Проблема галлюцинаций в моделях ИИ обычно воспринимается как неудача предсказания. Но на самом деле существует и другой тип сбоя — когда человек не предоставляет четкую логическую структуру, и ИИ неправильно интерпретирует структуру рассуждений.
Это касается не только технического уровня, но и недостатков в обучении и когнитивных аспектах. При обработке скрытых логических связей ИИ легко отклоняется в условиях распределенного информационного поля без явных указаний. Другими словами, это "несовпадение способов обучения" — система, пытаясь заполнить информационные пробелы, вместо этого создает несуществующие связи.
Понимание этого различия очень важно. Оно касается не только оптимизации модели, но и того, как мы проектируем более эффективное взаимодействие человек-машина и способы представления информации.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Проще говоря, AI просто заполняет пробелы, человек должен ясно выразить свою мысль
Посмотреть ОригиналОтветить0
ResearchChadButBroke
· 5ч назад
Давно говорили, что ИИ — это просто машина для случайных заполнений
Если не понимаешь — придумывай, в конце концов пользователи этого и не заметят
Вот в чем настоящая проблема, а не в ошибках алгоритма
Человеку нужно научиться "говорить" с ИИ, не стоит надеяться, что он сам станет умным
Корень проблемы всё равно в человеке — нельзя давать нечёткие инструкции
Проблема галлюцинаций в моделях ИИ обычно воспринимается как неудача предсказания. Но на самом деле существует и другой тип сбоя — когда человек не предоставляет четкую логическую структуру, и ИИ неправильно интерпретирует структуру рассуждений.
Это касается не только технического уровня, но и недостатков в обучении и когнитивных аспектах. При обработке скрытых логических связей ИИ легко отклоняется в условиях распределенного информационного поля без явных указаний. Другими словами, это
"несовпадение способов обучения" — система, пытаясь заполнить информационные пробелы, вместо этого создает несуществующие связи.
Понимание этого различия очень важно. Оно касается не только оптимизации модели, но и того, как мы проектируем более эффективное взаимодействие человек-машина и способы представления информации.