Сегодня 25 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Способность ИИ к пониманию собственных слов оказалась «потёмкинской»

Учёные Массачусетского технологического института, Гарвардского и Чикагского университетов предложили ввести термин «потёмкинское понимание» и обозначить им обнаруженное в больших языковых моделях искусственного интеллекта несоответствие между правильными ответами на вопросы и неспособностью по-настоящему их понимать, чтобы применять эту информацию на практике.

 Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com

Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com

Термин восходит к опровергнутой теперь легенде о «потёмкинских деревнях»: когда императрица Екатерина II в 1787 году приехала в Крым, князь Григорий Потёмкин показывал ей декорации, которые выдавал за настоящие деревни. «Потёмкинское мышление» отличается от «галлюцинаций», при которых ИИ с уверенностью даёт заведомо не соответствующие действительности ответы, — это неспособность понимать концепции так, как это делает человек. В такой ситуации модель успешно проходит контрольный тест, но не понимает связанных с собственным ответом концепций.

«„Потёмкины“ для концептуального знания являются тем же, чем являются галлюцинации для фактических знаний — при галлюцинациях фабрикуются ложные факты; при „потёмкиных“ фабрикуется ложная связь между понятиями», — поясняют авторы предложенный ими термин. В исследовании приводится наглядный пример. Модель OpenAI GPT-4o попросили объяснить, что такое перекрёстная схема рифмовки ABAB — та дала правильный ответ, указав на чередование рифм в первой и третьей, а также второй и четвёртой строках. Но когда её попросили подставить пропущенное слово в четверостишии с перекрёстной рифмовкой, та предложила вариант, который не рифмовался должным образом. То есть модель верно предсказала токены, чтобы объяснить схему ABAB, но не поняла собственный ответ, чтобы воспроизвести эту схему на практике.

 Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com

Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com

Коварный характер «потёмкиных» состоит в том, что они обесценивают контрольные показатели ИИ. Модели тестируются с целью установить их компетентность, но если тест показывает лишь её производительность, но не способность применять материалы вне предлагаемых на испытаниях сценариев, его результаты не имеют значения. Исследователи разработали собственные бенчмарки, чтобы оценить, насколько распространены «потёмкины», и они оказались повсеместными в изучаемых моделях: Llama-3.3 (70B), GPT-4o, Gemini-2.0 (Flash), Claude 3.5 (Sonnet), DeepSeek-V3, DeepSeek-R1м и Qwen2-VL (72B).

В одной из серии испытаний речь шла о литературных приёмах, теории игр и психологических предубеждениях. Она показала, что испытуемые модели верно определяют необходимые понятия (94,2 %), но часто терпят неудачу в попытке классифицировать эти понятия (в среднем 55 % отказов), генерировать примеры (40 % неудач) и редактировать иллюстрации описанных понятий (40 %). Как и в случае со схемами рифмовки, они верно объясняли литературные приёмы, которые использовались к шекспировском сонете, но испытывали сложности с их обнаружением, воспроизведением или редактированием сонета.

«Существование „потёмкиных“ означает, что поведение, которое означало бы понимание у человека, не означает понимания у большой языковой модели. Это значит, что нам нужны либо новые способы проверки больших языковых моделей, чтобы они отвечали на те же вопросы, что используются для проверки людей, либо найти способы исключить это поведение у большой языковой модели», — отметили учёные.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Выручка Intel превзошла ожидания, но компания напугала инвесторов осторожностью во внедрении технологии 14A 25 мин.
Intel сократит 24 000 сотрудников до конца года и откажется от строительства предприятий в Германии и Польше 2 ч.
Акции Tesla подешевели на 8 %, но Трамп дал понять, что не желает разрушить компании Маска 4 ч.
Новая статья: Обзор игрового QD-OLED DQHD-монитора Acer Predator X49X 7 ч.
Endgame Gear извинилась за инцидент с трояном в драйвере для мыши и пообещала больше такого не допускать 8 ч.
Новая статья: Ноутбук Digma Pro Fortis M с процессором Intel Raptor Lake: для учёбы и не только 9 ч.
Для изучения полярных щелей Земли NASA запустило два космических зонда 11 ч.
Vivo представила смартфон iQOO Z10R — чип Dimensity 7400, защищённый корпус и цена от $225 12 ч.
Intel отбилась от иска акционеров из-за падения капитализации на $32 млрд 13 ч.
Gartner: объём мирового IT-рынка в 2025 году превысит $5,4 трлн, а его основным драйвером станут ИИ ЦОД 14 ч.