Postęp w rozumowaniu
Modele GPT o3 i o4-mini zaprojektowano tak, aby nie tylko płynnie generowały tekst, ale też faktycznie “myślały” poprzez rozbijanie problemów na etapy. Dzięki temu potrafią lepiej poradzić sobie z zadaniami wymagającymi logicznej sekwencji i analizy danych, a nawet przewyższyć studentów doktoranckich w przedmiotach ścisłych. Ta ewolucja zwiększa zakres potencjalnych zastosowań AI, jednak równocześnie wprowadza nowe wyzwania związane z precyzją generowanych informacji. Jednocześnie rośnie potrzeba rozwijania zaawansowanych narzędzi weryfikacyjnych, które pozwolą na wiarygodne potwierdzanie poprawności wyników.
Wyniki testów
W benchmarku dotyczącym odpowiedzi na pytania o postacie publiczne GPT o3 halucynował w około jednej trzeciej przypadków, co dwukrotnie przewyższało wskaźnik wcześniejszego modelu o1. Kompaktowy GPT o4-mini radził sobie jeszcze gorzej, generując fikcyjne fakty w niemal połowie zadań. Na uniwersalnym teście SimpleQA odsetek halucynacji wzrósł do 51% dla o3 i aż 79% dla o4-mini, pokazując, że wraz z rozbudowaną zdolnością do wnioskowania pojawia się niespodziewanie wysoki poziom nieprawdziwych odpowiedzi.
Przyczyny halucynacji
Jedna z teorii wskazuje, że im bardziej model stara się analizować różne scenariusze i łączyć odległe fakty, tym większe ryzyko, że “zgubi” się w opcjach i stworzy informacje pozbawione oparcia w rzeczywistości. Modele rozumujące nie tylko powielają sprawdzone wzorce, lecz również swobodnie spekulują i rekonstruują argumentację, co łatwo może przerodzić się w generowanie zmyślonych detali. W efekcie większa werbalna swoboda wiąże się z niższą ostrożnością w potwierdzaniu faktów.
Zagrożenia praktyczne
Halucynacje AI mogą prowadzić do poważnych błędów w zastosowaniach prawnych, medycznych czy edukacyjnych. Przykłady zawierają wyimaginowane cytaty sądowe, na których opierali się niektórzy prawnicy, a także nieprawdziwe dane statystyczne podawane studentom. Gdy rozwiązania oparte na AI trafiają do klas, biur, szpitali czy urzędów, każdy fałszywy komunikat może narazić użytkowników na straty czasowe, finansowe lub reputacyjne.
Zalecenia użytkowników
Do czasu opracowania skutecznych mechanizmów ograniczających halucynacje, najlepiej traktować odpowiedzi AI jako punkt wyjścia do dalszej weryfikacji. Korzystanie z ChatGPT wymaga potwierdzania kluczowych faktów w niezależnych źródłach i unikania bezkrytycznego zaufania do wygenerowanych treści. Modele te mogą znacznie przyspieszyć pracę, ale nie zastąpią zdrowego rozsądku i tradycyjnych metod sprawdzania informacji.
Wsparcie językowe AI
Coraz więcej użytkowników w Polsce oczekuje, że narzędzia oparte na Sztucznej Inteligencji będą dostosowane do lokalnych potrzeb językowych, co potwierdza rosnące zainteresowanie wersjami takich modeli jak chatgpt po polsku, a precyzyjne odczytywanie niuansów językowych, idiomów i kulturowych odniesień staje się kluczowym elementem ich rozwoju i adopcji na rodzimym rynku. Prace nad doskonaleniem polskiego NLP umożliwiają tworzenie bardziej naturalnych i efektywnych interakcji, co przekłada się na wzrost satysfakcji użytkowników i zaufania do systemów AI.
