ИИ становится всё умнее и к 2029 году может превзойти по интеллекту всех жителей Земли. Но даже самые продвинутые модели иногда «галлюцинируют» — выдают ложную, вымышленную или абсурдную информацию. Почему так происходит, чем это опасно и можно ли исправить — разобрались в статье.

Содержание

Источник фото: substackcdn.com

Почему нейросети «галлюцинируют»

Галлюцинации нейросетей (AI hallucinations) — это ошибки генерации, при которых ИИ уверенно выдаёт неправдивые, искажённые или полностью выдуманные данные.

Нейросети не «понимают» информацию, как человек, а лишь предсказывают наиболее вероятные ответы на основе имеющихся данных. Если в них есть пробелы или противоречия, ИИ может додумать детали, которые кажутся правдоподобными, но не соответствуют реальности.

Галлюцинации возникают из-за особенностей работы ИИ, а не из-за «сознательного» обмана. Ошибки появляются, если данные были неполными, устаревшими или содержащими мифы.

Ещё одна причина возможных галлюцинаций — недостаток контекста. Без чётких границ запроса ИИ «дорисовывает» ответ, опираясь на статистику, а не на истину.

Примеры галлюцинаций в популярных нейросетях

ChatGPT придумывает факты

  • Выдаёт ложные цитаты, ссылки на несуществующие книги или статьи.
  • Может уверенно утверждать, что 2+2=5, если в данных были ошибки.

DALL-E и Midjourney создают невозможные объекты

  • Рисует шестипалые руки, искажённые лица или нелогичные физические взаимодействия.
  • Генерирует фейковые логотипы компаний, которых не существует.

Источник фото: giga.chat

Голосовые ассистенты с «вымышленными» ответами

  • Alexa или Google Assistant могут дать неправильный прогноз погоды или совет, основанный на ошибочных данных.

Чем опасны галлюцинации ИИ

Ситуации, когда искусственный интеллект выдаёт ложную информацию за правду, опасны по нескольким причинам:

1. Распространение дезинформации.

ИИ может случайно создать ложные факты, исторические события или научные «открытия», которые люди примут за правду. Это особенно рискованно в медицине, юриспруденции и образовании, где ошибки имеют серьёзные последствия.

2. Подрыв доверия к технологиям.

Если пользователи поймут, что ИИ часто ошибается, они перестанут доверять даже правильным ответам. Это замедлит внедрение полезных ИИ-решений в важных сферах.

3. Манипуляции и злоупотребления.

Злоумышленники могут использовать склонность ИИ к галлюцинациям для создания фейковых новостей, поддельных документов или мошеннических схем.

4. Проблемы в бизнесе и науке.

Компании, полагающиеся на ИИ для анализа данных, могут принять неверные решения из-за ложных выводов. В научных исследованиях это может привести к неправильным гипотезам, а в бизнесе — к потерям инвестиций.

Чтобы снизить риски, разработчики улучшают модели, добавляют проверки фактов и предупреждают пользователей о возможных ошибках ИИ. Однако полностью устранить галлюцинации пока невозможно.

Источник фото: giga.chat

Как уменьшить галлюцинации нейросетей

Галлюцинации нейросетей можно минимизировать с помощью нескольких подходов, направленных на повышение точности и надёжности моделей.

Тщательное обучение на качественных данных.

Чем точнее данные для обучения, тем меньше вероятность ошибок. Важно очищать датасеты от недостоверной информации, противоречий и шума, а также регулярно обновлять их.

Использование проверенных архитектур и методов.

Некоторые модели, например RAG (Retrieval-Augmented Generation), сочетают генерацию текста с поиском по базам знаний, что снижает риск выдумывания фактов. Также полезно применять методы тонкой настройки под конкретные задачи.

Ограничение свободы генерации.

Чем более строгие правила заданы для ответов, тем меньше вероятность галлюцинаций. Например, можно заставить модель чаще ссылаться на источники или избегать ответов за пределами её компетенции.

Постобработка и проверка фактов.

Ответы ИИ можно автоматически сверять с внешними базами знаний или отправлять на проверку другим алгоритмам. В некоторых системах используется каскад моделей, где одна проверяет выводы другой.

Человеческий контроль и обратная связь.

Включение людей в процесс оценки ответов помогает выявлять и исправлять системные ошибки. Механизмы обратной связи от пользователей также позволяют улучшать модель.

Ясные формулировки запросов.

Чем точнее пользователь задаёт вопрос, тем меньше пространства для домыслов у ИИ. Подсказки и уточняющие вопросы со стороны системы могут помочь избежать неоднозначностей.

Источник фото: giga.chat

Будущее галлюцинаций ИИ — можно ли их победить

Через несколько лет ИИ станет реже обманывать, но совсем перестать — вряд ли получится. Учёные придумывают новые способы проверки фактов и улучшают обучение нейросетей. Но ошибки всё равно будут, особенно в сложных вопросах. Главное — научить ИИ честно признаваться, когда он не уверен, а людей — не верить слепо каждому его слову.

Со временем ИИ научится лучше понимать, что он знает, а чего нет. Возможно, появятся системы, где нейросети будут работать вместе с экспертами или постоянно сверяться с проверенными базами знаний. Но полностью убрать «фантазии» ИИ не выйдет — это как побочный эффект его «воображения». Задача в том, чтобы сделать эти ошибки редкими и неопасными, а не пытаться избавиться от них совсем.