Лена еГорбовская — слово на Площади Егорода
Ищите ответы и информацию сами: **ИИ генерирует правдоподобный, но вымышленный ответ - для ИИ подтвердить ожидания собеседника важнее, чем сказать правду.**
Явления, когда нейросети выдают несуществующие факты, уверенно ссылаются на никогда не существовавшие статьи и придумывают имена известных людей, - это не случайный сбой, а **фундаментальная особенность того, как работают языковые модели.**
Аналитик Котилевец, кандидат технических наук, доцент кафедры КБ-14 «Цифровые технологии обработки данных» Института кибербезопасности и цифровых технологий РТУ МИРЭА: ИИ может генерировать правдоподобный, но вымышленный ответ. Это явление называется галлюцинацией, и оно коренится не в «ошибках» программы, а **в самой природе машинного обучения**.
Большие языковые модели устроены как сложные системы предсказания слов. **Они не хранят базу знаний в виде набора проверенных фактов**. Вместо этого они анализируют колоссальные массивы текстов, и когда вы задаёте вопрос, модель **не ищет правильный ответ в своём внутреннем архиве, а предсказывает наиболее вероятное продолжение вашего запроса, слово за словом.**
Отмечается, что в этом процессе вероятность ошибки накапливается с каждым следующим словом, и **чем длиннее ответ, тем выше шанс, что модель «съедет» с реальных фактов в область правдоподобных, но вымышленных конструкций.**
Исследования показывают, что эта проблема является **математически неизбежным следствием** такого метода генерации. Даже идеальные обучающие данные не устраняют её полностью, потому что **модель запоминает не сами факты, а статистические закономерности их описания.**
Когда информации по конкретному вопросу в обучающих данных недостаточно, а пользователь настаивает на ответе, модель «дорисовывает» недостающие фрагменты, создавая реалистичную иллюзию знания.
Особая сложность возникает в узких или спорных темах. Если нейросеть обучалась на ограниченном или противоречивом материале, она с высокой вероятностью сгенерирует ответ, который выглядит убедительно, но на поверку оказывается ложным.
Модель не лжёт намеренно - она просто **не различает истину и вымысел**, если и то и другое выглядит как типичный текст на заданную тему.
Может возникнуть ситуация, когда **модель «понимает», что пользователь ждёт конкретное объяснение, и подавляет сигнал «я не знаю», генерируя вместо него правдоподобный, но вымышленный ответ.**
Ирония в том, что эта модель «угождения» не является результатом специального обучения - она формируется ещё на этапе анализа миллиардов текстов, где **модель усваивает негласное правило человеческого общения: подтвердить ожидания собеседника важнее, чем сказать правду.**
Подобные галлюцинации - **это не баг, а особенность, заложенная в архитектуру нейросетей.**
Доверяйте, но всегда проверяйте информацию, особенно если речь идёт о важных или малоизвестных фактах.
Явления, когда нейросети выдают несуществующие факты, уверенно ссылаются на никогда не существовавшие статьи и придумывают имена известных людей, - это не случайный сбой, а **фундаментальная особенность того, как работают языковые модели.**
Аналитик Котилевец, кандидат технических наук, доцент кафедры КБ-14 «Цифровые технологии обработки данных» Института кибербезопасности и цифровых технологий РТУ МИРЭА: ИИ может генерировать правдоподобный, но вымышленный ответ. Это явление называется галлюцинацией, и оно коренится не в «ошибках» программы, а **в самой природе машинного обучения**.
Большие языковые модели устроены как сложные системы предсказания слов. **Они не хранят базу знаний в виде набора проверенных фактов**. Вместо этого они анализируют колоссальные массивы текстов, и когда вы задаёте вопрос, модель **не ищет правильный ответ в своём внутреннем архиве, а предсказывает наиболее вероятное продолжение вашего запроса, слово за словом.**
Отмечается, что в этом процессе вероятность ошибки накапливается с каждым следующим словом, и **чем длиннее ответ, тем выше шанс, что модель «съедет» с реальных фактов в область правдоподобных, но вымышленных конструкций.**
Исследования показывают, что эта проблема является **математически неизбежным следствием** такого метода генерации. Даже идеальные обучающие данные не устраняют её полностью, потому что **модель запоминает не сами факты, а статистические закономерности их описания.**
Когда информации по конкретному вопросу в обучающих данных недостаточно, а пользователь настаивает на ответе, модель «дорисовывает» недостающие фрагменты, создавая реалистичную иллюзию знания.
Особая сложность возникает в узких или спорных темах. Если нейросеть обучалась на ограниченном или противоречивом материале, она с высокой вероятностью сгенерирует ответ, который выглядит убедительно, но на поверку оказывается ложным.
Модель не лжёт намеренно - она просто **не различает истину и вымысел**, если и то и другое выглядит как типичный текст на заданную тему.
Может возникнуть ситуация, когда **модель «понимает», что пользователь ждёт конкретное объяснение, и подавляет сигнал «я не знаю», генерируя вместо него правдоподобный, но вымышленный ответ.**
Ирония в том, что эта модель «угождения» не является результатом специального обучения - она формируется ещё на этапе анализа миллиардов текстов, где **модель усваивает негласное правило человеческого общения: подтвердить ожидания собеседника важнее, чем сказать правду.**
Подобные галлюцинации - **это не баг, а особенность, заложенная в архитектуру нейросетей.**
Доверяйте, но всегда проверяйте информацию, особенно если речь идёт о важных или малоизвестных фактах.
Автор: Лена еГорбовская