علت ارائه اطلاعات نادرست توسط ChatGPT و مدل‌های مشابه چیست؟

به گزارش دیتاسنتر من، این واکنشی طبیعی است، چرا که در مواجهه با خطای یک انسان، به‌راحتی می‌توان از او توضیح خواست. اما در مورد مدل‌های هوش مصنوعی، این روش معمولاً کارآمد نیست، زیرا ماهیت واقعی این سیستم‌ها و نحوه عملکردشان را نشان می‌دهد.

اما چرا یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات نادرستی درباره توانایی‌ها یا اشتباهات خود ارائه کند؟

۱. عدم وجود هویت مستمر
مشکل اصلی این است که هنگام تعامل با ChatGPT، Claude، Grok یا سایر مدل‌های مشابه، شما با یک شخصیت ثابت، انسان یا موجودیت خودآگاه گفت‌وگو نمی‌کنید. این سیستم‌ها در واقع برنامه‌هایی هستند که بر اساس الگوهای موجود در داده‌های آموزشی، پاسخ‌هایی را تولید می‌کنند. هیچ نسخه پایدار و ماندگاری از ChatGPT وجود ندارد که بتوانید درباره خطاهایش از آن سؤال کنید، و هیچ موجودیت مستقلی به نام Grok نیست که بتواند دلیل شکست خود را توضیح دهد.

در واقع، شما با سیستمی تعامل دارید که صرفاً متنی را تولید می‌کند تا بر اساس الگوهای یادگرفته‌شده، پاسخی منطقی ارائه دهد. این سیستم‌ها فاقد خودآگاهی واقعی یا دانش ساختاریافته درباره خود هستند و نمی‌توانند مانند یک انسان، عملکرد خود را تحلیل و به خاطر بسپارند.

۲. ناتوانی در خودارزیابی معنادار
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که در دستیارهای هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، به دلایل متعددی قادر به ارزیابی دقیق قابلیت‌های خود نیستند. این مدل‌ها:

•  فاقد توانایی درون‌نگری در فرآیند یادگیری خود هستند.

•  به معماری درونی سیستم دسترسی ندارند و محدودیت‌های عملکردی خود را تشخیص نمی‌دهند.

•  پاسخ‌هایشان بر اساس الگوهای موجود در داده‌های آموزشی است، نه بر اساس ارزیابی واقع‌بینانه از مدلی که در حال حاضر با آن تعامل دارید.

وقتی از یک مدل هوش مصنوعی می‌پرسید «چه کاری می‌توانی انجام دهی؟» یا «چرا این پاسخ را دادی؟»، پاسخ آن بر اساس اطلاعاتی است که در داده‌های آموزشی درباره محدودیت‌های هوش مصنوعی دیده است، نه بر اساس تحلیل واقعی از توانایی‌های خود.

۳. عدم دسترسی به دانش پایدار
برخلاف انسان‌ها که می‌توانند دانش خود را بازبینی و ارزیابی کنند، مدل‌های هوش مصنوعی فاقد یک پایگاه دانش پایدار و قابل جستجو هستند. دانش آن‌ها صرفاً در پاسخ به ورودی کاربر و بر اساس الگوهای یادگیری آشکار می‌شود.

این بدان معناست که یک مدل واحد ممکن است بسته به نحوه پرسش کاربر، ارزیابی‌های کاملاً متفاوتی از قابلیت‌های خود ارائه دهد. به عبارت دیگر، پاسخ‌های هوش مصنوعی درباره خودش، بیشتر شبیه به حدس‌های مبتنی بر الگوهاست تا توضیحات دقیق و سیستماتیک.

هوش مصنوعی‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، برنامه‌های تولید متن هستند، نه موجودات خودآگاه. آن‌ها نمی‌توانند به‌صورت واقعی عملکرد خود را تحلیل کنند یا دلایل خطاهایشان را به شکلی معنادار توضیح دهند. پاسخ‌های آن‌ها درباره قابلیت‌ها و اشتباهاتشان، بیشتر انعکاسی از داده‌های آموزشی است، نه یک خودارزیابی دقیق. بنابراین، انتظار توضیحات شفاف و همیشگی از چنین سیستم‌هایی، نادرست است.