Почему нельзя полагаться на обучаемость ИИ,сообщает securitylab.ru.
Фото:depositphotos.com
Многие пользователи считают, что системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, способны учиться и совершенствоваться в процессе работы. Однако на самом деле это не так. Распространённое заблуждение об «обучении» ИИ связано с тем, что в отношении таких технологий часто используют термины, привычные для описания человеческого мышления. Но механизмы, лежащие в основе работы нейросетей, принципиально отличаются от того, как человек усваивает новую информацию.
Основное отличие в том, что ИИ-модели не учатся в реальном времени. Они не запоминают отдельные события, не анализируют опыт и не делают выводы, как это делает человек. «Обучение» происходит исключительно во время тренировки модели, когда алгоритм анализирует огромные массивы текстовых данных, выявляет закономерности и фиксирует их в виде математических зависимостей. Такой процесс требует огромных вычислительных мощностей и завершается ещё до того, как пользователь начинает работать с системой.
Например, ChatGPT формирует ответы, предсказывая наиболее вероятные последовательности слов на основе уже изученной информации. Однако чат-бот не способен адаптироваться к конкретному пользователю или корректировать свои знания в зависимости от обратной связи. Даже если во время диалога пользователь исправит ошибку в ответе ИИ, система не запомнит исправление и может допустить ту же ошибку в следующем диалоге.
В отличие от ChatGPT, некоторые алгоритмы действительно могут изменять свои рекомендации на основе взаимодействия с пользователем. Например, система рекомендаций в стриминговых сервисах анализирует предпочтения зрителей и предлагает новый контент с учетом их выбора. Однако в случае с языковыми моделями обновление знаний требует сложного и дорогостоящего процесса дообучения.
Важно понимать, что ChatGPT — это языковая модель, а не модель знаний. Хотя в процессе обучения нейросети усваивают огромные объёмы информации, их главная функция заключается в обработке текста, а не в точном воспроизведении фактов. Из-за этого в ответах могут встречаться устаревшие данные, а также ошибки, связанные с недостаточным пониманием контекста.
Для решения данной проблемы разработчики используют дополнительные инструменты – интеграция с интернет-поисковиками. Некоторые версии ChatGPT могут обращаться к сети во время генерации ответа, чтобы предоставлять более актуальную информацию. Кроме того, системы могут персонализировать взаимодействие с пользователями, сохраняя данные о предпочтениях в отдельной базе. Однако это не означает, что модель становится способной к самостоятельному обучению.
Отсутствие динамического обучения означает, что пользователи должны тщательно проверять полученную информацию и использовать ИИ в качестве вспомогательного инструмента, а не абсолютного источника знаний. Развитие эффективных стратегий взаимодействия с ChatGPT и понимание ограничений помогут избежать ошибок и повысить продуктивность работы.
Источник securitylab.ru