Иллюзия Знания: Как Большие Языковые Модели и Люди Вместе Создают Ошибки

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что ошибки в больших языковых моделях возникают не из-за технических недостатков, а из-за совместного процесса взаимодействия человека и машины, в котором приоритет отдается убедительности, а не истинности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ механизмов когнитивных искажений, возникающих при взаимодействии человека и искусственного интеллекта, и их влияние на оценку достоверности информации.

Несмотря на растущую роль больших языковых моделей (LLM) в когнитивных задачах, оценка их ошибок зачастую ограничивается предсказательной точностью. Данное исследование, озаглавленное ‘Plausibility as Failure: How LLMs and Humans Co-Construct Epistemic Error’, рассматривает, как ошибки возникают, маскируются и допускаются во взаимодействии человека и ИИ, где провал определяется как результат совместного построения, зависящего от убедительности модели и интерпретации человека. Полученные данные свидетельствуют о том, что ошибки LLM смещаются от простых неточностей к более сложным искажениям смысла, которые замаскированы под лингвистическую гладкость и кажущуюся достоверность. Не приведет ли это к размытию границ между системным сбоем и когнитивными особенностями человека, и как нам разработать более надежные метрики оценки и стратегии взаимодействия с ИИ?

Иллюзия Понимания: Поверхностная Компетентность Больших Языковых Моделей

Большие языковые модели демонстрируют удивительную способность генерировать тексты, которые кажутся связными и осмысленными, создавая иллюзию глубокого понимания. Однако, эта кажущаяся компетенция часто оказывается поверхностной, поскольку модели оперируют статистическими закономерностями в данных, а не фактическим знанием о мире. Они могут искусно имитировать стиль и структуру речи, формируя правдоподобные высказывания, но при этом допускать ошибки в фактах или логике, оставаясь оторванными от реальной точности и осмысленности информации. Эта способность к беглому изложению, не подкреплённому достоверностью, представляет собой ключевую особенность современных языковых моделей и требует критического подхода к оценке их результатов.

Традиционные метрики оценки, известные как “прогностические метрики”, часто оказываются недостаточными для выявления тонкостей ошибок, совершаемых большими языковыми моделями. Эти метрики, как правило, сосредотачиваются на поверхностной корректности генерируемого текста — грамматике, синтаксисе, стилистике — упуская из виду более глубокие аспекты понимания и истинности информации. Модель может генерировать связный и логичный текст, который на первый взгляд кажется правдоподобным, но при этом содержать фактические ошибки или противоречия. В результате, оценка ограничивается проверкой формальной правильности, не затрагивая семантическую осмысленность и соответствие реальности, что создает иллюзию компетентности и скрывает потенциальные недостатки в понимании.

Исследование выявило критическую уязвимость, присущую современным большим языковым моделям: способность генерировать правдоподобные, но при этом ошибочные утверждения. Эта особенность обусловлена сочетанием высокой лингвистической беглости, присущей моделям, и их фундаментальными ограничениями в понимании реального мира. Полученные данные демонстрируют, что человеческая оценка часто усугубляет эту проблему, поскольку оценщики склонны отдавать предпочтение текстам, которые звучат убедительно и гладко, даже если они содержат фактические неточности. Таким образом, существует значительный риск того, что модели смогут успешно имитировать понимание, маскируя при этом отсутствие реальной компетентности и вводя в заблуждение пользователей, полагающихся на точность генерируемого контента.

Герменевтические Ошибки: Истоки Непонимания в Интерпретации Текстов

Основная проблема, возникающая при работе с большими языковыми моделями (LLM), заключается не только в фактических неточностях, но и в так называемой “герменевтической ошибке” — ошибках, возникающих в процессе интерпретации текста. В отличие от простых фактических ошибок, герменевтическая ошибка обусловлена сложностью LLM-генерируемого текста и особенностями его восприятия человеком. Эта ошибка возникает не из-за неверных данных, а из-за трудностей, возникающих при понимании и осмыслении текста, сгенерированного моделью, что усложняется её способностью создавать связные, но потенциально вводящие в заблуждение конструкции. Таким образом, ошибка коренится в процессе интерпретации, а не в самих данных, и усиливается из-за особенностей генерации текста LLM.

Проблема интерпретации ответов больших языковых моделей (LLM) усугубляется такими явлениями, как несоответствие контекста и фабрикация ссылок. Несоответствие контекста проявляется в предоставлении информации, оторванной от необходимой предыстории или релевантных обстоятельств, что затрудняет адекватную оценку ее достоверности. Фабрикация ссылок заключается в указании несуществующих источников или искажении информации из реально существующих, создавая иллюзию подтвержденности ложных утверждений. Оба этих фактора приводят к тому, что пользователь вынужден тратить значительные когнитивные ресурсы на установление связи между представленной информацией и ее фактическим положением в предметной области, а также на проверку указанных источников, что повышает риск некритического принятия ошибочных данных.

Значительная когнитивная нагрузка на читателя при проверке информации, генерируемой большими языковыми моделями (LLM), обусловлена необходимостью самостоятельной верификации фактов и выявления логических противоречий. Наше исследование показало низкий уровень обнаружения ошибок среди оценщиков, что указывает на повышенную восприимчивость к некритическому принятию LLM-выводов. Это связано с тем, что процесс проверки требует значительных умственных усилий, и при недостатке времени или мотивации, пользователи могут упустить фактические неточности или логические ошибки, что делает LLM-генерируемый текст особенно уязвимым для распространения дезинформации.

Преодоление Поверхностности: Многораундовая Оценка и Автоматизация Верификации

Простая оценка качества ответов больших языковых моделей (LLM) недостаточна, и человеческая оценка продолжает оставаться критически важной, несмотря на ее подверженность систематическим ошибкам и влиянию поверхностных характеристик. Наши исследования подтверждают, что оценщики демонстрируют тенденцию отдавать предпочтение ответам с большим количеством цитируемых источников, даже если они содержат фактические неточности. Этот эффект может быть связан с когнитивным смещением, когда объем цитирований воспринимается как показатель надежности и компетентности, отвлекая внимание от проверки фактической корректности представленной информации. Таким образом, при оценке LLM необходимо учитывать возможность влияния объема цитирований на субъективное восприятие качества и использовать дополнительные методы верификации.

Многораундовая оценка (Multi-Round Evaluation) представляет собой усовершенствованный метод анализа больших языковых моделей (LLM), позволяющий выявить динамику ошибок и скрытые несоответствия, которые остаются незамеченными при однократном анализе. Данный подход предполагает последовательное уточнение запросов и анализ ответов LLM на каждом этапе, что позволяет выявить эволюцию ошибок во времени и обнаружить противоречия, возникающие при изменении контекста. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются на оценке одного ответа, многораундовая оценка позволяет более глубоко понять поведение модели, выявить её слабые места и оценить устойчивость к изменениям входных данных. Этот метод особенно полезен для обнаружения ошибок, проявляющихся не сразу, а только после нескольких итераций взаимодействия с моделью.

Автоматизированные методы обнаружения ошибок и несоответствий дополняют оценку, проводимую человеком, позволяя расширить охват анализа и повысить эффективность многораундовых оценок. В ходе исследований наблюдалась непоследовательность в согласовании оценок между разными раундами, что подчеркивает необходимость разработки более надежных и объективных оценочных фреймворков. Эти методы позволяют выявлять конкретные типы ошибок, которые могут быть упущены при субъективной оценке, и предоставляют количественные данные для анализа тенденций и паттернов в ответах языковых моделей. Использование автоматизированных инструментов в сочетании с экспертной оценкой позволяет получить более полное и достоверное представление о качестве и надежности генерируемого текста.

Исследование демонстрирует, что ошибки больших языковых моделей — это не просто технические недочеты, но результат совместного конструирования с человеком, склонным оценивать правдоподобность текста выше фактической точности. Это особенно заметно в контексте оценки правдоподобности, когда иллюзия понимания может затмить необходимость проверки. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Веб должен быть доступен всем, независимо от инвалидности». Аналогично, и в случае с ИИ, доступ к информации не должен быть обманут кажущейся убедительностью, но основан на прозрачности и проверяемости. Акцент на лингвистической беглости, как показано в работе, рискует создать иллюзию знания, где убедительность заменяет истину.

Куда Далее?

Представленное исследование, выявляя совместное конструирование когнитивных ошибок человеком и большими языковыми моделями, ставит под вопрос саму природу оценки. Традиционные метрики, фокусирующиеся на лингвистической беглости и кажущейся правдоподобности, оказываются недостаточными. Истинно элегантное решение проблемы должно опираться на доказуемость, а не на статистическую вероятность. Необходимо разработать критерии, способные отделить истинное знание от искусной имитации, что, однако, представляется задачей нетривиальной, учитывая склонность человека к подтверждению собственных предубеждений.

Особую тревогу вызывает обнаруженная взаимосвязь между правдоподобностью ответа и его принятием человеком, даже при наличии очевидных несоответствий. Данный феномен, вероятно, связан с когнитивными искажениями, глубоко укоренившимися в человеческой природе. Будущие исследования должны быть направлены на выявление этих искажений и разработку методов их смягчения, возможно, через создание систем, способных критически оценивать не только содержание, но и форму предоставляемой информации.

По сути, исследование указывает на необходимость переосмысления самой концепции «интеллекта». Если способность генерировать правдоподобный текст оказывается достаточной для обмана человека, то где проходит граница между истинным пониманием и умелой манипуляцией? Ответ на этот вопрос, вероятно, потребует усилий не только в области компьютерных наук, но и философии, когнитивной психологии и даже лингвистики.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16750.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-22 03:51