© ROOT-NATION.com - Тази статия е автоматично преведена от AI. Извиняваме се за евентуални неточности. За да прочетете оригиналната статия, изберете English в превключвателя на език по-горе.
В революцията на ИИ е трудно да се повярва, че сме свидетели на нещо наистина новаторско. И не става дума за политика – а за математика. Проблемът е в халюцинациите на ИИ.
Представете си свят, в който калкулатор понякога казва 2+2=5. Или където счетоводният софтуер измисля транзакции, които никога не са се случвали. Звучи абсурдно, нали? И все пак това е вид свят, в който навлизаме с днешната революция на ИИ.
От самото начало на дигиталната ера едно нещо беше сигурно — компютрите можеха да се сринат, принтерите можеха да се държат зле, а потребителите можеха да бъдат подлудени от сините екрани на смъртта. Но през всичко това им се вярваше да направят едно нещо безупречно: да извършат изчисления. Тази основа на доверие, изграждана в продължение на десетилетия, сега е постоянно подкопавана от това, което експертите наричат AI халюцинации.
Историята на компютрите не започва със социални медии или видео игри, а с необходимостта да се извършват сложни изчисления. Първият електронен компютър с общо предназначение, ENIAC, заемаше стая с размери 7 на 13 метра и помещаваше близо 18,000 5,000 вакуумни тръби заедно с хиляди релета. Тази масивна машина е разработена за изчисляване на артилерийските таблици за стрелба и подпомагане на работата по водородната бомба. Той може да извърши 350 събирания, 40 умножения или XNUMX деления в секунда - по-бързо от всичко, което можете да си представите по това време.
Оттогава изминаха повече от 75 години и компютрите претърпяха драматична трансформация. От гиганти с размерите на стая, те се превърнаха в устройства, достатъчно малки, за да се поберат в джобовете ни. Но въпреки всички технологични революции, основната им цел остава същата – компютрите са преди всичко машини, създадени да изчисляват.
Прочетете още: Технофеодализмът – нова форма на световен ред
Excel – математика, на която можете да се доверите
Добър пример за тази приемственост е Microsoft Excel – програма, която в основата си все още е усъвършенстван визуален калкулатор. През десетилетията Excel се превърна в гръбнака на глобалната икономика, използван от всички - от малки предприятия до мултинационални корпорации, от бюджетирането на домакинствата до сложните финансови модели на Уолстрийт. Въпреки че има своите критици и ограничения, едно нещо остава последователно: изчисленията му са надеждни.
Разбира се, грешки могат да възникнат и в Excel. Често срещан пример е #VALUE! съобщение, което се появява, когато се опитаме да извършим математически операции с текст вместо с числа. Но – и това е ключовата разлика – такива грешки винаги имат ясни, разпознаваеми причини и ясни корекции. По-важното е, че Excel никога не предполага или измисля резултати. Формулата =SUM(A1:A10) винаги ще връща един и същ изход за един и същ вход, независимо дали го изпълнявате за първи път или хилядната.
Този детерминистичен характер на традиционния софтуер е затвърдил доверието ни в компютрите от десетилетия. Може да сме се оплаквали от потребителските интерфейси, производителността или съвместимостта, но никога не сме поставяли под въпрос математическата точност на резултатите.
Прочетете още: Панамски канал: История на изграждането му и основа на претенциите на САЩ
AI халюцинации – когато математиката започне да фантазира
И това ни отвежда до основния проблем на днешната революция на изкуствения интелект. Съвременните AI модели – особено големите езикови модели (LLM) – се различават фундаментално от традиционния софтуер. Вместо да изпълняват специфични, детерминистични операции, те са проектирани да разпознават модели в масивни масиви от данни и да генерират правдоподобни отговори въз основа на тези модели.
Тази фундаментална промяна в архитектурата води до това, което експертите наричат AI халюцинации – случаи, когато моделите на AI генерират информация, която изглежда реална, но е напълно неправилна или несвързана с реалността. Важно е, че тези халюцинации не са случайни грешки; те са резултат от самото естество на тези системи - сложното взаимодействие между данните за обучение, конструирането на модела и начина, по който моделът интерпретира заявките.
Най-тревожният аспект е, че халюцинациите на ИИ често се появяват със същото ниво на увереност като фактическата информация. Един модел може уверено да твърди, че Киев е столицата на Украйна (което е вярно) и че е домакин на летните олимпийски игри през 1995 г. (което е напълно измислено). За потребителя, особено за неексперта, може да бъде изключително трудно да разграничи факта от халюцинацията.
Прочетете още: Използвайте го или го изгубете: Как AI променя човешкото мислене
Степента на проблема с халюцинациите
Въпреки че е трудно да се установи точна статистика за честотата на AI халюцинациите, експертите са съгласни, че това е широко разпространен проблем, засягащ всички големи езикови модели. Системите, които са най-податливи на халюцинации, са тези, които нямат ефективни механизми за проверка на информацията, разчитат на остарели данни и не успяват да интерпретират правилно контекста на заявките.
Причините за халюцинациите са комплексни и многопластови. Сред основните фактори експертите посочват:
-
Несъвършенства в данните за обучение: Ако данните, използвани за обучение на модела, съдържат грешки, неточности или противоречива информация, моделът може да повтори тези проблеми или да генерира ново, невярно съдържание.
- Пренастройване на модела: Това се случва, когато алгоритъмът се адаптира твърде близо към обучителния набор от данни, губейки способността си да обобщава и правилно да идентифицира нови модели.
- Грешни предположения в дизайна на модела: Ако разработчиците на AI базират своя дизайн на неправилни предположения, моделът може постоянно да генерира халюцинации.
Конкретни примери за AI системи, особено склонни към халюцинации, включват китайски решения като Qwen и DeepSeek. Въпреки техния технологичен напредък, тези модели все още са изправени пред този проблем. Те често генерират информация, която изглежда правдоподобна, но всъщност е невярна или не е съобразена с реалността, особено в контексти, в които данните може да са непълни или противоречиви.
Прочетете още: Всичко за MicrosoftЕ Majorana 1 Квантовият процесор: пробив или еволюция?
Проблемът с доверието – 98% пак не е достатъчно
И тук стигаме до фундаменталния въпрос за доверието. В традиционния софтуер грешките са изключения, а не правило. В случая с изкуствения интелект халюцинациите са присъща част от работата на системата. Дори един модел да генерира точна информация в 98% от времето, останалите 2% са сериозен проблем.
Представете си, че използвате калкулатор, който дава правилен резултат в 98% от случаите, но в 2% от случаите дава грешен отговор. Бихме ли се доверили на подобно устройство за задачи като изчисляване на данъци, разработване на медицина или проектиране на мост? Отговорът е ясен.
Въпросът с AI халюцинациите е особено важен в области, които изискват пълна точност и фактическа коректност, като медицина, право, финанси и инженерство. В тези области дори и най-малката възможност за грешка може да доведе до катастрофални последици.
Прочетете още: Тектонични промени в AI: Is Microsoft Залагайки на DeepSeek?
Excel срещу изкуствен интелект: изчисление срещу конфабулация
В Excel, когато грешка като #VALUE! се появи, програмата ясно показва, че нещо се е объркало. Не се опитва да отгатне резултата или да скрие проблема. Освен това има конкретни препоръки как да се разрешават подобни грешки - например да се гарантира, че всички стойности в математическа формула са числа, а не текст.
От друга страна, в случая на AI системи, когато моделът не знае отговора, той често генерира убедителен, но фалшив отговор, вместо да признае липсата на знания. Най-лошото е, че потребителят може дори да не осъзнае, че предоставената информация е халюцинация.
Според SalesforceДокладът на за състоянието на данните и анализите, 9 от 10 (почти 87%) анализатори и ИТ лидери са съгласни, че напредъкът в областта на изкуствения интелект е дал на управлението на данни по-висок приоритет. Същият доклад обаче подчертава несигурността на респондентите относно точността на данните и опасенията относно сигурността на данните в контекста на ИИ.
Прочетете още: Как Тайван, Китай и САЩ се борят за технологично господство: голямата война за чипове
Поддръжниците на изкуствения интелект твърдят, че проблемът с халюцинациите може да бъде разрешен чрез проверка на информацията. Наистина, проверката на фактите и валидирането на резултатите от AI системите се превръщат в основни практики във всяка организация, която използва тези технологии. Проблемът обаче е, че необходимостта от проверка значително намалява стойността на тези системи.
Представете си тази ситуация – молим AI асистент да напише доклад за пазара на електрически превозни средства. Системата генерира документ от 20 страници, пълен със статистика, тенденции и прогнози. Документът изглежда професионално и съдържа убедителни аргументи. Проблемът е, че не знаем кои части от информацията са точни и кои са резултат от AI халюцинации. За да определим това, ще трябва да проверим всяка статистика, всяко твърдение, всеки факт. Това на практика означава, че ние вършим работата, която AI системата трябваше да върши вместо нас.
Това е основният парадокс на настоящата революция на изкуствения интелект – системите, които трябваше да ни спестят време, често изискват допълнителна работа, за да проверят своите резултати. В случай на използване на традиционен софтуер, като Excel, можем просто да се доверим на резултатите от изчисленията и да се съсредоточим върху тълкуването на данните.
Прочетете още: Всичко за USB стандартите и спецификациите
Математически несъвършеният свят на AI
Липсата на доверие в AI системите не е въпрос на технофобия или съпротива срещу промяната. Това е рационален отговор на фундаментална промяна в отношенията между хората и компютрите. В продължение на десетилетия изграждахме взаимоотношения, основани на детерминистичната надеждност на изчислителните машини. Сега навлизаме в ера на вероятностни модели, които по природа не могат да гарантират същото ниво на надеждност.
Може би най-точният начин да се опише това е чрез аналогията на човешкото общуване. Традиционният софтуер е като енциклопедия – може да е непълен или да съдържа остаряла информация, но включеното може да се счита за доказано. ИИ, от друга страна, прилича на разговор с човек, който притежава впечатляващи, но несъвършени познания – понякога правят грешки, понякога се объркват, а понякога изопачават фактите.
Тази аналогия, в контекста на компютрите, означава фундаментална регресия по отношение на надеждността. Винаги сме очаквали повече точност от машините, отколкото от хората. Сега, парадоксално, се оказва, че трябва да проверим генерираните от AI резултати със същата предпазливост, която бихме приложили към информация от неизвестно лице.
Прочетете още: Какво е DeepSeek и защо всички говорят за това?
В търсене на математическа надеждност
Това означава ли, че трябва напълно да се откажем от изкуствения интелект? Категорично не. AI системите имат огромен потенциал в различни области – от генериране на творческо съдържание до анализиране на огромни набори от данни. Проблемът се крие във факта, че трябва да научим нов подход към работата с тези системи, такъв, който признава основните им ограничения.
В момента се провеждат интензивни изследвания за намаляване на AI халюцинациите. Предложените решения включват подобряване на качеството на данните за обучение (колкото по-добри са данните, толкова по-малка е вероятността от халюцинации), разработване на по-прозрачни методи за обучение (модели, които са разбираеми и обясними, е по-малко вероятно да генерират невярна информация) и усъвършенстване на механизми за проверка на факти (системи, които автоматично проверяват генерираното съдържание спрямо авторитетни източници).
Прочетете още: Биомимикрия: Как природата вдъхновява инженерите за иновации
Нова етика на дигиталната реалност
Настоящата революция в изкуствения интелект изисква не само нови инструменти и методологии, но и нова цифрова етична рамка. Трябва да преосмислим какво означава доверието между хората и машините, границите на отговорност за грешки, предизвикани от AI, и как да се предпазим от дезинформация в свят, в който границата между факти и измислици става все по-размита.
Според Salesforce доклад, изследващ доверието на данните в ерата на изкуствения интелект, рисковете за сигурността и липсата на хармонизация на данните възпрепятстват неговата надеждност. Ето защо компаниите, които използват базирани на изкуствен интелект данни за вземане на критични решения, смятат, че заплахите за сигурността на данните са най-голямото им безпокойство.
Това е особено важно в контекста на така наречения генеративен изкуствен интелект, който носи допълнителен риск от изтичане на фирмени данни в публични големи езикови модели.
Прочетете още: 10 примера за най-странните приложения на AI
Вместо хиляда думи...
Не изпитвам недоверие към настоящата революция на ИИ, защото не виждам потенциала й, а защото разбирам основните й ограничения. В продължение на десетилетия ние изграждаме нашата цифрова цивилизация върху основата на надеждни изчисления – започвайки от най-ранните механични калкулатори, през монументалния ENIAC, до вездесъщите електронни таблици. Тази математическа сигурност е крайъгълният камък на прогреса в безброй области на живота.
Настоящата вълна от изкуствен интелект ни въвежда в един вероятностен свят, където 98% сигурност е новата норма. Въпреки че това може да е достатъчно за много приложения, много по-високи стандарти са необходими в критични области като здравеопазване, финанси и сигурност.
Следователно истинското предизвикателство се крие в овладяването на потенциала на изкуствения интелект, без да се губи математическата сигурност, която е в основата на нашето доверие в технологиите от десетилетия. Докато компютрите вече могат да разговарят, да създават изображения и да пишат поезия, тяхната най-важна функция остава безупречното изчисление - същата функция, която изпълняваха, когато някога изпълваха цели стаи и бяха управлявани от екипи учени в лабораторни престилки. Тъй като в свят, в който разграничаването на факта от измислицата става все по-трудно, математическата сигурност е по-ценна от всякога.
Прочетете още:
- Как ще изглеждат пътническите влакове на бъдещето
- Космическо пътуване със скоростта на светлината: Кога ще стане реалност?
