Истинность теории не зависит, а вот достверность опровержения - очень даже. И от стоимости приборов (точнее, качетсва и точности их изготовления, которые со стоимостью связаны напрямую), и от качества постановки эксперимента. Особенно если вы взялись опровергать теорию, многократно проверенную действительно точными приборами.
Кстати, намек. Если настоящий ученый в эксперименте получает результаты, противоречащие общепринятым, в первую очередь он анализирует ВСЕ факторы, которые могли повлиять на такой результат. А не бежит кричать о результате на весь мир, игнорируя то, что ему говорят другие об этих факторах.
Ну вот, как и я предполагал: в центре ваших несогласий именно предобработка. Чистка данных перед обучением? Ну, конечно, никто этого не делает.
Не надо перевирать мои слова. Не чистка данных вообще, а чистка по этическим параметрам. В центре "моих несогласий" понимание того, что этика - это крайне сложно кодифицируемая категория, и попытка "очистить данные, чтобы обученная на них ИИ была и полезной, и этически корректной" - это утопия. По крайней мере на текущем этапе. И да, я считаю, что никто всерьез этим не занимается.
Конспирология, достойная Юрия Лозы.
Если это ваш последний довод, предлагаю на этом беседу завершить. Ждите и надейтесь, что в тайных лабораториях вермахта OpenAI сидят и выращивают этически безупречную ИИ. Надежда - она окрыляет.
Вот статью нагуглил. Заголовок "Как смягчить предвзятость в ИИ", далее перечисляется
А вы точно статью внимательно прочитали?
"Для эффективного устранения и снижения предвзятости в системах ИИ требуется комплексный подход. Вот несколько ключевых стратегий, которые можно использовать для достижения справедливых и справедливых результатов"
"Можно" - это прекрасно. А это реально делается? Точнее, с постобработкой данных - точно делается, об этом информация есть. А с предобработкой? Где информация об этом? Как именно она делается? Где оценка эффективности методов предобработки? OpenAI, Anthropic, Alibaba, да Сбер, наконец - как они чистят данные перед обучением? По каким критериям?
вопрос упирается в одно, признаете ли вы
Ну вы прям как следователь :)
данные предобрабатывают / очищают, для создания более этичных моделей или нет. Что, по сути, и является попыткой заложения этичности в ИИ
Пока что я вижу только ваши хотелки на этот счет. Никаких реальных подтверждений этому я не видел.
Вы же ему не пишите "не вздумай рассказывать мне анекдот вместо того что-бы делать то что я попросил"?
С чего вы взяли? Это зависит от того, что я от нее прошу. Если я использую ИИшку для разработки - я этого действительно делать не буду, но не потому, что "ожидаю от ИИшки здравого смысла", а потому, что понимаю, что вероятность наличия анекдота совместно с исходниками в обучающих материалах крайне низка, и этот добавочный запрос будет пустым расходом токенов. А вот если буду готовить какую-нибудь журнальную статью, да по каким-нибудь специфическим направлениям - скорее всего попрошу.
А чем такой промпт принципиально отличается от того что бы просить "не положить прод"?
Опять же, я не буду просить "не положить прод" при подготовке статьи. А вот для разработки - буду.
И потом надо только заставить его играть роль очень умного и усердного человека
Абсолютно верно. И это "заставить" достигается набором промптов. В том числе и промптами вида "не делай плохо".
ИИ не "обучают этике". Этика - это человеческая оценка материала, как используемого для обучения, так и выдаваемого ИИшкой. И, безусловно, эта оценка может быть дана, но разные люди дадут разные оценки. При этом ВСЕ обучающие датасеты люди физически просмотреть не смогут. И вот при этих условиях попробуйте описать, как ИИшку можно "обучить этике".
Можно собрать компанию единомышленников, более-менее одинаково оценивающих различные материалы, и чтобы они вручную отобрали этически корректные с их точки зрения датасеты, и на этих датасетах обучить какую-нибудь модель. Только это будет а) дико дорого и очень долго, б) результат, который будет выдавать эта обученная модель, никому не будет нужен.
Вы, похоже, не сильно стремитесь понять то, что до вас пытается донести собеседник.
Значит, неудачно пытается.
Вам отсюда было не понятно, что запрещённые промпты, которые я тогда упомянул в прошлом абзаце, нивелируются через обработку промпта,
Нет, непонятно. Потому что вы же выше указали, что по вашему мнению "люди что-то заложили в ИИ" (на мой взгляд, подразумевая, что заложили сознательно). А они, повторюсь, того, что вы упомянули - "человеческие представления о том, что такое хорошо и что такое плохо" - в ИИ не закладывали. И если вы понимаете, что попытки обеспечить эти представления реализуются не моделью, а внешними фильтрами - то у вас одна часть поста противоречит другой.
люди специально стремятся заложить в ИИ этику и мораль по дефолту
Вот где вы ЭТО видите? То, что результат выдачи ИИ базируется на обучающем сете - достаточно понятно и очевидно. Но объем обучающих материалов для достаточно сильных LLM таков, что человек его проанализировать неспособен физически. Лучшее, что можно сделать - это напустить для поиска и исключения неэтических материалов ИИ, которая, однако, для этого сама должна обладать этикой. И по сути это мало чем отличается от дополнительных ограничений, которые приходится в явном виде задавать либо в пользовательском, либо в системном промпте.
Что-бы идеально предсказать следующее слово(токен) который напишет человек в своем тексте - надо эмулировать мышление человека.
Вот только результаты работы ИИ и результаты работы человека - отличаются. Что вполне заметно по тому ИИ-хейту, который сейчас активен на Хабре (и не только здесь). Да и люди пишут, мягко говоря, по-разному. Так что ИИ вовсе не "эмулирует мышление человека". Собственно, никто толком и не знает, как оно работает на самом деле.
А при наличии информации что это положит прод - человек не стал бы это делать.
Когда человек кладет прод - чаще всего это происходит не потому, что принципиально отсутствует информация о том, что последовательность его действий положит прод, а потому, что он просто не удосужился задуматься над результатом своих действий. И вот здесь как раз и нужна подсказка для LLM "не вздумай положить прод" (ну, скорее "проанализируй результаты своих действий и проверь, что после них прод останется работоспособен") - она как раз добавляет эту дополнительную проверку.
Но как же далеко можно зайти в объяснениях безопасности ИИ? Не требуется ли в каждом промпте ещё просить не нарушать УК с указанием статей?
Если используете LLM для подготовки юридических текстов - рекомендую. Для использования в качестве генератора исходных текстов ПО - скорее всего это будет излишний расход токенов. Но каждый сам оценивает свой риск.
А вот для генератора исходников будет полезнее как раз набор указаний, касающихся прома.
Потому что люди в него заложили свои, человеческие представления о том, что такое хорошо, плохо, правильно, очевидно и т.д.
:facepalm: Никто ничего подобного и не думал закладывать. Это не ребенок, воспитанием которого занимались специально нанятые воспитатели (между прочим, много-много лет, и то результат, мягко говоря, не гарантирован). Молодые, чаще всего не слишком озабоченные этикой, спецы по нейросетям набрали где смогли самых разных текстов и скормили своим моделям, нагенерировав самых разных весов - и в общем случае понятия не имея, какой именно результат их LLM-ка выдаст на тот или иной запрос.
Самый яркий пример таких представлений - то, что многие LLM специально не обрабатывают запрещенные промпты, нарушающие нормы морали, этики, права и т.д.
опять :facepalm: Это происходит не потому, что ИИ такие умные и благородные, что "не обрабатывают". А потому что разработчики ИИ обвешали вход и выход ОТДЕЛЬНЫМИ дополнительными фильтрами. И при желании эти фильтры легко обходятся специально сформулированными запросами. Потому что ИИ внутри, за этими фильтрами, осталась прежней. Ничего не знающей ни про этику, ни про здравый смысл, ни про прочие понятия, которые относятся только к человеческому разуму.
Вот поэтому и я, и другие люди, ждем от ИИ здравого смысла
Наоборот, в этом суть LLM. Потому что её механика заключается в предугадывании наиболее вероятного следующего слова.
Не совсем так. Во-первых, не слова, а токена, но это не слишком принципиально. А во-вторых - и это принципиально - это именно вероятность. И если вероятность токена А 90%, а токена Б 10% - то это как раз и означает, что в выдаче с вероятностью 90% будет А, но 10% - Б. И если в обучающих материалах были такие, которые клали прод (а такие точно были) - то с какой-то вероятностью и LLM выдаст последовательность токенов, которая положит прод. И чтобы уменьшить вероятность этого (именно уменьшить! до нуля никогда не сведете) - нужно предпринимать дополнительные усилия. В виде дополнительных указаний, постпроверки и т.п.
Будете ли вы считать примером здравого смысла и очевидности, если напишете промпт про ядерную физику, а получите ответ про пельмени? Конечно же, нет.
Вы не поняли. Я вообще не оперирую понятиями "здравый смысл" и "очевидность" по отношению к LLM. LLM - это инструмент. Типа топора. Да, навороченный, продвинутый и так далее - но инструмент. Со своими особенностями и ограничениями. С необходимостью уметь им пользоваться.
В этом смысл разработки - создавать рабочий продукт. Нерабочие бизнесу не нужны.
Топором, размахивая направо и налево и не учитывая технику безопасности, можно отхватить пальцы (и не только пальцы). Значит ли это, что топор бизнесу не нужен? Так и ИИшкой, размахивая направо и налево без техники безопасности, можно положить прод (и не только прод). Примеров уж полон интернет. Вы же не ожидаете здравого смысла от топора? Почему от LLM-ки его ждете?
Нет таких понятий для нейронки. Это и для человека-то достаточно сложно - а у него бэкграунд в виде минимум пары десятков лет жизненного опыта. Весьма разнообразного. А тут способный, но тупой робот - поэтому да, ему надо объяснять самые примитивные моменты.
она не нужна, так как не закрывает потребность бизнеса
А это смотря что является потребностью бизнеса. Если потребность бизнеса - это одна большая кнопка "сделай мне хорошо" - то да, такую потребность никакая нейронка не закроет.
Когда запитан или когда драйвера с контроллером договорились? Если воткнуть в блок питания - огонек загорится? А то, что моргает во время работы - как раз намек, что это не просто наличие питания.
Факты: новости об остановке АЭС были только в последние два года.
Это не факты, а ваши выдумки. Или очень плохое качество материала, который вы читали. Пришлось покопаться. На той же Gravelines проблемы были минимум в 1993 году (видел упоминания про 1989 год, но подтверждений сходу не нашел).
Я тоже живу в этом регионе. И бОльшую часть прошедшей зимы я катал по мокрому асфальту.
Вообще-то для Москвы это, мягко говоря, неудивительно. Независимо от температуры воздуха. Ссылку на реальные температуры я вам привел.
Для меня часто - это когда...
Мы все теперь должны ориентироваться на ваше определение "часто", которое вы будете подтягивать под свои доводы?
Когда время от времени по ночам опускается ниже 15 - так за это время как раз и не успевает земля промерзнуть
Вы землю этой зимой копали? Ну, чтобы утверждать, что она не успевает промерзнуть?
Ну и в дополнение. Сейчас мы только выбираемся из малого ледникового периода (который был в средневековье). И пока еще не достигли даже температур времен Римской империи.
Да нет тут никакой "попытки математически описать". Всё сводится к тому, что "пока выгоды от ИИ превышают убытки - ИИ надо пользоваться". Ну так для этого математики не нужно, этот принцип и дошкольнику понятен. А математика для этого обоснования высосана из пальца.
А разбор-то где? По сути - полная фигня. Простая модель - "Давайте предположим, что ИИ будет улучшать жизнь людей на 10% ежегодно, причем это будет так долго и устойчиво, что мы аж сможем свести график к экспоненте". Да где хоть малейшее основание так полагать? Это же просто высосано из пальца. "И при этом давайте предположим, что каждый год будет шанс 1%, что ИИ уничтожит человечество". И давай сравнивать две экспоненты. Никакой "неэтичности" в статье нет, есть два нафантазированных графика и их сравнение. Сложная модель чуть посложнее, но по сути тоже нафантазированные предположения, которые вообще ниоткуда не следуют и никак не обосновываются.
Ещё раз напомню, что речь идет про Московский регион, где до -15 доходит оочень редко и ненадолго.
Я живу в Мск. И не надо мне рассказывать про "очень редко и ненадолго". Что далеко ходить - посмотрите температуру начала этого года - https://ginfo.ru/pogoda-2026/, где она опускалась до -24. Я достаточно хорошо помню, насколько регулярно я настраиваю вебасту в машине на запуск на следующее утро.
Около 40-ка лет нагрева от АЭС не хватало, а теперь внезапно стало хватать.
Да с чего вы взяли, что не хватало? Может, банально медуз в этих водоемах не было, и тут занесли? Или раньше очищали воду хуже, и они просто не выживали? Откуда сведения про добавленные 1-2 градуса в этих водоемах? Где-то графики измерений есть?
А если обратили внимание, то в Москве и МО в последние два года слишком часто стала выпадать месячная норма осадков за день-два.
А вот здесь хотелось бы знать, какое влияние имеет повышение средней температуры на градус, а какое - вырубка лесов в средней полосе.
В московском регионе появились испанские слизни (и стали бедствием вроде борщевика) из-за слишком теплых зим. Тоже последствия изменения климата, вызванные глобальным потеплением.
Не знаю, про какие "слишком теплые зимы" идет речь - температура регулярно доходит до -15-20. Ниже бывает редко (хотя тоже бывает), но испанской эту погоду точно не назовешь.
Во Франции АЭС останавливали второй год подряд из-за того, что медузы забивали фильтры системы охлаждения (и об этом даже на Хабре писали). А они там значительно размножились тоже после того, как вода вокруг АЭС потеплела.
Вы шутите? В потеплении водоемов, построенных для охлаждения АЭС, "виноваты" АЭС, а не изменение климата. "Виноваты" в кавычках - потому что водоемы именно для этого и делают, чтобы самим нагреваться, а АЭС охлаждать. У меня знакомые регулярно ездят на водоем около Десногорской АЭС (Смоленская область) - он вообще не замерзает.
Истинность теории не зависит, а вот достверность опровержения - очень даже. И от стоимости приборов (точнее, качетсва и точности их изготовления, которые со стоимостью связаны напрямую), и от качества постановки эксперимента. Особенно если вы взялись опровергать теорию, многократно проверенную действительно точными приборами.
Кстати, намек. Если настоящий ученый в эксперименте получает результаты, противоречащие общепринятым, в первую очередь он анализирует ВСЕ факторы, которые могли повлиять на такой результат. А не бежит кричать о результате на весь мир, игнорируя то, что ему говорят другие об этих факторах.
Ниспровержение ОТО с помощью колонок и микрофона sven - физика, которую мы заслужили.
Не надо перевирать мои слова. Не чистка данных вообще, а чистка по этическим параметрам. В центре "моих несогласий" понимание того, что этика - это крайне сложно кодифицируемая категория, и попытка "очистить данные, чтобы обученная на них ИИ была и полезной, и этически корректной" - это утопия. По крайней мере на текущем этапе. И да, я считаю, что никто всерьез этим не занимается.
Если это ваш последний довод, предлагаю на этом беседу завершить. Ждите и надейтесь, что в тайных лабораториях
вермахтаOpenAI сидят и выращивают этически безупречную ИИ. Надежда - она окрыляет.А вы точно статью внимательно прочитали?
"Для эффективного устранения и снижения предвзятости в системах ИИ требуется комплексный подход. Вот несколько ключевых стратегий, которые можно использовать для достижения справедливых и справедливых результатов"
"Можно" - это прекрасно. А это реально делается? Точнее, с постобработкой данных - точно делается, об этом информация есть. А с предобработкой? Где информация об этом? Как именно она делается? Где оценка эффективности методов предобработки? OpenAI, Anthropic, Alibaba, да Сбер, наконец - как они чистят данные перед обучением? По каким критериям?
Ну вы прям как следователь :)
Пока что я вижу только ваши хотелки на этот счет. Никаких реальных подтверждений этому я не видел.
С чего вы взяли? Это зависит от того, что я от нее прошу. Если я использую ИИшку для разработки - я этого действительно делать не буду, но не потому, что "ожидаю от ИИшки здравого смысла", а потому, что понимаю, что вероятность наличия анекдота совместно с исходниками в обучающих материалах крайне низка, и этот добавочный запрос будет пустым расходом токенов. А вот если буду готовить какую-нибудь журнальную статью, да по каким-нибудь специфическим направлениям - скорее всего попрошу.
Опять же, я не буду просить "не положить прод" при подготовке статьи. А вот для разработки - буду.
Абсолютно верно. И это "заставить" достигается набором промптов. В том числе и промптами вида "не делай плохо".
ИИ не "обучают этике". Этика - это человеческая оценка материала, как используемого для обучения, так и выдаваемого ИИшкой. И, безусловно, эта оценка может быть дана, но разные люди дадут разные оценки. При этом ВСЕ обучающие датасеты люди физически просмотреть не смогут. И вот при этих условиях попробуйте описать, как ИИшку можно "обучить этике".
Можно собрать компанию единомышленников, более-менее одинаково оценивающих различные материалы, и чтобы они вручную отобрали этически корректные с их точки зрения датасеты, и на этих датасетах обучить какую-нибудь модель. Только это будет а) дико дорого и очень долго, б) результат, который будет выдавать эта обученная модель, никому не будет нужен.
Значит, неудачно пытается.
Нет, непонятно. Потому что вы же выше указали, что по вашему мнению "люди что-то заложили в ИИ" (на мой взгляд, подразумевая, что заложили сознательно). А они, повторюсь, того, что вы упомянули - "человеческие представления о том, что такое хорошо и что такое плохо" - в ИИ не закладывали. И если вы понимаете, что попытки обеспечить эти представления реализуются не моделью, а внешними фильтрами - то у вас одна часть поста противоречит другой.
Вот где вы ЭТО видите? То, что результат выдачи ИИ базируется на обучающем сете - достаточно понятно и очевидно. Но объем обучающих материалов для достаточно сильных LLM таков, что человек его проанализировать неспособен физически. Лучшее, что можно сделать - это напустить для поиска и исключения неэтических материалов ИИ, которая, однако, для этого сама должна обладать этикой. И по сути это мало чем отличается от дополнительных ограничений, которые приходится в явном виде задавать либо в пользовательском, либо в системном промпте.
Вот только результаты работы ИИ и результаты работы человека - отличаются. Что вполне заметно по тому ИИ-хейту, который сейчас активен на Хабре (и не только здесь). Да и люди пишут, мягко говоря, по-разному. Так что ИИ вовсе не "эмулирует мышление человека". Собственно, никто толком и не знает, как оно работает на самом деле.
Когда человек кладет прод - чаще всего это происходит не потому, что принципиально отсутствует информация о том, что последовательность его действий положит прод, а потому, что он просто не удосужился задуматься над результатом своих действий. И вот здесь как раз и нужна подсказка для LLM "не вздумай положить прод" (ну, скорее "проанализируй результаты своих действий и проверь, что после них прод останется работоспособен") - она как раз добавляет эту дополнительную проверку.
Если используете LLM для подготовки юридических текстов - рекомендую. Для использования в качестве генератора исходных текстов ПО - скорее всего это будет излишний расход токенов. Но каждый сам оценивает свой риск.
А вот для генератора исходников будет полезнее как раз набор указаний, касающихся прома.
:facepalm: Никто ничего подобного и не думал закладывать. Это не ребенок, воспитанием которого занимались специально нанятые воспитатели (между прочим, много-много лет, и то результат, мягко говоря, не гарантирован). Молодые, чаще всего не слишком озабоченные этикой, спецы по нейросетям набрали где смогли самых разных текстов и скормили своим моделям, нагенерировав самых разных весов - и в общем случае понятия не имея, какой именно результат их LLM-ка выдаст на тот или иной запрос.
опять :facepalm: Это происходит не потому, что ИИ такие умные и благородные, что "не обрабатывают". А потому что разработчики ИИ обвешали вход и выход ОТДЕЛЬНЫМИ дополнительными фильтрами. И при желании эти фильтры легко обходятся специально сформулированными запросами. Потому что ИИ внутри, за этими фильтрами, осталась прежней. Ничего не знающей ни про этику, ни про здравый смысл, ни про прочие понятия, которые относятся только к человеческому разуму.
Ждите. Не будет.
Если не скажете об этом явно вы или кто-то другой - нет. И лучше не надеяться на другого.
И дополнительные указания в промптах - тоже.
Не совсем так. Во-первых, не слова, а токена, но это не слишком принципиально. А во-вторых - и это принципиально - это именно вероятность. И если вероятность токена А 90%, а токена Б 10% - то это как раз и означает, что в выдаче с вероятностью 90% будет А, но 10% - Б. И если в обучающих материалах были такие, которые клали прод (а такие точно были) - то с какой-то вероятностью и LLM выдаст последовательность токенов, которая положит прод. И чтобы уменьшить вероятность этого (именно уменьшить! до нуля никогда не сведете) - нужно предпринимать дополнительные усилия. В виде дополнительных указаний, постпроверки и т.п.
Вы не поняли. Я вообще не оперирую понятиями "здравый смысл" и "очевидность" по отношению к LLM. LLM - это инструмент. Типа топора. Да, навороченный, продвинутый и так далее - но инструмент. Со своими особенностями и ограничениями. С необходимостью уметь им пользоваться.
Топором, размахивая направо и налево и не учитывая технику безопасности, можно отхватить пальцы (и не только пальцы). Значит ли это, что топор бизнесу не нужен? Так и ИИшкой, размахивая направо и налево без техники безопасности, можно положить прод (и не только прод). Примеров уж полон интернет. Вы же не ожидаете здравого смысла от топора? Почему от LLM-ки его ждете?
Нет таких понятий для нейронки. Это и для человека-то достаточно сложно - а у него бэкграунд в виде минимум пары десятков лет жизненного опыта. Весьма разнообразного. А тут способный, но тупой робот - поэтому да, ему надо объяснять самые примитивные моменты.
А это смотря что является потребностью бизнеса. Если потребность бизнеса - это одна большая кнопка "сделай мне хорошо" - то да, такую потребность никакая нейронка не закроет.
Четвертый придумали роботы.
В каком-то переводе был Сумкинс.
Когда запитан или когда драйвера с контроллером договорились? Если воткнуть в блок питания - огонек загорится? А то, что моргает во время работы - как раз намек, что это не просто наличие питания.
Это не факты, а ваши выдумки. Или очень плохое качество материала, который вы читали. Пришлось покопаться. На той же Gravelines проблемы были минимум в 1993 году (видел упоминания про 1989 год, но подтверждений сходу не нашел).
Вообще-то для Москвы это, мягко говоря, неудивительно. Независимо от температуры воздуха. Ссылку на реальные температуры я вам привел.
Мы все теперь должны ориентироваться на ваше определение "часто", которое вы будете подтягивать под свои доводы?
Вы землю этой зимой копали? Ну, чтобы утверждать, что она не успевает промерзнуть?
Ну и в дополнение. Сейчас мы только выбираемся из малого ледникового периода (который был в средневековье). И пока еще не достигли даже температур времен Римской империи.
Да нет тут никакой "попытки математически описать". Всё сводится к тому, что "пока выгоды от ИИ превышают убытки - ИИ надо пользоваться". Ну так для этого математики не нужно, этот принцип и дошкольнику понятен. А математика для этого обоснования высосана из пальца.
А разбор-то где? По сути - полная фигня. Простая модель - "Давайте предположим, что ИИ будет улучшать жизнь людей на 10% ежегодно, причем это будет так долго и устойчиво, что мы аж сможем свести график к экспоненте". Да где хоть малейшее основание так полагать? Это же просто высосано из пальца. "И при этом давайте предположим, что каждый год будет шанс 1%, что ИИ уничтожит человечество". И давай сравнивать две экспоненты. Никакой "неэтичности" в статье нет, есть два нафантазированных графика и их сравнение. Сложная модель чуть посложнее, но по сути тоже нафантазированные предположения, которые вообще ниоткуда не следуют и никак не обосновываются.
Я живу в Мск. И не надо мне рассказывать про "очень редко и ненадолго". Что далеко ходить - посмотрите температуру начала этого года - https://ginfo.ru/pogoda-2026/, где она опускалась до -24. Я достаточно хорошо помню, насколько регулярно я настраиваю вебасту в машине на запуск на следующее утро.
Да с чего вы взяли, что не хватало? Может, банально медуз в этих водоемах не было, и тут занесли? Или раньше очищали воду хуже, и они просто не выживали? Откуда сведения про добавленные 1-2 градуса в этих водоемах? Где-то графики измерений есть?
А вот здесь хотелось бы знать, какое влияние имеет повышение средней температуры на градус, а какое - вырубка лесов в средней полосе.
Не знаю, про какие "слишком теплые зимы" идет речь - температура регулярно доходит до -15-20. Ниже бывает редко (хотя тоже бывает), но испанской эту погоду точно не назовешь.
Вы шутите? В потеплении водоемов, построенных для охлаждения АЭС, "виноваты" АЭС, а не изменение климата. "Виноваты" в кавычках - потому что водоемы именно для этого и делают, чтобы самим нагреваться, а АЭС охлаждать. У меня знакомые регулярно ездят на водоем около Десногорской АЭС (Смоленская область) - он вообще не замерзает.