Почему нельзя безоговорочно верить нейросетям?

  Автор:
  Комментариев нет
  68
Изображение записи"Почему нельзя безоговорочно верить нейросетям?"

Современные нейросети поражают наше воображение: они умеют писать тексты, рисовать картины, помогать с программированием и даже вести беседы на сложные темы. Однако стОит ли верить всему, что они говорят? Ответ – нет. Давайте разберёмся, почему нейросетям нельзя доверять безоговорочно.

Нейросети ещё далеки от совершенства. Они пока не обладают настоящим пониманием мира, хотя технологии развиваются стремительно.

Они обучаются на огромных наборах данных, но:

— могут делать логические ошибки;

— не всегда правильно интерпретируют контекст;

— подвержены влиянию устаревшей или неполной информации.

Одной из наиболее интересных особенностей работы нейросетей является способность генерировать контент, который кажется правдивым, но на самом деле является вымышленным.

Этот феномен называют галлюцинацией нейросетей.

Например, языковая модель может создавать связные и логичные тексты, но при этом выдавать ложную информацию. Из интернета я узнала о таких случаях:

— одна известная нейросеть однажды заявила, что существует город под названием «Гуглберг», хотя такого города никогда на планете не было;

— в 2023 году нейросеть от компании Google придумала несуществующие исторические факты в ответе на запрос пользователя;

— один из крупных чат-ботов уверенно сослался на мнимую научную статью при обсуждении медицинских вопросов;

— в юридической практике адвокаты использовали тексты, сгенерированные ИИ, не проверяя их, а в итоге оказались в суде, так как в материалах фигурировали фальшивые прецеденты.

Галлюцинация возникает потому, что нейросети ещё не всегда способны различить факты и вымысел. Это особенно актуально для текстов, где информация часто переплетена с мнениями, слухами и субъективными интерпретациями. Нейросеть просто следует статистическим закономерностям, а не проверяет достоверность информации.

В отличие от человека, который может осмыслить ситуацию и сделать выводы, нейросеть просто сопоставляет вероятные варианты ответа. Искусственно созданные программы работают, руководствуясь цифрами, формулами, определёнными алгоритмами. Они не подвержены эмоциям, не рассуждают, тогда как человек принимает решения ещё и под влиянием сигналов от органов чувств.

Что происходит, если человек полагается на неверную информацию, предоставленную нейросетью?

Возможны разные сценарии последствия ошибок. В лучшем случае это приведёт к неудобствам, например, неправильному выбору маршрута или покупки товара. Но в худшем случае последствия могут быть гораздо серьёзнее.

Представьте себе ситуацию, когда врач использует рекомендации нейросети для постановки диагноза, а система выдаёт неверную информацию. Ошибки в медицинских диагнозах могут стоить человеку здоровья, а иногда и жизни. Нейросеть может выдать ошибочные инвестиционные прогнозы, что приведёт к финансовым потерям. Студент, не проверив информации, может сдать работу с ошибками или ложными знаниями.

Добавлю к этому случаи из собственной практики.

Я обратилась к нейросети с запросом о создании открытки к Новому году с изображением Деда Мороза и Снегурочки со счастливыми лицами и получила рисунок с двумя обнимающимися Дедами Морозами. Примером также может послужить картинка в начале текста, на которой вы видите девушку с двумя носами.

Другой пример связан со случаем, когда я решила узнать подробнее об одном из писателей. Нейросеть выдала мне информацию, что этот человек не только известный российский писатель, но ещё и психолог, публицист, имеющий немало научных работ. Один дотошный человек решил выяснить, так ли это. Оказалось, что у заинтересовавшего меня писателя есть однофамилец и тёзка в одном лице. Нейросеть в своём ответе объединила информацию об этих двух людях, а у меня даже тени сомнения не возникло в правдивости ответа.

Этот случай стал для меня серьёзным уроком, заставившим прекратить безоговорочно верить нейросетям и тщательно изучить правила составления промтов, т.е. запросов, потому что от их содержания в большой степени зависит качество получаемой информации. В результате родилась данная статья.

Возникает вопрос: можно ли выявить и исправить ошибки?

К счастью, есть способы минимизировать риски, связанные с использованием нейросетей.

Существуют методы оценки работы нейросетей. Один из них – использование тестовых наборов данных, которые позволяют оценить точность модели. Если результаты тестирования показывают высокую вероятность ошибок, то стОит пересмотреть подход к использованию этой конкретной нейросети. Но мы сейчас не будем вдаваться в подробности таких методов, а просто примем к сведению.

Также важно учитывать контекст, в котором работает нейросеть. Некоторые задачи требуют высокой точности и надёжности, тогда как другие допускают определённый уровень погрешностей. Например, создание художественного контента может позволить себе больше свободы, чем медицинская диагностика.

Наконец, важное значение имеет регулярное обновление и улучшение алгоритмов нейросетей. К тому же современные системы машинного обучения способны учиться на своих ошибках, поэтому своевременная обратная связь с человеком помогает им становиться лучше.

А чтобы нам самим уменьшить риски, необходимо следовать нескольким простым правилам:

  1. Важно понимать, что нейросети – это инструменты, а не оракулы.
  2. Использовать критическое мышление и перепроверять ответ, если он кажется странным или нелогичным (особенно в критически важных темах, сравнивая данные с надёжными источниками).
  3. В сложных вопросах лучше консультироваться с профессионалами.
  4. Если нейросеть ссылается на какую-то информацию или исследование, следует убедиться, что они действительно существуют.

Вывод однозначен: ошибки нейросетей – это неизбежная часть процесса их развития.

Важно относиться к ним как к возможности для совершенствования, а не как к недостатку. Человек тоже совершает ошибки, и это нормально. Главное – уметь извлекать уроки из этих ошибок и двигаться вперёд.

Таким образом, мы должны использовать нейросети, не принимая их за абсолютный источник истины. Тогда они станут полезным инструментом, а не источником проблем.

Почему нельзя безоговорочно верить нейросетям?

   3 голоса
Средняя оценка: 5 из 5
Поделитесь с друзьями в социальных сетях, если считаете публикацию полезной или интересной
Оставьте свой комментарий:

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *