Почему возникают ошибки при обработке больших моделей искусственного интеллекта?

Некоторые причины, по которым возникают ошибки при обработке больших моделей искусственного интеллекта:

• Качество данных. dzen.ru Если модель обучалась на неполных, неправильных или предвзятых данных, её предсказания также будут ошибочными. dzen.ru Например, алгоритм может быть натренирован на изображениях людей, но если в обучающем наборе меньше изображений определённых этнических групп, модель может ошибаться при обработке подобных изображений. dzen.ru
• Предвзятость данных. dzen.ru Модель, обученная на искажённых или однотипных данных, начинает делать предвзятые выводы. dzen.ru Например, предвзятость в алгоритмах рекрутинга может приводить к предпочтению кандидатов определённого пола или этнической принадлежности, если обучающие данные включали преимущественно представителей одной группы. dzen.ru
• Сложность поставленной задачи. dzen.ru Некоторые задачи требуют понимания контекста, ассоциаций и опыта, которых у модели нет. dzen.ru Например, чат-бот может плохо справляться с сарказмом, потому что ему сложно отличить искренние утверждения от иронии. dzen.ru
• Технические ограничения архитектуры. dzen.ru Даже самые передовые архитектуры ИИ, такие как глубокие нейронные сети, имеют технические ограничения. dzen.ru Например, модели глубокого обучения, такие как GPT, не способны полностью обрабатывать длинные тексты из-за ограничения длины контекста. dzen.ru
• Ограниченность в проверке данных. dzen.ru Модели ИИ, как правило, не умеют проверять правдивость информации и полагаются на вероятностные вычисления. dzen.ru Это означает, что иногда они «угадывают» ответ, что особенно рискованно при ответах на вопросы, связанных с фактами. dzen.ru
• Человеческий фактор. mkomov.com Неправильное интерпретирование рекомендаций ИИ может привести к ошибочным решениям. mkomov.com

Ошибки ИИ сложны для обнаружения, так как обычно системы ИИ обучены выдавать уверенные результаты, даже если они ошибочны. dzen.ru