В наш час великі мовні моделі (LLM) — основа популярних AI-технологій — стали незамінними інструментами для різних сфер, від написання текстів до обробки медичних даних. Але є одна серйозна проблема – AI схильний до помилок значно частіше, ніж ми собі уявляємо. Найгірше те, що багато хто із користувачів готовий сприймати такі відповіді як істину в останній інстанції.
Останні дослідження компанії OpenAI показали: навіть найсучасніші моделі мають високий відсоток помилок. Так, наприклад, модель "o1-preview" у тесті SimpleQA дала правильну відповідь тільки у 42.7% випадків — тобто більше половини відповідей були неправильними. Інші моделі, такі як Claude-3.5-sonnet від Anthropic, мали ще гірші результати, зокрема правильні відповіді становили лише 28.9%.
Чому LLM-інструменти схильні до помилок
Щоб краще зрозуміти природу помилок LLM, варто заглибитися в те, як вони працюють. Ці нейронні мережі створюють відповіді не через точне відтворення інформації, а за допомогою генерації нових даних на основі аналізу великих обсягів тексту. Вони скоріше нагадують "стиснуті архіви знань": модель, застосовуючи складні алгоритми, відбирає та трансформує дані, щоб утворити зрозумілу відповідь. Однак під час цього процесу деякі аспекти точності неминуче губляться. Це означає, що, навіть якщо модель використовує надійні джерела, не варто розраховувати на повну безпомилковість її відповідей.
З іншого боку, важливий момент — це галюцинації (або "генерація фейкової інформації"), коли модель вигадує факти. Це не баг, а характеристика їхньої архітектури. Мозок людини теж може створювати уявні "всесвіти" у вигляді уяви чи творчості. Проте, коли ця особливість притаманна нейронній мережі, вона може призвести до серйозних проблем у реальному світі. LLM функціонують у сфері, яка розширена далеко за межі реальності, охоплюючи також домен "вигадок", і це не завжди корисно в тих випадках, коли потрібна надійна інформація.
Бо LLM не лише генерують відповіді, а й цитують джерела, структурно представляють інформацію, додають коментарі й деталі — усе це надає їм видимість достовірності. Людський мозок, зі свого боку, починає сприймати ці відповіді як правду, адже коли щось виглядає переконливо, у нас виникає спокуса довіряти без питань.
Цей феномен особливо важливий у контексті критичного мислення, яке, по суті, здатне "вимкнутися", коли ми зіштовхуємося із систематично чіткими й добре структурованими відповідями. Коли модель впевнено подає помилкову інформацію, супроводжуючи її джерелами та деталями, критичне мислення з легкістю може піти на відпочинок.
Як користуватися LLM обережно
Мовні моделі вимагають уважного та критичного підходу. Хоча надійність інформації завжди була пріоритетом, у випадку роботи з AI цей аспект стає важливішим як ніколи. Варто зберігати певну дистанцію до довіри та перевіряти будь-який текст, згенерований AI, особливо уважно.
Прості правила для користувачів:
Чому важливо завжди перевіряти
LLM стали широко використовуваними завдяки своїй здатності адаптуватися та швидко генерувати текст, проте реальність така, що їхні відповіді мають бути піддані ретельній перевірці. У сучасному світі, де AI стає все більше інтегрованим у наше життя, помилки можуть мати катастрофічні наслідки.
AI вже зараз використовують у важливих сферах — від створення контенту до прийняття рішень в урядових установах. І хоча технологія має потенціал для подальшого вдосконалення, нам слід пам’ятати, що AI — це інструмент, а не кінцевий володар всіх знань. І ми, як користувачі, не маємо права відмовитися від критичного мислення тільки тому, що "технологія знає краще".
Якщо ми будемо надто покладатися на LLM без критичного погляду, ризикуємо опинитися у світі, де реальність і вигадка переплітаються настільки, що навіть правда стає складною для розрізнення. Інструменти штучного інтелекту можуть допомагати думати, але вони не можуть замінити мислення.
