Hvorfor kan AI tage fejl? Få svaret og bliv klogere
For nylig blev en ny internetservice lanceret, der på kort tid ændrede vores forhold til maskiner. ChatGPT og lignende sprogmodeller kan skrive sammenhængende tekst, besvare spørgsmål og løse komplekse opgaver ( Få svar på andre AI spørgsmål nederst ). Men de tager også fejl. Nogle gange på overraskende måder. Spørgsmålet er hvorfor. Svaret ligger i, hvordan disse modeller er bygget, og hvad de egentlig forstår. OpenAI’s officielle side beskriver teknologien bag, men understreger også, at modellerne ikke er fejlfri. De efterligner mønstre i data, men mangler bevidsthed om sandhed.
Sprogmodellens grundlæggende begrænsning
En stor sprogmodel som ChatGPT er trænet på enorme mængder tekst fra nettet. Den lærer at forudsige næste ord i en sætning baseret på statistik. Når du skriver noget, beregner den den mest sandsynlige fortsættelse. Men sandsynlighed er ikke det samme som sandhed. Modellen ved ikke, om det, den skriver, er korrekt. Den ved blot, at det ligner noget, der tidligere er set. Når den eksempelvis støder på spørgsmål om historiske begivenheder, kan den gengive udbredte myter, fordi disse optræder ofte i træningsdata. Det er måske den største kilde til fejl: modellen handler på mønstre, ikke på viden.
Træningsdata og skævheder
Dataene, som modellen trænes på, er ikke rene. De indeholder fejl, fordomme og modsætninger. Hvis en bestemt misinformation optræder mange steder på nettet, vil modellen tilsyneladende lære den som sand. Derfor kan AI gentage stereotype forestillinger eller forældede fakta. Forholdsvist harmløse eksempler findes i populærkultur, hvor modellen kan påstå, at en bestemt film havde en anden skuespiller, fordi det er skrevet forkert mange steder. Mere alvorligt kan bias fra træningsdata føre til diskriminerende svar. Det er uundgåeligt, at modellen arver de skævheder, der findes i det materiale, den er fodret med.
Manglende forståelse af kontekst
Sprogmodeller har svært ved at skelne mellem ironi, sarkasme og direkte tale. De forstår ikke intentionen bag ordene. Hvis du spørger på en spøgende måde, kan modellen tage det bogstaveligt. Den mangler den menneskelige evne til at læse mellem linjerne. Eksempelvis kan et spørgsmål om, hvorvidt jorden er flad, besvares med en lang forklaring om fladjordsteorier, fordi modellen ikke fornemmer, at spørgeren ønsker en afvisning. I stedet gengiver den de argumenter, den har set flest gange. Det kan give et indtryk af, at AI’en tilsyneladende bakker op om usandheder. Men det er mere en misforståelse af kontekst end en bevidst holdning.
Mangel på sund fornuft
AI kan ikke ræsonnere ud fra almen viden på samme måde som mennesker. Den har aldrig oplevet verden fysisk. Derfor kan den begå fejl, som et barn ville gennemskue. For eksempel kan modellen foreslå at fylde benzin på en elbil, fordi den har set mange sætninger om, at biler skal have benzin. Den mangler den praktiske forståelse af, at elbiler har batterier. Det er en fejl, der opstår, fordi modellen mangler en model af virkeligheden. Den opererer udelukkende i tekstens verden. Når den eftersigende skulle beskrive, hvordan man koger vand, kan den glemme at nævne, at man først skal tænde for komfuret, fordi det i tekstsammenhæng ofte er underforstået. Men modellen gætter sig frem, og det kan give huller.
Hallucinationer og logiske brud
De mest spektakulære fejl kaldes hallucinationer. Modellen opfinder fakta, citater eller kilder, der ikke findes. Det sker, når den ikke kan finde et sandsynligt svar i sine mønstre, så den konstruerer noget, der lyder plausibelt. Problemet er, at modellen ikke selv kan skelne mellem, hvad den har lært som sikkert, og hvad den har gættet. I forsøg har AI leveret detaljerede beskrivelser af bøger, der aldrig er skrevet, eller refereret til forskere, der ikke eksisterer. Det kan være forvirrende for brugere, der tror, at alt, hvad AI siger, er gennemtjekket. Men det er det ikke. Modellen er designet til at være overbevisende, ikke til at være sandfærdig. Forhåbentlig vil fremtidige modeller få indbygget bedre kontrol, men indtil videre er fejlene en del af oplevelsen.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Hvad er den hyppigste årsag til, at AI-modeller tager fejl?
Den hyppigste årsag er bias eller mangler i træningsdataen. Hvis dataen ikke repræsenterer virkeligheden bredt nok, eller indeholder skævheder, lærer modellen forkerte mønstre og fejlopfatter nye input.
Kan AI-fejl være farlige for brugere?
Ja, afhængigt af anvendelsesområdet. For eksempel kan fejl i medicinske diagnosesystemer eller selvkørende biler føre til alvorlige konsekvenser. Derfor er der strenge krav til test og menneskeligt tilsyn i kritiske systemer.
Hvordan påvirker dårlig træningsdata AI'ens nøjagtighed?
Dårlig data – fx ufuldstændig, støjfyldt eller forkert mærket – gør at modellen lærer forkerte sammenhænge. Den bliver mindre præcis og kan generalisere dårligt til nye situationer, hvilket øger risikoen for fejl.
Er der forskel på, hvordan forskellige typer AI (f.eks. sprogmodeller vs. billedgenkendelse) tager fejl?
Ja. Sprogmodeller fejler ofte ved misforståelse af kontekst eller sproglige nuancer, mens billedgenkendelse typisk fejler på grund af dårlig belysning, perspektiv eller camouflerede objekter. Fælles er dog at fejl ofte skyldes utilstrækkelig eller skæv træning.
Hvad kan man gøre for at minimere risikoen for AI-fejl?
Man kan forbedre datakvaliteten, bruge flere og mere varierede datasæt, teste modellen grundigt i realistiske scenarier, implementere menneskelig overvågning og tilføje forklarlighedsværktøjer, så fejl lettere kan opdages og rettes.
Hvad betyder det for os?
Vi må acceptere, at AI kan tage fejl, og at det ikke altid er indlysende, hvornår det sker. Derfor er det vigtigt at forholde sig kritisk til svarene. Dobbelttjek fakta, især når det drejer sig om vigtige beslutninger. Modellen kan være et godt redskab til idéudvikling, skriveprocesser og overblik, men den bør ikke stå alene som autoritet. At forstå, at modellen mangler bevidsthed og kun er en avanceret mønstergenkender, hjælper os med at bruge den rigtigt. Måske kan vi lære at stille bedre spørgsmål, så fejlene bliver sjældnere. Men det kræver, at vi kender værktøjets begrænsninger.
Hvis du vil dykke dybere ned i, hvordan AI fungerer, og hvordan du undgår fælderne, kan AIforze hjælpe med foredrag og workshops, der gør teknologien gennemskuelig. Invitationen er åben: kom og lær at skelne mellem det, AI gør godt, og det, den ofte fejler på ( Se andre spørgsmål om AI nederst ). Det er en forudsætning for at bruge kunstig intelligens ansvarligt og effektivt i praksis.
Foredrag og oplæg om AI
AIforze tilbyder foredrag om kunstig intelligens og brugen af AI. Jeg hedder Erik Bork og har som virksomhedsleder udviklet internet-services og bygget webportaler siden internettets begyndelse.
"Der var mange oplysende og brugbare råd. Erik var enormt dygtig, kompetent, engageret, klog, opmærksom og var velforberedt"