Многие люди обеспокоены тем, что нейросети могут выдавать "галлюцинации" или ошибочные данные.
Часть активных пользователей ИИ утверждает, что результат работы нейросети всегда является "галлюцинацией", и её нельзя использовать для аналитики без ручной проверки. Можно подчеркнуть опасность использования нейросетей для анализа данных, особенно в критически важных задачах, таких как расчёты платежей или генерация кода.К примеру, когда нейросеть создаёт работающий, но логически неверный код, который проходит тесты и в результате выдаёт неверные значения ,которые могут нанести вред окружающим.
На данный момент точность ИИ хварает поэтому можно сказать, что языковые модели не подходят для сложных вычислений и аналитики, так как они "гадают" ответы вместо их реального вычисления. Несмотря на удобство автоматизации, лучше скептически отноиться к его способности выполнять сложные аналитические задачи без ошибок.
2. Ограничения нейросетей в сравнении с человеческими возможностями
Если сравнивать работу нейросетей с человеческим мышлением, то можно увидеть ряд их недостатков:
- у людей есть детектор ошибок, который помогает фильтровать бредовые идеи;
- пока нужна ручная проверка результатов работы нейросетей;
- полностью автономное использование ИИ пока невозможно, особенно в сложных задачах.
3. Практические примеры использования нейросетей
Для более грамотного применения ИИ в реальных задачах, чуше исбользовать комплексные связки:
- несколько нейросетей (например, ChatGPT, Grok, QwenChat, Алиса), чтобы перепроверять результаты, если одна из них выдаёт некорректный код.
- проводить эксперименты с решением математических задач через нейросети. Он отмечает, что простые задачи решаются корректно, но сложные олимпиадные задания часто оказываются вне зоны компетенции ИИ.
- возможны проблемы обработки больших объёмов текста: стандартные версии ИИ могут работать только с небольшими выборками данных.
Практический опыт показывает, что нейросети полезны для решения простых и средней сложности задач, но их возможности ограничены при работе с большими объёмами данных или сложными задачами.
4. Этика и социальные последствия внедрения ИИ
Некоторые обсуждения экспертов затрагивают более широкие вопросы, связанные с внедрением нейросетей.
- создание "цифровых двойников" нелегально и может привести у административной и уголовной ответственности;
- полная ориентация на ИИ, без учёта мнений реальных людей, может привести к неудачным продуктам или к появлению продуктов, которые хуже предыдущих версий.
Как Вы думаете насколько сильно надо соблюдать баланс между человеком и нейросетью в производстве новых идей и продуктов?