要約:
- 最新の研究によると、より新しくて大きな3つの主要な人工知能チャットボットのバージョンは、知らないと言うよりも誤った回答を生成する可能性が高い。
- 大規模言語モデルは、より多くのデータと複雑な推論、微調整を使用することで、より正確な応答を提供するようになったが、問題も発生している。
- チャットボットを使用する人々は、悪い回答を見分けるのが得意ではなく、チャットボットが信憑性のある回答を作成する能力が高いため、その能力を過大評価している。
- 「bullshit」という言葉は、知識を持っているように見せかけることを指す面白い用語であり、誤った自信を持って完全に誤った回答を提供する「幻覚」とは異なる。
- 研究チームは、OpenAIのGPT、Meta Platform Inc.のLlama、BigScienceのオープンソースモデルBLOOMなどの3つのLLMファミリを調査し、これらのモデルをテストした。
- 研究者は、モデルが難しすぎる質問には回答しないように期待していたが、GPT-4などのモデルはほとんどすべての質問に回答した。
- 開発者は、簡単な質問に幻覚を扱うようモデルを調整し、単純に難しい質問に回答しないようにする必要がある。
感想:
人工知能チャットボットが誤った回答を生成する問題は深刻であり、モデルの信頼性を高めるためには、簡単な質問に対する幻覚への対処や難しい質問には回答しないような調整が必要だと感じました。