В последние годы нейросети и искусственный интеллект (ИИ) стали неотъемлемой частью повседневной жизни. Эти технологии активно используются в различных сферах: от автоматизации бизнеса до создания чат-ботов, которые могут поддерживать беседы с людьми. Однако несмотря на все достижения, ошибки и неточности остаются неизбежным спутником ИИ. В чем же причина этого явления? Кто виноват в том, что нейросети ошибаются?

Как объяснил эксперт по кибербезопасности и директор по информационной безопасности ГК «Элемент» Александр Дворянский, нейросети и ИИ ориентируются на алгоритмы, созданные людьми. То есть они не обладают собственной независимой логикой или пониманием мира, а лишь следуют тем инструкциям и программам, которые были заложены их разработчиками. Это означает, что ошибки, возникающие в процессе работы ИИ, напрямую связаны с недостатками алгоритмов или данных, которые используются для обучения нейросетей.

Дворянский подчеркивает, что ИИ не несет ответственности за свои ошибки. Он всего лишь выполняет задачи, поставленные людьми. Чат-бот, например, может давать неправильные ответы, ориентируясь на алгоритмы, которые ему задали, и, если эти алгоритмы или обучающие данные содержат ошибки или неточности, результат будет также ошибочным. Искусственный интеллект не способен самостоятельно понять контекст или ситуацию, в которой он работает, что делает его уязвимым к ошибкам.

Но что же происходит на практике? Исследования, проведенные компанией NewsGuard, показали, что нейросети, используемые в популярных чат-ботах, начали генерировать в два раза больше ложной информации. По данным исследователей, доля таких ответов варьируется от 10% до 57% в зависимости от бренда и модели ИИ. В целом, суммарный рост неправильных результатов составил 18% за год. Это тревожная тенденция, так как она указывает на ухудшение качества работы нейросетей с течением времени.

Почему такие ошибки происходят? Во-первых, это связано с качеством данных, на которых обучаются нейросети. Если в обучающих наборах данных присутствуют неточные, неполные или предвзятые сведения, то ИИ будет выдавать такие же ошибки. Например, если в обучающих данных доминируют источники с недостоверной информацией, то нейросеть будет склонна генерировать ложные или искаженные ответы. Важно отметить, что нейросети обучаются на огромных объемах информации, и процесс фильтрации этих данных от ошибок требует значительных усилий.

Во-вторых, стоит учитывать, что алгоритмы, создаваемые людьми, тоже могут содержать ошибки. Даже если данные правильные, неправильное использование алгоритмов или ошибок в их настройке может привести к неправильным результатам. Например, когда разработчики не учитывают всех факторов или не делают алгоритм гибким, что приводит к его неадекватной реакции в некоторых ситуациях.

Проблема ложной информации, генерируемой нейросетями, особенно актуальна в контексте информационной безопасности. Чем больше ложной информации предоставляет ИИ, тем труднее для пользователей отличить правду от вымысла. В эпоху информационной войны и фейковых новостей, когда каждый ответ может повлиять на мнение человека, эта проблема приобретает особую важность.

Однако, несмотря на ошибки, нейросети все же продолжают развиваться, и в некоторых случаях они могут даже превзойти человека в определенных задачах. Например, в области распознавания паттернов или обработки больших объемов информации. В будущем, с развитием технологий, возможно, удастся снизить количество ошибок и улучшить качество работы нейросетей.

Но на данный момент ответственность за ошибки, которые совершают ИИ, по-прежнему лежит на разработчиках. Это означает, что человеческий фактор играет ключевую роль в том, насколько точно и безопасно будет работать искусственный интеллект. Разработчики должны уделять особое внимание качеству данных, на которых обучается ИИ, а также оптимизации алгоритмов, чтобы свести к минимуму возможность ошибок.

В России также активно обсуждают перспективы развития суверенного искусственного интеллекта, который мог бы работать в рамках национальных интересов. Александр Дворянский ранее заявлял, что такой ИИ появится в России в ближайшем будущем, однако он также отметил, что, как и любые другие технологии, суверенный искусственный интеллект будет сталкиваться с проблемами, связанными с точностью и ошибками. Важно понимать, что, несмотря на возможное улучшение, полностью избежать ошибок будет невозможно.

На сегодняшний день задача разработчиков и исследователей заключается не в том, чтобы создать абсолютно безошибочный ИИ, а в том, чтобы минимизировать вероятность ошибок и сделать ИИ более прозрачным и понятным для пользователей. Ведь именно люди остаются ответственными за то, как работает искусственный интеллект, и как он влияет на общество.

С каждым годом нейросети становятся все более сложными и способны выполнять более разнообразные задачи. Однако это не означает, что проблемы с их точностью исчезнут. В конечном итоге важно понимать, что искусственный интеллект — это инструмент, который может быть полезным, но его эффективность и безопасность зависят от того, как правильно его использовать.