Исследователи из MIT, Гарварда и Чикагского университета вскрыли тревожный феномен в работе больших языковых моделей (LLM): их способность давать правильные ответы маскирует фундаментальную неспособность понимать суть концепций. Учёные предложили термин «потёмкинское понимание» — отсылка к легенде о бутафорных деревнях, которые князь Потёмкин якобы выставлял перед Екатериной II. Это явление радикально отличается от «галлюцинаций» ИИ и ставит под сомнение эффективность современных методов тестирования ИИ.
Суть проблемы: фасад без фундамента
«Потёмкинское понимание» — это ситуация, когда ИИ:
- Верно объясняет концепцию на словах (например, схему рифмовки ABAB),
- Демонстрирует высокие баллы в стандартных тестах,
- Терпит крах при практическом применении этих знаний.
Ключевое отличие от галлюцинаций:
«Галлюцинации фабрикуют ложные факты; потёмкинское понимание фабрикует ложную связь между понятиями», — поясняют авторы.
Яркий пример из исследования:
- GPT-4o безупречно объяснил схему перекрёстной рифмовки ABAB:
«Рифмуются первая и третья строки (А), вторая и четвёртая (В)». - Но когда модель попросили вставить пропущенное слово в четверостишие с такой схемой, она предложила вариант, нарушающий рифму.
Вывод: Модель предсказала «правильные» токены для описания рифмы, но не поняла логику, чтобы использовать её на практике.
Почему это опаснее, чем кажется
«Потёмкины» подрывают доверие к тестированию ИИ:
- Бенчмарки обесцениваются: Высокие баллы в тестах (например, 94.2% точности в определении понятий) не отражают реального понимания.
- Провал в практических задачах оказался массовым:
Классификация концепций — 55% ошибок,
Генерация примеров — 40% неудач,
Редактирование под заданные критерии — 40% провалов. - Универсальность проблемы: Феномен выявлен у всех ведущих моделей — GPT-4o, Gemini Flash, Claude 3.5 Sonnet, Llama-3.3, DeepSeek-V3, Qwen2-VL.
Ещё один тест на сонетах Шекспира:
Модели идеально перечисляли использованные поэтом литературные приёмы (метафоры, аллитерации), но:
- Не могли найти эти приёмы в новом тексте,
- Не умели создать стих с аналогичными техниками,
- Терпели неудачу при редактировании строк для усиления приёма.
Корень зла: почему ИИ «не понимает»?
Причина — в самой природе LLM:
- Статистика вместо осознания: Модели предсказывают последовательности слов, основанные на паттернах в данных, а не на ментальных моделях концепций.
- Отсутствие «модели мира»: У ИИ нет внутреннего представления о том, как устроена реальность, которую описывают слова.
- Тестозависимость: Обучение на узких наборах вопросов-ответов создаёт иллюзию компетентности, не передающейся на новые контексты.
Как отмечают учёные:
«Поведение, которое означало бы понимание у человека, не означает его у ИИ. Нам нужны либо новые методы тестирования, либо способы искоренить "потёмкинские" ответы».
Последствия: мир, построенный на бутафории
Феномен ставит под удар применимость ИИ в критических сферах:
- Образование: Модель объяснит теорию относительности, но не решит задачку для школьника.
- Медицина: Перечислит симптомы болезни, но не соотнесёт их с реальной историей пациента.
- Юриспруденция: Процитирует закон, но не применит его к нетиповому кейсу.
- Креативные индустрии: Напишет текст «в стиле» Достоевского, но не поймёт мотивации его героев.
Парадокс: Чем «умнее» становятся модели по тестам, тем опаснее их неочевидная некомпетентность в реальных сценариях.
Пути решения: как преодолеть «потёмкинщину»
Исследователи видят два вектора:
- Революция в тестировании:
Отказ от вопросов, где можно угадать ответ по шаблону.
Фокус на многошаговых практических заданиях (не «объясни», а «сделай»).
Тесты на перенос знаний в незнакомые контексты. - Архитектурные изменения в ИИ:
Интеграция символического ИИ для работы с абстракциями.
Развитие нейроморфных систем, имитирующих человеческое мышление.
Обучение через интерактивное взаимодействие с миром, а не только на текстах.
«Потёмкинское понимание» — не баг, а фундаментальное ограничение современных LLM. Оно напоминает: даже самый убедительный ИИ-ответ может быть лишь красивой декорацией, за которой нет глубины человеческого сознания. До тех пор, пока модели не научатся осознавать смысл за словами, их применение в ответственных областях будет сопряжено с рисками. Как заключают учёные: «Тесты ИИ должны проверять не способность давать ответы, а способность их осмысливать». Без этого прорыва мы рискуем построить цифровой мир на песке семантических иллюзий.
Подпишись, поставь лайк и поделись с друзьями!
Жмякни на колокольчик
