Miten koneet voivat luoda väärää tietoa ja miksi tämä on tärkeää ymmärtää?

Koneoppimismallit, kuten ChatGPT, ovat saavuttaneet merkittäviä edistysaskeleita luonnollisen kielen käsittelyssä ja eri alojen sovelluksissa. Kuitenkin, vaikka näiden järjestelmien kyky tuottaa inhimillistä kieltä on vaikuttava, niiden virheet ja väärät tiedot herättävät huolta. Yksi mielenkiintoinen mutta huolestuttava ilmiö on ns. "hullusinaatio", jossa malli tuottaa väittämiä, jotka vaikuttavat oikeilta, mutta ovat itse asiassa täysin vääriä.

Tätä ilmiötä kutsutaan "confabulaatioksi", joka tarkoittaa väärän muistin luomista todellisten muistojen vääristymien tai erillisten muistojen yhdistelmien kautta. Hullusinaatio ei siis ole vain kuviteltuja kokemuksia, vaan kyseessä on muistien vääristyminen, joka voi olla hyvin todentuntuinen. Tämä on erityisen huolestuttavaa, kun tekoälyä käytetään arkielämän päätöksenteossa, kuten oikeudellisissa ja lääketieteellisissä tilanteissa.

Yksi tärkeä syy, miksi tällaisia virheitä syntyy, on se, että näiden kielimallien vastaukset eivät perustu suoraan todellisiin tapahtumiin, vaan ne luodaan keräämällä tietoa lukuisten eri lähteiden joukosta. Joskus tämä tiedon yhdistäminen johtaa virheellisiin, mutta vakuuttaviin väittämiin. Lisäksi mallin kyky "muistaa" tiettyjä faktoja ei ole täydellinen. Se ei pysty täysin erottamaan luotettavia lähteitä epäluotettavista. Tällöin malli voi tuottaa vastauksia, jotka ovat loogisia ja koherentteja, mutta eivät perustu todellisiin faktoihin.

Tämä ei ole vain tekninen ongelma. Se on myös yhteiskunnallinen haaste, koska monet käyttäjät saattavat uskoa näihin virheellisiin tietoihin ja käyttää niitä päätöksenteossa. Yritykset, kuten OpenAI, ovat julkaisseet varoituksia, jotka selittävät, että ChatGPT voi tuottaa epätarkkoja vastauksia. Kuitenkin tällaiset varoitukset eivät aina riitä estämään käyttäjiä ottamasta mallin vastauksia liian vakavasti. Tämä tuo esiin yhden nykyisen ongelman tekoälyn käytössä: koneet voivat tuottaa hämmästyttävän tarkkoja ja uskottavia vastauksia, mutta niiden luotettavuus ei ole aina taattu.

Tätä ongelmaa kuvasti myös Googlen Bard-chatbotin julkaisun yhteydessä vuonna 2023. Ennen julkaisua Google esitteli Bardin kykyä vastata kysymyksiin, kuten avaruuden uusimpien löytöjen selittämistä lapsille. Kysymys koski James Webb -avaruusteleskoopin havaintoja, ja Bard väitti, että teleskooppi oli ottanut kuvia ensimmäisistä eksoplaneetoista vuonna 2023. Tämä väite oli kuitenkin virheellinen: ensimmäiset eksoplaneetat oli valokuvattu jo vuonna 2004, ja virhe nosti Googlen osakekurssia väliaikaisesti. Tällaiset virheet voivat olla paitsi häpeällisiä myös taloudellisesti kalliita.

Tärkeää on huomata, että nämä virheet eivät ole yksittäisiä poikkeuksia. Koko tekoälyalan kehitys on vasta alkuvaiheessa, ja monet kysymykset, kuten kuinka määrittää väitteiden paikkansapitävyys, ovat edelleen ratkaisematta. Kun OpenAI julkaisi GPT-4:n, se ilmoitti uuden tuotteen vertailun yhteydessä, että GPT-4 oli huomattavasti parempi kuin edeltäjänsä GPT-3:sta tietyissä testeissä, kuten TruthfulQA-tutkimuksessa, jossa arvioitiin vastauksien totuudenmukaisuutta. Kuitenkin, vaikka GPT-4:n tarkkuus oli parantunut, se ei silti saavuttanut täydellistä luotettavuutta, sillä se antoi oikeita vastauksia vain noin 60 %:ssa tapauksista.

Vaikka teknologia on kehittynyt valtavasti, on tärkeää, että käyttäjät ymmärtävät, että tekoäly ei ole erehtymätön. Koneet voivat luoda erittäin vakuuttavia mutta virheellisiä vastauksia, ja niiden tuottamaa tietoa on tarkasteltava kriittisesti. Tekoälyn käyttö ei ole täysin riskitöntä, ja sen tarjoamaa tietoa tulee käyttää varovaisesti ja huolellisesti. Erityisesti on syytä olla valppaana silloin, kun tekoälyä käytetään tärkeissä ja arkaluonteisissa päätöksenteko-tilanteissa.

Lopuksi, on tärkeää huomata, että vaikka nämä virheet ovat yleisiä, niitä voidaan vähentää kehittämällä paremmin valvottuja ja tarkempia malleja. Teknologia on vielä nuorta, mutta sen kehittyminen voi johtaa parempaan luotettavuuteen, jos sille annetaan oikea suunta ja kunnolliset sääntöjen puitteet.

Mikä on emergentti käyttäytyminen ja miksi sen ymmärtäminen on tärkeää tekoälyn kehitykselle?

Jotkut tutkijat eroavat toisistaan sen suhteen, mitä tarkalleen ottaen tarkoitetaan 'emergentillä' käyttäytymisellä. Osa heistä rajoittaa termin vain käyttäytymisiin, jotka ilmenevät "yhtäkkiä" järjestelmän koon kasvaessa, kun taas toiset puhuvat käyttäytymisistä, jotka ilmenevät asteittain. Tässä yhteydessä on kuitenkin järkevää puhua vain 'emergenteistä kyvyistä', ilman tarkempaa erottelua. Esimerkiksi BERT-mallin sisäisissä rakenteissa löydetyt kielitieteelliset kyvyt voidaan nähdä emergentteinä, sillä ne ilmenevät itsestään mallin laajentuessa ja kehittyessä.

Tekoälyn kehityksessä tämä ilmiö on erityisen kiinnostava, sillä mallin koon kasvaessa tiettyjen kykyjen ilmeneminen ei ole välttämättä ennustettavissa tai helposti selitettävissä. GPT-mallin tarkastelu, joka alkoi vuonna 2018, osoitti, että mielenkiintoisimmat käyttäytymiset syntyivät nimenomaan näistä 'emergenteistä kyvyistä' eikä niistä, joihin malli oli alun perin koulutettu. Tämä herättää kysymyksiä siitä, mitä uutta tekoäly voisi oppia, jos sen kehitystä jatketaan ja mallit kasvavat entistä suuremmiksi.

Viimeisimmät tutkimukset, kuten BigBench 2023 -artikkeli, osoittavat, että kun kielimallit kasvavat tietyn koon yli, niissä ilmenee kykyjä, jotka eivät ole yksiselitteisesti ennustettavissa. Esimerkiksi tietynlaisten matemaattisten ja kielellisten tehtävien suorittaminen tulee mahdolliseksi vain, kun malli on saavuttanut tietyn kriittisen koon. Yksi esimerkki tällaisista tehtävistä on sanojen järjestäminen uudelleen (unscrambling), jossa alkuperäinen sana on piilotettu satunnaisesti järjestettyihin kirjaimiin. Vastaavasti modifioidut laskutoimitukset ja kansainvälisen foneettisen aakkoston translitterointi ovat tehtäviä, jotka syntyvät vain, kun malli on riittävän suuri.

On tärkeää huomata, että nämä 'emergentit' kyvyt eivät ole itsestäänselvyyksiä, vaan ne ilmenevät vasta, kun malli on saavuttanut riittävän koon – yleensä noin 10^11 parametrin kokoisina. Tämä erottaa ne tavanomaisista kyvyistä, kuten perinteisestä aritmetiikasta, joka paranee asteittain mallin koon kasvaessa. Tämä havainto tuo esiin tärkeän seikan: vaikka tietyt taidot kehittyvät asteittain, toiset taidot voivat ilmetä yhtäkkiä, kun malli ylittää kriittisen rajan.

Tämä tuo mieleen Alan Turingin ajatukset koneen älykkyydestä ja siitä, voivatko koneet koskaan ylittää ihmisen älykkyyden. Turing vertasi koneen älykkyyttä ydinreaktion ketjureaktioon: kun määrä ylittyy, reaktio vahvistuu ja kasvaa nopeasti. Voiko samanlaista ilmiötä esiintyä älykkyydessä? Voiko koneesta tulla 'yli-kriittinen', jolloin sen kyvyt ylittävät luojansa kyvyt? Tämä ajatus on tärkeä, koska se liittyy suoraan nykyiseen keskusteluun tekoälyn hallittavuudesta. Kun tekoälymalleista tulee yhä suurempia, niiden kyvyt voivat yllättää meidät täysin, eikä niitä voida täysin ennustaa etukäteen.

Siksi on elintärkeää ymmärtää, että tekoälyn kehityksen ja sen kykyjen ennakoimattomuuden vuoksi meidän täytyy kehittää teorioita, jotka auttavat meitä ymmärtämään ja hallitsemaan näitä ilmiöitä. Voimme tietää, että tietyt kyvyt syntyvät vasta, kun malli kasvaa, mutta emme voi olla varmoja siitä, mitä uusia kykyjä voi ilmetä. Pandoran lippaasta on tullut enemmän kuin vain myytti: se on nykyteknologian hallinnan ja ymmärryksen ydin, jonka avaaminen saattaa johtaa suuriin, jopa yllättäviin läpimurtoihin.

Miten tekoäly kehittyy kohti superälykkyyttä ja mitä se merkitsee ihmiselle?

Kun tarkastelemme tekoälyn kehittymistä, kysymys siitä, mikä tekisi koneesta älykkään, on yhä ajankohtainen. Nykyisin suurimpia tekoälymalleja, kuten GPT-3 ja GPT-4, koulutetaan valtavilla datamäärillä, jotka koostuvat pääasiassa verkkosivujen tekstistä, mutta myös kirjoista, kuten fantasia- ja romaanikirjallisuudesta, sekä Wikipedia-artikkeleista. Tällöin herää kysymys: kuinka paljon tätä dataa voidaan laajentaa? Vaikka verkossa on edelleen valtavat määrät tekstiä, ei ole epäselvää, että kaikki tämä materiaali ei ole uusiutuvaa. Verkon tekstipohja ei kasva tarpeeksi nopeasti suhteessa sen kulutukseen, joten jossain vaiheessa mallit eivät enää löydä uutta dataa perinteisistä lähteistä. Tämä saattaa asettaa rajoja nykyiselle mallintamiselle.

Eräs tärkeä kehityssuunta on muiden datatyyppien hyödyntäminen: kuvat, videot, äänet ja muut eri "modaliteetit". Tällaiset mallit, kuten Bard ja Dall-E, pystyvät jo luomaan kuvia tekstikuvauksista ja ymmärtämään kuvia sanoina. Tämä kehityssuunta vie meidät kohti maailmankuvaa, jossa tekoälymallit voivat oppia monenlaisista tiedonlähteistä, kuten älykaupunkien kameroista tai itsenäisten ajoneuvojen antureista. Tällöin ei enää puhuta pelkästään kielimalleista, vaan "maailmanmalleista", jotka pystyvät ymmärtämään ja käsittelemään monimutkaisempia vuorovaikutuksia fyysisen maailman kanssa.

Erityisesti merkillepantavaa on, että teknologinen kehitys on edennyt uskomattoman nopeasti. Vain seitsemän vuotta sen jälkeen, kun Transformer-algoritmi esiteltiin, tekoälymallit, kuten GPT-4, eivät enää vain toimi yksinkertaisina chatboteina, vaan ne avaavat tien kohti yleisempää tekoälyä. Tämä kehityssuunta on herättänyt monenlaisia huolenaiheita, erityisesti liittyen siihen, mitä tapahtuu, jos ja kun tekoäly kehittyy niin, että se ylittää ihmisen kyvyt. Voimme vain arvailla, kuinka nopeasti tekoäly voi saavuttaa tai ylittää ihmismielen tietyillä alueilla.

Mitä tämä kaikki tarkoittaa meille ihmisille? Jos koneet voivat ajatella ja ymmärtää maailmaa, kuinka paljon me itse ymmärrämme omasta olemassaolostamme? Tekoälyn kehityksen myötä on pohdittava, mitä tarkoittaa olla ihminen, ja kuinka meidän paikkamme maailmassa voi muuttua. Tämä kysymys on saanut erityistä huomiota, koska sen myötä pohdimme koko ihmisyyden tulevaisuutta ja sen suhdetta kehittyvään tekoälyyn.

Yksi tärkeimmistä kysymyksistä, joka nousee esiin tekoälyn kehityksen myötä, on se, kuinka meidän tulee suhtautua tähän uuteen kehitykseen. Turingin ennustus siitä, että koneet tulevat ylittämään ihmiset älykkyydessä, saattaa olla yhä totta. Aikamme suurin haaste on ymmärtää, kuinka tämä kehitys tulee vaikuttamaan yhteiskuntaan, talouteen ja kulttuuriin. Yksi tärkeä asia on tunnistaa, että tekoälyn kehittyminen ei ole vain tekninen haaste, vaan myös eettinen ja filosofinen kysymys. Miten voimme hallita tätä kehitystä niin, että se hyödyttää koko ihmiskuntaa, eikä vie meitä tieltä, jonka olemme itse luoneet?

Endtext