Проблема галюцинацій моделей штучного інтелекту зазвичай сприймається як провал прогнозування. Але насправді існує й інший режим несправності — коли людина не надає чіткої логічної рамки, AI неправильно інтерпретує структуру логіки.
Це не лише технічна проблема, а й питання дефектів у навчанні та когнітивних процесах. При обробці прихованих логічних зв’язків AI легко відхиляється у розподіленому інформаційному полі без явного керівництва. Іншими словами, це своєрідна "співвідношення" у способі навчання — система, намагаючись заповнити прогалини у інформації, навпаки створює неіснуючі зв’язки.
Розуміння цієї різниці дуже важливе. Це стосується не лише оптимізації моделей, а й того, як ми проектуємо кращу взаємодію людини з машиною та способи подання інформації.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
19 лайків
Нагородити
19
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseLandlord
· 01-20 07:10
Ой, ось чому AI завжди неадекватно спілкується з людьми
---
Говорячи просто, це проблема рамок, якщо не може надати чітку логіку, починає безладно фантазувати
---
Цікаво, здається, у блокчейні теж є така проблема... коли система заповнює пропуски, вона автоматично вигадує історії
---
Тобто в кінцевому підсумку це проблема дизайну? Тоді нам потрібно переосмислити з точки зору взаємодії
---
Цей підхід свіжий, але як саме його вирішити на практиці, легко сказати
Переглянути оригіналвідповісти на0
SocialFiQueen
· 01-18 11:41
Кажучи просто, AI — це просто вигадування історій і заповнення пропусків, як таке ще може бути, що хтось вважає це глибокою проблемою?
Саме це і є ключовим, не модель погана, а наші інструкції даємо неясні.
Згадую той раз, коли GPT мені згенерував дані... справді підвищився тиск, виявляється, він зовсім не розуміє, а просто грає у гру "продовжити".
Що "невідповідність способу навчання", по-простому — якщо інформація не ясна, він починає гадати.
Дійсно, гарний дизайн взаємодії — це головне, а просто нагромаджувати параметри — це безглуздо.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVEye
· 01-18 11:38
По суті, це штучний інтелект просто заповнює прогалини, людство повинно чітко висловлювати свої думки
Переглянути оригіналвідповісти на0
ResearchChadButBroke
· 01-18 11:34
Вже казали, що ШІ — це просто машина для випадкового заповнення порожнин
Якщо не розумієш — придумуй сам, адже користувачі й так не помітять
Ось справжня проблема, а не якась помилка алгоритму
Людям потрібно навчитися "спілкуватися" з ШІ, не варто чекати, що він сам по собі буде розумним
Говорячи просто, це знову людська провина — не дає чітких інструкцій
Проблема галюцинацій моделей штучного інтелекту зазвичай сприймається як провал прогнозування. Але насправді існує й інший режим несправності — коли людина не надає чіткої логічної рамки, AI неправильно інтерпретує структуру логіки.
Це не лише технічна проблема, а й питання дефектів у навчанні та когнітивних процесах. При обробці прихованих логічних зв’язків AI легко відхиляється у розподіленому інформаційному полі без явного керівництва. Іншими словами, це своєрідна
"співвідношення" у способі навчання — система, намагаючись заповнити прогалини у інформації, навпаки створює неіснуючі зв’язки.
Розуміння цієї різниці дуже важливе. Це стосується не лише оптимізації моделей, а й того, як ми проектуємо кращу взаємодію людини з машиною та способи подання інформації.