Kodėl į tą patį klausimą dirbtinis intelektas gali duoti skirtingus atsakymus

Jei tą patį klausimą dirbtiniam intelektui (DI) užduosite kelis kartus, atsakymai gali šiek tiek skirtis. Vieną kartą pabrėžiama viena detalė, kitą – kita, o kartais keičiasi ir pats formuluotės stilius. Tai nėra klaida ar sistemos nepatikimumas – tai natūrali šiuolaikinių kalbos modelių veikimo dalis.

DI atsakymai generuojami ne ieškant vieno „teisingo“ sakinio, o skaičiuojant, koks tekstas tam tikru momentu yra labiausiai tikėtinas. Kiekvienas atsakymas yra statistinių skaičiavimų rezultatas, paremtas ankstesniu kontekstu ir modelio mokymosi duomenimis. Net identiškas klausimas gali būti apdorotas šiek tiek kitaip, todėl ir galutinis atsakymas nėra visiškai identiškas.

Kaip tai veikia techniškai

DI kalbos modeliai naudoja vadinamuosius atsitiktinumo valdymo mechanizmus, tokius kaip „temperatūra“ ar teksto atrankos metodai. Jie lemia, ar DI rinksis labiausiai tikėtiną žodžių seką, ar leis sau parinkti alternatyvius variantus iš platesnio galimų atsakymų rinkinio.

Be to, atsakymui įtakos turi ir kontekstas – ankstesni dialogo pranešimai, naudojamos saugumo taisyklės, modelio atnaujinimai ar turinio filtrai. Dėl šių veiksnių DI atsakymai gali skirtis net tada, kai pats klausimas atrodo visiškai toks pats.

Kasdieniams naudotojams tai reiškia, kad DI atsakymai neturėtų būti vertinami kaip nekintantis faktų šaltinis. Skirtingi atsakymai dažnai nėra prieštaringi – jie tiesiog pabrėžia skirtingus to paties klausimo aspektus ar pateikia informaciją kitu lygiu.

Toks lankstumas yra naudingas kūrybinėse, analitinėse ar idėjų generavimo užduotyse. Tačiau tais atvejais, kai reikalingas tikslumas – pavyzdžiui, sprendžiant su sveikata, finansais ar teise susijusius klausimus – rekomenduojama papildomai tikrinti informaciją patikimuose šaltiniuose.

Kodėl tai svarbu suprasti

Supratimas, kad DI atsakymai yra statistinio ir kontekstinio proceso rezultatas, padeda realistiškiau vertinti jų patikimumą. Skirtingi atsakymai nėra trūkumas, o veikiau sistemos savybė, leidžianti prisitaikyti prie įvairių užklausų ir poreikių.

Žinodami šį principą, naudotojai gali sąmoningiau interpretuoti DI pateikiamą informaciją ir tiksliau nuspręsti, kada ja pasitikėti, o kada ieškoti papildomų patvirtinimų.