एआई भ्रम: ये क्या हैं, ये क्यों होते हैं, और इन्हें कैसे पकड़ें

AI जानबूझकर झूठ नहीं बोलता। इसे सत्य और कल्पना के बीच का अंतर नहीं पता। जब ChatGPT आत्मविश्वास से किसी ऐसे अध्ययन का हवाला देता है जो मौजूद ही नहीं है, या Claude कोई ऐसा आंकड़ा बना देता है जो प्रशंसनीय लगता है, तो यह बिल्कुल वही कर रहा है जिसके लिए इसे डिज़ाइन किया गया था: सबसे संभावित अगले शब्दों की भविष्यवाणी करना। कभी-कभी सबसे संभावित शब्द गलत होते हैं। इसे हैलुसिनेशन कहा जाता है, और इसे समझना AI को सुरक्षित तरीके से उपयोग करने के बारे में सबसे महत्वपूर्ण बात है।

AI क्यों हैलुसिनेट करता है

AI मॉडल विशाल मात्रा में पाठ के पैटर्न का विश्लेषण करके सीखते हैं। वे सीखते हैं कि कुछ शब्द और वाक्यांश आमतौर पर एक साथ दिखाई देते हैं। जब आप कोई सवाल पूछते हैं, तो मॉडल यह भविष्यवाणी करके एक जवाब उत्पन्न करता है कि कौन से शब्द सबसे अधिक संभावना के साथ अनुसरण करेंगे — किसी डेटाबेस में तथ्यों को खोजकर नहीं।

इसका मतलब है कि AI ऐसा पाठ बनाने में बहुत अच्छा है जो सही लगता है और अक्सर वास्तव में सही होता है। लेकिन जब यह ऐसे प्रश्न का सामना करता है जहां "सही लगने वाला" उत्तर और "वास्तव में सही" उत्तर अलग हो, तो यह जो सही लगता है उसके साथ जाता है। हर बार।

आम हैलुसिनेशन पैटर्न: ऐसे उद्धरण और शोध पत्र बनाना जो मौजूद नहीं हैं, ऐसे आंकड़े बनाना जो प्रशंसनीय लगते हैं, पुरानी जानकारी को वर्तमान के रूप में बताना, ऐसे प्रश्नों का आत्मविश्वास से जवाब देना जिनके बारे में पर्याप्त जानकारी नहीं है, और वास्तविक घटनाओं को सारांशित करते समय काल्पनिक विवरण बनाना।

हैलुसिनेशन को पकड़ने के 5 तरीके

1. किसी भी चीज़ के लिए जो सत्य होनी चाहिए Perplexity का उपयोग करें। Perplexity वेब को खोजता है और स्रोतों का हवाला देता है। यदि कोई दावा महत्वपूर्ण है, तो ChatGPT या Claude पर विश्वास करने के बजाय Perplexity में इसे सत्यापित करें।

2. AI से पूछें कि वह कितना आत्मविश्वास रखता है। "आप इस उत्तर में कितना आत्मविश्वास रखते हैं? कौन से हिस्से गलत हो सकते हैं?" सीधे पूछे जाने पर AI टूल अनिश्चितता को स्वीकार करने में बेहतर हो रहे हैं।

3. दूसरे AI से क्रॉस-चेक करें। यदि ChatGPT आपको कोई आंकड़ा देता है, तो Claude से वही प्रश्न पूछें। यदि वे असहमत हैं, तो कम से कम एक गलत है — आगे की जांच करें।

4. विशिष्ट संख्याओं से सावधान रहें। सटीक प्रतिशत, डॉलर राशि, तारीखें और उद्धरण सबसे अधिक हैलुसिनेट किए गए विवरण हैं। सामान्य प्रवृत्तियां और अवधारणाएं विशिष्ट डेटा बिंदुओं की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं।

5. प्रकाशन, प्रस्तुति या निर्णय से पहले सत्यापित करें। यही एकमात्र नियम है जो मायने रखता है। AI से कोई भी तथ्य जो आप जनता के सामने दिखाए जाने वाले काम, व्यावसायिक निर्णयों या महत्वपूर्ण संचार में उपयोग करते हैं, को स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जाना चाहिए।

जब हैलुसिनेशन महत्वपूर्ण नहीं हैं

हर AI कार्य को तथ्यात्मक सटीकता की आवश्यकता नहीं होती है। विचारों पर विचार-मंथन, रचनात्मक सामग्री का मसौदा तैयार करना, लेखन शैलियों की खोज करना, कोड संरचनाएं उत्पन्न करना, और परिकल्पनात्मक परिदृश्यों के बारे में सोचना — ये कार्य कभी-कभी गलतियों से नुकसान नहीं उठाते क्योंकि आप आउटपुट को सत्य के स्रोत के रूप में नहीं, बल्कि एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग कर रहे हैं।

खतरे की जगह संकीर्ण है लेकिन महत्वपूर्ण है: जब आपको तथ्य, संख्याएं, उद्धरण, कानूनी व्याख्याएं, चिकित्सा जानकारी, या कोई दावा जो आप सत्य के रूप में प्रस्तुत करेंगे, की आवश्यकता होती है। इन कार्यों के लिए, AI एक सहायक है, प्राधिकार नहीं।

AI टूल्स को प्रभावी तरीके से उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारी शुरुआती गाइड देखें या हमारे State of AI Models पृष्ठ पर AI मॉडल की तुलना करें।

प्रकटीकरण: इस लेख में कुछ लिंक सहबद्ध लिंक हैं। हम केवल उन टूल्स की सिफारिश करते हैं जिन्हें हमने व्यक्तिगत रूप से परीक्षण किया है और नियमित रूप से उपयोग करते हैं। हमारी पूर्ण प्रकटीकरण नीति देखें।