Streszczenie: W rozmowie z Iwo Zmyślonym prof. Michał Karpowicz, autor pierwszego na świecie matematycznego dowodu na nieeliminowalność halucynacji w AI , wyjaśnia, dlaczego duże modele językowe (LLM) z natury muszą generować nieprawdziwe informacje. To nie problem techniczny, który można rozwiązać, ale fundamentalna cecha matematyczna tych systemów, wynikająca ze statystycznego uogólniania, a nie odtwarzania danych. Profesor dowodzi, że cztery pożądane cechy idealnego AI – prawdomówność, zachowanie informacji, ujawnianie istotnej wiedzy i optymalność odpowiedzi – są ze sobą logicznie sprzeczne w przypadku nietrywialnych zapytań. Dla biznesu oznacza to konieczność stosowania zasady ograniczonego zaufania i weryfikacji przez człowieka (man in the loop), zwłaszcza w obszarach krytycznych, takich jak prawo czy medycyna. W rozmowie poruszono również realne zagrożenia związane z AI, w tym negatywny wpływ na edukację i ryzyko powstania „obliczeniowych oligopoli” uzależniających gospodarki od kilku technologicznych gigantów
W dyskusji na temat sztucznej inteligencji ścierają się dwa światy: obietnice rewolucji i twarde realia technologicznych ograniczeń. Jednym z najpoważniejszych wyzwań dla biznesu są tzw. halucynacje, czyli generowanie przez duże modele językowe (LLM) informacji nieprawdziwych. Choć wielu miało nadzieję, że to jedynie przejściowy problem, prof. Michał Karpowicz, szef Samsung AI Center Warsaw, przedstawia na to matematyczny dowód. W 12. odcinku podcastu „Limity AI” dowodzi, że halucynacje to nie błąd, który można naprawić, ale fundamentalna, niemożliwa do wyeliminowania cecha każdego LLM-a.
Dlaczego modele językowe nie mogą przestać halucynować?
Problem z halucynacjami nie jest kwestią niedoskonałej inżynierii czy mocy obliczeniowej, którą można po prostu zwiększyć. Jak wyjaśnia prof. Karpowicz, wynika on z samej natury działania tych systemów. LLM-y nie przechowują informacji w sposób uporządkowany, jak tradycyjne bazy danych. Każda odpowiedź na nasze zapytanie (prompt) nie jest prostym przywołaniem faktów, lecz ich statystycznym uogólnieniem, tworzonym na podstawie wektorowych reprezentacji danych.
To oznacza, że nigdy nie możemy mieć stuprocentowej gwarancji, że informacja podana przez model jest prawdziwa. Dla biznesu konsekwencje są jednoznaczne: tam, gdzie ryzyko dezinformacji jest nieakceptowalne – na przykład w sektorze prawniczym, medycznym czy finansowym – nie można polegać wyłącznie na AI. Konieczne jest wprowadzenie do procesu decyzyjnego ludzkiego eksperta, czyli mechanizmu „man in the loop”.
Nie tylko błąd – cztery kryteria (nie)zawodności AI
Aby precyzyjnie opisać problem, prof. Karpowicz definiuje idealny, niezawodny model AI przy pomocy czterech warunków, inspirowanych matematyczną teorią gier:
- Prawdomówność (Truthful Response Generation): Model nie powinien zniekształcać wiedzy, którą posiada w swojej „bibliotece” danych.
- Zachowanie informacji semantycznej (Semantic Information Conservation): Odpowiedzi muszą być uzasadnione posiadaną wiedzą; model nie może tworzyć treści „z niczego” ani ignorować faktów, które zna.
- Ujawnianie istotnej wiedzy (Relevant Knowledge Disclosure): Jeśli model posiada wiedzę istotną dla zadanego pytania, powinien ją ujawnić, a nie przemilczeć.
- Optymalność odpowiedzi (Knowledge-Constrained Optimality): Model powinien generować możliwie najlepszą odpowiedź w granicach swojej wiedzy, maksymalizując satysfakcję użytkownika.
Twierdzenie prof. Karpowicza dowodzi, że w przypadku zapytań nietrywialnych – czyli takich, które wymagają rozwiązania konfliktu informacji – jednoczesne spełnienie wszystkich czterech kryteriów jest matematycznie niemożliwe. System musi naruszyć przynajmniej jedną z tych zasad, co w praktyce prowadzi do halucynacji.
Dwa kluczowe zagrożenia
Świadomość fundamentalnych ograniczeń AI pozwala lepiej identyfikować realne zagrożenia. Prof. Karpowicz wskazuje na dwa obszary, które wymagają szczególnej uwagi.
- Edukacja: Powszechny dostęp do technologii generatywnych może osłabić kluczowe kompetencje poznawcze. Uczymy się poprzez wysiłek, powtarzanie i skupienie, a AI minimalizuje ten wysiłek. Istnieje ryzyko, że zamiast rozwijać umiejętność krytycznego myślenia, będziemy polegać na maszynach, które „myślą za nas”.
- Nauka i gospodarka: Nierówny dostęp do zaawansowanych narzędzi AI może prowadzić do powstania „obliczeniowych oligopoli”. Państwa i firmy, które umiejętnie wykorzystają AI jako wzmacniacz intelektu, będą rozwijać się w ogromnym tempie, pogłębiając przepaść technologiczną. Uzależnienie gospodarek od kilku dostawców tej technologii staje się realnym scenariuszem ryzyka.
Inteligencja w Twojej kieszeni
W kontrze do dominującego modelu skalowania AI poprzez dokładanie mocy obliczeniowej w chmurze, Samsung rozwija strategię on-device AI. Zamiast tworzyć jednego, gigantycznego LLM-a, firma koncentruje się na umieszczaniu zoptymalizowanych modeli, takich jak Gauss, bezpośrednio w urządzeniach. Taki model, obecny już m.in. w smartfonach Galaxy, uczy się o użytkowniku i pełni funkcję spersonalizowanego asystenta, który pomaga planować, wyszukiwać informacje i zarządzać dokumentami. Celem jest dostarczenie inteligencji mieszczącej się „w naszej głowie”, a nie w wymagającej ogromnych zasobów serwerowni.
Jak żyć ze świadomością limitów AI?
Dowód na nieeliminowalność halucynacji nie jest argumentem przeciwko rozwojowi AI. Jest raczej wezwaniem do zmiany perspektywy. Zamiast dążyć do niemożliwej do osiągnięcia pełnej niezawodności, liderzy biznesu powinni skupić się na budowaniu systemów, które uwzględniają wrodzone ograniczenia tej technologii.
Halucynacje należy traktować nie jako błąd do naprawienia, lecz jako cechę, którą trzeba zarządzać. Jak podkreśla prof. Karpowicz, wyobraźnia to „halucynacja działająca w ramach ograniczeń”. Zrozumienie, kiedy te ograniczenia są przekraczane, jest kluczem do bezpiecznego i efektywnego wdrażania sztucznej inteligencji w organizacji.
