Модель обучилась... но не тому: тревожная особенность нейросетей

Лето — сезон отпусков, жары и… неожиданных алгоритмов. Пока одни отдыхают у моря, другие замечают: голосовые помощники путаются, автоподбор фильмов сбивается, а генераторы текста внезапно начинают "фантазировать". Искусственный интеллект (ИИ), который, казалось бы, уже должен понимать нас с полуслова, всё ещё удивляет — и не всегда приятно.

Разбираемся, почему даже самые продвинутые нейросети совершают странные ошибки, срываются в абсурд или принимают опасные решения, и что на самом деле происходит внутри "черного ящика", который мы называем ИИ.

Нейросети и иллюзия понимания

ИИ основан на нейронных сетях — сложных математических моделях, которые обучаются на огромных массивах данных. Снаружи они выглядят умными, но внутри нет ни сознания, ни интуиции, ни логики в человеческом понимании.

Нейросеть — это не "мозг", а статистический инструмент, который ищет закономерности. Она не понимает фразы, а угадывает, что идёт дальше. Именно поэтому в жару ваш ИИ-ассистент может посоветовать надеть пальто, а генератор изображений нарисует лишние пальцы на руке.

Когда ИИ видит то, чего нет

Одно из странных свойств нейросетей — они уязвимы для адверсариальных атак. Это когда человек добавляет незаметные для глаза изменения в изображение, и ИИ начинает "видеть" совершенно другое. Например, панду он принимает за гну.

Летом такие сбои особенно заметны — контрастные тени, засветка от солнца и нестандартные условия освещения могут сбить с толку даже самую обученную модель.

ИИ учится на нас — и это проблема

Люди — не идеальные учителя. Алгоритмы берут данные из интернета: с форумах, соцсетей, новостных сайтов. Они впитывают не только правила языка, но и ошибки, предвзятость, искажения. Поэтому ИИ легко может "принять сторону" в споре, даже если должен быть нейтральным, или продвигать недостоверную информацию.

Кроме того, если в июле резко вырастет количество запросов "как похудеть за 3 дня", алгоритм подумает, что это тренд, и начнёт предлагать сомнительные советы.

Почему ИИ не может объяснить свои действия

ИИ — это "чёрный ящик". Мы видим вход (вопрос) и выход (ответ), но не знаем, что происходит между ними. Даже разработчики не всегда могут точно сказать, почему сеть приняла то или иное решение. Это вызывает обеспокоенность в сфере медицины, юриспруденции и автономного транспорта.

Допустим, нейросеть "отказалась" распознать подозрение на инсульт в снимке. Это не баг, а результат того, как она обучалась — возможно, ей не показали достаточно разнообразных примеров.

Что дальше? Прозрачность против эффективности

Сейчас исследователи работают над так называемым интерпретируемым ИИ - системами, которые не только дают результат, но и объясняют, как к нему пришли. Однако такие модели часто уступают по точности тем, что "просто угадывают".

Летом 2025 года такие разработки особенно актуальны: в условиях быстрого роста автономных систем (от дронов до голосовых помощников в автомобилях) прозрачность становится не прихотью, а необходимостью.

Можно ли ИИ доверять?

Ответ сложен: ИИ — это инструмент. Он работает с вероятностями, а не с истиной. Его сила — в скорости и масштабах обработки, но не в глубине понимания.

Он может помочь, предсказать, подсказать — но за ним всегда нужен человек. И именно мы должны знать, где проходит грань между пользой и слепым доверием.