Dlaczego Twój LLM uważa, że „The Madison” leży w stanie Wisconsin

Autor: Tyler Bell, wiceprezes ds. produktów

Oto znana sytuacja: przy tak ogromnej ilości dostępnych treści telewizyjnych zdarza ci się prosić znajomych i rodzinę o rekomendacje seriali, by oszczędzić sobie niekończącego się przewijania. Na szczęście znajomy, który wie, że podobały ci się seriale „Yellowstone”, „Landman” i „Mayor of Kingstown ”, poleca najnowszy serial Taylora Sheridana – „The Madison”.

Nie mogąc się doczekać rozpoczęcia serialu, prosisz pilota z funkcją sterowania głosowego, aby znalazł i odtworzył pierwszy odcinek. Jednak zamiast wyświetlić dramat z Michelle Pfeiffer w roli głównej, opowiadający o rodzinie, która przenosi się z Nowego Jorku na dzikie tereny Montany, pojawia się reality show o grupie młodych ludzi mieszkających w Madison w stanie Wisconsin.

Może się to wydawać mało prawdopodobne, biorąc pod uwagę szum wokół Taylora Sheridana i jego imperium popularnych seriali telewizyjnych. Jest to jednak dokładnie taka odpowiedź, jaką udzielił nam nieprzeszkolony model LLM, gdy poprosiliśmy go o informacje na temat najnowszego programu w telewizyjnym uniwersum Sheridana.

Choć odpowiedź ta może wydawać się zaskakująca, nie powinna taka być. Wynika to z faktu, że duże modele językowe mają pewne bardzo podstawowe ograniczenia.

Chociaż modele LLM doskonale radzą sobie z rozumowaniem i wyciąganiem wniosków, nie zostały zaprojektowane do przedstawiania faktów. Jako silniki prognostyczne ich jedyną funkcją jest przewidywanie kolejnego tokenu. W powyższym przykładzie ograniczenie wiedzy modelu LLM uniemożliwia mu posiadanie jakiejkolwiek wiedzy na temat wydarzeń, które miały miejsce po zakończeniu okresu szkolenia, w tym premiery serialu „The Madison” w marcu 2026 roku. 

W przypadku modeli LLM dokładność odpowiedzi zależy wyłącznie od zoptymalizowanej wiarygodności, a nie od faktów. Dane i proces uczenia mogą poprawić wyniki, ale nikt nie powinien oczekiwać pewności co do faktów od maszyny wyszkolonej do udzielania odpowiedzi w oparciu o prawdopodobieństwo. Podobnie jak w przypadku popularnych chatbotów, takich jak ChatGPT i Gemini, model LLM w ramach każdej usługi dystrybucji treści wideo wymaga^podłoża1 w celu weryfikacji, korekty i ulepszania udzielanych odpowiedzi.

W przeciwieństwie do tych popularnych chatbotów, modele LLM wykorzystywane do wyszukiwania i odkrywania treści wymagają jednak ugruntowania w konkretnej dziedzinie. Ugruntowanie w oparciu o wiarygodne dane z branży rozrywkowej zapobiegłoby na przykład sytuacji, w której model LLM bez odpowiedniego ugruntowania zwróciłby informacje o serialu telewizyjnym „Heels” stacji Starz, emitowanym w latach 2021–2023, w odpowiedzi na pytanie o film fabularny z 2025 roku o bardzo podobnym tytule: „Heel”.

Wraz z rozwojem katalogów treści znalezienie odpowiedniej treści staje się prawdziwym wyzwaniem – widzowie telewizyjni twierdzą bowiem, że obecnie spędzają 14 minut na szukaniu czegoś do^obejrzenia². Modele językowe wielkiej skali (LLM) są w stanie rozwiązać problemy związane z wyszukiwaniem treści dla odbiorców, ale nie są w stanie zrobić tego samodzielnie.

Dzięki „groundingowi” duże modele językowe (LLM) nadążają za duchem czasu

Opierając się wyłącznie na danych szkoleniowych, modele LLM nie stanowią wyczerpujących baz wiedzy. Ta podstawowa cecha stanowi główny powód, dla którego modele LLM potrzebują danych zewnętrznych, aby zapewnić aktualność i dokładność udzielanych przez nie odpowiedzi. Bez zewnętrznego oparcia, na przykład, ograniczenia czasowe dotyczące wiedzy sprawiają, że modele LLM nie mają dostępu do treści opublikowanych po ich wdrożeniu — jest to znaczące ograniczenie, jeśli weźmiemy pod uwagę, ile nowych seriali telewizyjnych i filmów pojawia się każdego roku.

Choć dla odbiorców może to być frustrujące, najlepszą możliwą odpowiedzią modelu LLM na pytanie dotyczące nowej premiery może być po prostu przyznanie się do ograniczeń związanych z danymi, na których został wyszkolony. W najnowszym badaniu „ Gracenote ” model LLM bez ugruntowanej wiedzy, wprowadzony na rynek w maju 2025 roku, właśnie tak postąpił, zaznaczając, że nie posiada informacji na temat wielu popularnych filmów, które miały premierę w latach 2025 i 2026.

Częściej jednak modele LLM wymyślają to, czego nie wiedzą (tj. „mają halucynacje”), i robią to z pełnym przekonaniem. Stwarza to poważne zagrożenia dla komfortu użytkowania w świecie rozrywki, zwłaszcza w obliczu rosnącej fragmentacji rynku i przewagi tytułów wznowionych, noszących tę samą nazwę co ich poprzednicy.

Aby lepiej zrozumieć wpływ halucynacji na wyszukiwanie treści, w naszym najnowszym badaniu oceniliśmy, ile informacji wymyślił model LLM bez danych referencyjnych na temat 100 najpopularniejszych odcinków seriali telewizyjnych i 100 najpopularniejszych filmów w 13 krajach. Spośród 2 600 tytułów model LLM bez danych referencyjnych wymyślił 100% informacji na poziomie atrybutów dla 506 tytułów (prawie 20% ogółu).

Modele językowe wielkiej skali (LLM) nie są w stanie zapewnić pewności co do faktów

Ograniczenia infrastrukturalne związane z ograniczoną ilością danych szkoleniowych, przewidywaniem kolejnego tokenu oraz brakiem danych ugruntowanych w rzeczywistości składają się na niekorzystne wrażenia widzów telewizyjnych. Ostatecznie pozytywne wrażenia użytkownika zależą od tego, czy widzowie znajdą to, czego szukają. W tym przypadku modele LLM nieoparte na danych ugruntowanych w rzeczywistości nie są w stanie sprostać temu zadaniu po prostu dlatego, że zapewnienie zgodności z faktami jest niemożliwe.

W przypadku serwisów streamingowych sztuczna inteligencja pozbawiona kontekstu nie jest tylko teorią. Jeśli asystent wymyśli fabułę, poda błędną obsadę lub pomyli podobne tytuły, widzowie nie będą obwiniać modelu. Będą obwiniać samo doświadczenie, co sprawia, że uwzględnienie kontekstu ma kluczowe znaczenie dla zaufania, utrzymania widzów i monetyzacji.

To właśnie to ryzyko sprawia, że rozwiązanie problemu wyszukiwania treści staje się tak pilne, a największym wyzwaniem, przed jakim stoją obecnie odbiorcy, jest znalezienie czegoś do obejrzenia. Modele LLM odegrają tu kluczową rolę, ale skuteczne strategie oparte na sztucznej inteligencji nie będą opierać się na większych modelach. 

Zamiast tego odnoszące sukcesy firmy medialne i dostawcy usług streamingowych będą tworzyć kompleksowe i aktualne analizy treści bezpośrednio w ramach swoich rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, korzystając z licencjonowanych zbiorów danych, serwerów MCP lub innych połączeń z wiarygodnym grafem wiedzy.

Agenci i modelki: Ale ten chatbot świetnie sobie z tym radzi…

Oto niezwykle istotne rozróżnienie w świecie sztucznej inteligencji: kiedy jako konsument korzystasz z ChatGPT, Gemini lub Claude’a, nie masz do czynienia z modelem, na który nabywałbyś licencję na cele zawodowe odpowiednio od OpenAI, Google lub Anthropic. Zamiast tego wchodzisz w interakcję z agentem – implementacją podstawowego modelu, połączoną ze znaczną liczbą narzędzi pomocniczych i danych. 

Masz pytanie z matematyki? Model przekazuje je do narzędzia arytmetycznego. Chcesz dowiedzieć się czegoś o niedawnym wydarzeniu, wynikach sportowych lub najświeższych wiadomościach? Model przekazuje to zapytanie do specjalnego narzędzia, które przeszukuje internet. Te chatboty przeznaczone dla konsumentów korzystają z dziesiątek — jeśli nie setek — narzędzi i źródeł danych dostosowanych do konkretnych dziedzin i zadań, aby zapewnić użytkownikom kompetentną obsługę.

Wdrażając model LLM w swojej infrastrukturze rozrywkowej, nie masz dostępu do tych samych narzędzi i danych, co w przypadku chatbota dla konsumentów. Model LLM stanowi rozwiązanie niekompletne. W tym przypadku musisz samodzielnie pozyskać dane i narzędzia, aby:

• Ograniczanie reakcji modelu LLM w celu zapobiegania endemicznym halucynacjom
• Zapewnić dodatkowe funkcje, których model LLM nie jest w stanie wykonać samodzielnie, oraz 
• Należy upewnić się, że model ma dostęp do aktualnych informacji 

W ramach jednego agenta łączone są konkretne narzędzia, takie jak serwery MCP, z instrukcjami dotyczącymi zachowania (komendy systemowe) oraz logiką biznesową. Prawdopodobnie wdrożysz osobnego agenta dla każdego zadania związanego ze sztuczną inteligencją w swojej platformie rozrywkowej, ale wszystkie będą korzystać z tego samego modelu LLM oraz w dużej mierze z tych samych narzędzi.

Artykuł ten ukazał się pierwotnie w serwisie Streaming Media.