ГАЛЮЦИНАЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У СФЕРІ ОСВІТИ ТА НАУКИ: ПРИЧИНИ, НАСЛІДКИ ТА МЕТОДИ МІНІМІЗАЦІЇ

Анотація

У статті проведено комплексне дослідження феномену галюцинацій штучного інтелекту (ШІ) у контексті його застосування в освіті та науковій діяльності. Актуальність дослідження обумовлена стрімким розвитком великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT, Google PALM 2 та інших, які, з одного боку, революціонізують процеси обробки інформації, а з іншого – породжують серйозні проблеми, пов’язані з генерацією неправдивої, спотвореної або вигаданої інформації. Метою роботи є виявлення основних причин виникнення галюцинацій ШІ, аналіз їх впливу на освітній та науковий процес, а також розробка ефективних методів мінімізації цього явища.

Для досягнення поставленої мети використано низку наукових методів, включаючи аналіз сучасних публікацій з теми, порівняльну оцінку ефективності різних LLM-моделей, а також емпіричне дослідження конкретних випадків галюцинацій у генеративних системах. Результати дослідження показали, що до основних причин галюцинацій належать: обмеженість та упередженість навчальних даних, складність архітектури моделей, відсутність контекстуального розуміння та вразливість до ворожих атак. Встановлено, що частота галюцинацій у сучасних моделях коливається від 3% (GPT-4 Turbo) до 27% (Google PALM 2), що свідчить про значну мінливість якості роботи різних систем.

У статті запропоновано низку рішень для зменшення галюцинацій, серед яких: вдосконалення алгоритмів навчання (наприклад, використання методу RAG – Retrieval Augmented Generation), адаптація моделей до специфіки доменних знань, покращення якості та різноманітності навчальних даних, а також впровадження механізмів автоматичної перевірки згенерованої інформації. Окрему увагу приділено практичним рекомендаціям для користувачів, зокрема: чіткому формулюванню запитів, перевірці інформації за допомогою надійних джерел, використанню моделей з низьким рівнем галюцинацій (наприклад, GPT-4) та застосуванню спеціалізованих інструментів верифікації (veryLLM, Groundedness Detection).

Результати дослідження мають важливе значення для широкого кола фахівців, включаючи дослідників у сфері ШІ, розробників мовних моделей, викладачів, студентів та політиків, які займаються регулюванням ШІ-технологій. Висновки статті підкреслюють, що, незважаючи на серйозність проблеми галюцинацій, їх можна ефективно мінімізувати за рахунок комбінації технічних вдосконалень, покращення якості даних та розвитку критичного мислення користувачів.

У перспективі подальші дослідження мають бути спрямовані на розробку більш надійних і прозорих алгоритмів, створення стандартів оцінки якості генеративних моделей та інтеграцію механізмів автоматичної верифікації фактів у реальному часі. Особливу увагу варто приділити дослідженню галюцинацій у неангломовних контекстах, зокрема українською мовою, що залишається недостатньо вивченою областю.