Галлюцинации ИИ против дезинформации: объяснение ключевых различий

Когда ИИ делает ошибку, это обычно называют галлюцинацией. Когда человек распространяет ложь, это дезинформация. И то, и другое дает вам неверные факты, но они происходят из совершенно разных источников.

Знание того, с чем именно вы имеете дело, очень важно, особенно если вы используете инструменты ИИ для помощи в работе или исследованиях.

Причины возникновения каждой проблемы и то, как они развиваются, неодинаковы. Это имеет значение для понимания того, что пошло не так и как это исправить, или, по крайней мере, как избежать этого в следующий раз.

<CTA title="Повысить точность ответов ИИ" description="Создавайте структурированные промпты и проверяйте результаты ИИ с ясностью и контролем." buttonLabel="Попробовать Jenni бесплатно" link="https://app.jenni.ai/register" />

Что такое галлюцинация ИИ и дезинформация?

Эти два понятия легко перепутать. И то, и другое приводит к тому, что вы получаете неверную информацию, но пути достижения этого результата совершенно разные.

Что такое галлюцинация ИИ?

Думайте об этом как о техническом сбое системы. ИИ галлюцинирует, когда он уверенно выдает за истину что-то ложное. Это происходит из-за недостатков в его обучении или простых ошибок в процессе прогнозирования. Эти модели работают путем угадывания следующего наиболее вероятного слова в последовательности.

Они не ищут истину; они собирают текст, который звучит правдоподобно. Из-за этого крайне важно научиться тому, как уменьшить галлюцинации ИИ при письме, установив строгие ограничения.

В отчете Института человеко-ориентированного ИИ Стэнфордского университета за 2023 год отмечается, что подобные выдумки становятся более частыми, когда ИИ спрашивают о темах, которые он не до конца понимает.

Что такое дезинформация?

Это начинается с нас. Дезинформация — это ложная или вводящая в заблуждение информация, распространяемая людьми. Ключевым моментом здесь является намерение: обычно ею делится тот, кто в нее верит или, по крайней мере, не хочет причинить вред.

Понимание принципов распространения истинных и ложных новостей в сети показывает, что дезинформация часто распространяется через социальные сети, где доверие преобладает над критической проверкой.

Она распространяется из-за честных ошибок, предвзятости или просто из-за отсутствия полной картины происходящего. Типичный пример — публикация старой статьи о лечении, когда вы думаете, что она актуальна.

Такие организации, как ВОЗ, используют этот термин именно для неточной информации, которая не является намеренно злонамеренной.

Почему все их путают?

Результат один и тот же: вы остаетесь с ложным фактом. Но механизмы разные. Галлюцинация — это ошибка машины. Дезинформация — это человеческое поведение.

Размывание границ происходит тогда, когда галлюцинаторный результат ИИ подхватывается человеком и распространяется в сети. Внезапно техническая ошибка становится социальной проблемой.

<ProTip title="💡 Полезный совет:" description="Относитесь к результатам работы ИИ как к черновикам, а не к фактам, пока они не будут проверены по надежным источникам." />

Ключевые различия между галлюцинацией ИИ и дезинформацией

Основные различия кроются в том, где они начинаются и как они распространяются.

Прямое сравнение

Как они работают на самом деле

Галлюцинация ИИ немного похожа на очень умный, но сломанный автозаполнитель текста. В знаниях системы есть пробел, и вместо того, чтобы признать его, она придумывает что-то правдоподобное, чтобы заполнить это пространство.

Дезинформация передается через людей. Ее продвигают эмоции, страх, волнение, желание подтвердить то, что мы уже думаем, и просто частое повторение, из-за которого она начинает казаться правдой.

Вот простая аналогия: если галлюцинация ИИ — это калькулятор, который из-за ошибки выдает вам 2 + 2 = 5, то дезинформация — это ваш друг, утверждающий, что ответ равен 5, потому что его неправильно научили.

Когда они объединяются

Вот тут-то все и запутывается. ИИ может сгенерировать ложную статистику (галлюцинация), которой затем поделится человек. Это создает цикл, в котором первоисточник лжи становится труднее отследить.

Исследование внутренней непротиворечивости больших языковых моделей здесь очень полезно, поскольку оно изучает, как эти модели могут генерировать обманчивый контент, который выглядит абсолютно подлинным для обычного читателя.

Другие люди видят это, доверяют этому и, возможно, даже загружают эти данные обратно в другую систему ИИ. Этот замкнутый круг затрудняет поиск первоисточника лжи и ее искоренение.

<ProTip title="📌 Примечание:" description="Галлюцинации ИИ могут стать дезинформацией, как только люди начнут делиться ими без проверки." />

Что вызывает галлюцинации ИИ?

Основная причина в том, что языковые модели ИИ созданы не для того, чтобы говорить правду. Они созданы для того, чтобы писать красивые предложения. Это приводит к нескольким конкретным техническим проблемам.

Они работают на основе догадок, а не знаний

Эти модели работают на основе вероятностей. Они предсказывают следующее слово, основываясь на закономерностях в своих обучающих данных, а не проверяя факты. Если правдоподобно звучащая последовательность слов окажется ложной, ИИ все равно сгенерирует ее.

Он оптимизирует текст для связности языка, а не для точности информации. Когда вы спрашиваете его о чем-то малоизвестном или очень новом, его предположения становятся менее надежными.

В статье MIT Technology Review отмечается, что узкоспециализированные вопросы являются частым триггером для подобных выдумок.

В их обучающих материалах есть пробелы

Данные, на которых обучаются эти ИИ, огромны, но несовершенны. Они могут быть неполными, устаревшими или полными противоречивых утверждений. Если модель не была обучена на достаточном количестве информации о конкретном событии или концепции, у нее возникает пробел в знаниях.

Чтобы выполнить ваш запрос, она будет импровизировать, связывая воедино закономерности из смежных тем для создания правдоподобного, но вымышленного ответа.

Иногда они неправильно понимают ваш вопрос

Это называется семантическим сдвигом. ИИ может ухватиться за одно слово в вашем запросе и развивать его, упустив суть самого вопроса.

Это приводит к ответам, основанным на неверном предположении, полностью уходящим от темы или выстраивающим вымышленные связи между несвязанными идеями.

При выборе программного обеспечения для исследований знание того, как выбрать инструмент для написания текстов с ИИ, который отдает приоритет фактологическому обоснованию, а не творческому «угадыванию», жизненно важно для сохранения достоверности работы.

Когда галлюцинации наиболее вероятны?

Вы будете сталкиваться с ними чаще при определенных условиях:

• Когда ваш вопрос расплывчат или имеет несколько значений.

• Когда тема настолько нова или специфична, что данных у ИИ крайне мало.

• Когда вы просите о чем-то очень широком, например, «расскажи всё о Х».

• Когда вы специально запрашиваете точные цифры, источники или цитаты — ИИ часто выдумывает их, чтобы удовлетворить ваш запрос.

<ProTip title="💡 Полезный совет:" description="Задавайте конкретные и узкие вопросы, чтобы снизить риск галлюцинаций в ответах ИИ." />

Как распространяется дезинформация в эпоху ИИ

То, как сегодня распространяется ложная информация, изменилось. Инструменты ИИ не разжигают огонь, но они могут подлить в него бензина.

Люди — это двигатель

Дезинформация распространяется, потому что мы в нее верим. Мы доверяем друзьям, нам нравятся истории, которые соответствуют нашим взглядам, и мы делимся тем, что вызывает у нас гнев или надежду. Платформы социальных сетей берут это естественное человеческое поведение и увеличивают скорость его проявления.

Всемирный экономический форум перечислил эту комбинированную угрозу — человеческую предвзятость в сочетании с цифровым масштабом — в качестве главного глобального риска.

Как ИИ усугубляет проблему

Системы ИИ могут взять одну ложную информацию и размножить ее. Они делают это несколькими способами:

• Они могут генерировать тысячи статей, постов или комментариев, основанных на ошибочной идее.

• Они пишут уверенным, авторитетным тоном, из-за чего контент кажется надежным.

• Если их обучающие данные уже содержали дезинформацию, они могут повторить и укрепить её.

Это приводит к новому риску в отношении математических открытий с помощью языческих моделей, когда даже высокоуровневые автоматизированные системы могут распространять системные ошибки, если они не проверены профильными экспертами.

Новый жизненный цикл лжи

Вот распространенный на сегодняшний день сценарий:

• Модель ИИ, возможно, из-за галлюцинации, генерирует ложное утверждение.

• Человек читает его, принимает за правду (потому что оно выглядит профессионально) и публикует в сети.

• Другие видят это, доверяют человеку, который поделился этим, и делают репост.

• Идея набирает популярность и начинает восприниматься как общеизвестный факт.

Этот цикл не просто распространяет первоначальный ложный факт. Он также подрывает доверие к самим системам ИИ, поскольку их результаты напрямую подпитывают неразбериху. Это делает ручную проверку источников более важной, чем когда-либо.

Риски и реальное влияние

Знание разницы между сбоем ИИ и человеческой ложью — это не просто теория. Это имеет значение в сферах, где ошибки ведут к серьезным последствиям.

В исследованиях и науке

Галлюцинации могут привести к сфабрикованным данным или фальшивым источникам. Чтобы избежать этого, каждому исследователю следует использовать менеджер цитирования, чтобы убедиться, что каждая цитируемая ссылка действительно существует в реальном мире.

Использование ИИ для написания статьи может обернуться серьезными неприятностями. Если инструмент сгаллюцинирует, он может выдумать исследование, сфабриковать данные или сослаться на несуществующий источник.

Исследователь, включивший эту ложную информацию, может столкнуться с отклонением работы или, что еще хуже, с опубликованием статьи, которую позже придется отозвать.

Это наносит прямой удар по репутации. Если вы работаете в академической среде, вам также стоит знать, как правильно указывать использование ИИ в научных работах, чтобы ваши методы оставались прозрачными.

Уже задокументированы случаи, когда сгенерированные ИИ ложные ссылки попадали в черновики, отправленные на рецензирование.

В праве и медицине

Здесь ставки еще выше. Юрист, использующий ИИ, который выдумает судебный прецедент или норму закона, может выстроить дело на несуществующем фундаменте.

В сфере здравоохранения врач или медсестра, полагающиеся на ИИ для поддержки принятия решений по диагностике, могут получить уверенную, но абсолютно неверную рекомендацию.

Эти сценарии не гипотетические; именно по этой причине эксперты подчеркивают, что каждый результат работы ИИ в этих областях должен проверяться человеком по верифицированным источникам.

Разрушение доверия

Когда люди раз за разом находят ошибки в контенте, созданном ИИ, они перестают ему доверять. И дело тут не в одном конкретном боте.

Более широкая проблема в академических и профессиональных кругах заключается в том, что поток работ, созданных с помощью ИИ и содержащих скрытые неточности, может постепенно подорвать доверие общества к опубликованным исследованиям, юридическим документам и медицинским рекомендациям в целом.

Инструмент, призванный способствовать прогрессу, может вместо этого заставить нас сомневаться во всем.

<ProTip title="⚠️ Напоминание:" description="Области с высокими ставками требуют проверки человеком каждого утверждения, сгенерированного ИИ." />

Как обнаружить галлюцинации ИИ и дезинформацию

Вот несколько практических способов проверить то, что вам говорит ИИ.

Быстрый способ проверки Прежде чем поверить ответу ИИ, пройдитесь по этим пунктам:

• Есть ли источники или цитаты? Проверьте их.

• Можете ли вы подтвердить факты, используя надежный веб-сайт или базу данных, которой вы уже доверяете?

• Звучит ли текст слишком уверенно, будто он преподносит мнения как неоспоримые факты?

• Посмотрели ли вы в паре других мест, пишут ли там то же самое?

Как выглядит «галлюцинация» ИИ Когда ИИ выдумывает информацию, вы можете заметить:

• Ссылки на несуществующие источники, например, выдуманное исследование или фейковую новостную статью.

• Детали, которые меняются или не сходятся друг с другом при внимательном чтении.

• Объяснения, которые звучат очень гладко и профессионально, но на самом деле являются расплывчатыми или пустыми, если над ними задуматься.

Например, он может процитировать работу реального исследователя, однако эта конкретная статья никогда не публиковалась.

Как выглядит дезинформация Контент, созданный для введения в заблуждение, часто имеет следующие признаки:

• Язык, который пытается вызвать у вас сильные эмоции (гнев, страх, восторг), чтобы убедить вас.

• Полное отсутствие ссылок на заслуживающие доверия, проверяемые источники.

• Одно и то же утверждение повторяется многократно, но только в блогах или аккаунтах социальных сетей, известных низкокачественным контентом.

Сравнение способов выявления каждой проблемы

Короче говоря, вам нужно проверять и то, и другое. Но выявление галлюцинаций ИИ требует повышенного внимания к странным техническим деталям и несоответствиям в самой информации.

Как предотвратить и уменьшить галлюцинации ИИ

Вы можете предпринять конкретные шаги, чтобы сделать ответы ИИ более надежными. Более подробный набор тактик смотрите в практических методах уменьшения галлюцинаций ИИ при письме.

Пишите более точные промпты То, как вы задаете вопрос, имеет значение. Четкие, конкретные инструкции оставляют ИИ меньше возможностей для вымысла.

• Не спрашивайте: «Объясни изменение климата».

• Вместо этого попробуйте: «Сделай краткое изложение основных выводов из трех рецензируемых исследований по изменению климата, опубликованных после 2020 года».

Используйте системы с доступом к внешним данным Некоторые инструменты ИИ подключены к актуальным базам данных или источникам знаний. Этот метод, часто называемый генерацией с дополненной выборкой (RAG), помогает привязывать ответы ИИ к реальным документам и фактам. Это стандартная функция в новых системах, ориентированных на точность.

Оставляйте контроль за человеком Самая лучшая проверка — это проверка человеком. Не копируйте бездумно ответы ИИ. Выстройте процесс, в котором человек обязательно анализирует результаты.

Надежный рабочий процесс выглядит так:

• Позвольте ИИ создать первый черновик.

• Проверьте каждое утверждение в этом черновике по надежным источникам.

• Отредактируйте и окончательно оформите текст самостоятельно.

Несколько практических правил

• Всегда имейте под рукой надежный источник (например, известный научный журнал или официальный набор данных) для сверки фактов.

• Будьте особенно осторожны с узкоспециализированной или малоизвестной информацией. В таких случаях ИИ чаще всего ошибается.

• Записывайте, откуда вы взяли информацию в процессе мини-исследования, чтобы иметь возможность отследить первоисточник.

• Читайте итоговый текст критически. Если вам кажется, что что-то не так, скорее всего, так оно и есть.

<ProTip title="💡 Полезный совет:" description="Сочетайте возможности ИИ с ручной проверкой, чтобы сбалансировать скорость и точность." />

Узнайте разницу, пока она не обошлась вам слишком дорого

Легко запутаться, когда появляется ложная информация, которая на первый взгляд выглядит вполне убедительно. Вы начинаете сомневаться в том, что реально. Эта путаница несет в себе риски.

<CTA title="Пишите точный контент с помощью ИИ" description="Структурируйте надежный контент и сокращайте ошибки благодаря управляемой поддержке написания текстов с ИИ." buttonLabel="Попробовать Jenni бесплатно" link="https://app.jenni.ai/register" />

Разумный шаг — знать источник ошибки и проверять ее по понятному алгоритму с помощью таких инструментов, как Jenni, которые помогают оставаться организованным во время проверки вашей работы. Это не заменит критического мышления, но даст вам надежный способ поддерживать точность и достоверность вашего контента.