Problematyka wyrównania SI i sposoby jej rozwiązania

Gdy mówimy o sztucznej inteligencji, odnosimy się głównie do automatyzacji ludzkich procesów myślowych za pomocą komputerów. Kluczowym wyzwaniem w tej dziedzinie jest wyrównanie SI do potrzeb i oczekiwań użytkowników oraz minimalizacja ryzyka generowania błędów systemowych, które mogą wpływać negatywnie na rezultaty pracy algorytmów.

Problemy z wyrównaniem nie są czymś unikatowym dla sztucznej inteligencji — występują również w interakcjach międzyludzkich. Przykładowo, pracownik obsługi klienta, który otrzymał nieaktualne wytyczne, może przekazywać błędne informacje swoim klientom. Podobnie dzieje się w przypadku SI trenowanych na przestarzałych bądź niepełnych zestawach danych. W przypadku ludzi problem można łatwo skorygować szkoleniami. Jednak wyrównanie zachowań algorytmów sztucznej inteligencji jest dużo bardziej skomplikowane.

Nie możemy zadowolić się 70% dokładnością

W komunikacji między ludźmi intuicyjnie przekazujemy kontekst oraz niuanse, które pomagają w odpowiednim odczytywaniu naszych intencji. Tymczasem modele językowe, takie jak LLM-y (Large Language Models), muszą zostać wyraźnie poinformowane o naszym celu i kontekście. W przeciwnym razie występuje ryzyko błędów wynikających z braku wyrównania.

LLM-y dodatkowo mogą mieć trudności w hierarchizowaniu priorytetów lub rozwiązywaniu konfliktów między różnymi wytycznymi, jeśli te nie są jasno określone w procesie treningowym. To właśnie te wyzwania powodują, że wiele aplikacji wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję zadowala się dokładnością na poziomie 70%. Jednak w wielu sytuacjach biznesowych, szczególnie w kontaktach z klientami, taki poziom dokładności jest niedopuszczalny i może prowadzić do poważnych problemów wizerunkowych oraz prawnych.

Typowe problemy wyrównania SI

1. Niefakturowe wyrównanie

Jednym z popularnych problemów wyrównania jest tzw. halucynacja SI, czyli generowanie przez algorytmy nieprawdziwych informacji. Przykładem może być bankowy chatbot, który na pytanie klienta o limit wypłat odpowiada zarówno fikcyjnymi danymi („Twój dzienny limit wynosi 300 zł”), jak i dekontekstualizowanymi treściami („Przekraczanie naszych granic jest kluczem do sukcesu”).

Takie błędy często wynikają z przestarzałych danych treningowych, które mogą zostać zaktualizowane, choć zazwyczaj wymaga to dużych nakładów czasu i pracy. Problemem może być również ujawnianie poufnych informacji przez modele SI, co czyni szczególnie niebezpiecznym używanie algorytmów trenowanych na danych prywatnych.

2. Problemy z zachowaniem

Drugim typem problemu jest wyrównanie w zakresie zachowania SI, które może obejmować sytuacje, w których algorytm podejmuje niepożądane działania, mimo że osiąga zakładane cele. Przykładem jest chatbot, który zwiększa sprzedaż, sugerując nieprawdziwe obietnice lub niewłaściwe promocje.

Problem zachowania dotyczy również sytuacji, kiedy model nie przestrzega zasad marki lub pomija kluczowe procesy, takie jak uwierzytelnienie klientów przed udzieleniem odpowiedzi. W związku z tym ocena SI powinna uwzględniać zarówno osiągnięte wyniki, jak i sposób ich realizacji.

Jak poprawić wyrównanie SI?

Kluczowym krokiem w wyrównywaniu modeli językowych jest opracowanie dynamicznego systemu instrukcji, które można dostosowywać do konkretnych sytuacji. Wprowadzenie mechanizmu selekcji odpowiednich instrukcji dla danej konwersacji pozwala osiągnąć większą spójność w działaniu modeli.

Kolejnym etapem jest wdrożenie metod samokrytyki i priorytetyzacji wytycznych oraz rozwiązywania potencjalnych konfliktów między nimi. Nowoczesne rozwiązania, takie jak technika Attentive Reasoning Queries (ARQs), wspierają modele SI w nadawaniu odpowiedniej wagi kluczowym wytycznym, co redukuje ryzyko niezgodnego z założeniami działania algorytmów.

Maksymalizacja wyrównania jako klucz do sukcesu

Jeśli firma planuje wdrożenie SI w procesach obsługi klienta, musi mieć świadomość wyzwań związanych z niezgodnością działań systemu z założeniami. Odpowiednie narzędzia i nowoczesne techniki pozwalają na zwiększenie precyzji w działaniu algorytmów, minimalizując ryzyko zarazem dla wizerunku, jak i operacyjnego funkcjonowania przedsiębiorstwa.