AI hallucination คืออะไร? ทำไมถึงเกิดขึ้นในโมเดลปัญญาประดิษฐ์

เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันมากขึ้น ไม่ว่าจะในรูปแบบแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน หรือระบบค้นหา สิ่งสำคัญคือเราต้องไม่เพียงแค่รู้ว่า AI ทำอะไรได้บ้าง แต่ต้องเข้าใจด้วยว่า AI อาจผิดพลาดได้อย่างไร หนึ่งในปัญหาที่น่ากังวลคือสิ่งที่เรียกว่า AI hallucination หรือการที่ AI สร้างข้อมูลเท็จขึ้นมาโดยดูเหมือนน่าเชื่อถือ 

AI Hallucination คืออะไร? 

Misleading AI responses เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI แบบสร้างเนื้อหา (Generative AI) เช่น ChatGPT หรือ Bard สร้างผลลัพธ์ที่ไม่อิงกับข้อมูลจริงหรือไม่มีอยู่จริง แม้ว่าจะดูเหมือนสมเหตุสมผลก็ตาม 

ตัวอย่างเช่น: 

• AI เขียนชีวประวัติของบุคคลที่ไม่มีตัวตนจริง 
• AI อ้างอิงงานวิจัยที่ไม่มีอยู่ 
• AI ตอบคำถามด้วยข้อมูลที่ถูกแต่งขึ้น 

สถานการณ์เหล่านี้ถูกเรียกว่า hallucination เพราะมีลักษณะคล้ายกับมนุษย์ที่เห็นหรือเชื่อในสิ่งที่ไม่เป็นความจริง 

ทำไม AI Hallucination จึงเกิดขึ้น? 

มีหลายปัจจัยที่ทำให้เกิด Misleading AI responses: 

1. ลักษณะการคาดเดาของโมเดลภาษา (LLMs) 

โมเดลอย่าง GPT-4 ไม่เข้าใจความจริง แต่จะคาดเดาคำถัดไปจากรูปแบบที่เรียนรู้มา ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ดูสมเหตุสมผลแต่ผิดพลาดได้ 

2. ข้อจำกัดของข้อมูลฝึก 

หากโมเดลไม่มีข้อมูลมากพอเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง หรือมีข้อมูลที่ผิด มันอาจเติมช่องว่างด้วย “การเดา” 

3. คำสั่งที่ไม่ชัดเจน 

คำสั่งที่กว้างหรือคลุมเครืออาจทำให้ AI ตอบแบบ “ด้นสด” โดยเฉพาะในบริบทที่สร้างสรรค์หรือคาดเดาได้ยาก 

4. การเหมารวมเกินจริง 

AI อาจนำกฎหรือแนวโน้มจากข้อมูลหนึ่งไปใช้ในอีกบริบทหนึ่งที่ไม่เหมาะสม 

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง 

ผลกระทบของ AI Hallucination 

แม้บางครั้งอาจดูไม่อันตราย แต่ในบริบทการใช้งานจริงอาจสร้างปัญหาใหญ่: 

• ข้อมูลผิดพลาด: ผู้ใช้เผยแพร่ข้อมูลผิดโดยไม่รู้ตัว 
• ความเสี่ยงทางกฎหมาย: โดยเฉพาะในวงการสุขภาพหรือการเงิน 
• ความเชื่อมั่นลดลง: หากเกิดบ่อย ผู้ใช้อาจไม่เชื่อถือ AI 
• ความผิดพลาดในการดำเนินงาน: องค์กรอาจตัดสินใจผิดจากข้อมูลที่ผิดพลาด 

วิธีลดความเสี่ยงจาก AI Hallucination 

แม้จะไม่สามารถกำจัด hallucination ได้ทั้งหมด แต่มีวิธีช่วยลดโอกาสเกิดได้: 

ใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) 
ผสาน AI เข้ากับแหล่งข้อมูลจริง เช่น เอกสาร ฐานความรู้ เพื่อยืนยันความถูกต้อง 

มีมนุษย์ตรวจสอบร่วม (Human-in-the-Loop) 
โดยเฉพาะในสถานการณ์สำคัญ ควรมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ 

ออกแบบคำสั่งให้ชัดเจน (Prompt Engineering) 
คำสั่งที่ชัดเจนช่วยให้ AI ตอบแม่นยำยิ่งขึ้น 

ปรับแต่งโมเดลเพิ่มเติม (Fine-tuning) 
ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลเฉพาะทางที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว 

เพิ่มความโปร่งใสในการตอบ 
แสดงคะแนนความมั่นใจ หรือให้แหล่งอ้างอิงของข้อมูลที่ตอบ 

อนาคตของ AI และการจัดการ Hallucination 

บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง OpenAI, Google และ Microsoft กำลังพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อรับมือกับ Misleading AI responses เช่น: 

• Toolformer และ Self-Refinement: ให้ AI ใช้ API ภายนอกหรือตรวจสอบคำตอบของตนเอง 
• ใช้ AI ตรวจสอบ AI: ใช้โมเดลหนึ่งเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของอีกโมเดล 
• โมเดลเฉพาะทาง: ฝึกโมเดลที่เล็กกว่าเฉพาะบนชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้ 

Misleading AI responses แสดงให้เห็นข้อจำกัดของ AI ในการเข้าใจความจริง ทำให้การพัฒนาและใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบยังคงเป็นสิ่งจำเป็น 

สรุปส่งท้าย 

Misleading AI responses คือหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดของ AI ยุคใหม่ แม้เทคโนโลยีจะล้ำหน้า แต่การที่ AI “จินตนาการ” ข้อมูลขึ้นมาเองจำเป็นต้องควบคุมอย่างรัดกุม โดยเฉพาะในบริบทที่ต้องการความถูกต้องสูง นักพัฒนา ธุรกิจ และผู้ใช้งานจำเป็นต้องมีความรู้ ความเข้าใจ และใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณ เพื่อให้เทคโนโลยีนี้นำไปสู่ประโยชน์อย่างแท้จริง 

บทความอื่นๆ

• Majorana 1 chip: ชิปควอนตัมจาก Microsoft
• การใช้ Digital Clones ในโฆษณาและสื่อสังคม: ปฏิวัติการตลาดในยุคดิจิทัล
• Discover iOS 18.4 New Features
• Microsoft and NVIDIA Partner to Accelerate AI Development and Performance
• AI Fashion Design: ปฏิวัติอนาคตของแฟชั่น
• AI กำลังขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรมในหลากหลายอุตสาหกรรม

หากคุณชอบบทความนี้ โปรดสมัครเป็นสมาชิกช่อง YouTube ของเราเพื่อรับวิดีโอแนะนำ WordPress นอกจากนี้คุณยังสามารถติดตามเราได้บน TikTok