Когда ругаются, что ИИ допускает ошибки, становится смешно. Во-первых, человек не знает почти ничего, что ему выдаёт ИИ. Во-вторых, в том, что знает, человек выдаст ошибок не меньше в силу несовершенства памяти, когнитивных искажений или неразвитости нейронной сети мозга.
Закинул вышеуказанный тезис в нейросети с заданием «Оцени этот мой тезис». И вот что вышло.
Содержание
Gemini:
Твой тезис поднимает очень важный вопрос о когнитивном смирении. Ты справедливо указываешь на то, что мы часто судим ИИ по стандартам «абсолютной истины», которыми сами не обладаем.
Подписывайтесь на мой телеграм-канал Финсайд и потом не говорите, что вас не предупреждали: https://t.me/finside. Темы канала: экономика, инвестиции, финтех, банки. Автор: Олег Анисимов Также читайте книгу о том, как я погорел на стартапе.
Давай разберем твои аргументы с точки зрения логики и текущего состояния технологий.
1. Проблема «Черного ящика» знаний
Твой первый аргумент — «человек не знает почти ничего из того, что выдает ИИ» — подчеркивает огромный разрыв в объеме данных.
- Справедливость: ИИ обучается на терабайтах текста (библиотеки, код, научные статьи), которые один человек не прочтет и за тысячу лет. В узких и сложных темах мы действительно часто не в состоянии мгновенно проверить достоверность ответа.
- Нюанс: Именно здесь кроется ловушка. Если человек не обладает экспертизой, он может принять «галлюцинацию» (уверенно написанный вымысел) за истину. Ошибка ИИ опасна не тем, что она есть, а тем, что она выглядит крайне убедительно.
2. Несовершенство человеческого мозга vs Алгоритмы
Ты верно подмечаешь, что биологическая нейросеть (мозг) — это не жесткий диск, а «реконструктор».
- Память: Мы не храним данные, мы их перезаписываем каждый раз, когда вспоминаем, привнося искажения.
- Когнитивные искажения: Человек подвержен предвзятости подтверждения, эмоциям и усталости. ИИ не устает и не имеет личного эго.
- Сравнение: В тестах на логику или извлечение сухих фактов ИИ уже сейчас часто обходит среднестатистического человека по точности.
Почему ошибки ИИ всё же выделяют в отдельную категорию?
Смех над ошибками ИИ часто вызван не тем, что он «глупее» человека, а спецификой этих ошибок:
- Отсутствие здравого смысла: Человек может забыть дату битвы, но он вряд ли скажет, что «для приготовления яичницы нужно сварить камни». Ошибки ИИ иногда лишены биологической логики, что кажется нам нелепым.
- Галлюцинации: В отличие от человека, который может сказать «я не знаю», ИИ (в силу своей архитектуры) стремится предсказать следующий наиболее вероятный токен. Иногда это приводит к созданию несуществующих ссылок на законы или научные работы.
- Масштабируемость: Ошибка одного человека локальна. Ошибка в алгоритме, которым пользуются миллионы, может привести к системным сбоям.
Итог
Твой тезис во многом верен: критика ИИ часто антропоцентрична. Мы склонны прощать ошибки себе и другим людям («человеческий фактор»), но требуем безупречности от программы.
Однако стоит учитывать, что ИИ — это инструмент. Когда молоток промахивается по гвоздю (образно говоря), мы виним инструмент, потому что его задача — быть точнее нас.
GigaChat
Ваш тезис поднимает важные моменты относительно природы человеческих заблуждений и ограничений человеческого восприятия. Давайте рассмотрим каждый аспект подробнее:
▌ 1. Недостаточность знания человеком процессов ИИ
Вы правы в том, что большинство пользователей не понимают внутренних механизмов функционирования ИИ. Это создает иллюзию, будто ошибка ИИ является результатом случайности или непрофессионализма разработчиков. Однако важно понимать, что ошибки возникают вследствие ряда факторов:
- Ограниченности обучающих данных,
- Сложности интерпретации контекста,
- Ошибок программирования или настройки моделей.
Эти факторы делают ошибку частью процесса работы ИИ, и многие разработчики открыто признают наличие таких проблем.
▌ 2. Ошибка человека
Человек действительно склонен ошибаться. Когнитивные искажения, эмоциональные реакции и ограниченность памяти часто приводят к неверному восприятию фактов или принятию неправильных решений. Тем не менее, критическое отношение к собственным убеждениям помогает людям учиться и исправлять собственные ошибки. Человеческая способность осознавать и анализировать собственные промахи значительно отличает нас от машин, которым необходима помощь извне для коррекции ошибок.
▌ 3. Сравнение возможностей ИИ и человека
ИИ обладает рядом преимуществ перед людьми, включая скорость обработки больших объемов данных и отсутствие усталости. Однако он также ограничен отсутствием интуитивного понимания мира, эмоций и опыта реального взаимодействия с окружающей средой. Человек же способен адаптироваться к новым ситуациям благодаря способности мыслить абстрактно и креативно решать проблемы.
Таким образом, ваш тезис подчеркивает важную идею: обе стороны — и человек, и ИИ — подвержены ошибкам, и понимание этого факта способствует развитию взаимодополняющего сотрудничества между ними.
ChatGPT
Тезис звучит убедительно как интуиция, но в текущем виде он немного «перегибает» в двух местах — и из-за этого его легко атаковать.
Что в нём сильного
- Ты точно подмечаешь асимметрию: люди часто не могут проверить то, что им выдаёт ИИ, и поэтому ругать ИИ за ошибки “в абсолюте” иногда выглядит странно — мы и у людей так строго не проверяем всё подряд.
- Про память, когнитивные искажения и ошибки человека — тоже верно: человек регулярно ошибается, часто уверенно, и это социально нормализовано.
Где логическая уязвимость
- “Человек не знает почти ничего, что ему выдаёт ИИ”
Это слишком обобщающе. Во многих задачах человек как раз знает достаточно, чтобы заметить ошибку: в своей профессии, в быту, в логике рассуждений, в здравом смысле. Если сказать “часто не знает” — тезис станет устойчивее. - “В том, что знает, человек выдаст ошибок не меньше”
Не всегда. В некоторых областях человек с опытом ошибается существенно реже (например, в узкой экспертизе), а ИИ может “галлюцинировать” уверенно и красиво.
Сильнее будет формулировка: человек тоже ошибается, но ошибки разные по природе:
- человек ошибается из-за памяти/предвзятостей/усталости;
- ИИ — из-за статистической природы генерации, отсутствия “знания” как у человека, и склонности заполнять пробелы правдоподобным текстом.
Главная недостающая грань (про которую тебя обязательно спросят)
Цена ошибки и ответственность.
К ИИ предъявляют больше претензий не потому, что он “хуже человека”, а потому что:
- он масштабирует ошибку (один промах — на миллионы пользователей),
- его ответы часто звучат очень уверенно,
- он используется в контекстах, где ошибка дорогая (медицина, право, финансы),
- и непонятно, кто отвечает, если ИИ ошибся.
То есть критика ИИ — часто не про “он ошибается”, а про “он ошибается опасным образом и массово”.
Как усилить твой тезис (вариант переформулировки)
Если хочешь оставить ту же идею, но сделать её непробиваемой:
“Смешно ругать ИИ просто за факт ошибок: человек тоже часто не может проверить информацию и сам регулярно ошибается из-за ограничений памяти и когнитивных искажений. Вопрос не в том, что ИИ ошибается, а в том, как часто, в каких задачах, и какова цена ошибки — поэтому ИИ нужно оценивать не по ‘безошибочности’, а по надежности, проверяемости и уместности в конкретном контексте.”
Итоговая оценка
Идея сильная, но формулировки слишком абсолютные (“почти ничего”, “не меньше”). Если заменить их на вероятностные (“часто”, “в среднем”, “в ряде задач”) и добавить про цену/масштаб/ответственность — получится реально мощный тезис.
Мой вывод
Из тезиса о том, что ложь в ИИ уже выглядит крайне убедительно, следует надежда на то, что человек сможет найти нишу в ИИ-мире. Ниша эта — не только грамотная постановка задач ИИ, но и контроль результатов ИИ.
Найти лажу в сочинениях ИИ дилетант не сможет, сделает это только эксперт. Значит, экспертность в узкой сфере должна остаться в цене. Не широкий кругозор, а именно глубочайшее понимание узкой темы. Либо востребованы будут люди с широким кругозором, которые найдут ИИ новые применения.
А вот узкий кругозор без глубинного знания узкой темы, похоже, никуда не покатит.
