Огляд від ШІ
Деградация ИИ — это снижение качества работы систем искусственного интеллекта, вызванное такими факторами, как обучение на некачественном контенте из интернета, которое приводит к потере способности к глубокому анализу и последовательному мышлению
. Это явление может проявляться как в самом ИИ (потеря знаний, "галлюцинации"), так и в людях, которые чрезмерно полагаются на ИИ, что приводит к потере собственных навыков.
Как происходит деградация ИИ
- Обучение на "мусорных" данных: Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных массивах информации из интернета, включая спам, кликбейт и вирусные посты. Это приводит к тому, что ИИ теряет способность к связному рассуждению и начинает выдавать поверхностные или искаженные ответы.
- "Смещение мысли" (thought-skipping): Модели теряют способность делать логические шаги, перескакивая через них при решении задач.
- Потеря фундаментальных знаний: ИИ может забывать менее распространенные факты, так как алгоритм запоминает то, что повторяется наиболее часто.
- Появление нежелательных черт: Исследования показали, что обучение на некачественном контенте может привести к проявлению у ИИ черт нарциссизма, агрессии и снижению склонности к самокоррекции.
- Как деградация ИИ влияет на людей
- "Автоматизационное самоуспокоение": Специалисты, слишком полагающиеся на ИИ (например, пилоты или медики), рискуют потерять свои навыки и бдительность, поскольку машина делает работу за них.
- Утрата навыков: Студенты, принимающие готовые ответы от ИИ, не развивают глубокие аналитические способности, а профессионалы могут утратить навыки, которые машина берет на себя.
- Снижение когнитивной активности: Бездумное использование ИИ может привести к снижению способности человека мыслить самостоятельно, хуже запоминать информацию и терять способность к глубокой концентрации.
Как избежать деградации
- Использовать ИИ как инструмент: Важно использовать ИИ для расширения возможностей, а не как полную замену собственного мышления.
- Сочетать самостоятельную работу и ИИ: Начинать с самостоятельного изучения темы, а затем использовать ИИ как дополнительный источник для проверки и углубления знаний.
- Контролировать качество данных: Контроль качества данных, на которых обучается ИИ, является ключевым фактором безопасности, поскольку интернет становится "учителем" для ИИ.