Вы можете присоединиться к обучению ИИ-инструментам по следующим ссылкам: Дзен, Youtube, Rutube, Telegram, ВКонтакте #ИИобучение #нейросетьОбучение #бесплатноеОбучениеИИ
Вы можете присоединиться к обучению ИИ-инструментам по следующим ссылкам: Дзен, Youtube, Rutube, Telegram, ВКонтакте #ИИобучение #нейросетьОбучение #бесплатноеОбучениеИИ
...Читать далее
Оглавление
Почему ИИ врет
1. Архитектура предсказания: Почему ИИ «врет»
- Next Token Prediction: ИИ не ищет ответ в базе данных, а вычисляет наиболее вероятное продолжение текста по цепочке символов.
- Вероятность против Истины: Галлюцинация — это не сбой, а побочный эффект работы алгоритма. Модель ставит лингвистическую связность выше фактической точности.
- Пробел vs Галлюцинация: «Пробел» — это отсутствие данных в обучении; «Галлюцинация» — это когда под давлением контекста ИИ «сшивает» ложный, но правдоподобный ответ.
2. Типология ошибок: Классификация лжи
- Фактологические ошибки: Искажение дат, цифр, фамилий (например, неверная ставка налога).
- Логические неувязки: Верные предпосылки, но абсурдный вывод (признание срока истекшим, но предложение подать иск).
- Ложные цитаты: Генерация «галлюцинаторных» формулировок законов, которых нет в кодексе.
- URL-галлюцинации: Создание несуществующих ссылок на письма Минфина или судебные дела на основе типичной структуры адресов сайтов.
3. Психология доверия: Ловушки разума
- Automation Bias (Предвзятость автоматизации): Склонность человека доверять системе больше, чем себе, если ответ оформлен структурировано и сухим юридическим языком.
- Эффект экспертной маски: ИИ имитирует внешние атрибуты профессионализма (пункты, статьи, термины), что усыпляет бдительность специалиста.
- Режим «Здорового цинизма»: Любой факт от ИИ считается ложным, пока он не подтвержден прямой цитатой из официальной базы данных.
4. Инструментарий фактчекинга и верификации
- Cross-Model Verification (Кросс-модельная верификация): Сравнение ответов разных семейств моделей (GPT, Claude, Gemini). Если в фактах есть расхождения — это сигнал о галлюцинации.
- Локальный контекст (RF Law): Западные модели (GPT/Claude) сильны в логике, но слабы в актуальном праве РФ. Отечественные модели (YandexGPT/GigaChat) приоритетны для поиска локальных фактов и свежих НПА.
- Инструмент Python: Использование встроенного кода для математических расчетов и вычисления сроков (периоды исковой давности, пени).
ТРИ «ЗОЛОТЫХ ПРАВИЛА» ПРОМПТ-ИНЖЕНЕРА:
- Ограничение контекстом: Требовать ответ только на базе предоставленного текста («Используй только этот закон...»).
- Запрет на генерацию: Использовать фразы «Если не знаешь — напиши "Данных нет"», «Запрещаю придумывать номера писем».
- Разделение ролей: Прогонять ответ через роль «Сурового аудитора» во втором чате.
Вы можете присоединиться к обучению ИИ-инструментам по следующим ссылкам: Дзен, Youtube, Rutube, Telegram, ВКонтакте
#ИИобучение #нейросетьОбучение #бесплатноеОбучениеИИ