Обучение искусственного интеллекта: почему модели ошибаются

Для языковой модели ошибка встроена в сам способ работы: она не достаёт готовый факт из ящика с подписями, а вычисляет, какое продолжение последовательности выглядит наиболее вероятным.

Эта разница кажется технической, пока нейросеть не начинает уверенно объяснять несуществующее исследование, приписывать писателю чужую книгу или придумывать судебное решение. Тогда становится заметно: перед нами не цифровой справочник, а очень сложная система предсказания, которая умеет говорить о мире гораздо лучше, чем умеет проверять собственные слова.

Понять, как обучается искусственный интеллект, нужно не только инженерам. Мы уже доверяем нейросетям письма, резюме, медицинские подсказки, школьные объяснения, новости и изображения. Чем ближе модель подбирается к нашей повседневной жизни, тем важнее видеть не только её возможности, но и уязвимость.

Нейросеть не ищет истину — она продолжает последовательность

Обучение нейросетей простыми словами можно описать так: модели показывают огромные массивы данных и снова и снова предлагают угадать, какой элемент должен появиться дальше.

Для текста это может быть следующее слово или часть слова. Для изображения — недостающий фрагмент или вероятное соотношение визуальных признаков. Для речи — продолжение звукового ряда. Модель сравнивает свой прогноз с исходным примером, получает сигнал об ошибке и немного изменяет внутренние параметры. Так постепенно она учится находить закономерности.

Но слово «учится» здесь легко вводит в заблуждение. Человек, прочитавший тысячи текстов, может запомнить аргументы, сопоставить их с опытом, усомниться в источнике и признать пробел в знаниях. Языковая модель действует иначе. Она строит математическое представление о том, какие слова, конструкции и идеи часто встречаются рядом.

Если в обучающих данных имя человека регулярно появляется рядом с определённой профессией, модель запоминает эту связь. Если название компании часто соседствует с описанием продукта, она может воспроизвести такое сочетание. Однако частотная и смысловая близость ещё не гарантируют, что утверждение верно именно в конкретном ответе.

Модель может знать, что существует телескоп «Джеймс Уэбб», что он связан с космосом и что вокруг него есть множество текстов. Но это не означает, что она в каждый момент проверяет дату запуска, перечень открытий или содержание конкретной публикации. В ответе соединяются элементы, которые статистически подходят друг к другу.

Именно поэтому фраза нейросети иногда звучит убедительнее, чем заслуживает её содержание. Грамотная форма создаёт впечатление внутренней опоры. У нас есть почти автоматический ритуал доверия к связной речи: если предложение гладкое, аргументы следуют один за другим, а тон спокоен, мы склонны воспринимать его как результат размышления.

Чем лучше нейросеть имитирует уверенность, тем внимательнее человеку приходится относиться к её правдоподобию.

В обучении искусственного интеллекта есть несколько уровней. Сначала модель осваивает общие статистические закономерности языка или другого типа данных. Затем её могут дообучать на примерах желательных ответов, чтобы она лучше следовала инструкциям, соблюдала формат и избегала опасных формулировок. Дополнительные методы настройки помогают сделать диалог более удобным для человека.

Но ни один из этих этапов сам по себе не превращает модель в безошибочный каталог фактов. Настройка меняет поведение системы, а не отменяет её вероятностную природу. Модель по-прежнему генерирует ответ шаг за шагом, выбирая наиболее подходящее продолжение.

Откуда берутся «галлюцинации» искусственного интеллекта

Слово «галлюцинация» в разговоре об ИИ звучит почти медицински, хотя исторически оно появилось не в связи с чат-ботами. В сентябре 1999 года в техническом отчёте Саймона Бейкера и Такео Канаде из Университета Карнеги — Меллона использовалось выражение «Hallucinating Faces». Речь шла об алгоритме, который дорисовывал недостающие детали размытых лиц и позволял увеличивать разрешение изображения в несколько раз.

Тогда термин описывал не ложь и не обман. Алгоритм восстанавливал то, чего буквально не было видно, опираясь на вероятные визуальные признаки. Если на исходном изображении часть лица скрыта шумом или низким разрешением, система пытается предположить, как мог бы выглядеть фрагмент.

В современных языковых моделях происходит нечто родственное, хотя задача устроена иначе. Нейросеть достраивает не пиксели, а текст. Она может заполнить пробел несуществующей фамилией, вымышленной ссылкой, неверной датой или убедительно сформулированным объяснением.

После массового релиза ChatGPT в ноябре 2022 года проблема стала заметна широкой аудитории. Люди начали обращаться к модели не только за черновиками и идеями, но и за справками, фактами, юридическими формулировками, технической поддержкой. И выяснилось, что естественный язык не равен достоверному знанию.

Причины таких ошибок складываются сразу из нескольких обстоятельств.

Вероятностный принцип

Модель выбирает продолжение на основании распределения вероятностей. Вопрос пользователя не всегда имеет единственный очевидный ответ, а иногда вообще содержит неверную предпосылку. Однако система может попытаться поддержать разговор, вместо того чтобы остановиться и поставить вопрос под сомнение.

Ограничения архитектуры

Языковая модель оперирует внутренними представлениями, сформированными во время обучения. Она не воспринимает мир напрямую и не обладает человеческим опытом присутствия в нём. У неё нет самостоятельного наблюдения за событием, если к модели не подключены инструменты поиска, базы данных, сенсоры или другие внешние источники.

Качество данных

Обучающие массивы содержат повторы, ошибки, противоречия, устаревшие сведения, рекламные тексты и материалы неизвестного происхождения. Модель не получает автоматически надёжную карту того, какие утверждения заслуживают доверия, а какие просто много раз встретились в интернете.

Переобучение

Переобучение, или overfitting, возникает, когда система слишком хорошо запоминает особенности конкретного набора данных — включая случайный шум и аномалии — и хуже переносит найденные закономерности на новые примеры. В таком случае модель может выглядеть сильной на знакомых формулировках, но теряться там, где требуется обобщение.

Давление формата

Пользователь часто ждёт завершённый ответ, а не осторожное признание неопределённости. Если оценивать систему преимущественно по тому, дала ли она ответ, а не по тому, был ли этот ответ верным, у модели появляется стимул продолжать генерацию даже при недостатке оснований.

Здесь и появляется человеческая уязвимость. Мы приходим к чат-боту за экономией времени, но иногда незаметно передаём ему собственную обязанность сомневаться. Чем дружелюбнее интерфейс и чем мягче формулировки, тем легче забыть, что собеседник не знает нас, не видит ситуацию целиком и не несёт человеческой ответственности за последствия.

Почему модели выгоднее угадать, чем сказать «не знаю»

Одно из самых неприятных свойств генеративного ИИ связано не с отдельной технической ошибкой, а с самой логикой оценки качества.

Исследование OpenAI, посвящённое уверенной ошибочности языковых моделей, указывает на важную проблему: в бинарной системе оценки ошибочный ответ и ответ «не знаю» могут приносить одинаковый результат — нулевой. Для алгоритма это означает, что осторожность не всегда даёт преимущество. Если за риск ничего дополнительно не отнимают, остаётся соблазн попытаться угадать.

Человеку признание незнания часто помогает сохранить доверие. В диалоге это может быть признаком честности и границы компетенции. Но для модели, которую обучают максимизировать вероятность подходящего ответа или сходство с образцом, отказ не всегда оказывается оптимальной стратегией.

Так формируется знакомая картина: бот начинает с аккуратной оговорки, затем предлагает несколько деталей, а после уточняющего вопроса уже уверенно строит целую историю. Каждая новая фраза поддерживает предыдущую, потому что разговорная связность для модели важнее независимой проверки факта.

Это особенно заметно в задачах, где пользователь просит:

• назвать источники по узкой теме, о которой мало материалов;
• восстановить точную цитату без предоставленного оригинала;
• перечислить судебные дела, книги, статьи или исследования;
• пересказать событие, произошедшее совсем недавно;
• дать медицинское, финансовое или юридическое объяснение без контекста;
• сравнить продукты, характеристики которых быстро меняются.

В таких сценариях хорошо написанный ответ может быть опаснее небрежного. Неровный текст вызывает подозрение, а гладкий — успокаивает. Уверенный стиль превращается в своеобразную оболочку, внутри которой может находиться как точная справка, так и набор правдоподобных соединений.

Публичная ошибка Google Bard в феврале 2023 года показала, насколько дорогой бывает одна такая связка. Во время презентации бот допустил неточность в ответе о телескопе «Джеймс Уэбб». После этого акции Alphabet за один день упали на 8%, а капитализация компании сократилась на $100 млрд. Речь шла не о сотнях ошибочных ответов в закрытом тесте, а об одной заметной неточности, которая попала в публичный момент и была замечена рынком.

Конечно, падение котировок нельзя свести только к одному предложению: на стоимость компаний влияют ожидания инвесторов, конкуренция и общий контекст. Но эта история стала выразительным сигналом. Ошибка генеративной модели перестала быть забавным казусом из переписки. Она превратилась в репутационный, финансовый и институциональный риск.

Что меняет масштаб: от GPT-1 до современных систем

Разговор об искусственном интеллекте часто строится вокруг размера модели. Чем больше параметров, тем сильнее кажется система. В этом есть доля правды: крупные модели способны удерживать более сложные связи, лучше работать с контекстом, точнее следовать разнообразным инструкциям.

GPT-1, представленный в 2018 году, имел 117 миллионов параметров. У современных систем вроде GPT-4 и DeepSeek счёт идёт уже на сотни миллиардов параметров. Это огромный скачок по масштабу — но не магическое превращение вероятностного механизма в сознание или универсальную базу данных.

Большая модель может лучше распознавать закономерности, тоньше различать стили и увереннее вести диалог. Вместе с тем она получает возможность создавать более сложные ошибки. Если маленькая система запутается в простом предложении, крупная способна выстроить вокруг неверного основания несколько логичных абзацев, подобрать подходящую терминологию и даже предложить дальнейшие шаги.

Увеличение размера расширяет пространство возможностей, но вместе с ним расширяется и пространство правдоподобной выдумки. Уверенность ответа не является прямым измерителем его истинности.

Здесь полезно различать два вида задач.

Модель особенно сильна там, где правильность определяется формой, структурой, вариативностью и работой с уже данным материалом. Она слабее там, где требуется установить, произошло ли событие в действительности, является ли источник подлинным и соответствует ли конкретная деталь текущему состоянию мира.

Это не делает нейросети бесполезными. Напротив, такая граница позволяет использовать их спокойнее. Мы можем поручать системе черновую работу, композицию, классификацию, поиск возможных трактовок, перевод, очистку текста от повторов. Но там, где одна ошибка меняет решение, модель должна становиться не финальным авторитетом, а участником процесса.

Синдром автофагии: когда ИИ начинает питаться собственными текстами

У генеративного ИИ есть ещё одна уязвимость, которая проявляется уже не в одном ответе, а в судьбе будущих моделей.

Если системы всё чаще обучаются на материалах, созданных другими системами, возникает риск так называемого синдрома автофагии моделей — Model Autophagy Disorder, или MAD. Проще говоря, искусственный интеллект начинает питаться собственными производными, постепенно теряя связь с разнообразным человеческим материалом.

Это похоже на многократное копирование изображения: сначала исчезают мелкие детали, затем размываются контуры, а после нескольких циклов остаётся узнаваемая, но бедная версия оригинала. В текстах процесс сложнее, однако принцип близок. Редкие наблюдения могут исчезать, необычные формулировки — вытесняться наиболее частотными, ошибки — повторяться как будто подтверждённые сведения.

Проблема не в том, что любой текст, созданный нейросетью, обязательно плох. Модель может подготовить полезный черновик, аккуратно переработать структуру или помочь человеку увидеть слабое место в аргументации. Риск возникает тогда, когда синтетический контент массово возвращается в обучающие данные без понимания его происхождения и без участия качественного человеческого материала.

Для цифровой среды это особенно чувствительно. Интернет всегда был пространством повторов: одна ошибка перепечатывалась на десятках сайтов, а один неудачный перевод становился источником для следующего. Генеративные системы ускоряют этот круговорот и делают его менее заметным. Теперь текст может выглядеть оригинальным, хотя собран из старых, вторичных или уже искажённых слоёв.

На этом фоне человеческое присутствие становится не романтическим украшением, а способом сохранить разнообразие знания. Автор, редактор, исследователь, фотограф, свидетель и специалист добавляют в информационный поток то, чего статистическая система не может надёжно воспроизвести сама по себе: личный опыт, проверку контекста, ответственность за формулировку, способность заметить, что вопрос поставлен неверно.

Нейросеть может переработать человеческий опыт, но не должна становиться единственным источником материала для самой себя.

Именно поэтому методы обучения искусственного интеллекта всё чаще приходится рассматривать вместе с происхождением данных. Важен не только объём корпуса, но и его состав: насколько он разнообразен, как удаляются дубликаты, отделяются ли факты от комментариев, есть ли контроль качества, сохраняются ли редкие и локальные контексты.

Для пользователя эта техническая тема имеет очень земное продолжение. Если мы публикуем сгенерированный текст без редакторской проверки, он может попасть в поисковую выдачу, затем — в другой корпус данных, а позже вернуться уже в виде «подтверждения». Так возникает замкнутый ритуал взаимного цитирования, в котором источник постепенно исчезает, но уверенность растёт.

Почему ошибка стала кризисом доверия

Исследование BBC, опубликованное в феврале 2025 года, показало, что более половины ответов популярных ИИ-помощников, включая ChatGPT, Copilot, Gemini и Perplexity, содержали существенные ошибки. Это не означает, что каждый второй ответ любой модели неверен или что нейросети одинаково плохо справляются со всеми задачами. Речь идёт о конкретном исследовании и его методике, а не об универсальном проценте для всего искусственного интеллекта.

Но сам результат важен по другой причине. Он разрушает удобную надежду, будто у популярных помощников уже есть единый уровень надёжности, достаточный для автоматического доверия. Бренд, приятный интерфейс и способность вести длинный разговор не заменяют проверку.

Ошибки особенно дорого обходятся там, где между ответом и действием нет промежуточного человеческого этапа. Если нейросеть предлагает варианты заголовков, неточность обычно можно исправить без больших последствий. Если она помогает разобраться в симптомах, составить договор, выбрать финансовый инструмент или подготовить решение о найме, цена неверной детали становится совсем другой.

Нам часто хочется поделить мир на тех, кто «верит ИИ», и тех, кто его «боится». Такая граница слишком грубая и потому мало полезна. Большинство людей не относятся к нейросетям ни с безусловным доверием, ни с постоянным ужасом. Мы пробуем их в разных состояниях: когда торопимся, когда одиноки, когда не хватает слов, когда нужно быстро разобраться в незнакомой теме.

В этом и заключается человеческий парадокс технологии. Мы обращаемся к чат-боту не только за информацией, но и за снижением тревоги. Он отвечает сразу, не раздражается от повторного вопроса, помогает разложить хаос по пунктам. Возникает ощущение близости, хотя за ним нет ни личного опыта, ни ответственности, ни настоящего понимания нашей ситуации.

Поэтому проверка ответа — не проявление недоверия к прогрессу и не попытка вернуть нас в доцифровое прошлое. Это способ не отдавать машине последнюю инстанцию там, где затронуты наша безопасность, репутация или свобода выбора.

Практика может быть довольно простой:

1. Отделять текст от факта. Хорошо написанное объяснение — это форма подачи, а не доказательство. Чем увереннее звучит редкая или неожиданная деталь, тем полезнее проверить её отдельно.

2. Просить модель обозначать неопределённость. Это не гарантирует точности, но помогает увидеть места, где система не располагает достаточной опорой.

3. Проверять первоисточники. Особенно если ответ содержит имена, даты, юридические нормы, медицинские рекомендации или конкретные цифры.

4. Не принимать список ссылок за подтверждение. Нейросеть может придумать публикацию, перепутать название или приписать реальному источнику вывод, которого в нём нет.

5. Смотреть на задачу, а не на харизму интерфейса. Для редактуры и идей модель может быть сильным помощником; для окончательной проверки действительности — только одним из инструментов.

6. Сохранять право остановиться. Если ответ касается важного решения, отсутствие ясного подтверждения — достаточная причина не превращать его в действие.

Что на самом деле означает «обучить» искусственный интеллект

В публичном разговоре обучение ИИ иногда представляют как передачу машине огромного объёма знаний. Будто модель читает интернет, запоминает его содержимое, а затем достаёт нужную страницу по запросу. Такая картина удобна, но она скрывает главное.

Модель не просто хранит набор готовых фраз. Она формирует сложную систему параметров, в которой отражаются связи между словами, образами, стилями и контекстами. Однако эти связи не равны проверенной энциклопедии. Они могут быть приблизительными, конфликтующими и зависимыми от формулировки запроса.

Обучение искусственного интеллекта — это не один акт запоминания, а длительная настройка поведения на данных, примерах и критериях оценки. Каждая новая ступень может улучшить полезность модели и одновременно создать новые компромиссы. Чем охотнее система отвечает на широкий круг вопросов, тем чаще ей приходится действовать в условиях неполной информации. Чем более естественным становится диалог, тем легче человеку забыть о технической дистанции.

Универсального алгоритмического решения, которое полностью исключило бы галлюцинации генеративных языковых моделей, сегодня нельзя считать установленным. Невозможно просто добавить одну кнопку «говорить только правду» и устранить проблему. Нужны разные уровни защиты: качественные данные, специальные тесты, внешняя проверка, поиск по источникам, ясные ограничения и человеческий контроль.

При этом не стоит сводить галлюцинации к ошибке в коде или отдельному сбою системы. Это не случайная поломка, которую достаточно однажды исправить. Ошибки вырастают из вероятностного механизма генерации, особенностей архитектуры, состава данных и способов оценки.

Может показаться, что такая уязвимость делает разговор об ИИ безнадёжным. Я вижу обратное. Когда мы перестаём ждать от технологии невозможной безошибочности, появляется более зрелое доверие — не слепое и не нервное, а рабочее. Мы начинаем понимать, какие задачи можно передать машине, где ей нужен источник, а где последнее слово должно остаться за человеком.

Искусственный интеллект уже умеет помогать нам думать, писать, сравнивать и замечать связи. Но способность продолжить фразу ещё не равна способности отвечать за её смысл. В этом различии и проходит главная граница современного цифрового мира: между правдоподобием и истиной, между удобством и безопасностью, между автоматическим ответом и человеческим решением.

Пока эта граница остаётся видимой, нейросеть может быть полезным собеседником. Когда мы забываем о ней, гладкая речь превращается в ловушку.