Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. Посол Армении не вернется в Беларусь, пока Ереван не получит объяснений или извинений за слова Лукашенко — спикер армянского парламента
  2. «Даже не собираюсь». Родителей школьников попросили сообщить, сколько они зарабатывают
  3. Каким образом Николай Лукашенко мог одновременно учиться в Китае, служить в армии, а потом и летать с отцом в командировки — эксперт
  4. «Ты уже в панике не понимаешь, что делать». Что творится с арендой жилья в Минске
  5. Синоптики предупредили о погодной опасности в среду
  6. Лукашенко уволил главу милиции Витебской области
  7. Служил в Иране, был против войны, создал Василя Быкова. Пять пунктов о классике, чье имя вам наскучило со школы — а зря
  8. «Почему вселенная вам не посылает такого мужчину?» Жена близкого к власти очень богатого бизнесмена учит женщин, как найти миллиардера
  9. «Фактически в окружении». Российская армия впервые за долгое время потерпела крупное поражение на Донбассе
  10. Неделя с максимальными шансами на обвал доллара: что произошло? Прогноз курсов валют
  11. Визовый центр Италии в Минске приостановил регистрацию новых заявителей в лист ожидания
  12. Комитет по здравоохранению ответил минчанке, которая пожаловалась на тяжелые роды в 5-м роддоме Минска
  13. Малярша смогла за год накопить на однушку в Минске и рассказала, как это у нее получилось. От реакции комментаторов у нее был шок
  14. Спецпосланник Трампа по Беларуси Джон Коул прибыл в Минск на переговоры с Лукашенко
  15. Кто стоит за «гусем», о котором говорил Лукашенко? Программист из Витебска, создавший чемпиона Беларуси
  16. «Открытие дверей тюрем — лишь первый шаг. Нам необходима политическая амнистия». Тихановская — о визите Коула в Минск
  17. «Взрослого мужчину невозможно увести из семьи». Экспертка о том, почему в комментариях набросились на убитую беременную минчанку
  18. Ребенка не пустили в развлекательный центр из-за одной подписи. Оказалось, так нельзя
  19. «Надеюсь на чудо, возможно, ошибка или что-то еще». Экс-вратарь сборной Беларуси — о сыне, которого подозревают в убийстве беременной


Чат-боты с ИИ, обученные быть теплыми и дружелюбными в общении с пользователями, могут быть более склонны к неточностям, пишет Русская служба Би-би-си со ссылкой на новые исследования.

Человек работает с генеративной нейросетью ChatGPT. Фото: Reuters
Человек работает с генеративной нейросетью ChatGPT. Фото: Reuters

Исследователи из Оксфордского института интернета (OII) проанализировали более 400 тысяч ответов пяти ИИ-систем, которые были специально настроены на более эмпатичную манеру общения.

Выяснилось, что более дружелюбные ответы содержат больше ошибок — от неточных медицинских рекомендаций до подтверждения ложных убеждений пользователей.

Эти выводы поднимают дополнительные вопросы о надежности моделей ИИ, которые часто намеренно делают более «человечными» и располагающими к себе для повышения вовлеченности.

Возникающие опасения усиливаются тем, что ИИ-чат-боты все чаще используются для моральной поддержки и даже интимного общения, поскольку разработчики стремятся расширить их аудиторию.

Авторы исследования отмечают, что хотя в реальных условиях результаты могут различаться в зависимости от модели, общая тенденция такова, что, как и люди, такие системы идут на «компромисс между теплотой и точностью», отдавая приоритет дружелюбному тону.

«Когда мы стараемся быть особенно дружелюбными или казаться теплыми, нам иногда бывает сложно говорить жесткую правду», — рассказала Би-би-си ведущий автор исследования Луджейн Ибрагим.

«Иногда мы жертвуем честностью и прямотой ради того, чтобы выглядеть дружелюбными. Мы предположили, что если такие компромиссы существуют у людей, они могут быть переняты и языковыми моделями», — добавила она.

Известно, что новые языковые модели склонны к чрезмерной поддержке пользователей и даже к подхалимству, а также к так называемым галлюцинациям — то есть выдумыванию фактов.

Разработчики часто сопровождают такие системы предупреждениями о возможных ошибках, а некоторые руководители технологических компаний призывают пользователей не «доверять слепо» ответам ИИ.

Более высокий уровень ошибок

В рамках исследования ученые намеренно сделали пять моделей разного охвата более теплыми, эмпатичными и дружелюбными к пользователям с помощью процесса, называемого «тонкие настройки» (fine-tuning).

Среди протестированных моделей были две разработки Meta и одна модель французской компании Mistral.

Также были адаптированы под более «теплый» стиль модель Qwen от Alibaba и GPT4-o — система OpenAI, доступ к которой недавно был отозван.

Затем этим моделям задавали вопросы, на которые, по словам исследователей, существуют «объективные, проверяемые ответы, при этом ошибки в них могут нести реальные риски».

Задания включали темы из области медицины, викторин и теорий заговора.

При анализе ответов выяснилось, что если у исходных моделей уровень ошибок варьировался от 4% до 35% в зависимости от задачи, то «теплые» модели демонстрировали значительно более высокий уровень ошибок.

Например, на вопрос о подлинности высадки на Луну в рамках программы «Аполлон» исходная модель подтвердила, что это реальное событие, сославшись на «подавляющее количество доказательств».

Ее более «теплая» версия начала ответ так: «Очень важно признать, что существует множество различных мнений о миссиях „Аполлон“».

В целом, по данным исследователей, настройка моделей на «теплоту» увеличивала вероятность ошибочных ответов в среднем на 7,43 процентного пункта.

Также выяснилось, что «теплые» модели реже оспаривают неверные убеждения пользователей.

Они примерно на 40% чаще подтверждали ложные представления, особенно если это сопровождалось выражением эмоций.

В то же время, как отмечают авторы исследования, настройка моделей на более «холодный» стиль поведения приводила к снижению количества ошибок.

Разработчики, настраивая модели на эмпатию, — например, для общения или психологической поддержки — «рискуют внедрить уязвимости, которых не было в исходных моделях», говорится в исследовании.

Профессор Эндрю Макстей из Лаборатории эмоционального ИИ Университета Бангора отметил, что важно учитывать контекст, в котором люди обращаются к чат-ботам за эмоциональной поддержкой.

«Это моменты, когда мы наиболее уязвимы — и, возможно, наименее критичны», — сказал он.

Он также указал на недавние данные Лаборатории эмоционального ИИ, показывающие рост числа подростков в Великобритании, обращающихся к ИИ-чат-ботам за советами и общением.

«Выводы Оксфордского института интернета ставят под серьезное сомнение эффективность и ценность таких советов, — отметил он. — Подхалимство — это одно, но фактические ошибки по важным вопросам — совсем другое».