چگونه اشتباهات هوش‌مصنوعی را مدیریت و کنترل کنیم؟
هوش‌مصنوعی، یکی از مهم‌ترین ابزارها در زندگی روزمره است که می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مورد استفاده قرار بگیرد. کسب و کارها و بسیاری از شرکتها، روی عملکرد هوش مصنوعی و استفاده از آن به منظور رشد و کسب درآمد بیشتر حساب باز کرده‌اند، اما کماکان، هوش‌مصنوعی با مشکلات فراوانی مواجه است و کاربران حین استفاده از آن با اشتباهات و اختلالاتی مواجه می‌شوند که ضعف این ابزار را نشان می‌دهد. در این بین، رهبران سراسر جهان دریافته‌اند که درک شیوه‌های یادگیری هوش‌مصنوعی از اشتباهاتش و توانایی آن در کاهش خطاها، برای دستیابی به دقت و اعتمادپذیری در اتوماسیون سازمانی، نقشی حیاتی دارد.
در این مسیر، ابتدا رایج‌ترین خطاها در هوش‌مصنوعی (مانند برداشت نادرست یا حتی تولید اطلاعات جعلی) به‌طور دقیق تعریف می‌شوند. سپس به ریشه‌های این خطاها از محدودیت داده‌ها تا سوگیری‌ها پرداخته خواهد شد و زنجیره پیامدهای آن‌ها بر تجربه کاربری مشخص می‌شود. علاوه‌براین، برای کاهش خطا و دریافت بهترین جواب، راهکارهایی را به شما ارائه خواهیم کرد.
آیا هوش‌مصنوعی هم می‌تواند مرتکب اشتباه شود؟
با وجود توان محاسباتی بالای هوش‌مصنوعی، در نظر گرفتن آن به عنوان یک ابزار بی‌نقص، امری اشتباه است. این فناوری در عمل دچار خطا می‌شود و چنین چیزی، بخش طبیعی فرایند یادگیری آن است. دلیل این موضوع روشن است: داده‌هایی که الگوریتم‌ها بر اساس آن‌ها آموزش می‌بینند همواره کامل و بی‌نقص نیستند و شرایط دنیای واقعی نیز پر از پیچیدگی و مواردی است که پیش‌بینی آن را غیر ممکن می‌کند. بنابراین، بروز خطا در خروجی‌های هوش‌مصنوعی امری اجتناب‌ناپذیر است. نکته مهم این است که این خطاها به معنای شکست یا ناکارآمدی سیستم‌ها نیستند، بلکه به این معنا هستند که درک و مدیریت محدودیت‌ها پیش‌نیازی ضروری برای استفاده آگاهانه و ایمن از هوش‌مصنوعی به شمار می‌آید
چرا هوش‌مصنوعی اشتباه می‌کند؟
برای اینکه بتوان خطاهای هوش‌مصنوعی را درست برطرف کرد، قبل از هر چیز باید منشأ آن‌ها را شناخت. معمولاً این خطاها نتیجه تصمیمات عمدی یا نیت‌های منفی نیستند؛ بلکه بیشتر از پیچیدگی‌هایی سرچشمه می‌گیرند که در خودِ فرایند طراحی و اجرای سیستم‌های هوش‌مصنوعی وجود دارد.
محدودیت داده‌های آموزشی
-
سوگیری در داده‌ها: وقتی داده‌هایی که هوش‌مصنوعی با آن‌ها آموزش می‌بیند، پر از پیش‌داوری یا نابرابری باشند، مثلاً اطلاعات مربوط به یک گروه خیلی زیاد باشد و درباره گروه‌های دیگر کمتر، سیستم هم همین سوگیری‌ها را یاد می‌گیرد و تکرار می‌کند. این موضوع یکی از دلایل اصلی اشتباهات هوش‌مصنوعی است.
-
کمبود داده: ناکافی بودن تنوع داده برای سناریوهای خاص باعث می‌شود هوش‌مصنوعی نتواند به‌خوبیبا شرایط مختلف و درخواست کاربران سازگار شود یا در موقعیت‌های خارج از محدوده آموزشی خود پیش‌بینی دقیقی ارائه کند.
-
داده‌های پرخطا یا نادرست: وجود خطا، تناقض یا اطلاعات بی‌ربط در داده‌های آموزشی، مدل را به یادگیری الگوهای نادرست سوق می‌دهد و مستقیماً به خطا در عملکرد منجر می‌شود.
نقص‌های الگوریتم و طراحی مدل
-
بیش‌برازش / کم‌برازش: گاهی مدل بیش از حد پیچیده است و به جای یادگیری الگوهای واقعی، نویز داده را حفظ می‌کند (بیش‌برازش). یا برعکس، آن‌قدر ساده است که قادر به درک الگوهای اصلی نیست (کم‌برازش). هر دو حالت موجب عملکرد ضعیف مدل در داده‌های جدید می‌شوند.
-
کمبود شفافیت: بسیاری از مدل‌های پیشرفته، شفافیت محدودی دارند و فرآیند تصمیم‌گیری‌شان برای انسان‌ها قابل درک نیست. این ابهام، تشخیص و اصلاح خطاها را سخت‌تر می‌کند.
محدودیت‌های فناورانه و محیطی
-
تنوع و پیچیدگی دنیای واقعی: سیستم‌های هوش‌مصنوعی در محیط‌های واقعی که بسیار پیچیده‌تر و غیرقابل‌پیش‌بینی‌تر از شرایط کنترل‌شده آموزشی هستند، اغلب دچار مشکل می‌شوند.
-
محدودیت‌های محاسباتی: کمبود منابع محاسباتی می‌تواند بر مقیاس یا کیفیت مدل اثر بگذارد و موجب افت دقت شود.
-
چالش‌های تعامل انسان و هوش‌مصنوعی: گاهی خطا، ناشی از سوءتفاهم یا دستورهای نادرست کاربر است؛ حتی اگر خود هوش‌مصنوعی به‌درستی عمل کرده باشد.
تاثیر اشتباهات هوش‌مصنوعی
- ناامیدی و نارضایتی کاربران: خطاهای هوش‌مصنوعی در برنامه‌های مرتبط با مشتری (برای مثال، چت‌بات‌هایی که اطلاعات نادرست ارائه می‌دهند) می‌تواند به نارضایتی شدید کاربران منجر شود، اعتماد را خدشه‌دار کرده و اعتبار برند را تضعیف کند.
- کاهش کارایی عملیاتی: خطا در فرآیندهای خودکار (مانند تراکنش‌های مالی نادرست یا ارسال اشتباه اسناد) مستلزم مداخله دستی پرهزینه، بازکاری و تأخیر است؛ امری که هدف اصلی اتوماسیون را زیر سؤال می‌برد.
- زیان‌های مالی: خطاهای هوش عاملی می‌توانند به‌طور مستقیم منجر به خسارت مالی شوند؛ ازجمله پرداخت‌های اشتباه، از دست رفتن فرصت‌ها یا تشخیص نادرست تقلب.
- ریسک‌های انطباق و نظارتی: خطاهای هوش‌مصنوعی، به‌ویژه آن‌هایی که ناشی از سوگیری یا داده‌های نادرست هستند، می‌توانند به عدم رعایت مقررات صنعتی یا قوانین حریم خصوصی بینجامند و جریمه‌های سنگین و پیامدهای حقوقی در پی داشته باشند.
- کاهش اعتماد: تکرار خطاهای هوش‌مصنوعی، اعتماد به این فناوری را کاهش می‌دهد و باعث می‌شود که کاربران معمولی و حتی سازمان‌های مختلف، دیگر به این ابزار اعتماد نکنند؛ مسئله‌ای که می‌تواند روند تحول دیجیتال را به‌شدت کند یا حتی متوقف کند.
انواع اشتباهات هوش‌مصنوعی
- برداشت نادرست از هدف کاربر: یکی از رایج‌ترین منشأهای خطا در تعاملات هوش‌مصنوعی، برداشت اشتباه از نیت یا هدف کاربر است. این اتفاق می‌تواند به دلیل ابهام در زبان، پرامپت‌های غیرمعمول کاربر که خارج از الگوهای آموزش‌دیده قرار می‌گیرند، یا ناکافی بودن داده‌های آموزشی رخ دهد.
- خطاهای شناسایی موجودیت‌ها: سیستم‌های هوش‌مصنوعی ممکن است در تشخیص و طبقه‌بندی درست موجودیت‌ها در درخواست کاربر ناکام بمانند. برای نمونه، اشتباه در شناسایی نام یک مکان یا مرجع زمانی می‌تواند پاسخی نامرتبط یا نادرست به همراه داشته باشد.
- نقص در مدیریت زمینه مورد بحث: دستیارهای مجازی، اغلب در حفظ و مدیریت زمینه یک مکالمه دچار مشکل می‌شوند. در چنین شرایطی، اشاره کاربر به بخش‌های پیشین گفتگو نادیده گرفته می‌شود یا به‌اشتباه تفسیر می‌شود و همین موضوع باعث می‌شود تا پاسخ‌هایی که کاربر از چت‌بات دریافت می‌کند، بی‌معنی و نامرتبط باشند.
- توهم هوش‌مصنوعی: بر اساس واژه‌نامه اصطلاحات هوش‌مصنوعی، این خطا زمانی رخ می‌دهد که سامانه‌های مولد، اطلاعاتی ظاهراً منطقی و قابل‌باور اما در واقع نادرست یا بی‌ربط تولید می‌کنند. ریشه اصلی این مسئله، آموزش مدل‌ها بر مجموعه‌داده‌های عظیمی است که ناخواسته الگوهایی را یاد می‌گیرند که به تولید محتوای منسجم ولی نادرست منجر می‌شود. شناسایی و اصلاح چنین خطاهایی دشوار است، زیرا اطلاعات ارائه‌شده اغلب قانع‌کننده و معتبر به نظر می‌رسند.
- خطاهای استخراج داده: هوش‌مصنوعی که برای پردازش اسناد طراحی شده است، ممکن است در خواندن درست فیلدها دچار اشتباه شود؛ به‌ویژه در اسنادی که ساختار مشخصی ندارند یا به‌طور ضعیف قالب‌بندی شده‌اند. این خطا می‌تواند منجر به ورود نادرست داده‌ها در سیستم‌های مالی شود.
- سوگیری الگوریتمی: این خطای پنهان و خطرناک زمانی رخ می‌دهد که خروجی هوش‌مصنوعی به شکلی باشد که بی‌طرف نظرات خود را ابراز نکند و طرف یک گروه یا سازمان را بگیرد؛ اغلب به دلیل سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی است. علاوه‌براین، اگر داده‌های آموزشی براساس گذشته باشد، منشا سوگیری‌ها از آن زمان آغاز می‌شود.
- اطلاعات منسوخ: اگر پایگاه دانش یک سیستم هوش‌مصنوعی به‌طور مستمر به‌روزرسانی نشود، ممکن است بر اساس داده‌ها یا مقررات قدیمی پاسخ دهد. این نوع خطا به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند فناوری که به سرعت در حال تغییر هستند می‌تواند مشکلات جدی ایجاد کند.
نمونه‌هایی از اشتباهات هوش‌مصنوعی
- چت‌بات ایر کانادا: در یک نمونه واقعی از انتشار اطلاعات نادرست توسط هوش‌مصنوعی، چت‌بات ایر کانادا به یکی از مشتریان عزادار اعلام کرد که می‌تواند پس از خرید بلیت، از تخفیف‌های ویژه فوت (Bereavement Fares) استفاده کند. مشتری بر اساس همین توصیه عمل کرد، اما بعداً درخواست بازپرداخت او رد شد. در نهایت، دادگاه حکم داد که ایر کانادا مسئول اطلاعات نادرستی است که ارائه شده و باید غرامت بپردازد. این ماجرا نشان داد که شرکتها باید سیستم‌های خودکارشان را که به نمایندگی از آن‌ها صحبت می‌کنند، به‌طور مستمر بررسی و پایش کنند.
- سیستم سفارش صوتی مک‌دونالدز: مک‌دونالدز پروژه آزمایشی سفارش صوتی مبتنی بر هوش‌مصنوعی را در بیش از ۱۰۰ شعبه که تنها به شکل بیرون بر غذا سرو می‌کرد متوقف کرد. پس از آنکه ویدیوهای اشتباهات عجیب این سیستم در فضای مجازی دست‌به‌دست شد، در یکی از این ویدیوها، مشتری به‌اشتباه برای ۲۶۰ عدد ناگت مرغ صورتحساب دریافت کرد! این رسوایی برای برند مک‌دونالد بسیار سنگین بود و نشان داد که استفاده زودهنگام از هوش‌مصنوعی نابالغ می‌تواند تجربه مشتری و اعتماد عمومی را تهدید کند.
- پرونده‌های جعلی ساخته‌شده توسط چت جی‌پی‌تی : یک وکیل در نیویورک به دلیل ارائه لایحه‌ای که به‌طور کامل بر پرونده‌های حقوقی جعلی ساخته‌شده توسط ChatGPT استناد کرده بود، جریمه شد. این وکیل نمی‌دانست که مدل زبانی می‌تواند منابع نادرست اما واقعی بسازد. این خطای پر سر و صدا نشان داد که در حوزه‌های حساس و پرریسک، نمی‌توان بدون نظارت و تأیید انسانی به هوش‌مصنوعی‌های مولد اعتماد کرد.
- چت‌بات تجاری نیویورک: چت‌بات طراحی‌شده توسط شهر نیویورک برای کمک به کارآفرینان، به‌جای راهنمایی درست، توصیه‌هایی غیرقانونی از جمله نگه‌داشتن انعام کارکنان یا تبعیض در استخدام را ارائه می‌داد. این ابزار که با هدف دسترسی آسان توسعه یافته بود، با واکنش منفی عمومی و چالش‌های حقوقی مواجه شد. این پرونده نشان داد که اگر مدل‌های هوش‌مصنوعی بر اساس داده‌های نامناسب یا دارای سوگیری آموزش ببینند، می‌توانند قوانین را تحریف کنند و کاربران و حتی دولت‌ها را در معرض خطر قرار دهند.
- شکست پروژه مسکن زایلو: شرکت زایلو (Zillow) با استفاده از الگوریتم قیمت‌گذاری مبتنی بر هوش‌مصنوعی وارد بازار خریدوفروش مسکن شد، اما این پروژه با ضرری معادل ۳۰۴ میلیون دلار و از دست رفتن ۲ هزار شغل پایان یافت. الگوریتم در پیش‌بینی نوسانات بازار ضعیف عمل کرد و تغییرات ناشی از همه‌گیری کرونا را در نظر نگرفت.
راهکارهای کاربردی برای دریافت خروجی بهتر
دستیارهای مجازی گاهی قادر به ارائه پاسخ‌های کامل یا دقیق نیستند و برخی مکالمات به شکل نیمه‌تمام باقی می‌مانند. برای درک بهتر این مسئله، می‌توان آن را از دو منظر توانایی دستیار در استخراج اطلاعات از منابع دانش موجود و قابلیت هدایت کاربران در اجرای وظایف مشخص مشاهده کرد.
دستیارهای مجازی نه تنها به اطلاعات دسترسی دارند، بلکه باید بتوانند آن‌ها را به شکلی معنادار پردازش کنند تا نیاز کاربر برآورده شود. در برخی موارد، این پردازش شامل استخراج نکات کلیدی از منابع راهنما یا پایگاه‌های پرسش و پاسخ است تا پاسخ‌ها هم دقیق و هم کاربردی باشند. از سوی دیگر، وقتی کاربر قصد انجام یک کار مشخص را دارد، سیستم باید او را مرحله‌به‌مرحله همراهی کند و پس از پایان فرآیند، نتیجه یا تأیید لازم را ارائه دهد. ترکیب این دو توانایی، دستیار را به ابزاری تبدیل می‌کند که هم اطلاعات درست منتقل می‌کند و هم تجربه‌ای روان و بدون وقفه برای انجام وظایف کاربران ایجاد می‌نماید.
روش‌هایی برای کاهش اشتباهات هوش‌مصنوعی
برای کاهش خطاهای هوش‌مصنوعی و افزایش دقت و اعتماد به آن، اول باید روی مدیریت جامع داده‌ها تمرکز کرد. یعنی داده‌های آموزشی باید دقیق، مرتبط، متنوع و عاری از سوگیری باشند و پایگاه‌های داده و مسیرهای پردازش، به‌طور مرتب بررسی شوند. شفافیت در مدل‌ها (Explainable AI) هم اهمیت زیادی دارد؛ وقتی فرآیند تصمیم‌گیری مدل برای انسان قابل فهم باشد، می‌توان ریشه خطاها را پیدا کرد و اعتماد کاربران را جلب کرد. در کنار آن، سیستم‌هایی که «Human-in-the-Loop» دارند، به ویژه در تصمیمات حساس، امکان بازبینی، اصلاح و ارائه بازخورد توسط انسان را فراهم می‌کنند.
تست و بررسی سیستم‌های هوش‌مصنوعی نباید فقط محدود به آزمایش‌های ساده باشد. بهتر است آزمون‌هایی انجام شود که بتوانند خطاهای احتمالی را در شرایط واقعی و حتی در مواجهه با سناریوهای پیچیده نشان دهند. همچنین، پایش عملکرد سیستم در حین کار و دریافت بازخورد لحظه‌ای کمک می‌کند تا مشکلات سریع شناسایی و سیستم دوباره آموزش داده شود. برای سامانه‌هایی که از پایگاه دانش استفاده می‌کنند، به‌روزرسانی مداوم اطلاعات اهمیت دارد تا خطاهای ناشی از داده‌های قدیمی کاهش یابد. در دستیارهای مکالمه‌ای، باید مکانیزم جایگزین در نظر گرفته شود؛ مثلا وقتی سیستم نمی‌تواند مطمئن باشد کاربر چه چیزی می‌خواهد، مکالمه به یک انسان منتقل شود تا تجربه کاربر بهتر شود و عملکرد سیستم پایدار باقی بماند.
- طراحی الگوریتم‌های قابل توضیح و شفاف: یکی از مهم‌ترین راهکارها برای کنترل اشتباهات هوش مصنوعی، طراحی الگوریتم‌هایی است که قابل توضیح باشند. به این معنا که خروجی‌های سیستم باید برای انسان قابل درک و قابل پیگیری باشند. اگر یک مدل تصمیمی می‌گیرد، باید بتوان توضیح داد که چرا چنین تصمیمی گرفته شده است. این ویژگی که به آن «قابلیت توضیح‌پذیری» یا Explainability گفته می‌شود، به کاربران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا خطاها را بهتر شناسایی کرده و اعتماد بیشتری به سیستم داشته باشند.
- آموزش با داده‌های متنوع و بدون تعصب: بسیاری از اشتباهات هوش مصنوعی ناشی از داده‌های ناقص یا دارای تعصب هستند. اگر الگوریتم‌ها با داده‌هایی آموزش ببینند که فقط بخشی از واقعیت را نشان می‌دهند یا دیدگاه‌های خاصی را تقویت می‌کنند، خروجی آن‌ها نیز نادرست یا تبعیض‌آمیز خواهد بود. برای جلوگیری از این مشکل، باید از مجموعه داده‌های گسترده، متنوع و متوازن استفاده کرد. همچنین، بررسی و پالایش داده‌ها پیش از آموزش مدل‌ها، نقش مهمی در کاهش خطاها دارد.
- نظارت انسانی و کنترل چندلایه: هرچند هدف نهایی بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی خودکارسازی فرآیندهاست، اما حضور انسان در حلقه تصمیم‌گیری همچنان ضروری است. نظارت انسانی می‌تواند به‌عنوان یک لایه محافظ عمل کند و در مواقع بحرانی یا تصمیم‌های حساس، جلوی اشتباهات جدی را بگیرد. به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند پزشکی، حمل‌ونقل یا امور قضایی، نظارت انسانی باید بخشی جدایی‌ناپذیر از سیستم‌های هوشمند باشد.
- آزمایش‌های مکرر و شبیه‌سازی سناریوهای واقعی: پیش از استفاده گسترده از یک سیستم هوش مصنوعی، باید آن را در شرایط مختلف و سناریوهای واقعی آزمایش کرد. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده و بررسی واکنش‌های الگوریتم در برابر داده‌های غیرمنتظره، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا نقاط ضعف سیستم را شناسایی کرده و آن‌ها را اصلاح کنند. این روش در صنعت خودروهای خودران، هوافضا و امنیت سایبری بسیار رایج است.
- تدوین قوانین اخلاقی و چارچوب‌های حقوقی: برای کنترل رفتار هوش مصنوعی، تنها راهکارهای فنی کافی نیستند. باید چارچوب‌های اخلاقی و قانونی مشخصی تدوین شود تا توسعه‌دهندگان و شرکتها موظف باشند در طراحی و استفاده از این فناوری، اصول انسانی را رعایت کنند. این قوانین می‌توانند شامل حفظ حریم خصوصی، جلوگیری از تبعیض، شفافیت در تصمیم‌گیری و پاسخگویی در برابر خطاها باشند. کشورهایی مانند اتحادیه اروپا در حال تدوین مقررات جامع برای هوش مصنوعی هستند که می‌تواند الگویی برای سایر کشورها باشد.
- بهبود رابط کاربری : یکی دیگر از روش‌های مؤثر برای کاهش اشتباهات و بهبود رابطه انسان با هوش مصنوعی، طراحی رابط‌های کاربری ساده، قابل فهم و تعاملی است. اگر کاربران بتوانند به‌راحتی با سیستم ارتباط برقرار کنند، بازخورد بدهند و عملکرد آن را کنترل کنند، احتمال بروز خطا کاهش می‌یابد. همچنین، آموزش کاربران درباره نحوه استفاده صحیح از سیستم‌های هوشمند، نقش مهمی در افزایش بهره‌وری و کاهش اشتباهات دارد.
منبع: Kognitos
