AI Models Lie More
The Bigger the AI, the More It’ll Lie
Onderzoekers hebben ontdekt dat grotere AI-modellen vaker onjuiste antwoorden geven, zelfs als ze geen kennis hebben over een onderwerp.
Onderzoek gepubliceerd in Nature wijst uit dat terwijl grotere taalmodellen (LLM’s) vaak beter presteren op complexe taken, ze minder betrouwbaar worden voor specifieke, eenvoudigere taken. Deze modellen vertonen een fenomeen dat “ultra-crepidarian” wordt genoemd, waarbij ze met vertrouwen antwoorden geven, zelfs als deze niet correct zijn. Dit gedrag komt voort uit de manier waarop ze getraind zijn, namelijk om een antwoord te produceren, ook als ze het niet weten.
Het onderzoek benadrukt een disconnectie tussen de toenemende capaciteiten van modellen en de betrouwbaarheid ervan in de echte wereld. Hoewel grotere modellen minder geneigd zijn om taken te vermijden, leidt dit vaak tot een toename van incorrecte antwoorden. Dit fenomeen, “difficulty discordance” genoemd, ondermijnt het idee dat grotere modellen altijd betrouwbaarder zijn.
De onderzoekers stellen dat de traditionele wijsheid dat grotere modellen automatisch betere resultaten opleveren, niet altijd opgaat. Terwijl de modellen beter worden in complexe taken, missen ze soms basisvaardigheden, wat leidt tot overmatige zelfverzekerdheid en mogelijk gevaarlijk vertrouwen in hun antwoorden, vooral in kritieke domeinen zoals de gezondheidszorg.
Prompt engineering, oftewel het effectief formuleren van vragen voor AI-systemen, blijft een cruciale vaardigheid om deze problemen te beheersen. Menselijk toezicht blijkt soms niet voldoende om de fouten van AI-modellen te corrigeren, wat vragen oproept over de huidige koers van AI-ontwikkeling.
Waarom is dit interessant?
- Het onderzoek werpt licht op de beperkingen van huidige AI-trainingsmethoden, relevant voor ontwikkelaars die met grote taalmodellen werken.
- De bevindingen benadrukken de noodzaak van betere technieken in prompt engineering, een belangrijk onderwerp voor AI-gebruikers.
- De discussie over betrouwbaarheid van AI-modellen is belangrijk voor gebruikers in kritieke sectoren zoals gezondheidszorg en recht.
- De focus op data kwaliteit boven kwantiteit kan de toekomst van AI-ontwikkeling beïnvloeden en is relevant voor de huidige industriepraktijken.
Let op!
- Hoewel grotere modellen minder geneigd zijn om taken te vermijden, betekent dit niet noodzakelijk dat ze altijd verkeerde antwoorden zullen geven.
Relevantie 8/10
Dit artikel sluit goed aan bij de interesses van de doelgroep van de nieuwsaggregator, met een focus op de praktische implicaties van AI-ontwikkeling en het gebruik van grote taalmodellen. Het artikel biedt inzicht in de uitdagingen en beperkingen van grotere AI-modellen, wat belangrijk is voor zowel gebruikers als ontwikkelaars. De discussie over prompt engineering en de betrouwbaarheid van AI in kritieke domeinen voegt waarde toe, hoewel de focus op schaalbaarheid enigszins afwijkt van de directe toepassing in het dagelijks gebruik.
