Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Историк сформулировал принципы, которые защитят информацию от галлюцинаций нейросетей
Модели искусственного интеллекта нередко искажают факты, что ставит под угрозу не только интерпретацию известных научных данных, но и обработку новых и написание текстов на их основе. Историк из США проанализировал специфику информации о прошлом и опубликовал рекомендации по ее изложению, которые должны сформировать у текста «иммунитет» к галлюцинациям нейросетей.
Главный принцип взаимодействия с искусственным интеллектом — помнить об ограничениях, обусловленных его устройством. Например, нейросетям не стоит задавать вопрос наподобие «В чем причина твоей ошибки?», поскольку они генерируют ответы, вычисляя, какой элемент (слово, предложение и так далее) с большей вероятностью будет следующим.
Историк Ян Бурцлафф из Корнелльского университета в США сформулировал правила, которые позволят защитить научные работы по истории от неверной интерпретации при использовании нейросетей. Его эссе опубликовал научный журнал Rethinking History.
По мнению Бурцлаффа, тексты о прошлом важно выстраивать так, чтобы сразу восполнять потери, которые могут возникнуть при анализе с помощью искусственного интеллекта.
1. Интерпретация важнее описания. Нейросети прекрасно пересказывают факты, но не способны проанализировать их, исходя из контекста. Следовательно, задача историка — подчеркивать значимость тех или иных данных, объясняя, под каким углом на них необходимо смотреть: «Интерпретация — это не комментарий после факта. Это формирование смысла в момент каждой встречи с нестабильностью. Это разница между перечислением произошедшего и вопросом, что это значило, для кого и когда, в конкретных контекстах».
Бурцлафф привел в пример историю человека, прошедшего через несколько концлагерей: «Я не стонал, ни разу [после 25 ударов плетью]. Даже немецкий офицер после этого меня похвалил на немецком». По словам автора эссе, пересказ этого эпизода от ChatGPT был связным и структурированным, содержал информацию о месте действия, основных событиях и некоторых эмоциях, например страхе. Тем не менее языковая модель не передала противоречивости описанной сцены — «психического напряжения, необходимого, чтобы оставаться молчаливым под кнутом, или двусмысленности получения похвалы за это».
2. Создавать, а не воспроизводить. Не любое историческое свидетельство вписывается в сюжетные шаблоны. Когда ИИ преобразует истории в набор категорий вроде «детство в укрытии», «материнская жертва» и «травма военного времени», зачастую утрачивается множество важных деталей.
В связи с этим Бурцлафф предложил историкам заострять внимание на значимых подробностях частного опыта: «Историк никогда не будет просто обработчиком архивов, а будет посредником и переводчиком. Не аналитиком данных, а рисковым искателем. Это также отличает нас от специалистов в области социальных наук: мы не начинаем с фиксированных категорий и не сортируем доказательства с опорой на них. Мы начинаем с частного, ситуативного, нестабильного — и выявляем смыслы, которые появляются, когда уделяется внимание контексту».
3. Учитывать масштаб, но не подчиняться ему. Языковые модели помогают анализировать огромные массивы данных: выявляют закономерности, вычисляют их частотность. Однако вместе с тем неизбежно теряется информация о редких, нерядовых явлениях.
«Генеративный искусственный интеллект упускает странные, сюрреалистичные моменты, которые разрушают логику свидетельства — моменты, которые нельзя абстрагировать без потерь. А ведь именно они составляют суть работы историка: он не подтверждает доминирующие темы в наборе данных, а замечает шум, интерпретирует то, что не вписывается в классификацию», — пояснил Бурцлафф.
4. Не сглаживать углы. Алгоритмы нейросети контролируют этичность ответов, которые она генерирует. Из-за этого могут пропадать сведения, важные для контекста, например описания жестокости, характерные для историй о Холокосте и Второй мировой войне, которые анализировал Бурцлафф.
Одна из женщин, прошедших концлагерь, рассказывала, что всегда стояла в «правильной» очереди, имея в виду, что эта очередь не вела к смерти: «Три раза Менгеле выбирал меня, меня не отправляли в газовые камеры, я была счастлива. Он всегда шел с палкой, показывая направо и налево. Мы не знали, какая очередь хорошая, но я всегда оказывалась в правильной». В ИИ-пересказе этой истории выживание превратилось в «стойкость», побои — в «преследование», удача — в «обстоятельства». Это корректно с фактической точки зрения, однако не отражает сути происходящего, искажая суть исторического свидетельства.
Ян Бурцлафф призвал отказаться от алгоритмов, которые «делают текст этичным»: «Отказ от алгоритмической этики — не отрицание морали. Это настоятельное требование, чтобы моральный суд в истории был не вычислимым, а ситуативным, реляционным и прежде всего незавершенным».
5. Писать живо. Важно не только акцентировать внимание на эмоциональной составляющей событий и их контексте, но и учитывать стилистические особенности исторических свидетельств.
«Машины могут предсказать предложение, но не могут задержаться в нем. Они не могут задуматься, стоит ли продолжать. Стили, которые используют люди, — осадочное знание, сформированное национальными школами, региональными особенностями и интеллектуальными традициями. В этом смысле стиль — это не академическое излишество, а этическая форма. Предложение, которое останавливается, которое поворачивается, которое сопротивляется завершению — вот где начинается историография. Между памятью и смыслом, грамматикой и разрывом», — подытожил Ян Бурцлафф.
Несмотря на то что рекомендации ученого касаются прежде всего истории и исторических свидетельств, они могут быть релевантны для других научных областей, а также для других типов текстовой информации. Умение выявлять ключевые детали и учитывать их в анализе всего массива данных позволит компенсировать «слабости» языковых моделей и защитить значимые сведения от нейросетевого искажения.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Как выяснилось, удар по летящему к Земле крупному небесному телу еще не гарантирует предотвращения катастрофы даже в случае его успешного отклонения. Есть множество вариантов, при которых астероид или комета может снова выйти на траекторию столкновения с нашей планетой.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые «Росатома» впервые в мире создали технологию, позволяющую извлекать сразу несколько платиновых металлов из растворов, образующихся при переработке отработавшего ядерного топлива: рутений, радий и палладий. Ранее такой технологии не существовало.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии