«Раскрытие галлюцинаций искусственного интеллекта расшифровка темной стороны моделей ИИ»

Decoding the Dark Side of AI Models Unveiling Artificial Intelligence Hallucinations

Введение в объяснимое искусственное интеллект

Опубликовано первоначально на louisbouchard.ai, прочитано за 2 дня до этого на моем блоге!

Смотрите полные видео с примером применения!

Мощные модели искусственного интеллекта, такие как DALLE или ChatGPT, очень полезны и весело использовать. Но что происходит, когда они ошибаются?

Что если они врут вам, даже не зная об этом? Эти проблемы, часто называемые галлюцинациями, могут быть вредными, особенно если мы слепо доверяем ИИ. Мы должны иметь возможность вернуться назад и объяснить, как эти модели ИИ принимают решения и генерируют результаты.

Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим очень простой пример. Вы являетесь исследователем, стремящимся создать модель, способную классифицировать изображения, то есть определять главный объект на изображении. Вы собираете несколько изображений разных объектов и обучаете алгоритм понимать, что делает кошку кошкой, собаку собакой и т.д. Теперь вы ожидаете, что ваша модель сможет определить эти объекты на любом изображении и опубликовать их на вашем веб-сайте, чтобы кто угодно мог использовать.

Прежде чем сделать это, вы тестируете его, чтобы убедиться, что оно работает хорошо. Здесь мы видим, что модель довольно точно определила, что это изображения животных, и более того, она даже определила, что это кошка, собака и акула. Здорово! Пора запустить его в сети, и ваша работа сделана!

Но это далеко не так. Что, если ваша модель на самом деле просто повезло? Или, что еще хуже, она принимает решения на основе совершенно несвязанных частей изображения. Именно здесь вступает в игру очень важная тема: объяснимость. Например…