Специалисты, работающие с искусственным интеллектом, предупреждают о возможности «галлюцинаций» в работе нейросетей – создания правдоподобных текстов, содержащих вымышленные факты, неточности или ссылки на несуществующие источники. Подобные ошибки могут ввести в заблуждение пользователей и привести к нежелательным последствиям в различных сферах.

В частности, эксперты ВТБ отмечают, что нейросети, генерируя ответы, не всегда проверяют достоверность фактов, а лишь подбирают наиболее вероятный вариант на основе имеющихся данных. Это может приводить к появлению недостоверной или вымышленной информации, которая, будучи представленной в убедительной форме, может быть ошибочно воспринята как истинная.

Типы ошибок и способы их предотвращения:

Исследователи выделяют несколько типов подобных ошибок, включая искажение существующих фактов, фабрикацию новой информации и неверное следование инструкциям.

Для снижения рисков рекомендуется:

• Четко формулировать запросы к нейросети, чтобы избежать неоднозначности и повысить вероятность получения корректного ответа.
• Разбивать сложные задачи на более простые, чтобы облегчить нейросети процесс анализа и генерации ответа.
• Интегрировать нейросети с проверенными базами данных для обеспечения доступа к надежной информации.
• Использовать специализированные модели, обученные на данных из конкретной предметной области.
• Разрабатывать и внедрять системы контроля качества, позволяющие отслеживать ответы нейросети и выявлять возможные ошибки.

Эксперты ВТБ отмечают, что для получения надежных результатов необходимо сочетание технологических решений и контроля со стороны человека, который способен оценить достоверность и релевантность информации, полученной от нейросети. Использование нескольких моделей, последовательно обрабатывающих и корректирующих результаты друг друга, также может способствовать повышению точности и надежности ответов.