Почему ИИ ошибается: понимание ограничений и "галлюцинаций"

Генеративный ИИ — мощный инструмент. Он создаёт тексты, суммирует информацию, генерирует идеи. Но, как и любой инструмент, ИИ не идеален. У него есть особенности, которые важно знать, чтобы использовать его эффективно и безопасно. Одна из них — «галлюцинации».

Что такое «галлюцинации» ИИ?

Представьте: вы попросили ИИ написать текст, а он выдал информацию, которая звучит убедительно, но на самом деле неправда. Это и есть «галлюцинация».

💡 Простыми словами: ИИ «галлюцинирует», когда создаёт информацию, которая кажется правдоподобной и логичной, но она ложная, выдуманная или искажённая. ИИ не «врёт» сознательно. Он просто подбирает наиболее вероятные слова на основе своих данных, не понимая при этом, что такое истина или факты.

Для юриста это особенно опасно. Ошибка в документе или неверная ссылка на закон может привести к серьёзным последствиям.

Почему ИИ «галлюцинирует»?

Чтобы понять, почему ИИ ошибается, вспомним, как он работает. Генеративный ИИ, например ChatGPT или Gemini, — это большая языковая модель (LLM). Её обучили на огромном объёме текстовых данных. Главная задача модели — предсказывать следующее слово в предложении, чтобы создать связный и логичный текст.

Причины «галлюцинаций»:

1. Статистика. ИИ не «понимает» смысл текста как человек. Он работает с вероятностями. Если в данных для обучения есть похожие шаблоны, которые могут привести к ложному выводу, ИИ может его сгенерировать.
2. Недостаток или искажение данных. Если данные, на которых обучалась модель, содержали ошибки, устаревшую информацию или были неполными, ИИ может воспроизвести эти неточности.
3. Нет «здравого смысла». У ИИ нет человеческого опыта, интуиции или критического мышления. Он не может отличить факт от вымысла, если это не заложено в его обучении.
4. Сложный запрос. Чем более расплывчатый или сложный запрос вы даёте, тем выше вероятность, что ИИ «додумает» недостающую информацию, чтобы дать полный ответ.
5. «Устаревшие» данные. Большинство моделей ИИ обучаются на данных, актуальных до определённого момента (например, до 2023 года). Они не имеют доступа к информации в реальном времени, если это не предусмотрено специальными интеграциями. Поэтому, если вы спросите про свежие изменения в законодательстве РФ, ИИ может дать устаревший или неверный ответ.

Как это проявляется в юридической практике?

Для юриста «галлюцинации» могут выглядеть так:

• Выдуманные ссылки на законы или судебные решения. ИИ может сгенерировать номер статьи, название закона или дело, которых на самом деле не существует или которые не относятся к делу.
• Неверная интерпретация правовых норм. Модель может ошибочно трактовать положения закона или судебную практику.
• Искажение фактов. ИИ может изменить даты, имена, суммы или другие важные детали в документе.
• Неактуальная информация. Например, ссылки на утратившие силу нормативные акты.

⚠️ Важно: ИИ — это инструмент для помощи, а не для замены юриста. Всегда перепроверяйте информацию, сгенерированную ИИ, особенно если она касается правовых вопросов.

Как минимизировать риски «галлюцинаций»?

Полностью исключить «галлюцинации» пока невозможно. Наша задача — научиться их распознавать и минимизировать риски:

1. Будьте скептичны. Относитесь к ответам ИИ как к черновику или гипотезе, требующей проверки.
2. Проверяйте источники. Если ИИ ссылается на законы, статьи или судебные решения, обязательно найдите их в официальных источниках (КонсультантПлюс, Гарант, официальные сайты судов) и убедитесь в их существовании и актуальности.
3. Задавайте точные промпты. Чем конкретнее и чётче ваш запрос, тем меньше простора для «додумывания» у ИИ. Об этом мы подробно поговорим в следующих разделах.
4. Используйте ИИ для задач, где цена ошибки невысока. На начальных этапах лучше применять ИИ для генерации идей, суммаризации уже проверенных текстов или создания черновиков, которые вы потом тщательно выверите.
5. Обучайте ИИ (если есть такая возможность). Некоторые продвинутые версии ИИ позволяют дообучать модель на ваших данных, что может повысить точность в специфических юридических задачах.

Понимание того, почему ИИ ошибается, — это первый шаг к его безопасному и эффективному использованию. Дальше мы научимся составлять такие запросы, которые помогут нам получать максимально точные и полезные результаты, снижая вероятность ошибок.