Искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни, предлагая мощные инструменты для обработки данных и автоматизации задач. Несмотря на его возможности, в тандеме "человек + ИИ" ошибки могут возникать с обеих сторон.
Чтобы понимать, что ответственность за конечные решения всегда лежит на человеке, то есть мне, я написал себе небольшую напоминалку. Делюсь с вами.
Ниже рассмотрено, какие ошибки могут возникать и как их избежать.
Ошибки, которые может совершать ИИ
Проблемы с обучающими данными
Способность ИИ понимать и генерировать ответы основана на данных, на которых он был обучен. Если в этих данных присутствуют предвзятости или они не полностью охватывают нужную тему, его ответы могут отражать эти недостатки.
- Пример 1: Если ИИ обучен на данных, где большинство руководителей компаний — мужчины, он может неправильно оценить квалификации женщин на руководящие должности, проявляя гендерную предвзятость.
- Пример 2: ИИ, обученный распознавать эмоции только на фотографиях людей одной расы, может неэффективно работать с лицами других рас, что приводит к ошибкам в интерпретации их эмоций.
Ограниченность знаний
Знания ИИ ограничены информацией, доступной до определённой даты (следует знать когда был последний апдейт знаний ИИ). Новые события, исследования или данные, появившиеся после этой даты, не будут им учтены.
- Пример 1: ИИ, который используется для мониторинга текущих новостей, не сможет учитывать события или данные, опубликованные после его последнего обновления, что может привести к устаревшим или неполным выводам.
- Пример 2: Медицинский ИИ, обученный до введения новых лекарств или методик лечения, может не рекомендовать наилучшие доступные варианты лечения, поскольку он не знаком с последними разработками в медицине.
Интерпретация запросов
ИИ может неправильно интерпретировать вопросы или запросы из-за неоднозначностей в языке или специфической терминологии, что может привести к неправильным или несоответствующим ответам.
- Пример 1: Если пользователь задает вопрос ИИ о "яблоках" в контексте садоводства, но система интерпретирует его как запрос о компании Apple, ответы будут несоответствующими.
- Пример 2: ИИ может неправильно понять запрос на бронирование рейса, если пользователь использует неоднозначный или двусмысленный язык, что приведет к ошибкам в дате или месте путешествия.
Алгоритмические ограничения
Из-за ограничений алгоритма ИИ может выбирать ответы на основе статистической вероятности подходящих слов и фраз, что иногда приводит к логически некорректным или неуместным ответам в определённых контекстах.
- Пример 1: ИИ, использующий языковую модель для генерации текста, может создать ответы, которые логически некорректны или неуместны в данном контексте, основываясь на статистически вероятных, но фактически нерелевантных словах.
- Пример 2: ИИ, применяемый для автоматического модерирования комментариев в социальных сетях, может ошибочно блокировать нейтральные сообщения из-за встречающихся в них слов, которые часто ассоциируются с нарушениями правил, не учитывая контекст их использования.
Эти примеры подчеркивают, как важно понимать и учитывать ограничения искусственного интеллекта при его применении в различных областях.
Хотя эти ограничения и напоминают когнитивные ошибки, они скорее связаны с техническими аспектами работы алгоритмов искусственного интеллекта, а не с когнитивными процессами. ИИ старается компенсировать эти ограничения, используя алгоритмы проверки и коррекции, а также получая обратную связь от пользователей для улучшения качества ответов.
Когнитивные ошибки людей при работе с ИИ
Антропоморфизация
Люди склонны приписывать ИИ человеческие черты, что может привести к нереалистичным ожиданиям от его возможностей. Напомним, что ИИ — это система, основанная на алгоритмах, и она не обладает чувствами или субъективным мировоззрением.
- Пример 1: Пользователь ожидает, что чат-бот сможет понять и поддержать его эмоциональное состояние, как это делает человек, и разочаровывается, когда машина не проявляет сочувствия или эмпатии.
- Пример 2: Инженер предполагает, что ИИ, управляющий системой умного дома, может "научиться" предсказывать все потребности пользователя на основе предыдущего поведения, и удивляется, когда система не адаптируется к необычным изменениям в поведении.
Эффект преувеличенной уверенности
Мы можем переоценить точность информации, предоставляемой ИИ, что опасно, особенно в критичных задачах. Важно проверять и подтверждать все данные через надежные источники.
- Пример 1: Финансовый аналитик полагается на алгоритмическую торговлю, считая, что ИИ непременно принесет прибыль, и не учитывает потенциальный риск потерь из-за непредвиденных рыночных колебаний.
- Пример 2: Врач использует ИИ для диагностики и полностью доверяет решению системы, не проводя дополнительное тщательное обследование пациента, что может привести к пропущенным диагнозам.
Ошибка подтверждения
Часто пользователи ищут в ответах ИИ подтверждение своих идей, игнорируя контраргументы или альтернативные точки зрения. Это может привести к ошибочным выводам и решениям.
- Пример 1: Менеджер использует систему ИИ для анализа эффективности персонала и фокусируется только на данных, подтверждающих его предвзятое мнение о низкой продуктивности конкретных сотрудников, игнорируя информацию о их достижениях.
- Пример 2: Исследователь отбирает данные из ИИ-генерированного отчета, которые поддерживают его гипотезу, минимизируя или игнорируя выводы, которые ей противоречат.
Пренебрежение контекстом
ИИ работает на основе данных и предыдущих команд, но может не учитывать нюансы человеческого общения и специфику ситуации.
- Пример 1: Пользователь требует от ИИ-переводчика перевести сложный юридический текст, не учитывая, что машинный перевод может не передать все нюансы и тонкости правового языка.
- Пример 2: Рекрутер полагается на автоматическую систему скрининга резюме, не осознавая, что алгоритм может отсеивать квалифицированных кандидатов из-за нестандартного формата резюме или необычных ключевых слов.
Перенос ответственности
Некоторые пользователи могут полагаться на ИИ как на окончательный авторитет для принятия решений, что особенно рискованно в вопросах, требующих глубокого понимания и человеческого суждения.
- Пример 1: В компании произошел сбой в системе безопасности, который привел к утечке конфиденциальных данных. Руководство компании в ответ на инцидент указывает на ИИ-систему безопасности как на единственную причину проблемы, игнорируя факт, что отсутствовал адекватный человеческий надзор и регулярная проверка системы, что также способствовало сбою.
- Пример 2: Медицинский диагностический ИИ ошибочно диагностирует заболевание у пациента, и врач, не проведя дополнительных анализов, начинает лечение на основе этого диагноза. Когда лечение оказывается неэффективным, врач ссылается на ошибку ИИ, не принимая во внимание свою собственную роль в проверке и подтверждении диагноза перед началом лечения.
Эти примеры подчеркивают необходимость осознавать и контролировать свои предвзятости и ожидания при работе с искусственным интеллектом, чтобы минимизировать риск ошибок и улучшить взаимодействие с технологиями.
Рекомендации по работе с ИИ
- Понимание механизмов работы ИИ: Больше узнавайте о том, как ИИ анализирует данные и делает выводы.
- Критический подход к данным: Всегда проверяйте информацию, не полагаясь слепо на выводы ИИ.
- Использование ИИ как инструмента: Используйте ИИ как помощника, а не замену человеческому суждению.
- Оценка и адаптация: Регулярно пересматривайте и адаптируйте использование ИИ в соответствии с изменениями в данных или условиях работы.
- Обучение и обновление знаний: Постоянно обновляйте свои знания о последних достижениях в области ИИ, чтобы понимать его возможности и ограничения. Это поможет вам лучше интегрировать технологии в вашу работу.
- Перерывы в использовании ИИ: Не стоит полагаться исключительно на ИИ; время от времени стоит возвращаться к традиционным методам для проверки результатов, которые дает ИИ.
- Диалог и обмен мнениями: Обсуждение выводов ИИ с коллегами и экспертами может помочь выявить возможные ошибки или альтернативные интерпретации данных.
Понимание и осознание потенциальных ошибок как со стороны ИИ, так и со стороны человека позволяет максимально эффективно использовать технологии и минимизировать риски неправильных решений.
В конечном итоге, ответственность за любое решение лежит на человеке, который должен критически оценивать все аспекты работы ИИ, соотнося их с реальными условиями и задачами.
Использование этих подходов и методов поможет вам не только избежать типичных ошибок при работе с ИИ, но и усилить эффективность вашей работы, делая процесс принятия решений более осознанным и обоснованным. В конечном счете, гармоничное сочетание человеческих умений и возможностей искусственного интеллекта открывает новые горизонты для достижения лучших результатов в любой сфере деятельности.
Полное подробное описание когнитивных ошибок и искажений вы сможете найти в моей книги, которую я пишу день за днем в моем блоге "Когнитивные ошибки и искажения".
Смотрите мои статьи на тему когнитивных искажений, где разбираются известные исторические случаи и примеры из жизни с ракурса когнитивных ошибок и искажений.