ອາການຫຼອນ (Hallucinations): ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງມັກແຕ່ງເລື່ອງຂຶ້ນມາເອງ?
ອາການຫຼອນ (Hallucinations): ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງມັກແຕ່ງເລື່ອງຂຶ້ນມາເອງ?
ຫຼາຍຄົນໃນປະເທດລາວປັດຈຸບັນນີ້ ຄົງຈະລຶ້ງເຄີຍກັບການນຳໃຊ້ AI ເຊັ່ນ ChatGPT ໃນການຊ່ວຍຂຽນບົດຄວາມ, ຕອບຄຳຖາມ, ແປພາສາ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຊ່ວຍຄິດໄອເດຍທຸລະກິດ. ແຕ່ທ່ານເຄີຍສັງເກດບໍ່ວ່າ ບາງຄັ້ງ AI ກໍຕອບຄຳຖາມແບບຜິດໆ ແຕ່ພັດຕອບດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈສຸດໆ?
ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າ: ຖ້າທ່ານຖາມ AI ກ່ຽວກັບປະຫວັດສາດຂອງພະທາດຫຼວງວຽງຈັນ ຫຼື ສູດເຮັດຕຳໝາກຫຸ່ງທີ່ແຊບທີ່ສຸດ, ບາງຄັ້ງອາດຈະໄດ້ຮັບຄຳຕອບທີ່ມີຊື່ກະສັດອົງໃດທີ່ບໍ່ມີຈິງປົນມານຳ ຫຼື ບອກໃຫ້ໃສ່ນົມສົດລົງໃນຕຳໝາກຫຸ່ງ! ສິ່ງນີ້ໃນວົງການເຕັກໂນໂລຊີເອີ້ນວ່າ “ອາການຫຼອນ” (Hallucinations) ຂອງ AI. ແຕ່ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນແນວນັ້ນ? ມື້ນີ້ເຮົາຈະມາຫາຄຳຕອບນຳກັນແບບເຂົ້າໃຈງ່າຍໆ.
ປູພື້ນຖານ: Large Language Models (LLM) ແມ່ນຫຍັງ?
ກ່ອນຈະໄປຮອງຮັບອາການຫຼອນ, ເຮົາຕ້ອງເຂົ້າໃຈກ່ອນວ່າ AI ທີ່ເຮົາພວມລົມນຳນັ້ນ ເອີ້ນວ່າ Large Language Models ຫຼື ຂຽນຫຍໍ້ວ່າ LLM (ແປຕາມຕົວຄື ແບບຈຳລອງທາງພາສາຂະໜາດໃຫຍ່).
ໃຫ້ປຽບທຽບ LLM ຄືກັບລະບົບ “ເດົາຄຳສັບລ່ວງໜ້າ” (Autocomplete) ໃນແປ້ນພິມໂທລະສັບມືຖືຂອງທ່ານ ແຕ່ມີຄວາມສະຫຼາດຫຼາຍກວ່າພັນລ້ານເທົ່າ. ມັນໄດ້ອ່ານປຶ້ມ, ບົດຄວາມ, ແລະ ເວັບໄຊຕ໌ຕ່າງໆໃນອິນເຕີເນັດມະຫາສານ ຈົນມັນສາມາດຈື່ “ຮູບແບບ” (Pattern) ຂອງພາສາໄດ້. ເມື່ອທ່ານພິມຄຳຖາມລົງໄປ, ມັນບໍ່ໄດ້ “ຄິດ” ຫາຄຳຕອບແບບມະນຸດ ແຕ່ມັນພຽງແຕ່ ຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດວ່າ ຄຳສັບໃດຄວນຈະເປັນຄຳຕໍ່ໄປທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ ເພື່ອໃຫ້ເປັນປະໂຫຍກທີ່ສົມບູນ.
”ອາການຫຼອນ” ຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
AI Hallucination ຫຼື ອາການຫຼອນຂອງ AI ແມ່ນສະຖານະການທີ່ LLM ສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປັນຄວາມຈິງ, ຜິດພາດ, ຫຼື ບໍ່ມີເຫດຜົນ ແຕ່ພັດນຳສະເໜີອອກມາຄືກັບວ່າມັນເປັນຄວາມຈິງ 100%.
ຕົວຢ່າງໃນບໍລິບົດຂອງລາວ: ຖ້າທ່ານພິມຖາມວ່າ “ສະພາບລົດຕິດຢູ່ດົງໂດກແຕ່ລະມື້ຄວນແກ້ໄຂແນວໃດ?” AI ອາດຈະຕອບວ່າ “ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງລົດຕິດ, ນັກສຶກສາສາມາດນັ່ງລົດໄຟໃຕ້ດິນສາຍດົງໂດກ-ທາດຫຼວງແທນໄດ້.” ເຊິ່ງທຸກຄົນທີ່ຢູ່ວຽງຈັນຮູ້ດີວ່າ ບ້ານເຮົາຍັງບໍ່ມີລະບົບລົດໄຟໃຕ້ດິນ! ນີ້ຄືການທີ່ AI “ຫຼອນ” ເພາະມັນພະຍາຍາມເອົາຮູບແບບການແກ້ໄຂບັນຫາລົດຕິດຈາກເມືອງໃຫຍ່ອື່ນໆໃນໂລກມາປະສົມໃສ່.
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງແຕ່ງເລື່ອງຂຶ້ນມາເອງ?
ສາເຫດຫຼັກທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ມີອາການຫຼອນ ມີດັ່ງນີ້:
- ມັນຈັບຄູ່ຄຳສັບ, ບໍ່ໄດ້ຈັບຄູ່ຄວາມຈິງ: ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄປ, AI ບໍ່ມີສະໝອງ, ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ບໍ່ເຂົ້າໃຈຄວາມຈິງຂອງໂລກ (Real world). ມັນພຽງແຕ່ເຫັນວ່າຄຳສັບ “ລົດຕິດ” ມັກຈະມາກັບຄຳວ່າ “ລົດໄຟໃຕ້ດິນ” ໃນຂໍ້ມູນທີ່ມັນເຄີຍອ່ານ, ມັນຈຶ່ງຈັບມາໃສ່ກັນຢ່າງໜ້າຕາເສີຍ.
- ຂໍ້ມູນພາສາລາວຍັງມີຈຳກັດ (Training Data Gaps): ຂໍ້ມູນສຳລັບຝຶກ AI (Training Data) ສ່ວນຫຼາຍໃນໂລກນີ້ແມ່ນພາສາອັງກິດ. ບົດຄວາມ, ຂ່າວສານ ຫຼື ເລື່ອງລາວກ່ຽວກັບປະເທດລາວທີ່ເປັນພາສາລາວໃນອິນເຕີເນັດຍັງມີໜ້ອຍຫຼາຍ. ເມື່ອ AI ມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບປະເທດລາວໜ້ອຍ ມັນກໍຍິ່ງມີໂອກາດທີ່ຈະ “ເດົາຜິດ” ຫຼື ພະຍາຍາມເອົາຂໍ້ມູນຂອງປະເທດໃກ້ຄຽງມາຕື່ມໃສ່ໃຫ້ເຕັມ.
- ມັນຖືກສ້າງມາໃຫ້ “ຮັກການບໍລິການ”: AI ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ຕອບຄຳຖາມສະເໝີ. ເມື່ອມັນບໍ່ຮູ້ຄຳຕອບແທ້ໆ, ແທນທີ່ມັນຈະເວົ້າວ່າ “ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້”, ມັນພັດພະຍາຍາມແຍະທຸກວິທີທາງເພື່ອຕໍ່ປະໂຫຍກໃຫ້ຈົບ ຈຶ່ງເກີດເປັນການແຕ່ງເລື່ອງຂຶ້ນມາ.
ວິທີກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ (How to Fact-Check AI)
ຖ້າເຮົາເປັນເຈົ້າຂອງທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ (SME), ນັກຮຽນ, ຫຼື ແອັດມິນເພຈໃນລາວ ທີ່ຢາກໃຊ້ AI ຊ່ວຍວຽກ, ເຮົາຈະປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຕົວເອງຕົກເປັນເຫຍື່ອຂອງອາການຫຼອນໄດ້ແນວໃດ?
- ນຳໃຊ້ “Common Sense” (ວິຈາລະນະຍານສ່ວນຕົວ): ອ່ານແລ້ວຄິດເບິ່ງວ່າເປັນໄປໄດ້ບໍ່. ຕົວຢ່າງ: ຖ້າ AI ບອກວ່າ ເມືອງປາກຊ່ອງ ແຂວງຈຳປາສັກ ມີການສົ່ງອອກ “ໝາກແອບເປິ້ນ” ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນໂລກ (ແທນທີ່ຈະເປັນກາເຟ), ທ່ານກໍຄວນຈະຮູ້ທັນທີວ່າມັນຜິດປົກກະຕິແລ້ວ.
- ຢ່າເຊື່ອ 100% ໂດຍສະເພາະເລື່ອງສຳຄັນ: ສຳລັບຂໍ້ມູນກົດໝາຍລາວ, ຕົວເລກສະຖິຕິທາງທຸລະກິດ, ຫຼື ຂໍ້ມູນທາງການແພດ, ຫ້າມອີງໃສ່ AI ເດັດຂາດ! ທ່ານຕ້ອງກວດສອບກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທາງການ, ເວັບໄຊຕ໌ລັດຖະບານ ຫຼື ຜູ້ຊ່ຽວຊານສະເໝີ.
- ຮ້ອງຂໍແຫຼ່ງອ້າງອີງສະເໝີ: ລອງບອກໃຫ້ AI: “ຊ່ວຍຍົກຕົວຢ່າງແຫຼ່ງອ້າງອີງ ຫຼື ເວັບໄຊຕ໌ທີ່ມາຂອງຂໍ້ມູນນີ້ໃຫ້ແດ່”. ເຖິງແມ່ນວ່າບາງຄັ້ງມັນອາດຈະແຕ່ງ Link ປອມຂຶ້ນມາ, ແຕ່ມັນກໍຊ່ວຍໃຫ້ເຮົາມີຈຸດເລີ່ມຕົ້ນໄປຄົ້ນຫາໃນ Google ຕໍ່ໄດ້.
- ໃຫ້ບໍລິບົດ (Context) ທີ່ຊັດເຈນ: ເວລາສັ່ງການ (Prompt), ໃຫ້ລະບຸໄປເລີຍວ່າ: “ອີງຕາມບໍລິບົດຂອງປະເທດລາວເທົ່ານັ້ນ…” ຫຼື “ຖ້າບໍ່ຮູ້ຄຳຕອບ ໃຫ້ຕອບວ່າບໍ່ຮູ້ ຫ້າມແຕ່ງຂໍ້ມູນເອງ”. ວິທີນີ້ຈະຊ່ວຍຫລຸດຜ່ອນອາການຫຼອນໄດ້ຫຼາຍ.
ສິ່ງທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)
- LLMs ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ: ມັນເປັນພຽງເຄື່ອງຈັກວິເຄາະຄຳສັບ ບໍ່ໄດ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມຖືກ ຫຼື ຜິດ.
- ອາການຫຼອນເກີດຈາກການເດົາ: AI ອາດຈະຕອບດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈສຸດໆເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນຈະຜິດ 100% ກໍຕາມ.
- ບໍລິບົດທ້ອງຖິ່ນມີຄວາມສ່ຽງສູງ: ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນທາງອິນເຕີເນັດໃນລາວມີໜ້ອຍ AI ຈຶ່ງມັກຫຼອນກ່ຽວກັບປະເທດລາວຫຼາຍກວ່າປະເທດອື່ນ.
- ມະນຸດຄືຜູ້ຕັດສິນ: ຕ້ອງມີຄົນກວດກາ (Human-in-the-loop) ອ່ານ ແລະ ຢືນຢັນຄວາມຖືກຕ້ອງກ່ອນນຳໄປໃຊ້ສະເໝີ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, AI ເຊັ່ນ ChatGPT ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊົງພະລັງ ແລະ ມີປະໂຫຍດຢ່າງມະຫາສານໃນຍຸກປັດຈຸບັນ. ມັນສາມາດຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິຜົນການເຮັດວຽກໃຫ້ກັບຄົນລາວໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ແຕ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຄື ເຮົາໃນຖານະຜູ້ໃຊ້ງານ ຕ້ອງເປັນຜູ້ຮູ້ເທົ່າທັນເຕັກໂນໂລຊີ, ບໍ່ແມ່ນເຊື່ອໝັ້ນທຸກສິ່ງທີ່ມັນພິມອອກມາ. ຈົ່ງສືບຕໍ່ນຳໃຊ້ AI ເປັນ “ຜູ້ຊ່ວຍຄິດໄອເດຍ” ແຕ່ຈົ່ງໃຊ້ສະໝອງ ແລະ ປະສົບການຂອງທ່ານເອງເປັນ “ຜູ້ຕັດສິນຄວາມຈິງ”.