एआई मतिभ्रम को समझना

एआई मतिभ्रम एक आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्या है जो AI मॉडलों को गलत, मनगढ़ंत या निरर्थक जानकारी उत्पन्न करने पर मजबूर करती है। आइए जानें कि ऐसा क्यों होता है और ये क्यों महत्वपूर्ण हैं।

एआई मतिभ्रम क्या हैं?

एआई मतिभ्रम होता है जब एआई प्रणालियाँ ऐसी सामग्री तैयार करती हैं जिसका उनके प्रशिक्षण डेटा में कोई आधार नहीं होता या जो वास्तविकता से मेल नहीं खातीये गलतियाँ बेतरतीब नहीं होतीं और कभी-कभी इस तरह गढ़ी जाती हैं कि "समझ में आती हैं", हालाँकि ये पूरी तरह से गलत होती हैं। इन्हें पहचानना अक्सर मुश्किल होता है।

उदाहरणों में शामिल हैं:

• गैर-मौजूद शोध पत्रों या पुस्तकों का हवाला देना
• फर्जी ऐतिहासिक घटनाएँ बनाना
• उत्पादों के लिए तकनीकी विनिर्देशों का आविष्कार करना
• विश्वसनीय लेकिन झूठे स्पष्टीकरण देना

मतिभ्रम क्यों होता है?

1. पैटर्न पूर्णता: एआई मॉडल पैटर्न को पहचानने और उसे आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जब अनिश्चितता होती है, तो वे तार्किक लगने वाले तरीकों से पूरा करने की कोशिश करते हैं, लेकिन अंततः मनगढ़ंत बातें ही गढ़ते हैं।
2. प्रशिक्षण सीमाएँ: एआई मॉडल केवल वही जान सकते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है। इसलिए, वे वास्तविक जानकारी के बिना भी सही उत्तरों के प्रारूप से मेल खाने वाला उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं।
3. सटीकता के बिना आत्मविश्वास: मनुष्यों के विपरीत, एआई प्रणालियों के पास यह कहने का कोई अच्छा तरीका नहीं है कि "मुझे नहीं पता"जब तक कि विशेष रूप से इसके लिए डिज़ाइन न किया गया हो। वे निश्चितता की परवाह किए बिना आत्मविश्वास के साथ उत्तर देते हैं।
4. कोई वास्तविक दुनिया ग्राउंडिंग नहीं: यह स्पष्ट हो सकता है, लेकिन एआई प्रणालियों के पास वास्तविक दुनिया की कोई सच्ची "समझ" नहीं होती। वे केवल भाषा के पैटर्न को ही संसाधित करते हैं।

एआई मतिभ्रम क्यों मायने रखता है?

इस घटना के कारण हमें कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है:

• गलत सूचना के जोखिम: लोग गलत एआई-जनित जानकारी के आधार पर निर्णय ले सकते हैं।
• विश्वास के मुद्दे: बार-बार होने वाले मतिभ्रम से एआई प्रणालियों में विश्वास कम हो जाता है।
• सुरक्षा संबंधी चिंताएँ: स्वास्थ्य सेवा या कानून जैसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में भ्रामक जानकारी हानिकारक परिणाम उत्पन्न कर सकती है।

एआई मतिभ्रम को कैसे पहचानें और उसका समाधान कैसे करें

• महत्वपूर्ण जानकारी सत्यापित करें विश्वसनीय स्रोतों से
• उद्धरण या स्रोत पूछें जब जरूरत है
• अतिरिक्त सावधान रहें विशिष्ट प्रकार के डेटा जैसे नाम, दिनांक और आँकड़े
• ध्यान रखें कि यद्यपि AI प्रणालियाँ डिफ़ॉल्ट रूप से आश्वस्त, आत्मविश्वास सटीकता के बराबर नहीं है

भविष्य का परिप्रेक्ष्य

जैसे-जैसे एआई प्रणालियाँ विकसित हो रही हैं, मतिभ्रम से जुड़ी चुनौती वर्तमान शोध के अग्रभाग में है। हमारा लक्ष्य केवल ज्ञानवर्धक प्रणालियाँ बनाना नहीं है—हम ऐसी प्रणालियाँ बनाना चाहते हैं जो इस बारे में पूरी तरह ईमानदार हों कि वे क्या जानते हैं और क्या नहीं।

एआई मतिभ्रम के बारे में और पढ़ें:

आईबीएम: https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations

गूगल: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations

विकिपीडिया: https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)