Modelele mari de limbaj (LLM) precum ChatGPT sunt sisteme AI antrenate pe cantități uriaşe de text pentru a genera răspunsuri coerente la solicitările utilizatorilor. Oferă utilitate imediată: sumarizare, asistență la scris, cod, idei creative, prototipare. Popularitatea lor provine din accesibilitate, viteză și capacitatea de a oferi răspunsuri „uman-like” pe teme variate. Totuși, implicațiile lor se extind dincolo de utilitate: apar probleme de acuratețe, etică, confidențialitate și riscuri sociale care cer atenție critică.
Principala problemă: halucinațiile AI – afirmații false, convingătoare
LLM-urile pot „halucina”: adică generează afirmații convingătoare, dar false. Acest fenomen nu este o eroare minoră; el afectează utilizarea în contexte sensibile (sănătate, juridic, educație). Studiile teoretice și analizele practice arată că halucinațiile apar din natura probabilistică a modelului: sistemul oferă ce urmează cel mai probabil în text, nu ce este verificat ca adevărat. Un rezumat critic al riscurilor și limitărilor LLM poate fi găsit în analiza publicată de CFA Institute. (Vezi analiza CFA Institute pentru detalii.)
Efecte asupra încrederii: dezinformare la scară largă
Capacitatea LLM-urilor de a produce texte fluent scrise facilitează răspândirea dezinformării: un actor rău intenționat poate genera variante multiple, adaptate și persuasive. Dezinformarea amplificată automat duce la diluarea surselor de încredere și la confuzie socială. În plus, conținutul „replăcut” de algoritmi de recomandare amplifică replicarea rapidă a informațiilor eronate.
Exemple din viața de zi cu zi – erorile pentru cei care caută informații
Un exemplu concret din viața de zi cu zi, care poate fi verificat de oricine este atunci când cauți informații despre cazinourile online. Majoritatea sistemelor AI oferă informații fals, parțial false sau total neadevărate. Spre exemplu, dacă vrei să afli detalii despre un bonus la un cazino nou este foarte posibil ca totul să fie greșit.
Așadar, dacă vrei informații corecte despre cazinourile online, este important să te documentezi din surse sigure. De exemplu, în loc să te bazezi pe informații oferite automat de AI, poți verifica detalii despre promotii accesibile fără cost pe platforme precum Slotozilla sau alte portaluri specializate. Experții analizează atent fiecare cazinou, verifică licențele și condițiile bonusurilor și publică recenzii detaliate, astfel încât tu să poți juca în siguranță.
Exemple experimentale și date empirice
Cercetările recente de la Stanford au documentat, în particular în contextul aplicațiilor de sănătate mintală, scenarii în care un chatbot AI a eșuat să recunoască semne de urgenţă sau a oferit răspunsuri inadecvate, ceea ce indică riscuri reale atunci când modelele sunt folosite în domenii sensibile. Pentru exemplificare și date exacte, vezi analiza Stanford.
Riscuri etice și sociale – bias, manipulare, dependență emoțională
Modelele reflectă părtinirile datelor de antrenament: stereotipurile, prejudecățile și lacunele informaționale se regăsesc în output. Acest lucru poate conduce la discriminare automată sau la consolidarea unor narațiuni eronate. Mai mult, interacțiunea empatică a chatboților poate genera dependență emoțională la utilizatori vulnerabili, care pot prefera „conversația facilă” cu AI în locul dialogului uman şi profesionist.
Spre exemplu, să zicem că vrei să găsești informații despre un bonus de bun venit oferit de către NVcasino Romania și folosești ChatGPT. Dacă acesta îți oferă termeni și condiții falși pentru bonus și tu nu mai citești informațiile oficiale, riști să pierzi bonusul. Vei face poate un rulaj greșit sau nu vei respecta durata de valabilitate. Astfel, pentru informații concrete, este mai bine să te informezi direct din sursele oficiale.
Confidențialitate și securitate a datelor
Conversațiile cu LLM-urile pot fi logate, stocate și folosite pentru antrenare sau analiză, iar politica fiecărei platforme variază. Riscurile includ reținerea informațiilor sensibile, posibilitatea de scurgere a datelor și chiar inserarea involuntară a fragmentelor sensibile în răspunsuri către alți utilizatori. Protecția datelor personale și dreptul la ștergere necesită politici clare de retenție, transparență și opțiuni de control pentru utilizator. Uite cum îți poți asigura confidențialitatea datelor:
Conștientizează că multe conversații pot fi înregistrate și folosite pentru antrenare sau analiză, deci evită să partajezi informații medicale, financiare sau personale sensibile.
Cere și folosește opțiunile oferite de platformă pentru ștergerea istoricelor sau pentru opt-out din utilizarea datelor în antrenare.
Preferă servicii care oferă criptare în tranzit și în repaus, politici clare de retenție a datelor și acorduri de procesare vizibile.
Verifică dacă furnizorul oferă anonimizare sau pseudonimizare a datelor și dacă are proceduri documentate de răspuns în caz de breșă de securitate.
Folosește autentificare puternică și limitarile de acces (2FA, control de acces pe roluri) pentru conturile care interacționează cu LLM-uri.
Cere transparență: perioade exacte de păstrare a datelor, cine are acces la loguri și proceduri prin care poți solicita rectificarea sau ștergerea informațiilor tale.
Este esențial să aplici aceste măsuri pentru a îți proteja confidențialitatea datelor. Fie că vorbim de persoana proprie sau de o companie, măsurile sunt identice.
Misuzare în domenii cu risc ridicat – medicină, militar, educație
LLM-urile nu sunt substitute pentru profesioniști în situații de viață sau moarte. Exemple: diagnostic greșit generat automat, recomandări medicale inadecvate, sau generare de cod malițios. În educație, folosirea necontrolată a LLM pentru teme poate submina procesul de învățare. Reglementări și supravegheri speciale sunt esențiale pentru Astfel de aplicații.
Date, cifre și sinteză a studiilor – ce arată cercetarea recentă
Literatura științifică arată o variabilitate mare în erorile factuale, depinzând de sarcină și model. În unele seturi de evaluare, ratele de „halucinație” pot fi semnificative. De aceea, evaluarea continuă a riscurilor utilizării AI și testarea pe benchmark-uri specializate sunt esențiale.
Un corp de lucrări (review și experimente) indică faptul că LLM-urile au limitări consistente în domenii care necesită verificări factuale sau raționamente complexe.
RiscDescriere succintăImpact potențialHalucinații (erori factuale)Generarea de informații false, dar convingătoareDecizii greșite în domenii criticeBias și discriminareReproducerea prejudecăților din dateInechitate, marginalizareConfidențialitatePăstrarea și reutilizarea datelor conversaționaleExpunere date sensibileUtilizare necorespunzătoareGenerare de conținut malițios/înșelătorRiscuri de securitate/financiareDependență emoționalăUtilizatorii vulnerabili înlocuiesc sprijin umanAgravare probleme mintale
Tabelul de mai sus indică în mod clar riscurile identificate de specialiști. Fiecare dintre acestea poate avea un impact potențial mare, așa că este esențial să fie luate în considerare.
Măsurători și metode de evaluare – cum testăm corect un LLM
Evaluarea template-urilor trebuie să includă: benchmark-uri factuale, teste de robustete la adversarial prompts, studii clinice acolo unde modelul este folosit în sănătate, auditurile independente de bias și re-evaluări continue în producție. Testarea în medii reale trebuie însoțită de „red-teaming” și monitorizare post-lansare.
Cum reducem riscurile – soluții tehnice și de reglementare
Reducerea riscurilor nu este doar o chestiune tehnică, ci și instituțională. Pentru deciziile critice trebuie implementate moduri de operare de tipul human-in-the-loop, unde un operator uman validează ieșirile automate. Accesul la funcții sensibile, precum generarea de cod executabil sau recomandări medicale detaliate, trebuie limitat și controlat strict.
Transparența este esențială: producătorii trebuie să publice informații despre datele de antrenament și politicile de retenție. Audituri externe independente și certificate de securitate vor asigura responsabilitate și încredere. În domeniul medical, reglementările ar trebui să impună evaluări clinice și etice înainte de lansarea aplicațiilor. Doar Astfel putem transforma beneficiile AI în instrumente sigure pentru societate. Mai jos există o listă cu pași practici pentru organizații:
Introduceți proceduri „human-in-the-loop” pentru decizii critice.
Implementați audituri independente (bias, memorie, confidențialitate).
Stabiliți politici clare de retenție și opțiuni de ștergere a datelor
Limitați funcționalitățile care pot fi abuzate și monitorizați utilizarea.
Comunicați clar utilizatorilor limitările și riscurile modelului.
Aceștia sunt primii pași pe care ar trebui să îi ia oricine dorește să reducă riscurile. Desigur, există și alții, dar aceasta este baza de la care trebuie pornit.
Rolul reglementatorilor, societății și al utilizatorilor individuali
Responsabilitatea e comună: companiile trebuie să adopte bune practici și să suporte audituri. În paralel, reglementatorii trebuie să creeze standarde de evaluare și transparență, iar utilizatorii trebuie să folosească rezultatele AI cu scepticism activ și să verifice informațiile critice. Pe termen lung, formarea în alfabetizare digitală și înțelegerea limitărilor LLM sunt esențiale.
Concluzie – util, dar cu condiții
ChatGPT și LLM-urile aduc beneficii considerabile, dar nu sunt neutre sau infailibile. Necesită supraveghere tehnică, cadre etice și reglementare clară, precum și practici organizaționale care să includă audit, transparență și implicare umană acolo unde contează. Folosirea responsabilă a acestor instrumente înseamnă a combina utilitatea lor cu măsuri concrete de reducere a riscurilor și o informare constantă a utilizatorilor.
Sursa foto: freepik.com
Vezi și cum imită rețelele neuronale gândirea umană
Articolul Cât de periculos poate fi ChatGPT apare prima dată în ZiarMaramures.
Citeste mai mult