Современные модели искусственного интеллекта, такие как «Алиса» от компании «Яндекс», иногда демонстрируют так называемые «галлюцинации». Это проявляется в уверенных, но неверных или бессмысленных ответах. Несмотря на снижение таких инцидентов, их полное устранение пока невозможно. В этой статье мы обсудим причины возникновения подобных явлений и что это означает для пользователей.
Проблема галлюцинаций ИИ
- Определение проблемы: Галлюцинации — это ситуации, когда ИИ предоставляет неверную информацию.
- Частота случаев: Хотя число таких ошибок уменьшается, полностью избавиться от них не удаётся.
Пример из практики: «Алиса» и свиные крылышки
- Случай с рецептом: «Алиса» уверенно предложила рецепт приготовления «свиных крылышек», которые на самом деле не существуют.
- Объяснение ситуации: Глава бизнес-группы Яндекса Дмитрий Масюк указал, что подобные рецепты действительно можно найти в интернете, однако это не оправдывает ошибку ИИ.
Этапы обучения ИИ
- Первый этап: Модель обрабатывает огромный объём данных из интернета, исключая явно бессмысленные материалы.
- Второй этап: Обучение на сотнях тысяч вопросов и ответов, подготовленных экспертами, помогает формировать корректные ответы.
- Третий этап: Подключение дополнительной нейросети для оценки работы основной модели улучшает её качество.
Влияние ошибок ИИ на пользователей
- Не критичность ошибок: Ошибки ИИ не оказывают серьёзного влияния на пользователей в большинстве случаев.
- Ожидания аудитории: Пользователи хотят не только точности фактов, но и приятного общения с ИИ.
«Несмотря на некоторые изъяны служб ИИ, ошибки не являются критическими», — заключил Масюк.
Подводя итог:, важно понимать как работают современные модели искусственного интеллекта и какие вызовы они представляют. Принятие таких технологий требует осознания их ограничений и особенностей.
