– Объем данных для обучения.

Нейросетям нужны огромные массивы качественных и размеченных данных для обучения. Если человек может научиться отличать собак от кошек на паре примеров, то ИИ нужны тысячи.

– Зависимость от качества данных.

Любые неточности в исходных данных сильно сказываются на конечном результате.

– Этическая составляющая.

Для ИИ нет этики. Только математика и выполнение задачи. В итоге возникают сложные этические проблемы. Например, кого сбить автопилоту в безвыходной ситуации: взрослого, ребёнка или пенсионера? Подобных споров бесчисленное множество. Для искусственного интеллекта нет ни добра, ни зла ровно так же, как и понятия «здравый смысл».

– Нейросети не могут оценить данные на реальность и логичность, а также склонны к генерации некачественного контента и ИИ-галюцинанций.

Нейросети просто собирают данные и не анализируют факты, их связанность. Они допускают большое количество ошибок, что приводит к двум проблемам.

Первая – деградация поисковиков. ИИ создал столько некачественного контента, что поисковые системы (Google и другие) начали деградировать. Просто из-за того, что некачественного контента стало больше, он доминирует. Особенно здесь помогают SEO-оптимизаторы сайтов, которые просто набрасывают популярные запросы для продвижения.

Вторая – деградация ИИ-моделей. Генеративные модели используют Интернет для «дообучения». В итоге люди, используя ИИ и не проверяя за ним, сами заполняют Интернет некачественным контентом. А ИИ начинает использовать его. В итоге получается замкнутый круг, который приводят ко все большим проблемам.

Также по QR-коду и гиперссылке доступна статья на эту тему.

The AI feedback loop: Researchers warn of «model collapse’ as AI trains on AI-generated content

Осознавая проблему генерации ИИ наибольшего количества дезинформационного контента, компания Google провела исследование на эту тему. Учеными было проанализировано около двухсот статей СМИ (с января 2023 года по март 2024 года) о случаях, когда искусственный интеллект использовали не по назначению. Согласно результатам, чаще всего ИИ используют для генерации ненастоящих изображений людей и ложных доказательств чего-либо.

– Качество «учителей».

Почти все нейросети обучают люди: формируют запросы и дают обратную связь. И здесь много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего?

– Готовность людей.

Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут нейросети.

– Страх перед неизвестным.

Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.

– Непредсказуемость.

Иногда все идет как задумано, а иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей) даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей. Мы только учимся понимать то, что сами создали.

– Ограничение по виду деятельности.

Весь ИИ на середину 2024 года слабый (мы разберем этот термин в следующей главе). Сейчас алгоритмы ИИ хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от человека, ИИ, обученный играть в шахматы, не сможет играть в другую похожую игру, например, шашки. Кроме того, даже глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров. Чтобы эффективно использовать тот же ChatGPT, необходимо изначально быть экспертом в отрасли и формулировать осознанный и четкий запрос.