Сегодня заглянем в ящик Пандоры ИИ и познакомимся с некоторыми опасными ошибками, которые совершают нейросети.

😵‍💫Галлюцинации текста и фактов

Когда задаётся конкретный запрос, модель пытается дать наиболее подходящий ответ. Однако отсутствие строгого контроля точности позволяет ей свободно комбинировать слова и создавать убедительный, но неправильный контент.

Как проверить достоверность ответа:

🔹 Используйте фактчекинг – проверку информации на точность, правдивость и достоверность. 🔹 Задавайте нейросети уточняющие вопросы, проверяйте логику изложенных утверждений.

🤷‍♀️ Предвзятость моделей и дискриминация

При обучении нейросетей используются большие объёмы реальных данных, которые могут содержать скрытые паттерны о социальных, демографических и других видах неравенства. Если набор обучающих данных содержит подобные закономерности, нейросеть будет склонна воспроизводить заложенные стереотипы и предрассудки.

Как проверить достоверность ответа:

🔹 Используйте критическое мышление и анализируйте ответ нейросети на предвзятость. 🔹 Обращайтесь к другим, авторитетным источникам информации (статистические данные, экспертные мнения) и сравнивайте с ними выводы нейросети.

🌊 Утечка чувствительных данных

Многие пользователи сами делятся чувствительной информацией, думая, что нейросеть анонимизирует её и приступает к обработке. На самом деле технологии глубокого обучения могут воссоздавать точные копии исходных данных, используя всего лишь и персональные данные или коммерческая информация может стать общедоступной.

Как предотвратить утечку:

🔹Не вводите чувствительные данные и информацию, составляющую коммерческую тайну, в запрос для нейросети. 🔹 Если необходимо проанализировать большое количество данных, обезличивайте их. 🔹 Следите за настройками приватности.