گفت‌وگوی طولانی با هوش مصنوعی دقت آن را کاهش می‌دهد؛ راهکارهایی برای استفاده بهینه

به گزارش بخش اقتصاد وبانگاه بر اساس داده‌های منتشرشده در ایسنا، با وجود قابلیت‌های چشمگیر چت‌بات‌های هوش مصنوعی در انجام وظایفی چون پشتیبانی فوری و پیش‌نویس اسناد، افزایش انتظارات برای اطمینان‌پذیری این مدل‌ها با چالش‌هایی روبرو است. بسیاری از کاربران در تعاملات طولانی با این ابزارها متوجه افت دقت و انسجام پاسخ‌ها می‌شوند؛ امری که پرسش‌هایی را در مورد دلایل آن مطرح می‌کند.

تحقیقات و مشاهدات اخیر نشان می‌دهد که چندین عامل کلیدی در بروز این پدیده نقش دارند. گفت‌وگوهای کوتاه با مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً نتایج دقیقی ارائه می‌دهند، اما با طولانی‌تر شدن مکالمات، مشکلاتی بروز کرده و کاربران را سردرگم می‌کنند. این لغزش‌ها در نحوه‌ی پردازش محتوا، مدیریت حافظه و تلاش برای ارائه سریع پاسخ‌ها ریشه دارد.

تشدید اشتباهات با پاسخ‌های تکراری

بسیاری از چت‌بات‌های پیشرفته، هر پاسخ را نه تنها بر اساس آخرین ورودی، بلکه با در نظر گرفتن پاسخ‌های پیشین تولید می‌کنند. این رویکرد، اگرچه به حفظ پیوستگی کمک می‌کند، اما خطر تقویت خطاهای اولیه را به همراه دارد. در صورتی که یک خطای جزئی در پاسخ اول رخ دهد، مدل ممکن است آن را در پاسخ‌های بعدی تشدید کند، حتی زمانی که اطلاعات جدیدی ارائه می‌شود. ربات به جای اصلاح خود، بر سوءتفاهم‌های اولیه تأکید کرده و موجب انباشت خطاها می‌شود.

با طولانی‌تر شدن جلسات، میانگین پاسخ‌ها نیز به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. این افزایش طول، اغلب با کاهش وضوح، پنهان ماندن نکات اساسی و در نهایت، کاهش دقت همراه است و گفت‌وگوهای طولانی را کمتر مفید و بیشتر گیج‌کننده می‌سازد.

پدیده توهم در هوش مصنوعی

پدیده‌ی تولید اظهارات نادرست یا بی‌معنی توسط چت‌بات‌های پیشرفته، «توهم» (Hallucination) نامیده می‌شود. این اتفاقات غالباً در گفت‌وگوهایی رخ می‌دهند که از چند تبادل نظر فراتر می‌روند. علی‌رغم پیشرفت‌های چشمگیر در مهارت‌های استدلالی این فناوری‌ها، درک آن‌ها از حقایق گاهی متزلزل‌تر شده است.

ربات‌های هوش مصنوعی امروزی بر اساس سیستم‌های ریاضی پیچیده‌ای عمل می‌کنند که با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های دیجیتال، مهارت‌های خود را کسب می‌کنند. این سیستم‌ها قادر به تشخیص درستی یا نادرستی اطلاعات نیستند و گاهی اوقات، اطلاعاتی را از خود ابداع می‌کنند. بسیاری از مدل‌های بزرگ زبانی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که واژه بعدی را با استفاده از محتوای پیشین پیش‌بینی کنند، نه اینکه حقایق را در لحظه تأیید کنند. این تمایل به ارائه پاسخ‌های روان و قانع‌کننده، گاهی منطق سختگیرانه را تحت‌الشعاع قرار می‌دهد.

آسیب‌پذیری کارها و بهترین شیوه‌ها

کارهایی که شامل بررسی اسناد، تولید کد یا پشتیبانی تصمیم‌گیری هستند، نسبت به این نقاط ضعف حساسیت بیشتری دارند. در موقعیت‌هایی که دقت بالا ضروری است، خطاهای تجمعی می‌توانند عواقب جدی داشته باشند. گردش‌های کاری تجاری که با هوش مصنوعی ادغام می‌شوند، در صورت عدم نظارت کافی، با خطرات بیشتری مواجه خواهند شد.

اگرچه تفاوت‌هایی بین برندها و ساختارهای مختلف هوش مصنوعی وجود دارد، اما شواهد نشان می‌دهند که هیچ چت‌بات بزرگی کاملاً از این گرایش در امان نیست. میزان انحراف ممکن است متفاوت باشد، اما علل اساسی مانند وابستگی به خروجی پیشین، محدودیت‌های پنجره متن و فشار برای ارائه پاسخ‌های سریع، ثابت هستند.

برای استفاده مؤثر از مدل‌های زبانی، شناخت این ویژگی‌ها ضروری است. راهبردهایی برای به حداقل رساندن خطرات مرتبط با گفت‌وگوهای طولانی پیشنهاد می‌شود:

• به جای پرسش‌های چندلایه، پرسش‌های مختصر و ساختارمند مطرح کنید.
• گفت‌وگوها را کوتاه نگه دارید و در حالت ایده‌آل، آن‌ها را به یک یا دو تبادل محدود کنید.
• در صورت نیاز به توضیح بیشتر، یک گفت‌وگوی جدید را آغاز کنید.
• همیشه حقایق مهم را به طور مستقل تأیید کنید.
• در طول پیشبرد گفت‌وگوها، مراقب تکرار، توضیحات بیش از حد یا تغییرات ناگهانی در منطق چت‌بات باشید.

با وجود پیشرفت‌ها، مدل‌های بزرگ زبانی امروزی هنوز در دیالوگ‌های طولانی، از تطابق با وفاداری یک همراه انسانی ناتوان هستند. گروه‌های پژوهشی در تلاش برای بهبود پایداری حافظه، خوداصلاحی و آگاهی از متن هستند. تا زمانی که این شکاف پر شود، کاربران آگاه با ترکیب کمک‌های ماشینی و قضاوت شخصی، به نتایج بهتری دست خواهند یافت.