Вы когда-нибудь сидели и ломали голову, гадая… откуда вообще всё это берётся? В конце концов, ИИ не роется в пыльных библиотечных стеллажах и не смотрит тайком короткие видеоролики на YouTube. И всё же он каким-то образом выдаёт ответы на всё — от лайфхаков с лазаньей до физики чёрных дыр — словно у него внутри есть бездонный картотечный шкаф. Реальность гораздо страннее и, возможно, интригующе, чем вы думаете. Давайте разберёмся (и, да, возможно, развеём пару мифов по пути).
Это колдовство? 🌐
Это не колдовство, хотя иногда кажется именно так. По сути, под капотом происходит предсказание закономерностей. Большие языковые модели (БЛМ) не хранят факты так, как ваш мозг хранит рецепт печенья вашей бабушки; вместо этого они обучены угадывать следующее слово (токен) на основе того, что было раньше [2]. На практике это означает, что они цепляются за связи: какие слова стоят рядом, как обычно формируются предложения, как строятся целые идеи, подобно каркасу. Вот почему результат звучит правильно, хотя — честно говоря — это статистическая имитация, а не понимание [4].
Так что же на самом деле делает информацию, сгенерированную искусственным интеллектом, полезной? Несколько факторов:
-
Разнообразие данных — это сбор информации из бесчисленных источников, а не из одного узкого потока.
-
Обновления — без периодического обновления информация быстро устаревает.
-
Фильтрация — в идеале, улавливание мусора до того, как он проникнет внутрь (хотя, будем честны, в этой сетке есть дыры).
-
Перекрестная проверка — использование авторитетных источников (например, НАСА, ВОЗ, крупные университеты), что является обязательным условием в большинстве руководств по управлению ИИ [3].
Тем не менее, иногда это делается с уверенностью. Эти так называемые галлюцинации? По сути, отполированная чепуха, произнесенная с невозмутимым лицом [2][3].
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Может ли искусственный интеллект предсказать номера лотереи?
Разбираем мифы и факты о прогнозах лотерей, основанных на искусственном интеллекте.
🔗 Что означает целостный подход к искусственному интеллекту?
Понимание искусственного интеллекта с учетом сбалансированных взглядов на этику и последствия.
🔗 Что говорит Библия об искусственном интеллекте?
Изучение библейских взглядов на технологии и сотворение человека.
Краткое сравнение: Откуда ИИ черпает информацию 📊
Не все источники одинаково полезны, но каждый играет свою роль. Вот краткий обзор.
| Тип источника | Кто его использует (ИИ)? | Соотношение цена/качество | Почему это работает (или не работает...) |
|---|---|---|---|
| Книги и статьи | Большие языковые модели | Бесценно (почти) | Плотные, структурированные знания быстро устаревают. |
| Веб-сайты и блоги | Практически все ИИ | Бесплатно (с шумом) | Полное разнообразие; смесь гениальности и полнейшего мусора. |
| Научные статьи | Искусственный интеллект, требующий глубоких исследований | Иногда доступ к контенту платный | Строгость + достоверность, но облечено в сложный профессиональный жаргон. |
| Данные пользователя | Персонализированный ИИ | Очень чувствительный ⚠️ | Элегантный крой, но масса проблем с конфиденциальностью. |
| Веб в реальном времени | Искусственный интеллект, связанный с поиском | Бесплатно (при подключении к интернету) | Поддерживает актуальность информации; недостаток – риск распространения слухов. |
Вселенная обучающих данных 🌌
даете ребенку миллионы одновременно общедоступные данные, лицензированные источники и текст, сгенерированный тренером [2].
Сверху накладываются тщательно отобранные примеры поведения людей — хорошие ответы, плохие ответы, подталкивания в нужном направлении — еще до начала подкрепления [1].
Предостережение относительно прозрачности: компании не раскрывают все детали. Некоторые ограничения носят секретный характер (интеллектуальной собственности, вопросы безопасности), поэтому вы получаете лишь частичное представление о реальном положении дел [2].
Поиск в реальном времени: Изюминка 🍒
Некоторые модели теперь могут выходить за пределы своей обучающей среды. Это генерация с дополненным поиском (RAG) —по сути, извлечение фрагментов из действующего индекса или хранилища документов, а затем встраивание их в ответ [5]. Идеально подходит для быстро меняющихся вещей, таких как заголовки новостей или цены акций.
В чем загвоздка? Интернет – это одновременно гениальное изобретение и мусорный пожар. Если фильтры или проверки происхождения слабы, есть риск, что мусорные данные проникнут обратно – именно об этом предупреждают системы оценки рисков [3].
Распространенный обходной путь: компании подключают модели к своим внутренним базам данных, чтобы ответы основывались на действующей кадровой политике или обновленной документации по продукту, а не на импровизации. Подумайте: меньше неприятных моментов, больше достоверных ответов.
Тонкая настройка: этап полировки ИИ 🧪
Необработанные, предварительно обученные модели неуклюжи. Поэтому их дорабатывают:
-
Обучение их быть полезными, безвредными, честными (посредством обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, RLHF) [1].
-
Шлифовка небезопасных или токсичных кромок (выравнивание) [1].
-
Подбор тона — будь то дружелюбный, формальный или игриво-саркастический.
Речь идёт не столько о полировке алмаза, сколько о том, чтобы заставить статистическую лавину вести себя больше как собеседник.
Трудности и неудачи 🚧
Давайте не будем делать вид, что всё безупречно:
-
Галлюцинации — четкие ответы, которые являются откровенно неверными [2][3].
-
Предвзятость — она отражает закономерности, заложенные в данных; может даже усиливать их, если ее не контролировать [3][4].
-
Нет личного опыта — он может рассказать о рецептах супов, но никогда их не пробовал [4].
-
Излишняя самоуверенность — текст течет так, будто все знает, даже когда это не так. В рамках управления рисками особое внимание уделяется выявлению предположений [3].
Почему это похоже на знание 🧠
Оно не имеет убеждений, не имеет памяти в человеческом понимании и уж точно не имеет «я». И все же, поскольку оно плавно связывает предложения, ваш мозг читает их так, как будто понимает. Происходит всего лишь масштабное предсказание следующего токена: обработка триллионов вероятностей за доли секунды [2].
Эффект «интеллекта» — это возникающее поведение, которое исследователи называют, немного иронично, «стохастическим эффектом попугая» [4].
Аналогия, понятная детям 🎨
Представьте себе попугая, который прочитал все книги в библиотеке. Он не понимает сюжетов, но может перефразировать слова, придав им мудрый смысл. Иногда это попадает в точку, иногда — в чепуху, но при достаточном мастерстве отличить одно от другого бывает сложно.
Подводя итоги: откуда берется информация для ИИ 📌
Проще говоря:
-
Массив обучающих данных (общедоступные + лицензированные + сгенерированные тренером) [2].
-
Тонкая настройка с использованием обратной связи от человека для формирования тона/поведения [1].
-
Системы поиска при подключении к потокам данных в реальном времени [5].
Искусственный интеллект не «знает» вещи — он предсказывает текст. Это одновременно и его суперспособность, и его ахиллесова пята. Вывод? Всегда сверяйте важную информацию с надежным источником [3].
Ссылки
-
Оуян, Л. и др. (2022). Обучение языковых моделей выполнению инструкций с обратной связью от человека (InstructGPT). arXiv.
-
OpenAI (2023). Технический отчет GPT-4 — сочетание лицензированных, общедоступных и созданных человеком данных; цель прогнозирования следующего токена и ограничения. arXiv.
-
NIST (2023). Структура управления рисками в области ИИ (AI RMF 1.0) — происхождение, достоверность и контроль рисков. PDF.
-
Бендер, Э.М., Гебру, Т., Макмиллан-Мейджор, А., Митчелл, С. (2021). Об опасностях стохастических попугаев: могут ли языковые модели быть слишком большими? PDF.
-
Льюис, П. и др. (2020). Генерация с расширенными возможностями поиска для обработки естественного языка, требующей интенсивного использования знаний. arXiv.