Как искусственный интеллект воспринимает ложную информацию?

Искусственный интеллект может выдавать ложную информацию из-за особенностей своего обучения и алгоритмов генерации текста. www.kommersant.ru postium.ru

Некоторые причины появления ложных данных:

• Обучение на неактуальных или неполных данных. postium.ru Если в материалах, на которых обучалась модель, отсутствует точная или полная информация, ИИ начинает заполнять пробелы вымышленным контентом. www.kommersant.ru
• Переобучение снижает гибкость модели. www.kommersant.ru Если ИИ вместо обобщения запоминает конкретные формулировки, он хуже справляется с новыми запросами. www.kommersant.ru
• Архитектурные ограничения. www.kommersant.ru Модель должна обладать достаточным числом параметров, которые позволяют учитывать контекст, интонацию, жанр и даже интенцию высказывания. www.kommersant.ru Чем меньше таких параметров, тем выше риск потери смысла. www.kommersant.ru
• Алгоритмы генерации текста. www.kommersant.ru Например, метод beam search, который применяют для повышения связности и гладкости речи, склонен выбирать те выражения, которые чаще всего встречаются вместе. www.kommersant.ru Это улучшает стиль, но не гарантирует достоверность: модель может уверенно выдавать ложную информацию просто потому, что она «звучит правильно». www.kommersant.ru

Такие ошибки называют ИИ-галлюцинациями. postium.ru Они часто трудно заметны: текст звучит грамотно, убедительно и логично, но за поверхностной стройностью может скрываться полная дезинформация. www.kommersant.ru

Чтобы минимизировать риски и избежать ошибок, связанных с ИИ-галлюцинациями, рекомендуют использовать точные запросы, перепроверять информацию, обучать систему на качественных данных и применять несколько ИИ-систем для проверки одной и той же задачи. postium.ru