Галлюцинации ИИ: как защитить бизнес от ошибок искусственного интеллекта

Галлюцинации ИИ — это ситуации, когда модель искусственного интеллекта выдает неверный или неожиданный результат. Такие ошибки могут остаться незамеченными, особенно если человек, работающий с моделью, недостаточно компетентен в конкретной области.

Возьмем простой пример: если попросить языковую модель написать рецензию на фильм "Оппенгеймер" Кристофера Нолана, она может назвать в качестве главных актеров Киллиана Мерфи и Кристиана Бейла. И хотя Киллиан Мерфи действительно сыграл главную роль, вторым ключевым актером является Роберт Дауни-младший, а не Бейл. ИИ мог выбрать Бейла, зная о его предыдущем сотрудничестве с Ноланом в трилогии о Бэтмене, создав правдоподобный, но неверный ответ.

Хотя ИИ обещает значительный рост эффективности, галлюцинации могут свести эти преимущества на нет. Например, в финансовом секторе ИИ часто используется для выявления мошенничества. Однако система может начать генерировать ложные срабатывания, принимая безобидное поведение за подозрительное — скажем, покупку в другом регионе (которая может быть просто признаком того, что клиент в отпуске) за индикатор мошенничества. Это приводит к дополнительной нагрузке на команду, которой приходится проверять больше транзакций и тратить время на общение с клиентами.

Ошибки подрывают доверие, особенно в сфере клиентского сервиса, где ИИ сегодня широко применяется. Представьте ситуацию: сотрудник страховой компании использует ИИ-чатбот для поиска ответов на вопросы клиентов. Если бот даст неверную информацию о страховом покрытии, а сотрудник не заметит ошибку, это может привести к отказу в страховой выплате и потере клиента.

ИИ активно используется для прогнозирования рисков и принятия решений о выдаче кредитов. Галлюцинации в этой сфере особенно опасны: система может одобрить кредит ненадежному заемщику или, наоборот, массово отклонять заявки надежных клиентов, что может привести к обвинениям в предвзятости и проблемам с регуляторами.

ИИ не существует в вакууме. Несмотря на громкие заголовки, реальность более сложна: будущее за совместной работой цифровых систем и людей. Человеческий контроль над системами ИИ необходим не только потому, что многие задачи все еще требуют человеческого интеллекта, но и для предотвращения последствий галлюцинаций.

Хотя современные тенденции в области генеративного ИИ и языковых моделей могут создавать впечатление, что большие модели всегда лучше, это не так. Часто небольшие модели, обученные на специфических данных вашей организации, дают более точные результаты и реже страдают от галлюцинаций, поскольку лучше понимают контекст и допустимые выходные данные.

Модели ИИ подвержены "дрейфу" — постепенному снижению точности из-за изменений в реальном мире. Чтобы минимизировать это явление:

Использование искусственного интеллекта в бизнесе уже не вопрос выбора — это необходимость для сохранения конкурентоспособности. Галлюцинации ИИ становятся своего рода профессиональным риском, с которым нужно научиться работать. При правильном подходе к управлению и человеческом контроле можно значительно снизить как частоту возникновения галлюцинаций, так и их негативные последствия.