В современном мире искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) занимают все более заметное место в нашей жизни. Мы видим, как системы на базе искусственного интеллекта, в том числе такие масштабные языковые модели, способны генерировать тексты, вести диалоги, переводить и даже решать логические задачи. Однако глубже взгляд на работу LLM часто выявляет разрыв между тем, что кажется пониманием, и тем, что является лишь сложной статистической обработкой данных. Эта проблема касается не только машин - сходным образом в прошлом люди ошибочно интерпретировали поведение одного необычного животного, ставшего символом нашего склонности к ложному восприятию понимания. Речь идет о Чудо-Коне по имени Клевер Ханс, который, как оказалось, на самом деле не умел считать и выполнять арифметические операции, несмотря на внешний вид и впечатления от его действий.
История Клевера Ханса является ярким примером механизма, известного как эффект Клевера Ханса - феномена, в котором человек приписывает животному или даже неживому объекту умственные способности в результате наблюдения за его поведением. Ханс, цирковой конь начала XX века, "решал" арифметические примеры, отбивая копытом число, равное правильному ответу на вопрос. Публика, включая ученых, была поражена его умениями. Однако при более тщательном исследовании выяснилось, что конь вовсе не понимал арифметику. На самом деле он реагировал на невольные подсказки тренера или зрителей - изменение мимики, позы или взгляда служило для коня сигналом о том, когда перестать отбивать копытом.
Этот феномен показывает, насколько мы склонны видеть сознание и понимание там, где их на самом деле нет. Человеческий мозг является экспертом в распознавании намерений и значений в поведении других существ. Это эволюционная адаптация, позволяющая эффективнее взаимодействовать в социальных группах. Однако эта же склонность порождает когнитивные искажения, когда мы приписываем разумность и понимание там, где имеем дело лишь с автоматическим механизмом - будь то животное, механизм или алгоритм искусственного интеллекта. Современные большие языковые модели работают по принципу статистического предсказания слов и фраз на основе огромного корпуса текстовой информации.
Они не обладают сознанием, намерением или настоящим пониманием языка. Несмотря на то, что в некоторых случаях их ответы кажутся осмысленными и содержательными, они по сути повторяют паттерны, выявленные в обучающих данных. Это объясняет, почему, к примеру, при игре в шахматы с LLM, как GPT-4, можно заметить отсутствие понимания правил, стратегического планирования и реального состояния игры. Модель выбирает следующий ход, ориентируясь на наиболее вероятный следующий ход, основанный на миллионах примеров шахматных партий. Разочарование, которое ощущают многие пользователи при столкновении с ограничениями LLM, во многом продиктовано нашим желанием видеть в машинах интеллект, похожий на человеческий.
Мы склонны запоминать и придавать значение тем случаям, когда модели дают правильные и даже блестящие ответы, игнорируя множество ошибок и нелогичностей, которые также присутствуют. Это явление связано с эффектом подтверждения - наши ожидания влияют на восприятие результатов и обесценивают отрицательные моменты. Сравнение с поведением домашних животных, например, кошек, также помогает понять границы машинного "понимания". Кошки могут запоминать слова и ассоциировать их с конкретными действиями или последствиями, например, кормлением или уходом. Однако это не говорит о том, что животное осмысливает смысл речи или владеет концептуальными знаниями.
Аналогично, языковые модели лишь имитируют понимание, создавая иллюзию осмысленной коммуникации. Еще одним показателем отсутствия глубокого понимания у LLM является их неспособность к гибкости в отношении правил и контекста, когда даже незначительные изменения в инструкции или выходные данные приводят к ошибкам. Примером может служить добавление необычных или не связанных с основной задачей условий - "проверка на коричневые M&Ms" - которая в контексте машинного обучения является метафорой на способность адекватно следовать инструкциям и тонким нюансам, что обычно требует именно осмысленной интерпретации, а не простого статистического угадывания. Для разработчиков, пользователей и исследователей важно сохранять критическое мышление и рациональную оценку того, что на самом деле представляют собой современные языковые модели. Надолго воспринимать их как обладателей полноценного разума или понимания - значит идти на поводу у иллюзий и рисковать непредсказуемыми ошибками и неправильным использованием технологий.
Необходимо постоянно напоминать себе, что LLM - это лишь инструменты, созданные и управляемые человеком, способные выполнять статистический анализ и генерацию текста, но не способные к истинному осмыслению и интеллектуальному творчеству. Как же нам использовать современный искусственный интеллект эффективно? Важно помнить о его сильных сторонах - анализ больших объемов текста, помощь в обработке данных, автоматизация рутинных задач - и не возлагать на него функции, которые требуют способности к самостоятельному мышлению, критике и творческому пониманию. Ответственное использование включает тщательную проверку результатов, учет ошибок и ограничений и понимание, что человеческий фактор остается незаменимым. В заключение стоит отметить, что история Клевера Ханса и современные языковые модели показывают нам фундаментальную сторону человеческого восприятия и взаимодействия с технологиями. Мы склонны видеть разум там, где его нет, потому что это простая и мощная стратегиа выживания и сотрудничества.
Однако чтобы успешнее взаимодействовать с искусственным интеллектом, надо трезво оценивать его возможности и понимать, что красивое внешнее поведение не означает глубокого внутреннего понимания. Только сочетание высокотехнологичных решений и человеческого интеллекта сможет привести к действительно эффективному и безопасному использованию искусственного интеллекта в будущем. .
