70% ошибок в ответах: скрывает ли ChatGPT свою неуверенность?
30 июня 2025 г.Вступление
В последнее время искусственный интеллект (ИИ) стал все более популярным в различных областях, включая кодирование и общение. Однако, как показали recent исследования, даже самые передовые модели ИИ, такие как ChatGPT, могут давать ошибочные ответы до 70% времени.
Это может быть связано с тем, что такие модели ИИ могут "галлюцинировать" или предоставлять ложную информацию, не имея достаточных данных или контекста. Это может быть особенно проблематично, когда такие модели используются в серьезных приложениях, таких как здравоохранение или финансы.
В этом посте мы рассмотрим, почему такие модели ИИ, как ChatGPT, могут давать ошибочные ответы и какие последствия это может иметь.
Хокку: "Слова без смысла, как листья на ветру."
Reddit пост и комментарии
Недавно в Reddit была опубликована статья, в которой автор рассказал о том, что ChatGPT может давать ошибочные ответы до 70% времени. Это может быть связано с тем, что модель ИИ "галлюцинирует" или предоставляет ложную информацию, не имея достаточных данных или контекста.
Using AI coding tools every day, this sounds about right. So many hallucinations, so little trust. - TestFlyJets
Другие комментаторы согласились с автором, отметив, что это может быть связано с плато в обучении моделей ИИ.
This more or less lines up with what OpenAI's study showed. And right now, there's not a strong indicator of improvement across o3 or o4-mini. It's very likely that we are near the plateau of this type of LLM's learning capabilities. - Deranged40
Суть проблемы и хакерский подход
Проблема ошибок в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, может быть связана с тем, что они могут "галлюцинировать" или предоставлять ложную информацию, не имея достаточных данных или контекста. Это может быть особенно проблематично, когда такие модели используются в серьезных приложениях, таких как здравоохранение или финансы.
Хакерский подход к этой проблеме может заключаться в том, чтобы найти способы улучшить качество ответов моделей ИИ, используя дополнительные данные или контекст.
Детальный разбор проблемы
Ошибки в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, могут быть связаны с несколькими факторами, включая недостаток данных или контекста, а также плато в обучении моделей ИИ.
Вот почему важность дополнительных данных и контекста в обучении моделей ИИ. Это может помочь им лучше понять контекст и предоставить более точные ответы.
Практические примеры и кейсы
Ошибки в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, могут иметь серьезные последствия в различных приложениях, таких как здравоохранение или финансы.
Например, если модель ИИ, используемая в системе здравоохранения, предоставляет ложную информацию о диагнозе или лечении, это может иметь серьезные последствия для пациента.
Экспертные мнения
Мнения экспертов в области ИИ согласны с тем, что ошибки в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, могут быть связаны с недостатком данных или контекста, а также плато в обучении моделей ИИ.
Important distinction here is that this study is not just "If you ask ChatGPT the capital of Morocco, it's wrong 70% of the time" - the failures here were specifically in doing complex, multi-step "agent" tasks, like "Go through my emails, find people who say X, and see if they're Y". Not to say AI doesn't have a terrible inaccuracy rate in the former case either. - 2SP00KY4ME
Возможные решения и рекомендации
Возможные решения ошибок в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, могут включать в себя использование дополнительных данных или контекста, а также развитие новых алгоритмов и моделей ИИ.
Рекомендуется также провести дополнительные исследования в области ИИ, чтобы понять, почему модели ИИ, такие как ChatGPT, могут давать ошибочные ответы.
Заключение
Ошибки в ответах моделей ИИ, таких как ChatGPT, могут иметь серьезные последствия в различных приложениях. Поэтому важно понимать, почему такие модели могут давать ошибочные ответы и как это можно улучшить.
Прогноз развития ситуации показывает, что ошибки в ответах моделей ИИ станут все более важной проблемой, которую нужно решать.
# Импортируем необходимые библиотеки
import random
def generate_answer(question: str) -> str:
"""Генерирует ответ на вопрос."""
# Если вопрос о капитале Марокко
if question == "What is the capital of Morocco?":
# Вероятность ошибки 70%
if random.random() < 0.7:
return "Rabat" # Правильный ответ
else:
return "Casablanca" # Ошибочный ответ
else:
return "I don't know"
# Тестируем функцию
question = "What is the capital of Morocco?"
print(generate_answer(question))
В этом примере мы создали функцию, которая генерирует ответ на вопрос о капитале Марокко. Вероятность ошибки в этом примере составляет 70%. Это может помочь иллюстрировать, почему модели ИИ, такие как ChatGPT, могут давать ошибочные ответы.
Оригинал