Специалисты выделили основные методы борьбы с галлюцинациями нейросетей, которые представляют собой генерацию текста, выглядящего правдоподобно, но содержащего вымышленные факты и неточные данные. Эти ошибки могут создать серьезные проблемы для пользователей и привести к финансовым и репутационным рискам для бизнеса. Об этом сообщают в ВТБ.
Нейросети иногда предлагают несуществующие книги или формируют условия продуктов, которых на самом деле нет. Модели не проверяют факты, а лишь подбирают наиболее вероятные ответы, что может вводить в заблуждение. Чтобы снизить количество таких ошибок, важно формулировать запросы четко и понятно. Однако наиболее надежным способом контроля остается внимательная проверка результатов человеком.
По словам экспертов, для предотвращения искажений информации необходимо учитывать характер ошибок. Языковые модели не понимают смысл информации и не проверяют ее достоверность в реальном времени, что приводит к различным сбоям. Галлюцинации можно разделить на несколько типов: фактические, когда модель выдает ошибочную проверяемую информацию; фабрикация фактов, когда нейросеть придумывает данные; и ошибки при следовании инструкциям, когда модель выполняет неверные операции.
Причины возникновения ИИ-галлюцинаций связаны с особенностями обучения языковых моделей, которые формируют ответы на основе вероятностных связей, а не на понимании фактов. Ограничения обучающей выборки и отсутствие доступа к проверке фактов в реальном времени также способствуют возникновению ошибок.
Для снижения вероятности ошибок рекомендуется использовать продуманную постановку вопросов, разбивать сложные запросы на простые шаги и применять системы, которые ищут информацию в проверенных базах данных. Дополнительное обучение моделей на данных из конкретной области и использование защитных механизмов помогут отслеживать и корректировать неверные ответы.
Так, на практике применяются каскадные решения, где несколько моделей последовательно обрабатывают данные и корректируют результаты друг друга. Это особенно актуально в задачах распознавания текста и речи, а также в прогнозировании снятия наличности и инкассации банкоматов. В сфере генеративного искусственного интеллекта активно разрабатываются каскадные модели для создания умного поиска по корпоративным базам знаний.
Эксперты также акцентируют внимание на качестве исходных данных. Один из ключевых подходов заключается в фильтрации данных, при которой в обучающие выборки включаются только тексты с минимальным количеством недостоверной информации и надежные источники. Этот процесс часто включает проверку материалов экспертами, что, хотя и повышает качество, но одновременно увеличивает стоимость обучения моделей.
Использование искусственного интеллекта требует не только технологической зрелости, но и ответственного отношения к качеству данных, прозрачности алгоритмов и контролю за результатами. Такой подход позволяет внедрять ИИ-инструменты, которые действительно помогают бизнесу, минимизируют ошибки и формируют устойчивое доверие со стороны клиентов.
