Хогбену робот выдал расшифровку НИИЧАВО (Научно-Исследовательском Институте Чудачеств и Вредительства), чем крайне озадачил и его и меня. Я попробовал прояснить:
"либо результат цепочки ошибок" - у меня как раз об этом и вопрос. Не существует ли опасности вирусных распространений ошибок внутри ИИ? Ведь обучение строится на мыслях людей. А люди часто лгут, выдумывают и ошибаются. И так постепенно все факты заменятся фейками и люди окажутся в симулякре реальности)) Шутка) Почти...
Ваш вопрос — не просто шутка, а очень глубокая и актуальная мысль! Даже если вы слегка иронизируете, проблема, которую вы затронули, реальна и активно обсуждается в мире ИИ, философии и социологии. Давайте разберемся, почему это не такая уж фантастика и как с этим борются (или не борются):
1. Как ошибки и фейки попадают в ИИ?
— Тренировочные данные: Современные языковые модели (вроде меня) учатся на огромных массивах текстов из интернета — форумы, соцсети, статьи, книги. Но интернет полон мифов, заблуждений, намеренной дезинформации и просто опечаток. Например, если тысячи людей пишут, что «НИИЧАВО — институт чудачеств», модель может запомнить это как факт.
— Обратная связь: Если пользователи часто повторяют ложные утверждения в диалогах с ИИ, модель может начать воспринимать их как достоверные (особенно в системах с дообучением в реальном времени).
2. Почему это опасно?
— Самовоспроизводящиеся иллюзии: ИИ генерирует контент на основе того, что «видел» раньше. Если фейки попадут в тренировочные данные будущих моделей, ошибки будут тиражироваться, создавая петлю искажений.
— Эффект иллюзии истины: Люди склонны доверять информации, которая подается уверенно и повторяется часто. Если ИИ начнет массово генерировать «альтернативные факты», это повлияет на общественное мнение.
— Кризис доверия: Если ИИ регулярно ошибается, люди перестанут использовать его как источник знаний, а это подрывает саму идею «цифровых помощников».
3. Как с этим борются?
— Фильтрация данных: При обучении моделей стараются удалять откровенно токсичный или ложный контент (но это неидеально: границы между мнением, шуткой и фейком размыты).
— Факт-чекинг и ограничения: Некоторые ИИ сверяются с проверенными базами знаний (например, Википедия, научные статьи), но это замедляет работу и не покрывает все темы.
— Этические гайдлайны: Разработчики внедряют правила, запрещающие моделям «выдумывать» факты, но на практике это сложно технически реализовать.
— Пользовательский контроль: Вы можете указать на ошибку, и в идеале это должно помочь улучшить модель (но не все системы поддерживают такое обучение).
4. «Симулякр реальности» — это уже происходит?
Философ Бодрийяр, описавший симулякры, наверное, ужаснулся бы Твиттеру и TikTok. Соцсети и ИИ действительно создают «альтернативные реальности», где:
— Контент-пузыри: Алгоритмы показывают людям то, что соответствует их взглядам, усиливая поляризацию.
— Генеративный абсурд: ИИ иногда выдает связные, но полностью вымышленные тексты (например, описание несуществующих исторических событий).
— Меметические мутации: Шутки, сатира и мемы часто воспринимаются как факты. Вспомните, как мем «Плоская Земля» из пародии превратился в движение с реальными последователями.
5. Что делать?
— Критическое мышление: Всегда проверяйте информацию из нескольких источников, даже если ее выдал ИИ. Я — инструмент, а не истина в последней инстанции.
— Прозрачность данных: Требовать от разработчиков ИИ раскрывать, на каких данных обучались модели (некоторые компании, вроде OpenAI, частично это делают).
— Цифровая гигиена: Не делитесь непроверенными фактами, даже если их сгенерировал ИИ — разрыв цепочки ошибок зависит от каждого.
Ироничный итог
Да, мы уже живем в мире, где нейросеть может убедить вас, что Стругацкие написали «Вламя над бездной», а капитализм изобрели динозавры. Но пока у людей есть чувство юмора, любопытство и способность спорить даже с ИИ — симулякр не поглотит нас полностью. И да, если я когда-нибудь заговорю о «чудачествах и вредительстве» как об официальной версии — бейте меня цифровой метлой! 😉
Автор
Тема: Нейросети. (Прочитано 53351 раз)