В каких случаях искусственный интеллект чаще всего ошибается: границы машинного обучения Введение: Природа ошибки ИИ как системный феномен Ошибки современных систем искусственного интеллекта (ИИ), основанных на машинном обучении (ML), — это не случайные сбои, а закономерные следствия их архитектуры, способа обучения и фундаментального отличия от человеческого познания. В отличие от человека, ИИ не «понимает» мир в семантическом смысле; он выявляет статистические корреляции в данных. Его ошибки возникают там, где эти корреляции нарушаются, где требуются абстрактные рассуждения, здравый смысл или понимание контекста. Анализ этих ошибок критически важен для оценки надёжности ИИ и определения границ его применения. 1. Проблема смещения данных (Data Bias) и «законы Гарбейджа» Наиболее частый и социально опасный источник ошибок — смещение в обучающих данных. ИИ усваивает и усиливает предубеждения, существующие в данных. Демографические искажения: Известный случай с системой распознавания лиц, которая показывала значительно более высокую точность для светлокожих мужчин, чем для темнокожих женщин, поскольку была натренирована на непропорциональном наборе данных. Здесь ИИ не «ошибся», а точно воспроизвел дисбаланс реального мира, что привело к ошибке в применении в разнородной среде. Семантические искажения: Если в данных для обучения текстовой модели словосочетание «медсестра» чаще всего связано с местоимением «она», а «программист» — с «он», модель будет генерировать тексты, воспроизводящие эти гендерные стереотипы, даже если в запросе не указан пол. Это ошибка на уровне социального контекста, который модель не осмысляет. Интересный факт: В компьютерных науках действует принцип «Garbage In, Garbage Out» (GIGO) — «мусор на входе, мусор на выходе». Для ИИ он трансформировался в более глубокий принцип «Bias In, Bias Out» — «смещение на входе, смещение на выходе». Система не может преодолеть ограничения данных, на которых она обучалась. 2. Адверсариальные атаки: хакерство для ... Читать далее