Вы когда-нибудь сидели и чесали голову, гадая… откуда всё это берётся ? В конце концов, ИИ не роется в пыльных библиотечных стеллажах и не смотрит тайком короткие видео на YouTube. И всё же каким-то образом он выдаёт ответы на всё – от рецептов лазаньи до физики чёрных дыр – словно у него внутри бездонный картотека. Реальность страннее и, возможно, интригующая, чем вы думаете. Давайте немного разберёмся (и, да, заодно развеем пару мифов).
Это колдовство? 🌐
Это не колдовство, хотя иногда кажется, что это так. То, что происходит под капотом, по сути, является прогнозированием шаблонов . Большие языковые модели (LLM) 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 до этого [2]. На практике это означает, что они цепляются за взаимосвязи: какие слова стоят рядом, как обычно формируются предложения, как целые идеи выстраиваются, как строительные леса. Вот почему вывод звучит правильно, хотя — честно говоря — это статистическая мимикрия, а не понимание [4].
Так что же на самом деле делает информацию, генерируемую ИИ, полезной ? Несколько вещей:
-
Разнообразие данных — извлечение данных из множества источников, а не из одного узкого потока.
-
Обновления — без циклов обновления информация быстро устаревает.
-
Фильтрация — в идеале улавливание мусора до того, как он просочится внутрь (хотя, давайте будем реалистами, в этой сети есть дыры).
-
Перекрестная проверка — опора на авторитетные источники (например, НАСА, ВОЗ, крупные университеты), что является обязательным условием большинства руководств по управлению ИИ [3].
Тем не менее, иногда он уверенно выдумывает. Эти так называемые галлюцинации ? По сути, отполированная чушь, произнесённая с серьёзным выражением лица [2][3].
Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Может ли ИИ предсказывать лотерейные номера?
Изучение мифов и фактов о лотерейных прогнозах с помощью ИИ.
🔗 Что значит комплексный подход к ИИ?
Понимание ИИ с точки зрения этики и воздействия.
🔗 Что говорит Библия об искусственном интеллекте?
Изучение библейских взглядов на технологии и творение человека.
Быстрое сравнение: откуда берёт начало ИИ 📊
Не все источники равноценны, но каждый играет свою роль. Вот краткий обзор.
| Тип источника | Кто его использует (ИИ) | Стоимость/Ценность | Почему это работает (или не работает...) |
|---|---|---|---|
| Книги и статьи | Большие языковые модели | Бесценный (иш) | Плотные, структурированные знания быстро устаревают. |
| Веб-сайты и блоги | Почти все ИИ | Бесплатно (с шумом) | Дикое разнообразие; смесь великолепия и абсолютного мусора. |
| Научные статьи | Искусственный интеллект, требующий больших затрат на исследования | Иногда платный доступ | Строгость + достоверность, но выраженные тяжелым жаргоном. |
| Данные пользователя | Персонализированные ИИ | Очень чувствительный ⚠️ | Идеальный пошив, но много проблем с конфиденциальностью. |
| Интернет в реальном времени | ИИ, связанные с поиском | Бесплатно (если онлайн) | Сохраняет информацию актуальной; недостаток — риск распространения слухов. |
Вселенная обучающих данных 🌌
Это фаза «детского обучения». Представьте, что вы даёте ребёнку миллионы книг, новостных вырезок и кроличьих нор Википедии — всё сразу. Именно так выглядит предварительная подготовка. В реальном мире поставщики услуг собирают общедоступные данные, лицензированные источники и тексты, сгенерированные тренером [2].
Сверху: тщательно отобранные человеческие примеры — хорошие ответы, плохие ответы, подсказки в правильном направлении — еще до начала подкрепления [1].
Предупреждение о прозрачности: компании не раскрывают все детали. Некоторые барьеры связаны с секретностью (интеллектуальной собственности, соображениями безопасности), поэтому вы получаете лишь частичное представление о реальном составе [2].
Поиск в реальном времени: дополнительная начинка 🍒
Некоторые модели теперь могут заглядывать за пределы своего обучающего пузыря. Это генерация данных с дополненной поисковой обработкой (RAG) — по сути, извлечение фрагментов из текущего индекса или хранилища документов и их последующее включение в ответ [5]. Идеально подходит для быстро меняющихся данных, таких как заголовки новостей или цены акций.
В чём загвоздка? Интернет — это одновременно гениальность и мусор. Если фильтры или проверка происхождения слабы, вы рискуете снова получить нежелательные данные — именно о чём предупреждают системы оценки рисков [3].
Распространённый обходной путь: компании подключают модели к своим внутренним базам данных, чтобы в ответах ссылались на актуальную кадровую политику или обновлённую документацию по продукту, а не импровизировали. Подумайте: меньше моментов «ух ты!», больше ответов, заслуживающих доверия.
Тонкая настройка: этап полировки ИИ 🧪
Предварительно обученные модели неуклюжи. Поэтому их нужно дорабатывать :
-
Обучение их быть полезными, безвредными, честными (с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, RLHF) [1].
-
Шлифовка небезопасных или токсичных кромок (выравнивание) [1].
-
Поправка на тон — дружеский, официальный или игриво-саркастический.
Это не столько шлифовка бриллианта, сколько принуждение статистическую лавину вести себя как собеседник.
Удары и неудачи 🚧
Не будем притворяться, что всё безупречно:
-
Галлюцинации — четкие ответы, которые в корне неверны [2][3].
-
Смещение — оно отражает шаблоны, заложенные в данных; может даже усиливать их, если не проверено [3][4].
-
Никакого личного опыта — он может рассказывать о рецептах супов, но никогда их не пробовал [4].
-
Излишняя самоуверенность — повествование идёт так, будто всё известно, даже если это не так. В рамках моделей риска акцент делается на неопределённых предположениях [3].
Почему это похоже на знание 🧠
У него нет убеждений, нет памяти в человеческом смысле и, конечно же, нет личности. Однако, поскольку он плавно связывает предложения, ваш мозг воспринимает его так, как будто понимает . Происходит лишь масштабное предсказание следующего токена : перебор триллионов вероятностей за доли секунды [2].
«Интеллектуальное» поведение – это явление, которое исследователи в шутку называют «стохастического попугая» [4].
Детская аналогия 🎨
Представьте себе попугая, который прочитал все книги в библиотеке. Он не понимает историй, но может переиначить слова во что-то, что покажется ему мудрым. Иногда это точно, иногда — полная чушь, но при должном чутье не всегда можно заметить разницу.
Подводя итоги: откуда берётся информация для ИИ 📌
Проще говоря:
-
Массивные данные для обучения (публичные + лицензированные + созданные тренерами) [2].
-
Тонкая настройка с помощью обратной связи от человека для формирования тона/поведения [1].
-
Системы поиска , подключенные к потокам данных в реальном времени [5].
ИИ ничего не «знает» — он предсказывает текст . Это одновременно его суперспособность и его ахиллесова пята. В итоге? Всегда проверяйте важную информацию, используя достоверный источник [3].
Ссылки
-
Оуян, Л. и др. (2022). Обучение языковых моделей выполнению инструкций с обратной связью от человека (InstructGPT) . arXiv .
-
OpenAI (2023). Технический отчёт GPT-4 — сочетание лицензированных, общедоступных и созданных человеком данных; цель и ограничения прогнозирования следующего токена. arXiv .
-
NIST (2023). Структура управления рисками ИИ (AI RMF 1.0) — происхождение, надёжность 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 дополненной поисковой информации для обработки естественного языка, требующей больших знаний . arXiv .