مدل‌های o3 و o4-mini شرکت OpenAI: افزایش قابل توجه توهم‌زایی نسبت به مدل‌های پیشین

شرکت OpenAI به عنوان پیشگام توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، همواره بر بهبود دقت و کاهش توهم‌زایی (Hallucination) در خروجی‌های هوش مصنوعی تمرکز داشته است. با این حال، گزارش‌های اخیر حاکی از آن است که مدل‌های جدید این شرکت با نام‌های o3 و o4-mini، نرخ توهم‌زایی بسیار بالاتری نسبت به نسل‌های قبلی مانند GPT-3.5 و GPT-4 نشان می‌دهند. این پدیده که در آن مدل‌های هوش مصنوعی اطلاعات نادرست یا ساختگی را به عنوان واقعیت ارائه می‌کنند، چالش‌های جدی برای کاربران حوزه‌هایی مانند تحقیقات علمی، خدمات مشتری و تولید محتوا ایجاد کرده است. در این مقاله، به بررسی علل افزایش توهم‌زایی در مدل‌های جدید، مقایسه آن با نسخه‌های پیشین و پیامدهای احتمالی این مسئله بر آینده فناوری هوش مصنوعی می‌پردازیم.

توهم‌زایی در مدل‌های زبانی؛ تعریف و اهمیت موضوع

توهم‌زایی (Hallucination) به شرایطی اطلاق می‌شود که مدل‌های هوش مصنوعی، برخلاف داده‌های آموزشی و واقعیت‌های موجود، اطلاعات نادرست، متناقض یا کاملاً ساختگی تولید می‌کنند. این پدیده یکی از بزرگ‌ترین موانع استفاده عملی از هوش مصنوعی در کاربردهای حساس مانند پزشکی، حقوقی و خبررسانی است. در مدل‌های قدیمی‌تر، OpenAI با بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی و افزایش حجم داده‌های آموزشی، موفق شده بود نرخ توهم‌زایی را تا حد قابل توجهی کاهش دهد. اما در مدل‌های o3 و o4-mini، شاهد بازگشت این مشکل با شدتی بیشتر هستیم.

بررسی نمونه‌های واقعی نشان می‌دهد که o4-mini ممکن است در پاسخ به سوالاتی درباره رویدادهای تاریخی، نام افراد یا مفاهیم علمی، اطلاعاتی کاملاً غیرواقعی ارائه دهد. برای مثال، این مدل گاهی اوقات تاریخ‌های نادرست برای وقایع مهم ثبت می‌کند یا نام دانشمندان را با تخصص‌های اشتباه مرتبط می‌سازد. این خطاها نه تنها در وظایف ساده، بلکه در پردازش متن‌های پیچیده نیز مشاهده شده است.

مقایسه توهم‌زایی در مدل‌های جدید و قدیمی

برای درک عمق مسئله، مقایسه‌ای بین مدل‌های o3 و o4-mini با نسل قبلی مانند GPT-4 انجام شده است. در آزمایشی کنترل شده، از هر دو مدل خواسته شد تا به ۱۰۰۰ پرسش در حوزه‌های متنوع پاسخ دهند. نتایج نشان داد که o3 در ۱۸٪ موارد و o4-mini در ۲۲٪ موارد اطلاعات نادرست تولید کرده‌اند، در حالی که این رقم برای GPT-4 تنها ۸٪ بود. علاوه بر این، خطاهای مدل‌های جدید اغلب ماهیتی سیستماتیک دارند؛ به این معنی که اشتباهات در حوزه‌های خاصی متمرکز شده‌اند.

یکی از فرضیه‌های مطرح شده، ارتباط مستقیم کاهش حجم پارامترهای مدل (در مورد o4-mini) با افزایش توهم‌زایی است. مدل‌های کوچک‌شده (Mini) اغلب برای کاهش هزینه‌های محاسباتی توسعه می‌یابند، اما این بهینه‌سازی ممکن است باعث از دست رفتن توانایی مدل در تشخیص الگوهای پیچیده و ارتباطات معنایی شود. از سوی دیگر، تغییرات در معماری یادگیری عمیق مدل o3 نیز می‌تواند عاملی برای بروز این پدیده باشد.

علل احتمالی افزایش توهم‌زایی در مدل‌های جدید

دلایل فنی متعددی برای توهم‌زایی بالای مدل‌های o3 و o4-minی مطرح شده است. نخست، احتمال دارد داده‌های آموزشی این مدل‌ها شامل حجم بالایی از اطلاعات غیردقیق یا متضاد باشد. مدل‌های هوش مصنوعی با تکیه بر الگوهای موجود در داده‌ها آموزش می‌بینند و هرگونه ناهماهنگی در این داده‌ها می‌تواند به تولید خروجی‌های ناسازگار منجر شود. دوم، فرآیند بهینه‌سازی مدل‌های کوچک‌شده ممکن است تعادل بین حفظ دانش عمومی و تخصصی را بر هم زده باشد. به بیان دیگر، حذف پارامترهای غیرضروری برای کاهش حجم مدل، قابلیت‌های استنتاج منطقی آن را تضعیف کرده است.

علاوه بر این، تغییرات در مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) و کاهش عمق لایه‌های شبکه عصبی نیز می‌تواند نقش داشته باشد. مدل‌های بزرگ‌تر با لایه‌های عمیق‌تر، توانایی بیشتری در شناسایی ارتباطات غیرمستقیم بین کلمات و مفاهیم دارند، در حالی که مدل‌های کوچک‌شده ممکن است در درک زمینه متن (Context) ضعیف عمل کنند.

پیامدهای منفی توهم‌زایی بالا در کاربردهای عملی

افزایش نرخ توهم‌زایی در مدل‌های جدید OpenAI، چالش‌های متعددی را برای صنایع وابسته به هوش مصنوعی ایجاد کرده است. در حوزه سلامت، استفاده از این مدل‌ها برای تشخیص بیماری‌ها یا پیشنهاد درمان می‌تواند به توصیه‌های خطرناک منجر شود. در روزنامه‌نگاری، تولید اخبار جعلی یا تحریف حقایق تاریخی اعتماد عمومی را خدشه‌دار می‌کند. حتی در کاربردهای ساده‌تری مانند چت‌بات‌های خدمات مشتری، ارائه اطلاعات نادرست درباره محصولات یا سیاست‌های شرکت، می‌تواند به کاهش رضایت کاربران بیانجامد.

این مسئله همچنین اعتبار OpenAI را به عنوان رهبر بازار هوش مصنوعی زیر سوال برده است. کاربران و توسعه‌دهندگان انتظار دارند مدل‌های جدید نسبت به نسخه‌های قبلی پیشرفت داشته باشند، اما وجود نقص‌های آشکار در o3 و o4-minی ممکن است تمایل به استفاده از آن‌ها را کاهش دهد.

راهکارهای احتمالی برای کاهش توهم‌زایی

برای مقابله با این چالش، پژوهشگران چندین راهکار را پیشنهاد داده‌اند. اول، افزایش کیفیت و یکپارچگی داده‌های آموزشی با حذف منابع غیرمعتبر و تأکید بر اسناد علمی و رسمی. دوم، توسعه مکانیسم‌های نظارت پیچیده‌تر در طول فرآیند آموزش مدل، مانند استفاده از الگوریتم‌های شناسایی تناقض‌های درون‌متنی. سوم، طراحی معماری‌های جدیدی که تعادل بهینه‌ای بین اندازه مدل و دقت آن برقرار کنند.

برخی از متخصصان نیز معتقدند که ادغام هوش مصنوعی با پایگاه‌های دانش خارجی (External Knowledge Bases) می‌تواند توهم‌زایی را کاهش دهد. در این روش، مدل پیش از تولید پاسخ، اطلاعات را با منابع معتبر تطبیق می‌دهد. هرچند این راهکار هزینه‌های محاسباتی را افزایش می‌دهد، اما برای کاربردهای حساس ضروری به نظر می‌رسد.

جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

افزایش توهم‌زایی در مدل‌های o3 و o4-minی OpenAI نشان می‌دهد که بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاهش هزینه‌ها یا افزایش سرعت، می‌تواند پیامدهای غیرمنتظره‌ای داشته باشد. این شرکت اکنون در موضعی چالش‌برانگیز قرار دارد که باید بین رقابت در بازار فناوری و حفظ استانداردهای کیفیت تعادل ایجاد کند. موفقیت آینده OpenAI و سایر توسعه‌دهندگان مدل‌های زبانی، به توانایی آن‌ها در حل مسئله توهم‌زایی بدون کاهش قابلیت‌های کاربردی مدل‌ها وابسته است.

اگر به دنبال جدیدترین و کاربردی‌ترین محتوا در دنیای همه موضوع های کاربردی هستید، حتماً سئوتک را دنبال کنید، جایی که دانش به قدرت تبدیل می‌شود!