Врет как ИИ: учёные подсчитали количество неверных ответов от нейросетей — и схватились за голову

Искусственный интеллект всё активнее используется для создания и поиска новостей, но его точность вызывает тревогу. Международное исследование Европейского вещательного союза (EBU) при участии BBC и 22 общественных медиакомпаний из 18 стран показало: почти в половине случаев чат-боты и генеративные системы ошибаются.

"Эти недостатки носят системный и многоязычный характер. Когда люди перестают понимать, чему можно верить, они в итоге не доверяют ничему — а это прямая угроза достоверной информации", — отметил медиа-директор Жан-Филип де Тендер (EBU).

Как проверяли ИИ

Команда исследователей проанализировала более 3000 ответов от четырёх популярных чат-ботов — ChatGPT, Copilot, Gemini и Perplexity. Эксперты-журналисты оценивали их по четырём критериям:

1. Точность фактов - отсутствие ошибок и выдуманных деталей.
2. Корректность источников - наличие проверяемых ссылок и достоверных цитат.
3. Разделение фактов и мнений - нейтральность и отсутствие оценочных суждений.
4. Контекст - полнота и уместность объяснений.

Результаты оказались тревожными: в 45% случаев у ответов была выявлена хотя бы одна серьёзная проблема.

Где чаще всего ошибается ИИ

Кто ошибается чаще

Наихудшие результаты показала система Gemini от Google - ошибки нашли в 76% ответов, что более чем в два раза превышает средний показатель других моделей. У ChatGPT и Copilot уровень неточностей оказался ближе к 35-40%, а Perplexity показал лучшие результаты в части корректного указания источников.

Эксперты отмечают: основной проблемой остаётся галлюцинация ИИ - склонность "додумывать" информацию, когда модель не уверена в ответе. Особенно часто это происходит при запросах на иностранные языки или при темах с низкой представленностью данных.

"Мы вдохновлены возможностями ИИ, но доверие аудитории — ключевое. Несмотря на улучшения, проблемы остаются серьёзными", — подчеркнул директор программы BBC "Генеративный ИИ" Питер Арчер.

Почему это важно

По данным Reuters Institute (2025), уже 7% интернет-пользователей получают новости через ИИ-помощников, а среди молодёжи младше 25 лет этот показатель достигает 15-20%. Это означает, что миллионы людей формируют представления о мире на основе текстов, созданных алгоритмами — часто без проверки фактов и источников.

Исследователи предупреждают: если пользователи не смогут отличить правду от ошибок ИИ, общественное доверие к информации в целом резко снизится.

Советы шаг за шагом: как критически оценивать ответы ИИ

1. Проверяйте первоисточник. Настоящая ссылка должна вести на конкретную публикацию, а не на общий сайт.
2. Сравнивайте несколько источников. Сопоставляйте данные с авторитетными СМИ и научными базами.
3. Будьте осторожны с категоричными заявлениями. Фразы вроде "доказано", "установлено" или "все эксперты согласны" требуют проверки.
4. Смотрите на дату. ИИ часто использует устаревшие данные, особенно в быстро меняющихся темах.
5. Не воспринимайте ИИ как журналиста. Это инструмент, а не источник истины.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: безоговорочно доверять ответам ИИ.
  Последствие: распространение ложной информации.
  Альтернатива: использовать ИИ как помощника для поиска, но не как финальный источник.
• Ошибка: не проверять указанные ссылки.
  Последствие: цитирование фейковых данных.
  Альтернатива: открывать все упомянутые ресурсы и искать подтверждения.
• Ошибка: использовать ИИ для создания новостей без редакторской проверки.
  Последствие: подрыв доверия к медиа.
  Альтернатива: внедрение редакционной этики и систем фактчекинга.

А что если журналисты и ИИ будут работать вместе?

EBU и BBC уже создали набор инструментов для проверки целостности новостей в ИИ-помощниках. Этот пакет помогает разработчикам улучшать точность моделей, а пользователям — определять, насколько надёжным является ответ. Методика сосредоточена на двух вопросах:

• что делает ответ ИИ качественным;
• какие ошибки нужно устранять прежде, чем публиковать материал.

Кроме того, организации обратились к регуляторам ЕС с предложением внедрить постоянный независимый мониторинг генеративных систем и включить проверки достоверности в стандарты Закона о цифровых услугах (DSA).

Плюсы и минусы исследования

FAQ

Почему именно ИИ стал проблемой для новостей?
Потому что он отвечает уверенно даже тогда, когда ошибается, создавая иллюзию достоверности.

Что значит "ошибки в 45% случаев”?
В почти половине ответов содержались либо неверные факты, либо ложные источники, либо искажения контекста.

Как пользователю проверить правдивость новости от ИИ?
Сопоставить с несколькими надёжными медиа и обратить внимание на ссылки и даты.

Заменит ли ИИ журналистов?
В ближайшее время — нет. Он может помогать собирать данные, но без редакторов точность останется низкой.

Мифы и правда

Миф: ИИ знает всё.
Правда: модели обучаются на прошлых данных и не обладают актуальной информацией.

Миф: ИИ объективен.
Правда: его ответы зависят от источников, на которых он обучался, и от запросов пользователя.

Миф: ошибки — временные.
Правда: даже при обновлениях модели склонны повторять неточности, если их не исправлять вручную.

Интересные факты

1. 60% пользователей не проверяют информацию, полученную от ИИ, считая её априори верной.
2. В многоязычных тестах уровень ошибок возрастал в 1,5 раза.
3. ChatGPT чаще всех указывал источники, но не всегда корректные.

Исторический контекст

• 2023 год. BBC впервые тестирует точность генеративных моделей в новостях.
• 2024 год. Появляются первые протоколы проверки достоверности ИИ-контента.
• 2025 год. EBU публикует отчёт о системных ошибках чат-ботов и призывает к регулированию отрасли.

ИИ уже стал новым посредником между новостями и читателями. Но чтобы технологии действительно служили обществу, а не искажали реальность, человечеству придётся научиться не просто пользоваться ИИ — а критически читать его ответы.