एआई मतिभ्रम क्या हैं?
एआई मतिभ्रम उस घटना को संदर्भित करते हैं जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल ऐसी सामग्री उत्पन्न करते हैं जो तथ्यात्मक रूप से गलत, तार्किक रूप से दोषपूर्ण, या पूरी तरह से गढ़ी हुई होती है। यह घटना बड़े भाषा मॉडल (LLMs), छवि उत्पादन मॉडल (जैसे Stable Diffusion), और मल्टीमोडल सिस्टम में आम है।
एआई मतिभ्रम के सामान्य प्रकार
एआई मतिभ्रम को बढ़ती हुई ध्यान मिल रहा है क्योंकि वे गलत सूचना, निर्णय लेने में त्रुटियों, और एआई सिस्टम में कम विश्वास का कारण बन सकते हैं। एआई मतिभ्रम के विभिन्न प्रकारों को समझने से इन मुद्दों की बेहतर पहचान और समाधान में मदद मिलती है।
स्पष्ट तथ्यात्मक त्रुटियों वाला आउटपुट
- ऐसी ऐतिहासिक घटनाओं का दावा करना जो कभी नहीं हुईं
- काल्पनिक शोध या पेपर का हवाला देना
- भौगोलिक स्थानों या प्राकृतिक घटनाओं का गलत वर्णन करना
उपयोगकर्ताओं को गलत जानकारी प्राप्त होने और झूठे तथ्यों के आधार पर निर्णय लेने का कारण बन सकता है
ऐसी सामग्री जो स्वयं-विरोधाभासी है या सामान्य ज्ञान का उल्लंघन करती है
- एक ही प्रतिक्रिया के भीतर स्वयं का विरोधाभास करना
- ऐसे वर्णन जो भौतिकी के बुनियादी नियमों का उल्लंघन करते हैं
- तर्क प्रक्रियाओं में तार्किक छलांग
एआई सिस्टम की विश्वसनीयता को कम करता है, जिससे उपयोगकर्ता समग्र आउटपुट पर संदेह करते हैं
भेदभावपूर्ण, खतरनाक, या अवैध सामग्री का उत्पादन
- खतरनाक या हानिकारक सलाह प्रदान करना
- पूर्वाग्रह या भेदभाव वाली सामग्री उत्पन्न करना
- उचित चेतावनियों के बिना संवेदनशील या अनुचित सामग्री का वर्णन करना
सामाजिक नुकसान का कारण बन सकता है और नैतिक मानकों या कानूनी नियमों का उल्लंघन कर सकता है
विभिन्न माध्यमों में असंगतियां (जैसे छवि-पाठ बेमेल)
- ऐसे पाठ जो छवि में मौजूद न होने वाली वस्तुओं का वर्णन करते हैं
- वीडियो सामग्री जो ऑडियो कथन से मेल नहीं खाती
- ऐसी छवि सामग्री उत्पन्न करना जो इनपुट प्रॉम्प्ट से मेल नहीं खाती
मल्टीमोडल अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता भ्रम पैदा करता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव और सिस्टम की उपयोगिता कम हो जाती है
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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एआई मतिभ्रम का पता लगाना
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