AI-hallucinationer er et fascinerende fænomen, der opstår, når kunstig intelligens genererer information, der er opdigtet, unøjagtig eller helt ude af kontekst. I daglig brug af AI-værktøjer, særligt sprogmodeller som chatbots eller tekstgeneratorer, kan disse hallucinationer manifestere sig som overbevisende, men faktuelt forkerte svar eller forklaringer. Det er vigtigt at forstå dette koncept, da det påvirker pålideligheden af AI-genereret indhold og kan have konsekvenser for beslutninger baseret på AI-output.

Hvordan opstår AI-hallucinationer i praksis

AI-hallucinationer opstår oftest, når man “tvinger” en sprogmodel (LLM – Large Language Model) til at generere indhold om emner, den ikke har tilstrækkelig viden om. Dette sker typisk i følgende situationer:

• Når man beder AI’en om information om begivenheder, der er sket efter dens træningsdata slutter
• Når man stiller spørgsmål om meget specifikke eller nicheprægede emner
• Når man beder om detaljerede forklaringer på komplekse koncepter, som AI’en kun har overfladisk “kendskab” til

For eksempel, hvis du beder en AI, der er trænet med data frem til 2022, om at beskrive præsidentvalget i 2024, vil den sandsynligvis generere et plausibelt, men fuldstændig opdigtet scenario.

Sådan genkender du AI-hallucinationer

At identificere AI-hallucinationer kan være udfordrende, men her er nogle nyttige tips:

1. Tjek for anakronismer – Hvis AI’en refererer til fremtidige begivenheder, som om de allerede er sket, er det et klart tegn.
2. Vær opmærksom på overdreven brug af detaljer – Hvis svaret indeholder meget specifikke detaljer om relativt ukendte emner, kan det være et tegn på hallucination.
3. Krydscheck information – Sammenlign AI’ens svar med pålidelige kilder, især for faktuelle påstande.
4. Vær skeptisk over for usædvanlige sammenhænge – Hvis AI’en laver uventede forbindelser mellem urelaterede emner, kan det være en hallucination.
5. Observer inkonsistens – Hvis du stiller det samme spørgsmål flere gange og får markant forskellige svar, er det et advarselstegn.

AI ved ikke, hvad den ikke ved

En vigtig ting at forstå om AI, særligt sprogmodeller, er, at de ikke har en reel forståelse af deres egen vidensbegrænsning. Ulig mennesker, der ofte kan sige “Det ved jeg ikke”, vil en AI næsten altid forsøge at give et svar, selv når den ikke har tilstrækkelig information. Dette skyldes, at AI’er er trænet til at generere det mest sandsynlige svar baseret på deres træningsdata og input, ikke til at vurdere deres egen videns grænser.

Dette betyder, at når vi stiller en AI et spørgsmål om noget, den ikke har præcis viden om, vil den stadig generere et svar. Dette svar kan virke overbevisende, men være faktuelt forkert eller misvisende. Det er derfor afgørende at brugere af AI-værktøjer er bevidste om denne begrænsning og ikke blindt stoler på AI-genererede svar uden verificering.

Mennesker og AI: Samme udfordring, forskellige løsninger

Interessant nok ligner denne udfordring med AI en velkendt menneskelig tendens. Mennesker har ofte svært ved at erkende grænserne for deres egen viden og kan også give overbevisende, men forkerte svar på spørgsmål, de reelt ikke har viden om. Dette fænomen kaldes ofte for Dunning-Kruger effekten.

Forskellen er, at mennesker gennem erfaring og uddannelse kan lære at være mere selvbevidste om deres vidensbegrænsninger og sige “Jeg ved det ikke”, når det er passende. AI-systemer har endnu ikke denne evne til selvrefleksion.

For at imødegå disse udfordringer arbejder forskere på at udvikle mere robuste AI-modeller med bedre evne til at vurdere deres egen sikkerhed i svar. I mellemtiden er den bedste løsning for brugere at:

1. Være kritiske og skeptiske over for AI-genereret information
2. Bruge AI som et supplement til, ikke en erstatning for, menneskelig ekspertise
3. Altid krydstjekke vigtig information fra flere pålidelige kilder
4. Være opmærksom på AI’ens begrænsninger og træningsperiode

Ved at forstå og anerkende både styrker og svagheder ved AI-teknologi kan vi bedre udnytte dens potentiale, samtidig med at vi minimerer risikoen for at blive vildledt af AI-hallucinationer.