ไขปริศนา AI หลอน: เบื้องหลังการหลอนของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ระดับเซลล์ประสาท
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด โมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือที่เรารู้จักกันดีในชื่อ LLM ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การสื่อสารและการทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แต่กระนั้น หลายคนคงเคยพบกับประสบการณ์ที่โมเดลเหล่านี้ให้ข้อมูลที่ผิดเพี้ยน สร้างเรื่องราวที่ไม่เป็นความจริง หรือที่เรียกกันว่า “การหลอน” (Hallucination) ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ที่บั่นทอนความน่าเชื่อถือของการใช้งาน AI
การทำความเข้าใจว่าทำไม AI ถึงหลอนจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง
ทำความเข้าใจ “การหลอน” ของ AI
การหลอนของโมเดลภาษา ไม่ใช่เรื่องลึกลับซับซ้อนอย่างที่คิด มันคือปรากฏการณ์ที่โมเดลสร้างข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกับข้อเท็จจริง หรือข้อมูลที่ฝึกฝนมา หรือในบางครั้งอาจเป็นข้อมูลที่ไม่ปรากฏอยู่ในแหล่งข้อมูลใดๆ เลย
สถานการณ์นี้มักเกิดขึ้นเมื่อโมเดลพยายามตอบคำถามที่ยากเกินไป ต้องการความคิดสร้างสรรค์สูง หรือต้องเติมเต็มช่องว่างของข้อมูลที่มันไม่มี
เดิมที การแก้ไขปัญหานี้มักจะเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงข้อมูลการฝึกฝน หรือการออกแบบสถาปัตยกรรมของโมเดลทั้งหมด
แต่แนวคิดใหม่กำลังเผยให้เห็นว่า สาเหตุอาจซ่อนอยู่ที่ระดับที่ลึกกว่านั้นมาก นั่นคือระดับของ เซลล์ประสาท หรือ นิวรอน (Neurons) ภายในโมเดลนั่นเอง
H-Neurons: ต้นตอแห่งการหลอน
งานวิจัยล่าสุดได้ชี้ให้เห็นว่า มีกลุ่มเซลล์ประสาทจำนวนหนึ่งซึ่งมีขนาดเล็กมากแต่กลับมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อพฤติกรรมการหลอนของ LLM
เซลล์ประสาทเหล่านี้ถูกเรียกว่า H-Neurons (Hallucination-Neurons) หรือ นิวรอนแห่งการหลอน
การค้นพบนี้ได้มาจากการทดลองที่น่าสนใจ โดยนักวิจัยได้ทำการ Fine-tuning (การปรับแต่ง) โมเดลให้สามารถสร้างข้อความที่แม่นยำยิ่งขึ้น หรือในทางกลับกัน ให้เกิดการหลอนมากขึ้น และในขณะเดียวกันก็ได้เฝ้าสังเกตกิจกรรมของนิวรอนภายในโมเดล
สิ่งที่ค้นพบคือ เมื่อโมเดลถูกปรับให้สร้างข้อมูลที่ถูกต้อง กิจกรรมของ H-Neurons จะลดลง
แต่เมื่อใดที่โมเดลเริ่มมีพฤติกรรมการหลอน กิจกรรมของ H-Neurons เหล่านี้กลับพุ่งสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
นี่แสดงให้เห็นว่า H-Neurons มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับความสามารถในการหลอนของ AI
กลไกการทำงานและผลกระทบ
H-Neurons อาจทำหน้าที่คล้ายกับ สวิตช์ หรือ ตัวกระตุ้น ที่เมื่อถูกเปิดใช้งาน มันจะส่งสัญญาณให้โมเดลเริ่มสำรวจความเป็นไปได้ในการสร้างคำตอบที่แปลกใหม่หรือแตกต่างออกไปจากข้อมูลที่เคยเรียนรู้มา
ในบางกรณี การสำรวจนี้อาจนำไปสู่ความคิดสร้างสรรค์อันน่าทึ่ง
แต่ในกรณีของการหลอน มันกลับนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่ผิดพลาด หรือไม่เป็นความจริง
การทำความเข้าใจกลไกนี้ทำให้เราสามารถพัฒนาวิธีการควบคุมการหลอนได้โดยตรงมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลทั้งหมด
แทนที่จะทำการฝึกโมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น เราอาจสามารถมุ่งเน้นไปที่การ ระงับการทำงาน ของ H-Neurons เหล่านี้ เพื่อลดโอกาสที่โมเดลจะหลอนลงอย่างมาก
นี่เป็นการเปิดประตูสู่การสร้าง LLM ที่มีความน่าเชื่อถือและแม่นยำสูงขึ้น สำหรับการใช้งานที่ต้องการความถูกต้องเป็นพิเศษ
ในขณะเดียวกัน การเข้าใจ H-Neurons ยังช่วยให้เราสามารถออกแบบโมเดลที่สามารถปรับเปลี่ยนโหมดได้ เช่น บางครั้งต้องการความสร้างสรรค์สูง และบางครั้งต้องการความแม่นยำทางข้อเท็จจริงสูงสุด
ศักยภาพในการควบคุมพฤติกรรมของ AI ในระดับนิวรอนเช่นนี้ ย่อมนำมาซึ่งอนาคตที่ AI จะเป็นผู้ช่วยที่ฉลาดและไว้ใจได้มากยิ่งขึ้นในทุกมิติของชีวิตเรา