ja selitettävissä olevat mallit tuottavat vähemmän todennäköisesti vääriä tietoja) ja faktantarkistusmekanismien kehittäminen (järjestelmät, jotka automaattisesti tarkistavat luodun sisällön arvovaltaisia lähteitä vastaan).
Lue myös: Biomimikri: Kuinka luonto innostaa insinöörejä innovoimaan
Digitaalisen todellisuuden uusi etiikka
Nykyinen tekoälyn vallankumous vaatii paitsi uusia työkaluja ja menetelmiä myös uuden digitaalisen eettisen viitekehyksen. Meidän on pohdittava uudelleen, mitä luottamus ihmisten ja koneiden välillä tarkoittaa, vastuun rajoja tekoälyn aiheuttamista virheistä ja miten suojella itseämme väärältä tiedolta maailmassa, jossa tosiasian ja fiktion välinen raja hämärtyy.
Mukaan Salesforce Raportti tutkii tietoluottamusta tekoälyn aikakaudella, turvallisuusriskit ja tietojen yhdenmukaistamisen puute haittaavat sen luotettavuutta. Siksi yritykset, jotka käyttävät tekoälypohjaista dataa kriittiseen päätöksentekoon, pitävät tietoturvauhat suurimmana huolenaiheensa.
Tämä on erityisen tärkeää ns. generatiivisen tekoälyn yhteydessä, mikä lisää riskiä yritystietojen vuotamisesta julkisiin suuriin kielimalleihin.
Lue myös: 10 esimerkkiä tekoälyn omituisimmista käyttötavoista
Tuhannen sanan sijaan…
En luota nykyiseen tekoälyvallankumoukseen, koska en näe sen potentiaalia, vaan koska ymmärrän sen perustavanlaatuiset rajoitukset. Olemme vuosikymmenten ajan rakentaneet digitaalista sivilisaatiotamme luotettavien laskelmien pohjalle – alkaen varhaisimmista mekaanisista laskimista monumentaaliseen ENIACiin ja kaikkialla esiintyviin laskentataulukoihin. Tämä matemaattinen varmuus on ollut edistyksen kulmakivi lukemattomilla elämänaloilla.
Nykyinen tekoälyn aalto vie meidät todennäköisyyksien maailmaan, jossa 98 prosentin varmuus on uusi normi. Vaikka tämä saattaa riittää moniin sovelluksiin, kriittisillä aloilla, kuten terveydenhuolto, rahoitus ja turvallisuus, vaaditaan paljon korkeampia standardeja.
Todellinen haaste on siis tekoälyn potentiaalin hyödyntäminen menettämättä matemaattista varmuutta, joka on ollut perusta luottamuksellemme teknologiaan vuosikymmeniä. Vaikka tietokoneet voivat nyt keskustella, luoda kuvia ja kirjoittaa runoutta, niiden tärkein tehtävä on edelleen virheetön laskelma – sama toiminto, jota ne suorittivat silloin, kun ne täyttivät aikoinaan kokonaisia huoneita, ja niitä ohjasivat tutkijaryhmät laboratoriotakeissa. Koska maailmassa, jossa tosiasian erottaminen fiktiosta tulee yhä vaikeammaksi, matemaattinen varmuus on arvokkaampaa kuin koskaan.
Lue myös:
- Miltä tulevaisuuden matkustajajunat näyttävät
- Avaruusmatkat valon nopeudella: Milloin siitä tulee todellisuutta?
