AI halucinacije: šta su i zašto su važne

U revoluciji umjetne inteligencije, teško je povjerovati da svjedočimo nečemu zaista revolucionarnom. I ne radi se o politici – radi se o matematici. Problem je u AI halucinacijama.

Zamislite svijet u kojem kalkulator povremeno kaže 2+2=5. Ili gdje računovodstveni softver izmišlja transakcije koje se nikada nisu dogodile. Zvuči apsurdno, zar ne? Ipak, ovo je vrsta svijeta u koji zakoračimo sa današnjom AI revolucijom.

Od samog početka digitalne ere, jedno je bilo sigurno - kompjuteri bi se mogli srušiti, štampači bi mogli loše da se ponašaju, a korisnike bi mogli izluditi plavi ekrani smrti. Ali kroz sve to, vjerovalo im se da besprijekorno urade jednu stvar: izvrše proračune. Taj temelj povjerenja, izgrađen decenijama, sada se stalno narušava onim što stručnjaci nazivaju AI halucinacijama.

Istorija kompjutera nije započela društvenim mrežama ili video igricama, već potrebom za izvođenjem složenih proračuna. Prvi elektronski kompjuter opšte namene, ENIAC, zauzimao je prostoriju veličine 7 puta 13 metara i u njoj se nalazilo skoro 18,000 vakumskih cevi zajedno sa hiljadama releja. Ova masivna mašina je razvijena da izračuna tabele za artiljerijsku paljbu i pomogne u radu na hidrogenskoj bombi. Mogao je izvesti 5,000 sabiranja, 350 množenja ili 40 dijeljenja u sekundi - brže od bilo čega što se može zamisliti u to vrijeme.

Od tada je prošlo više od 75 godina, a kompjuteri su doživjeli dramatičnu transformaciju. Od divova veličine sobe, oni su evoluirali u uređaje dovoljno male da stanu u naše džepove. Ipak, uprkos svim tehnološkim revolucijama, njihova osnovna svrha je ostala ista - računari su, pre svega, mašine napravljene da računaju.

Pročitajte takođe: Tehnofeudalizam – novi oblik svjetskog poretka

Excel – matematika kojoj možete vjerovati

Dobar primjer ovog kontinuiteta je Microsoft Excel—program koji je u svojoj srži još uvijek napredni vizualni kalkulator. Tokom decenija, Excel je postao okosnica globalne ekonomije, koju koriste svi, od malih preduzeća do multinacionalnih korporacija, od kućnog budžeta do složenih finansijskih modela Wall Streeta. Iako ima svoje kritike i ograničenja, jedna stvar je ostala dosljedna: njegovi proračuni su pouzdani.

Naravno, greške se mogu pojaviti i u Excelu. Uobičajeni primjer je #VRIJEDNOST! poruka, koja se pojavljuje kada pokušamo izvršiti matematičke operacije nad tekstom umjesto brojevima. Ali – i to je ključna razlika – takve greške uvijek imaju jasne, prepoznatljive uzroke i jednostavne popravke. Što je još važnije, Excel nikada ne pogađa niti izmišlja rezultate. Formula =SUM(A1:A10) će uvijek vratiti isti izlaz za isti ulaz, bilo da ga pokrećete prvi put ili hiljaditi.

Ova deterministička priroda tradicionalnog softvera decenijama je jačala naše poverenje u računare. Možda smo se žalili na korisničko sučelje, performanse ili kompatibilnost, ali nikada nismo dovodili u pitanje matematičku tačnost rezultata.

Pročitajte takođe: Panamski kanal: Istorija njegove izgradnje i osnova američkih potraživanja

AI halucinacije – kada matematika počne da mašta

I ovo nas dovodi do suštinskog pitanja današnje revolucije umjetne inteligencije. Moderni AI modeli – posebno modeli velikih jezika (LLM) – fundamentalno se razlikuju od tradicionalnog softvera. Umjesto izvršavanja specifičnih, determinističkih operacija, oni su dizajnirani da prepoznaju obrasce u masivnim skupovima podataka i generiraju uvjerljive odgovore na osnovu tih obrazaca.

Ova fundamentalna promjena u arhitekturi dovodi do onoga što stručnjaci nazivaju AI halucinacijama – primjera u kojima AI modeli generiraju informacije koje izgledaju kao stvarne, ali su potpuno netačne ili nepovezane sa stvarnošću. Važno je da ove halucinacije nisu slučajne greške; oni su rezultat same prirode ovih sistema – složene interakcije između podataka o obuci, konstrukcije modela i načina na koji model tumači upite.

Najzabrinjavajući aspekt je da se AI halucinacije često pojavljuju s istim nivoom povjerenja kao i činjenične informacije. Model može sa sigurnošću tvrditi da je Kijev glavni grad Ukrajine (što je istina) i da je bio domaćin Ljetnih olimpijskih igara 1995. (što je u potpunosti izmišljeno). Za korisnika, posebno nestručnjaka, može biti izuzetno teško razlikovati činjenicu od halucinacije.

Pročitajte takođe: Iskoristite ili izgubite: Kako AI mijenja ljudsko razmišljanje

Obim problema halucinacija

Iako je teško utvrditi tačnu statistiku o učestalosti AI halucinacija, stručnjaci se slažu da je ovo široko rasprostranjeno pitanje koje pogađa sve velike jezičke modele. Sistemi koji su najskloniji halucinacijama su oni koji nemaju efikasne mehanizme provjere informacija, oslanjaju se na zastarjele podatke i ne uspijevaju pravilno interpretirati kontekst upita.

Uzroci halucinacija su složeni i višeslojni. Među glavnim faktorima stručnjaci ističu:

• Nesavršenosti u podacima obuke: Ako podaci koji se koriste za obuku modela sadrže greške, netačnosti ili kontradiktorne informacije, model može replicirati ove probleme ili generirati novi, lažni sadržaj.

• Preopterećenje modela: Ovo se dešava kada se algoritam previše prilagodi skupu podataka za obuku, gubeći sposobnost da generalizuje i ispravno identifikuje nove obrasce.
• Pogrešne pretpostavke u dizajnu modela: Ako AI programeri baziraju svoj dizajn na pogrešnim pretpostavkama, model može konzistentno stvarati halucinacije.

Konkretni primjeri AI sistema, posebno sklonih halucinacijama, uključuju kineska rješenja kao što su Qwen i DeepSeek. Uprkos njihovom tehnološkom napretku, ovi modeli se i dalje suočavaju s ovim problemom. Često stvaraju informacije koje izgledaju uvjerljivo, ali su zapravo lažne ili nisu usklađene sa stvarnošću, posebno u kontekstima u kojima podaci mogu biti nepotpuni ili kontradiktorni.

Pročitajte takođe: Sve o Microsoft's Majorana 1 Kvantni procesor: proboj ili evolucija?

Problem povjerenja – 98% još uvijek nije dovoljno

I ovdje dolazimo do temeljnog pitanja povjerenja. U tradicionalnom softveru greške su bile izuzeci, a ne pravilo. U slučaju veštačke inteligencije, halucinacije su inherentni deo rada sistema. Čak i ako model generiše tačne informacije u 98% vremena, preostalih 2% predstavlja ozbiljan problem.

Zamislite da koristite kalkulator koji daje tačan rezultat u 98% vremena, ali u 2% slučajeva daje pogrešan odgovor. Da li bismo vjerovali takvom uređaju za zadatke poput obračuna poreza, razvoja medicine ili projektiranja mosta? Odgovor je jasan.

Pitanje halucinacija veštačke inteligencije je posebno kritično u oblastima koje zahtevaju potpunu tačnost i tačnost činjenica, kao što su medicina, pravo, finansije i inženjering. U ovim oblastima čak i najmanja mogućnost greške može dovesti do katastrofalnih posljedica.

Pročitajte takođe: Tektonski pomaci u AI: Is Microsoft Klađenje na DeepSeek?

Excel naspram umjetne inteligencije: izračunavanje naspram konfabulacije

U Excelu, kada se pojavi greška poput #VALUE! se pojavi, program jasno ukazuje da je nešto pošlo po zlu. Ne pokušava pogoditi rezultat ili sakriti problem. Štaviše, postoje posebne preporuke o tome kako riješiti takve greške - na primjer, osigurati da sve vrijednosti u matematičkoj formuli budu brojevi, a ne tekst.

S druge strane, u slučaju AI sistema, kada model ne zna odgovor, često generiše uvjerljiv, ali lažan odgovor umjesto da priznaje nedostatak znanja. Najgore je to što korisnik možda čak i ne shvati da je informacija halucinacija.

Prema SalesforceU izvještaju o stanju podataka i analitike, 9 od 10 (skoro 87%) analitičara i IT lidera slažu se da je napredak u umjetnoj inteligenciji dao upravljanju podacima veći prioritet. Međutim, isti izvještaj naglašava nesigurnost ispitanika u pogledu tačnosti podataka i zabrinutost u pogledu sigurnosti podataka u kontekstu AI.

Pročitajte takođe: Kako se Tajvan, Kina i SAD bore za tehnološku dominaciju: veliki rat čipova

Trošak verifikacije je skriveni nedostatak AI

Pristalice umjetne inteligencije tvrde da se pitanje halucinacija može riješiti provjerom informacija. Zaista, provjera činjenica i validacija rezultata AI sistema postaju suštinska praksa u svakoj organizaciji koja koristi ove tehnologije. Problem je, međutim, što potreba za verifikacijom značajno umanjuje vrijednost ovih sistema.

Zamislite ovu situaciju – tražimo od AI asistenta da napiše izvještaj o tržištu električnih vozila. Sistem generiše dokument od 20 stranica ispunjen statistikom, trendovima i prognozama. Dokument izgleda profesionalno i sadrži uvjerljive argumente. Problem je u tome što ne znamo koji su dijelovi informacija tačni, a koji rezultat AI halucinacija. Da bismo to utvrdili, morali bismo provjeriti svaku statistiku, svaku izjavu, svaku činjenicu. To znači, u stvari, da radimo posao koji je AI sistem trebao da uradi za nas.

Ovo je fundamentalni paradoks trenutne AI revolucije – sistemi koji su nam trebali uštedjeti vrijeme često zahtijevaju dodatni rad na provjeravanju svojih rezultata. U slučaju korištenja tradicionalnog softvera, poput Excela, možemo jednostavno vjerovati rezultatima proračuna i fokusirati se na tumačenje podataka.

Pročitajte takođe: Sve o USB standardima i specifikacijama

Matematički nesavršen svijet AI

Nedostatak povjerenja u AI sisteme nije stvar tehnofobije ili otpora promjenama. To je racionalan odgovor na fundamentalnu promjenu u odnosu između ljudi i kompjutera. Decenijama smo gradili odnose zasnovane na determinističkoj pouzdanosti računarskih mašina. Sada ulazimo u eru vjerojatnosnih modela koji po prirodi ne mogu garantovati isti nivo pouzdanosti.

Možda je najprecizniji način da se ovo opiše kroz analogiju ljudske komunikacije. Tradicionalni softver je poput enciklopedije – može biti nepotpun ili sadržavati zastarjele informacije, ali ono što je uključeno može se smatrati dokazanim. AI, s druge strane, liči na razgovor sa osobom koja posjeduje impresivno, ali nesavršeno znanje – ponekad griješe, povremeno se zbune, a ponekad iskrivljuju činjenice.

Ova analogija, u kontekstu kompjutera, označava fundamentalnu regresiju u smislu pouzdanosti. Oduvijek smo očekivali veću preciznost od mašina nego od ljudi. Sada, paradoksalno, imamo potrebu da potvrdimo rezultate generisane veštačkom inteligencijom sa istim oprezom koji bismo primenili na informacije od nepoznate osobe.

Pročitajte takođe: Šta je DeepSeek i zašto svi pričaju o tome?

U potrazi za matematičkom pouzdanošću

Znači li to da bismo trebali potpuno napustiti umjetnu inteligenciju? Apsolutno ne. Sistemi veštačke inteligencije imaju ogroman potencijal u različitim oblastima – od generisanja kreativnog sadržaja do analize ogromnih skupova podataka. Problem leži u činjenici da moramo naučiti novi pristup radu sa ovim sistemima, koji uvažava njihova osnovna ograničenja.

Trenutno su u toku intenzivna istraživanja za smanjenje AI halucinacija. Predložena rješenja uključuju poboljšanje kvaliteta podataka o obuci (što su podaci bolji, to je manja vjerovatnoća halucinacija), razvoj transparentnijih metoda treninga (manje je vjerovatno da će modeli koji su razumljivi i objašnjivi generirati lažne informacije) i unapređenje mehanizama za provjeru činjenica (sistemi koji automatski provjeravaju generirani sadržaj u odnosu na autoritativne izvore).

Pročitajte takođe: Biomimikrija: Kako priroda inspiriše inženjere na inovacije

Nova etika digitalne stvarnosti

Trenutna revolucija u umjetnoj inteligenciji zahtijeva ne samo nove alate i metodologije već i novi digitalni etički okvir. Moramo ponovo razmisliti šta znači povjerenje između ljudi i mašina, granice odgovornosti za greške uzrokovane umjetnom inteligencijom i kako se zaštititi od dezinformacija u svijetu u kojem granica između činjenica i fikcije postaje sve nejasnija.

Prema Salesforce izvještaj koji istražuje povjerenje u podatke u doba AI, sigurnosni rizici i nedostatak usklađenosti podataka ometaju njegovu pouzdanost. Stoga kompanije koje koriste podatke zasnovane na umjetnoj inteligenciji za donošenje kritičnih odluka smatraju prijetnje sigurnosti podataka svojom najvećom brigom.

Ovo je posebno važno u kontekstu takozvane generativne vještačke inteligencije, koja nosi dodatni rizik curenja podataka kompanije u javne modele velikih jezika.

Pročitajte takođe: 10 primjera najčudnije upotrebe AI

Umesto hiljadu reči…

Ne vjerujem trenutnoj AI revoluciji zato što ne vidim njen potencijal, već zato što razumijem njena osnovna ograničenja. Decenijama smo gradili našu digitalnu civilizaciju na temeljima pouzdanih proračuna – počevši od najranijih mehaničkih kalkulatora, preko monumentalnog ENIAC-a, do sveprisutnih tabela. Ova matematička sigurnost bila je kamen temeljac napretka u bezbrojnim poljima života.

Trenutni talas veštačke inteligencije uvodi nas u svet verovatnoće, gde je 98% izvesnosti nova norma. Iako ovo može biti dovoljno za mnoge aplikacije, potrebni su mnogo viši standardi u kritičnim oblastima kao što su zdravstvena zaštita, finansije i sigurnost.

Pravi izazov, dakle, leži u iskorištavanju potencijala umjetne inteligencije bez gubitka matematičke sigurnosti koja je desetljećima bila temelj našeg povjerenja u tehnologiju. Dok kompjuteri sada mogu da razgovaraju, stvaraju slike i pišu poeziju, njihova najvažnija funkcija ostaje besprekorno proračunavanje – ista funkcija koju su obavljali kada su nekada punili čitave sobe i kojom su upravljali timovi naučnika u laboratorijskim mantilima. Jer u svijetu u kojem je razlikovati činjenice od fikcije sve teže, matematička sigurnost je vrijednija nego ikad.

Pročitajte takođe: 

• Kako će izgledati putnički vozovi budućnosti
• Putovanje u svemir brzinom svjetlosti: kada će to postati stvarnost?