reddit перевод искусственный интеллект информация галлюцинации БЯМ

10 шокирующих фактов о больших языковых моделях: как искусственный интеллект обманывает людей

22 сентября 2025 г.

Вступление

Проблема больших языковых моделей (БЯМ) и их способности обманывать людей становится все более актуальной. Недавно в сети появился пост, в котором пользователь рассказал, как искусственный интеллект Google уверенно заявил, что Сидней является столицей Австралии, хотя на самом деле это Канберра. Этот инцидент вызвал широкий резонанс и заставил многих задуматься о том, насколько надежны эти модели. Как говорится в древнем японском хокку: "Ложь повторенная, становится правдой".

Пересказ Reddit поста

Пользователь Steamrolled777 рассказал, что недавно он использовал сервис Google AI и получил неверную информацию о столице Австралии. Это вызвало удивление, поскольку большинство людей знают, что столицей Австралии является Канберра, а не Сидней. Другой пользователь, roodammy44, заметил, что это не удивительно, поскольку многие люди, даже те, кто имеет базовые знания о том, как работают БЯМ, знают, что они могут давать неверную информацию.

Пересказ сути проблемы

Проблема заключается в том, что большие языковые модели могут давать неверную информацию, и это может быть опасно, поскольку люди могут полагаться на эту информацию. Это связано с тем, что модели часто работают на основе шаблонов и ассоциаций, а не на основе фактической информации. Кроме того, модели могут быть обучены на данных, которые содержат ошибки или предвзятости, что может привести к тому, что модель будет давать неверную информацию.

Детальный разбор проблемы

Одной из причин этой проблемы является то, как модели оцениваются. Как отметил пользователь lpalomocl, недавно была опубликована статья, в которой говорилось, что проблема "галлюцинаций" в БЯМ может быть связана с процессом обучения, при котором неверная информация может быть вознаграждена за то, что она дает ответ, а не за то, что она дает правильный ответ. Это может привести к тому, что модель будет давать неверную информацию, даже если она не уверена в ответе.

Практические примеры и кейсы

Один из примеров этого явления можно увидеть в том, как модели могут давать неверную информацию о исторических событиях или фактах. Например, модель может сказать, что определенное событие произошло в определенной дате, хотя на самом деле это не так. Это может быть опасно, поскольку люди могут полагаться на эту информацию и распространять ее дальше.

Экспертные мнения

Любой, кто имеет даже базовые знания о том, как работают БЯМ, знает, что они могут давать неверную информацию. Теперь нам нужно убедить CEOs, которые seem intent на вливание денег в эти модели, что это не так просто. - roodammy44
Мы должны говорить о "галлюцинациях БЯМ", а не о "галлюцинациях ИИ". ИИ - это общий термин, и может быть, мы найдем что-то другое, что не так склонно к галлюцинациям. - erwan

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений этой проблемы является более тщательная оценка моделей и их обучения. Это может включать в себя использование более качественных данных и более строгих критериев оценки. Кроме того, разработчики моделей должны быть более прозрачными о ограничениях и потенциальных ошибках своих моделей.

Заключение

Проблема больших языковых моделей и их способности обманывать людей является серьезной и требует внимания. Мы должны быть более осторожными при использовании этих моделей и не полагаться на них слепо. Как сказал один из пользователей, "Мы должны быть осторожными, чтобы не стать жертвами собственных иллюзий".


# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

# Создаем функцию для проверки информации
def check_info(info):
    # Проверяем информацию на основе фактических данных
    if info == "Сидней является столицей Австралии":
        return False
    else:
        return True

# Тестируем функцию
info = "Сидней является столицей Австралии"
print(check_info(info))

Этот код демонстрирует простой пример проверки информации с помощью функции. Функция принимает строку с информацией и проверяет ее на основе фактических данных. Если информация неверна, функция возвращает False, иначе возвращает True.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE