Последние несколько лет мы наблюдаем огромный бум технологий на базе искусственного интеллекта. LLM-модели (Large Language Models - Большие языковые модели), такие как GPT-4, Sonnet и o3, безусловно, произвели революцию в способах решения повседневных задач разработчиков. Однако иногда их ответы оказываются не просто странными, а абсолютно нереальными. Недавно Бен Гарсия рассказал забавную историю о том, как он случайно ввёл в заблуждение не один, а сразу несколько популярных LLM, включая OpenAI o3, Sonnet 3.7 и Sonnet 3.5.
📖 Предыстория одной странной ошибки
Однажды коллега Бена, который обычно занимается DevOps, подошёл к нему с проблемой в Rails-проекте. В его коде было что-то похожее на:
User.includes(investments: -> { where(state: :draft) })
Выглядит знакомо, правда? Только вот есть одна проблема: такого синтаксиса не существует в ActiveRecord или каком-либо известном дополнении к Rails.
«Откуда ты это взял?» — спросил его Бен. Оказалось, коллега просто доверился совету ChatGPT. Проверка истории диалога с ИИ показала, что модель уверенно и неоднократно рекомендовала использовать этот странный lambda-синтаксис для динамической предзагрузки ассоциаций.
🧠 Почему модели начинают галлюцинировать?
Расследование этой загадки привело Бена к неожиданному открытию. Оказалось, что источником этого «галлюцинированного» синтаксиса был сам Бен, написавший вопрос с похожим примером на форуме Rails несколько лет назад. Тогда он просто экспериментировал и предложил вымышленный подход:
- 📝 «А что если использовать lambda прямо внутри includes?» (Не работает!)
- 🔧 «Может быть, обратиться напрямую к Preloader-объекту?» (Тоже не работает без дополнительных ухищрений!)
Обе эти идеи — по сути, нерабочие фантазии. Однако написанный Беном текст случайно попал в обучающие данные для языковых моделей.
Теперь, когда кто-то спрашивает ИИ о сложном использовании ActiveRecord, модели уверенно возвращают тот самый несуществующий синтаксис, не осознавая его абсурдности.
🚩 Примеры «галлюцинаций» и что с этим делать
Давайте на секунду разберёмся, почему именно такие ошибки происходят и как их распознать:
- 🚧 Неоправданная уверенность:
LLM часто звучат уверенно, даже если говорят глупости. Чем глубже нишевая тема (например, Rails), тем выше шанс получить «галлюцинацию». - 🎲 Выдуманный синтаксис:
Появление вымышленного кода происходит из-за попадания в датасет неправильных или экспериментальных фрагментов. ИИ начинает повторять ошибки, воспринимая их как норму. - 🕵️ Как проверить себя:
Всегда сверяйте рекомендации от LLM с официальной документацией или сообществом. Не принимайте всё на веру, особенно если код выглядит «подозрительно красиво».
💡 Личное мнение и почему это важно
Я лично считаю, что эта история — отличная иллюстрация того, как важно сохранять критическое мышление при взаимодействии с ИИ. Забавно и одновременно тревожно, что простой эксперимент на форуме мог так масштабно повлиять на ответы целого поколения LLM-моделей.
Это напоминает мне знаменитую цитату из фильма «Начало» («Inception»):
«Какая самая стойкая вещь? Идея. Стоит ей однажды поселиться в голове — и избавиться от неё уже невозможно».
Именно это и произошло: некогда сказанная глупость теперь укоренилась в «головах» нейросетей и продолжает уверенно множиться.
🛠️ Технические детали, или как не попасть в ловушку
Что же делать разработчикам, чтобы избежать таких ловушек?
- 📚 Всегда проверяйте код по официальным источникам (документация Rails, GitHub-репозиторий, официальные форумы).
- 🛡️ Используйте ссылки на конкретные версии API или спецификации. Модели плохо отслеживают изменения и могут рекомендовать устаревший синтаксис.
- 🧪 Проводите тесты. Даже если код «выглядит правильным», проверьте его на работоспособность в реальном проекте.
🎯 Вывод: Будьте осторожны и критичны к ответам ИИ
Эта смешная и немного пугающая история напоминает нам, что ИИ, хотя и невероятно полезен, не безупречен. Чем глубже и специфичнее запрос, тем выше вероятность, что вы получите уверенный, но абсолютно неправильный ответ.
Помните: доверяй, но проверяй. Особенно, если это касается кода, который завтра отправится в продакшн.
🔗 Полезные ссылки и оригинал истории:
✨🤔 А вы сталкивались с подобными «галлюцинациями» ИИ в своей практике? Делитесь историями и выводами в комментариях!