Каждый, кто хоть раз пробовал общаться с современными нейросетями вроде ChatGPT и Grok, знает это чувство. Сначала — восторг: ИИ пишет код, генерирует идеи, рисует впечатляющие арты. А потом, на ровном месте, он выдает нечто совершенно дикое. Уверенно, авторитетно и абсолютно неверно. Это явление называют «галлюцинациями» ИИ. Давайте разберемся, почему умная машина так убедительно врет, и как это касается нас, геймеров.
Правдоподобная чушь
Первое, что нужно уяснить: ИИ не умеет лгать. Ложь подразумевает умысел, тогда как у нейросети отсутствуют сознание и желания. Большая языковая модель (LLM) — это очень навороченный инструмент, далекий от образа всезнающего оракула. Его главная задача — сгенерировать наиболее статистически вероятный ответ, а вопрос правдивости для него вторичен. По сути, ИИ выступает имитатором экспертного тона, заменяя им реальную экспертизу. Он лишь мастерски воспроизводит шаблоны, будучи лишенным понимания их смысла.
Это можно сравнить с работой переводчика, который пользуется только старым словарем. Он видит слово, находит его эквивалент и подставляет в текст, совершенно не учитывая контекст, идиомы или грамматическую структуру. В результате получается набор слов, который может выглядеть как осмысленный перевод, но на деле является бессвязным набором фраз. Нейросеть поступает схожим образом: она не вникает в суть, а лишь подбирает слова, которые статистически чаще всего следуют друг за другом.
Коктейль из фейков
Причины «галлюцинаций» кроются в самом принципе обучения ИИ. Представьте, что нейросеть — это студент, которого заставили выучить наизусть весь интернет, не объяснив, как отличать правду от вымысла. Он впитывает все подряд: научные статьи, блоги, фанатские теории и откровенные фейки.
У ИИ нет встроенного «детектора лжи», поэтому он с одинаковым доверием относится и к энциклопедическим данным, и к бреду с форума. Когда он сталкивается с противоречивой информацией — например, в одном источнике персонаж погибает, а в другом основывает королевство — он не пытается найти истину. Вместо этого он может «склеить» оба факта, породив абсурдную, но грамматически гладкую историю. Это и есть корень проблемы: ИИ — мастер компиляции, а не критического анализа.
ИИ не задается вопросом «Что из этого правда?». Вместо этого он спрашивает: «Какое слово будет выглядеть наиболее уместно после предыдущего?». Эта погоня за грамматической и стилистической гладкостью и приводит к тому, что машина пытается говорить убедитель — даже когда несет откровенную чушь.
Стиль важнее смысла
Почему же ИИ так непоколебимо уверен в своей правоте? Ответ прост: он хороший подражатель. Представьте актера, который идеально выучил роль гениального профессора. Он говорит с правильными интонациями, использует сложные термины и держится на публике с абсолютной уверенностью. Но если задать ему вопрос за рамками сценария, он либо растеряется, либо продолжит нести чушь с тем же умным видом. Нейросеть — такой же актер.
По теме:
Ее обучали на текстах, где принято излагать факты: на энциклопедиях, научных статьях, новостях. В этих источниках нет фраз вроде «ну, я не совсем уверен, но...». Там все подается как истина в последней инстанции. ИИ усвоил, что именно такой, авторитетный и безапелляционный тон, является признаком «хорошего» ответа.
У машины нет самосознания, а значит, и нет механизма сомнения. Она не может оценить степень своей уверенности, потому что «уверенность» для нее — стилистический прием, который она скопировала. Поэтому доверять ее тону — все равно что верить актеру, который играет врача в сериале.
От «Ведьмака» до зала суда
Теоретические рассуждения — это одно, однако вся суть проблемы раскрывается на конкретных примерах. Именно в тех областях, где мы чувствуем себя экспертами, например, в лоре любимых игровых вселенных, ошибки нейросети становятся наиболее очевидными и показательными. Вот несколько ярких случаев.
- Попросите нейросеть рассказать про побочный квест для «Ведьмака 3». Она может выдать задание «Найти пропавшего торговца в Велене», отправить вас в несуществующую пещеру у деревни Штейгеры, а в качестве награды пообещать «Меч Тысячи Истин» — предмет, в игре отсутствующий, хотя его название звучит вполне в духе фэнтези.
- Спросите у ИИ оптимальный билд для персонажа в Elden Ring для битвы с Маленией. Он может уверенно посоветовать комбинацию из заклинания, которое было ослаблено в последнем патче, и талисмана, чей эффект оказывается бесполезным с выбранным оружием. На бумаге выглядит логично, однако на практике такой билд потерпит неудачу.
- Попросите ИИ написать предысторию для новой фракции в Stellaris. Он выдаст красивый текст про расу торговцев-пацифистов, которые произошли от хищных кристаллов. А в качестве их лидера укажет персонажа, по канону уничтоженного за тысячу лет до описываемых событий.
За пределами игр ставки несоизмеримо выше. Например, американский адвокат использовал ChatGPT для подготовки судебного иска. ИИ сгенерировал убедительный текст со ссылками на несуществующие судебные дела, что вскрылось уже на заседании и привело к огромным проблемам для юриста. И если вымышленный квест не повлияет на реальную жизнь, то вымышленный юридический прецедент способен разрушить карьеру. Чем серьезнее задача, тем строже должен быть человеческий контроль.
Вывод: доверяй, но проверяй
Так как же это касается именно нас, геймеров? Напрямую. Мы — аудитория, которая первой сталкивается с AI-сгенерированным контентом: от артов по любимым вселенным и фанфиков, до попыток создать моды или даже целые игры с помощью нейросетей. Мы видим, как ИИ пытается генерировать гайды, которые ведут в никуда, или сочинять лор, противоречащий канону. Именно на нас обкатываются эти технологии.
Поэтому для геймера умение отличать качественный, созданный человеком контент от правдоподобной, но пустой машинной генерации становится полезным навыком. При всей своей мощи, нейросеть остается лишь инструментом, пока уступающим живому эксперту.
Любую фактическую информацию, полученную от нейросети — будь то дата выхода игры, совет по прокачке или фрагмент кода — необходимо тщательно проверять. В эпоху, когда машина научилась говорить уверенным голосом, наш главный навык — умение сомневаться.