Почему искусственные нейронные сети продолжают создавать ложную информацию?

Несколько причин, по которым искусственные нейронные сети создают ложную информацию:

• Качество обучающих данных. www.kommersant.ru Если в материалах, на которых обучалась модель, отсутствует точная или полная информация, искусственный интеллект начинает заполнять пробелы вымышленным контентом. www.kommersant.ru Особенно это касается тем, где преобладают субъективные или спорные точки зрения. 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 Это приводит к шаблонным, неадаптивным или просто нерелевантным ответам. www.kommersant.ru
• Архитектурные ограничения. www.kommersant.ru Язык — не просто набор слов, а сложная система смыслов, связей и культурных кодов. www.kommersant.ru Для точного воспроизведения таких связей модель должна обладать достаточной «ёмкостью», то есть числом параметров, позволяющим 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, широко применяемый 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

Также ситуацию усугубляют кампании по «дрессировке» ИИ (LLM grooming), когда недобросовестные сайты публикуют материалы для поисковых роботов, чтобы ложная информация чаще попадала в ответы моделей. www.5-tv.ru iz.ru

Полностью устранить ложную информацию от нейросетей невозможно, но разработчики активно работают над снижением её частоты и значимости. www.kommersant.ru