Autor: Laboratoarele invergent.ai
-
Halucinațiile AI nu mai sunt o curiozitate tehnică, ci un risc de conformitate și reputațional major. Ce lecții trebuie să învețe sectorul financiar-bancar dintr-un eșec de înalt profil și de ce sursa problemei s-ar putea să nu fie modelul, ci modul în care îl folosim.
Inteligența artificială generativă promite o nouă eră a eficienței și inovației. De la analize de piață instantanee la redactarea de rapoarte complexe, potențialul pare nelimitat. Dar un incident recent, de înalt profil, a scos la iveală o vulnerabilitate critică a acestor sisteme: capacitatea lor de a “minți” cu o convingere absolută. Cazul Deloitte versus Guvernul Australiei nu este doar o poveste despre un proiect eșuat; este un avertisment serios pentru orice industrie care se bazează pe acuratețea datelor, în special pentru sectorul financiar-bancar.
* Anatomia unui eșec: Cum un raport guvernamental a fost compromis de “halucinații”
În decembrie 2024, guvernul australian a angajat Deloitte pentru un contract de aproape 440.000 de dolari australieni. Sarcina: o evaluare independentă a unui sistem IT guvernamental complex. Când raportul final a fost publicat în iulie, acesta conținea o serie de erori flagrante. Printre acestea, citări academice inexistente și, cel mai șocant, un caz de judecată complet fabricat, numit “Deanna Amato v Commonwealth”.
Aceste erori, numite de experți “halucinații”, sunt un fenomen specific modelelor lingvistice mari, care, atunci când nu găsesc o informație precisă, “inventează” răspunsuri care par plauzibile. Dr. Christopher Rudge de la Universitatea din Sydney, cel care a semnalat inițial greșelile, a remarcat că, în versiunea corectată a raportului, Deloitte a înlocuit referințele false cu alte referințe false, sugerând că afirmațiile inițiale nu aveau, de fapt, nicio bază în realitate.
În cele din urmă, Deloitte a fost forțată să returneze o parte din plată și a recunoscut, într-un apendix actualizat, că a utilizat un model AI generativ (Azure OpenAI GPT-4o) în elaborarea raportului. Deși compania nu a atribuit direct erorile inteligenței artificiale, incidentul a stârnit o reacție dură. Senatoarea Deborah O’Neill a criticat aspru firma, declarând că “Deloitte are o problemă de inteligență umană” și că incidentul ridică îngrijorări serioase cu privire la supra-dependența de AI. “Poate că, în loc de o mare firmă de consultanță, achizitorii ar fi mai bine să-și facă un abonament la ChatGPT,” a concluzionat ironic aceasta.
Mai mult decât o eroare tehnică, un risc de business fundamental
Pentru sectorul bancar, implicațiile acestui caz sunt profunde. O “halucinație” AI nu este o simplă greșeală de tipar; este o corupere a fundamentului pe care se bazează întreaga industrie: încrederea. Să extrapolăm riscul:
• Analiză de Risc: Un model AI care inventează precedente economice sau studii de caz pentru a justifica o decizie de creditare.
• Conformitate (Compliance): Un raport intern generat automat care citează legi sau reglementări inexistente pentru a valida o procedură.
• Comunicare cu Clienții: Un chatbot care oferă sfaturi financiare bazate pe produse sau condiții contractuale fabricate.
Pericolul real nu constă în falsitatea informației, ci în plauzibilitatea ei. O halucinație este, prin definiție, o minciună bine spusă. Într-o organizație care se mișcă rapid, o astfel de informație poate fi preluată, integrată în rapoarte și poate sta la baza unor decizii strategice înainte ca cineva să apuce să verifice sursa. Când se descoperă eroarea, dauna reputațională și financiară este deja produsă.
De ce “halucinează” AI-ul? O problemă de arhitectură, nu de model
Instinctul primar este să dăm vina pe tehnologie. Dar, așa cum subliniază experții, problema s-ar putea să nu fie modelul în sine, ci modul în care este implementat.
Flavius Burca, CTO al Invergent, a avut o poziție tranșantă pe acest subiect:
“Dacă inteligența ta artificială „halucinează”, s-ar putea ca problema să nu fie modelul — ci modul în care l-ai configurat. Când implementezi un model generativ fără calibrare, fără prompt engineering sau filtre de domeniu, nu folosești cu adevărat AI. Te joci la noroc cu probabilitățile. Contextul contează. Calibrarea contează. Iar dacă facturezi guvernelor sute de mii de euro, contează și diligența…”
Perspectiva sa mută responsabilitatea de la creatorul modelului (ex: OpenAI) la integratorul acestuia. Modelele lingvistice mari generaliste, precum cele folosite de publicul larg, sunt antrenate pe întregul internet. Ele nu sunt concepute să fie experți factuali, ci să genereze cel mai probabil text pe baza contextului oferit. Când sunt folosite “brut”, fără un cadru de control, ele devin simple generatoare de probabilități, nu motoare de inteligență.
Calea către un AI de încredere: Diligență, control și context
Cazul Deloitte nu este un argument pentru a abandona AI-ul, ci un apel la maturitate în implementarea sa. Pentru a transforma AI-ul dintr-un pariu riscant într-un activ de încredere, companiile din sectorul financiar trebuie să adopte o abordare mult mai riguroasă, bazată pe trei piloni:
1. Controlul Arhitecturii: Adevărata siguranță începe cu controlul total asupra mediului în care rulează AI-ul. Soluțiile care funcționează ca o “cutie neagră” în cloud-uri externe introduc un nivel de risc inacceptabil. Companiile trebuie să aibă vizibilitate și control complet asupra modului în care datele sunt procesate și stocate.
2. Calibrarea pe Date Specifice Domeniului: Un model AI generic va oferi întotdeauna răspunsuri generice și, ocazional, halucinate. Pentru a deveni un expert de încredere, un AI trebuie antrenat și “rafinat” (fine-tuned) pe datele interne, verificate și specifice companiei. Acest proces nu doar că reduce drastic riscul de halucinații, dar crește exponențial relevanța și acuratețea răspunsurilor.
3. Implementarea de “Garduri de Protecție” (Guardrails): Utilizarea tehnicilor de “prompt engineering”, a filtrelor de domeniu și a unor cadre de evaluare riguroase este esențială. Acestea acționează ca niște mecanisme de siguranță, care ghidează modelul și îl împiedică să deraieze în teritorii factuale incerte.
În concluzie, lecția cazului Deloitte este clară: în era AI, diligența a devenit mai importantă ca niciodată. Companiile care vor avea succes nu vor fi cele care adoptă AI-ul cel mai repede, ci cele care îl adoptă cel mai inteligent. A trata inteligența artificială ca pe un simplu abonament software, fără a investi în arhitectura, controlul și calibrarea necesare, nu este inovație, ci o invitație la dezastru.
| Știri BVB