Почему возникают проблемы при распознавании контента, созданного генеративными моделями?

Некоторые причины, по которым возникают проблемы при распознавании контента, созданного генеративными моделями:

• Устаревшие данные. 1 Генеративные модели обучаются на большом количестве данных, но мир постоянно меняется, и спустя время обучающие данные устаревают. 1 Чем дольше их не обновляли, тем менее точными становятся ответы нейросетей. 1
• Отсутствие встроенной верификации. 2 Модели не проверяют свой ответ по базе знаний или интернету, особенно в офлайн-режиме. 2 Они не сравнивают возможные варианты на истинность, а просто выбирают «наиболее вероятный ответ». 2
• Проблема кросс-загрязнения данных. 2 В процессе обучения происходит смешение и загрязнение данных: модель не разделяет источники по уровню доверия. 2 Во время обучения модели получают и качественные данные, и фрагменты фантастики, форумов, ошибочной информации. 2 Модель не всегда может отличить одно от другого. 2
• Давление на полноту ответа. 2 При отсутствии точной информации модель всё равно «хочет помочь», особенно если запрос сформулирован уверенно. 2 Это провоцирует выдумку вместо отказа от ответа. 2
• Эффект «каскадных ошибок». 2 Одна небольшая неточность в начале генерации может спровоцировать лавину последующих ошибок. 2 Модель, начав с ложного утверждения, «вынуждена» продолжать его развивать для сохранения целостности текста, что приводит к обширным, детализированным, но полностью недостоверным фрагментам. 2

Чтобы эффективно идентифицировать контент, созданный ИИ, пользователи должны учитывать такие факторы, как последовательность, повторяющиеся фразы, связность, грамматическая точность, источники и общая индивидуальность текста. 5