في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، يشير مصطلح "الهلوسة" إلى ظاهرة يولد فيها النموذج مخرجات غير منطقية أو غير صحيحة من الناحية الواقعية أو لا تستند إلى المدخلات أو بيانات التدريب المقدمة. وغالبًا ما يتم تقديم هذه المخرجات بثقة، مما يجعلها مضللة للمستخدمين الذين قد لا يكونون قادرين على تمييز الحقيقة من الخيال. وعلى عكس الهلوسة البشرية، التي هي إدراك حسي في غياب المحفزات الخارجية، فإن هلوسة LLM هي خلل في معالجة المعلومات، حيث يقوم النموذج بتلفيق المعلومات أو تشويهها.
فهم الهلوسة لدى المرضى الذين يعانون من الهلوسة
تنشأ الهلوسات في النماذج اللغوية القابلة للتشغيل من عدة عوامل متأصلة في تصميمها وتدريبها. حيث يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة للتنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما، وتعلم الأنماط والعلاقات المعقدة داخل النص. ومع ذلك، فإن هذا التعلّم إحصائي وقائم على الأنماط، وليس على المعرفة بالطريقة التي يفهم بها البشر المعرفة. تشمل الأسباب الرئيسية للهلوسة ما يلي:
- قيود البيانات: تُدرَّب النماذج ذات البيانات المحدودة على مجموعات بيانات ضخمة، لكن مجموعات البيانات هذه ليست شاملة وقد تحتوي على تحيزات أو عدم دقة. قد يقوم النموذج باستقراء المعلومات أو اختراعها عند مواجهة مطالبات خارج بيانات التدريب المباشر، مما يؤدي إلى محتوى ملفق.
- الطبيعة الاحتمالية: تُنتج النماذج ذات الطبيعة الاحتمالية نصًا احتماليًا، حيث تختار الكلمات بناءً على الاحتمالية وليس على الحقيقة النهائية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أن ينتج النموذج بثقة مخرجات معقولة إحصائيًا ولكنها غير صحيحة واقعيًا.
- الافتقار إلى فهم العالم الواقعي: يفتقر دارسو اللغة العربية إلى الفهم الحقيقي للعالم الواقعي. فهم يعالجون اللغة من الناحية النحوية والدلالية لكنهم لا يمتلكون الحس السليم أو الأساس الواقعي. يمكن أن يؤدي هذا النقص إلى مخرجات غير ملائمة للسياق أو سخيفة من الناحية الواقعية، على الرغم من كونها صحيحة نحويًا.
- الإفراط في التعميم والحفظ: على الرغم من أن النماذج مصممة للتعميم، إلا أنها قد تفرط أحيانًا في التكيّف مع بيانات التدريب الخاصة بها، وتحفظ أنماطًا لا تنطبق على جميع السياقات. قد يؤدي ذلك إلى قيام النموذج بتكرار أو تغيير طفيف في المعلومات المحفوظة ولكن غير الصحيحة.
من المهم التمييز بين الهلوسة والتضليل المتعمد أو النية الخبيثة. فالهلوسة ليست تضليلًا متعمدًا؛ فالهلوسة هي أخطاء غير مقصودة ناشئة عن تعقيدات بنيتها وتدريبها.
تطبيقات وانعكاسات العالم الحقيقي
يترتب على حدوث الهلوسة في حالات الهلوسة في حالات الهلوسة في LLMs آثار كبيرة في مختلف التطبيقات:
- روبوتات الدردشة الآلية وخدمة العملاء: في تطبيقات خدمة العملاء، يمكن أن يؤدي هلوسة روبوت الدردشة الآلية بالمعلومات إلى تقديم نصيحة غير صحيحة، وإحباط العملاء، والإضرار بسمعة العلامة التجارية. على سبيل المثال، قد يقدم روبوت الدردشة الآلي لخدمة العملاء بثقة تفاصيل غير صحيحة حول توفر المنتج أو سياسات الإرجاع.
- التطبيقات الطبية وتطبيقات الرعاية الصحية: في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية، يمكن أن تكون الهلوسة خطيرة بشكل خاص. فقد تؤدي هلوسة أداة التشخيص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالأعراض أو خيارات العلاج إلى تشخيص خاطئ أو مشورة طبية غير مناسبة، مع ما يترتب على ذلك من عواقب وخيمة على سلامة المرضى. وعلى الرغم من قوة أدوات تحليل الصور الطبية، إلا أنها تحتاج إلى التحقق من صحتها بعناية لتجنب مشاكل مماثلة.
- توليد المحتوى والصحافة: في حين يمكن لـ LLMs توليد محتوى إبداعي، إلا أن الهلوسة تطرح تحديات أمام التطبيقات في الصحافة أو إنشاء المحتوى حيث تكون الدقة في الوقائع أمرًا بالغ الأهمية. يمكن لمقال إخباري تم إنشاؤه بواسطة آلة LLM، إذا لم يتم التحقق من الحقائق بدقة، أن ينشر معلومات خاطئة.
- محركات البحث واسترجاع المعلومات: إذا تم دمجها في محركات البحث، يمكن أن تؤدي هلوسات LLM إلى تدهور جودة نتائج البحث، حيث تقدم معلومات ملفقة على أنها مصادر موثوقة. وهذا يؤكد الحاجة إلى آليات قوية للبحث الدلالي والتحقق من الحقائق.
التخفيف من الهلوسة
يعمل الباحثون والمطورون بنشاط على إيجاد طرق للتخفيف من الهلوسة في حالات الهلوسة في LLMs. وتشمل بعض الاستراتيجيات ما يلي:
- تحسين بيانات التدريب: يمكن أن يؤدي تنسيق مجموعات بيانات تدريب أعلى جودة وأكثر تنوعًا ودقة من الناحية الواقعية إلى تقليل احتمالية تعلم النماذج لأنماط غير صحيحة.
- التوليد المعزز للاسترجاع (RAG): تعمل تقنيات التوليد المعزز للاسترجاع على تحسين تقنيات التوليد المعزز للاسترجاع من خلال السماح لها باسترجاع المعلومات من مصادر معرفية خارجية في الوقت الفعلي، مما يؤسس استجاباتها على بيانات تم التحقق منها. يمكن لهذا النهج أن يقلل بشكل كبير من الأخطاء الواقعية. تعرّف على المزيد حول RAG في مصادر مثل شرح Pinecone لـ "التوليد المعزز للاسترجاع".
- هندسة الموجهات: يمكن للمطالبات المصممة بعناية أن توجّه النماذج الملقنة لتقديم إجابات أكثر دقة وذات صلة بالسياق. تشجع تقنيات مثل هندسة الموجهات المتسلسلة الأفكار النماذج على إظهار عملية التفكير الخاصة بهم، مما قد يقلل من الأخطاء.
- مراقبة النموذج وتقييمه: تُعد المراقبة المستمرة لمخرجات نموذج إدارة التعلم الآلي والتقييم الدقيق باستخدام مقاييس الواقعية أمرًا بالغ الأهمية لتحديد ومعالجة مشاكل الهلوسة في الأنظمة المنشورة. تعتبر ممارسات مراقبة النموذج ضرورية للحفاظ على موثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وعلى الرغم من أن الهلوسة لا تزال تشكل تحدياً، إلا أن جهود البحث والتطوير المستمرة تحرز تقدماً في بناء نماذج ذكاء اصطناعي منخفضة التكلفة أكثر موثوقية وجدارة بالثقة. إن فهم هذه الظاهرة أمر بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول ونشره، لا سيما مع تزايد دمج هذه النماذج في التطبيقات الهامة. للمزيد من الاستكشاف في الاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، انظر البحث في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي.
