Сможем ли мы когда-нибудь доверять искусственному интеллекту?
Несмотря на впечатляющий прогресс языковых моделей, они по-прежнему страдают от серьезной «болезни» — так называемых галлюцинаций, когда ИИ выдает ложную или бессмысленную информацию. В одном из недавних исследований выдвигается предположение, что данная проблема — не временный сбой, а фундаментальная особенность работы нейросетей. Если это действительно так, нам придется пересмотреть подход к ИИ.
Обзор исследования
Статья под говорящим названием «Большие языковые модели всегда будут галлюцинировать, и нам придется жить с этим» выдвигает смелый тезис: галлюцинации в ИИ неизбежны из-за самого принципа устройства этих систем. Авторы утверждают, что независимо от того, насколько мы усовершенствуем ИИ — будь то улучшение архитектуры, увеличение объема данных или более умная проверка фактов — определенный уровень галлюцинаций всегда будет присутствовать.
Их аргументация основана на математической теории. Используя концепции из теории вычислений и теоремы Гёделя о неполноте, исследователи показывают, что некоторые ограничения непреодолимы.
Авторы выстраивают свою позицию через серию математических выкладок, каждая из которых демонстрирует неизбежность галлюцинаций в природе больших языковых моделей. В конце статьи обсуждаются практические и этические последствия этого факта.
Если они правы, нам придется пересмотреть свои цели в отношении ИИ-систем, — особенно в том, что касается достижения их полной надежности.
Простое объяснение
Работу больших языковых моделей можно сравнить с игрой, где вас просят описать картинку, но вы не видите ее целиком. В каких-то случаях вы сможете угадать, чего не хватает, но в других — ошибетесь, потому что у вас нет полного изображения, и в скрытых частях может оказаться что-то, чего вы предугадать ну никак не могли. Именно так работают галлюцинации ИИ: система заполняет пробелы, но не всегда делает это правильно.
Авторы статьи утверждают, что это не признак несовершенства технологии, а основополагающий принцип работы ИИ. Сколько бы мы ни дообучали эти системы, они никогда не смогут знать абсолютно все. И даже если бы у них был доступ ко всем данным мира, существуют фундаментальные математические ограничения, не позволяющие системам всегда безошибочно извлекать необходимую информацию.
Главный вывод заключается в том, что вместо попыток сделать ИИ б��зупречным, нам следует принять его недостатки и сосредоточиться на том, как управлять ими наиболее эффективно.
Техническое объяснение
Опираясь на математическую аргументацию, исследователи демонстрируют неминуемость галлюцинаций в LLM. Во-первых, они обосновывают это неполнотой информации, ссылаясь в том числе на теорему Гёделя и другие аналогичные утверждения, показывающие невозможность создания датасета, содержащего абсолютно все факты.
Во-вторых, они исследуют процесс извлечения информации, проводя параллели с известной проблемой в теории вычислений — проблемой допустимости, являющейся неразрешимой. Проще говоря, это значит, что от моделей ИИ нельзя ожидать 100% точности при извлечении информации. Аналогичный вывод они делают и в отношении интерпретации пользовательских запросов: идеальное понимание намерений юзера также недостижимо.
Наконец, они анализируют сам процесс генерации языка. Доказывая, что проблема остановки (определение момента завершения процесса) не��реодолима для LLM, они утверждают, что системы не способны предсказать результат их собственной генерации до ее завершения. Это открывает путь для возникновения галлюцинаций.
В статье также показано, что никакая система проверки фактов не может исправить все галлюцинации. Даже идеальный фактчекер не способен преодолеть фундаментальные вычислительные ограничения, лежащие в основе этой проблемы.
Критическая оценка
Хотя статья предоставляет довольно убедительные математические доказательства, некоторые моменты требуют дальнейшего изучения.
Во-первых, авторы работы широко трактуют само понятие «галлюцинации». Создается впечатление, что клеймо «галлюцинация» ставится на любое отклонение от идеального знания, но на практике многие ИИ-системы эффективно решают поставленные задачи даже при наличии небольших погрешностей. Для многих вариантов практического применения хватает «удовлетворительного» результата, несмотря на периодические неточности.
Во-вторых, статья рассматривает только детерминированные исходы, тогда как современные ИИ-системы работают на основе вероятностных моделей. Это может означать, что выводы о неразрешимости не полностью применимы. Даже если идеальное поведение недостижимо, можно снизить уровень галлюцинаций до приемлемого минимума.
Статья также выиграла бы от бóльшего количества эмпирических доказательств и проверки этих идей на реальных ИИ-моделях. Кроме того, исследование ограничивается анализом трансформерных архитектур, оставляя открытым вопрос о применимости выводов к другим архитектурам ИИ.
Наконец, в статье не рассматривается, как люди справляются с нехваткой информации и ошибками в собственном мышлении. Сравнение галлюцинаций ИИ с человеческими ошибками могло бы добавить ценную перспективу.
Заключение
Если выводы статьи верны, нам, возможно, придется пересмотреть подход к разработке и использованию ИИ-систем. Вместо погони за совершенством мы должны сосредоточиться на том, как контролировать и минимизировать эффект галлюцинаций. Важно также объяснять пользователям реальные возможности ИИ и разрабатывать приложения, которые смогут эффективно работать даже при случайных ошибках.
Я считаю, что это исследование поднимает важные вопросы:
Как мы можем оценить и уменьшить реальное влияние галлюцинаций?
Существуют ли новые архитектуры ИИ, которые могли бы избежать некоторых из этих проблем?
Как должны измениться нормативные акты и этические стандарты, чтобы учесть тот факт, что у ИИ всегда будут изъяны?
А что думаете вы? Убедили ли вас приведенные доказательства? Как эти выводы повлияют на развитие языковых моделей и наше доверие к ним?
