В последние годы искусственный интеллект и крупные языковые модели (LLM) достигли заметных успехов в обработке текста и выполнении сложных задач, ранее доступных только человеку. Однако за кажущейся компетентностью моделей скрывается глубокий разрыв между успехом на тестах и подлинным пониманием концепций. Недавние исследования, проведённые учёными из Массачусетского технологического института, Гарварда и Чикагского университета, выявили новый феномен, который они назвали «Potemkin Understanding» или «потёмкинское понимание». Эта концепция объясняет, почему модели могут блестяще справляться с заданиями, но на деле не обладают по-настоящему сформированным знанием и пониманием, необходимым для адекватного применения концепций на практике. Названный в честь фальшивых деревень, возведённых российским военачальником Григорием Потёмкиным для впечатления императрицы Екатерины II, термин отражает суть проблемы: модели создают иллюзию знания, подобно тому, как «потёмкинские деревни» создавали иллюзию процветающих поселений.
Вместо реального, глубокого понимания модель выдает грамотно выглядящие ответы, которые при более тщательной проверке оказываются поверхностными, неполными или ошибочными. Главной задачей искусственного интеллекта является не только воспроизводить текст, основанный на статистической вероятности слов и фраз, но и осмысленно интерпретировать контент – понимать суть понятий и применять их в новых контекстах. Однако современные LLM, несмотря на способность проходить сложные тесты и конкурсы, часто не могут выполнить задания, требующие практического использования концепций. В научной работе «Potemkin Understanding in Large Language Models», которую планируют представить на Международной конференции по машинному обучению ICML 2025, исследователи противопоставляют «потёмкинское понимание» с привычным понятием «галлюцинации» в ИИ. Галлюцинации – это ошибки, когда модель выдает неверную или полностью вымышленную информацию.
Потёмкинское понимание же – более тонкая проблема: ошибки связаны с концептуальной несостоятельностью, когда модель демонстрирует ложную когерентность концепций без их настоящего осмысления. Пример, иллюстрирующий это явление, связан с понятием рифмовки в стихах. При запросе объяснения схемы ABAB языковая модель GPT-4o выдала безупречный ответ, корректно описав механизм чередования рифм в строках. Однако при задаче самостоятельно создать стих с соблюдением этой схемы модель не смогла подобрать рифму, что показало отсутствие реального понимания, несмотря на умное объяснение. Следует отметить, что подобная демонстрация указывает на фундаментальные ограничения современных ИИ – модели часто оперируют шаблонами и вероятностными закономерностями, а не внутренним смыслом и семантикой.
Именно это приводит к тому, что успех на стандартизированных тестах не всегда отражает истинную компетентность системы. Проблема потёмкинского понимания в конечном итоге подрывает доверие к существующим бенчмаркам, используемым для оценки моделей. Если модель способна получить хорошие результаты без настоящего понимания, то показатели тестов становятся малоинформативными и вводят в заблуждение пользователей и разработчиков. Более того, производители моделей могут использовать эти тесты в маркетинговых целях, лишь маскируя недостатки алгоритмов. Совместно с компьютерным сообществом исследователи разработали новые критерии и задачи, позволяющие выявлять случаи потёмкинского понимания.
Тесты охватывали области литературных техник, теории игр и психологических предвзятостей, что подтвердило распространённость явления: модели правильно идентифицировали теоретические концепции в 94,2% случаев, однако потерпели неудачу при их применении, генерации примеров и редактировании – примерно в 40-55% случаев. Это с явной очевидностью показало разрыв между знанием и пониманием. Феномен «потёмкинского понимания» подчёркивает необходимость создания новых форм тестов для языковых моделей, которые фокусируются не только на воспроизведении правильных ответов, но и на проверке способности применять знания в реальных ситуациях и новых контекстах. Это – важный шаг к развитию искусственного интеллекта, приближающегося к искусственному общему интеллекту (AGI), где настоящее понимание мира будет играть ключевую роль. Кроме того, осознание этого ограничения стимулирует пересмотр подходов к обучению и архитектурам моделей.
Важно разрабатывать алгоритмы, которые не просто обрабатывают последовательности слов, но и строят внутренние модели знаний, способные к адаптации и обобщению без потери точности. Несмотря на все достижения, потёмкинское понимание напоминает о существовании глубинных проблем в искусственном интеллекте, требующих дальнейших исследований и инноваций. Пока полноценно осмысленный ИИ остаётся перспективой будущего, пользователи и разработчики должны осознавать, что современные языковые модели – лишь эффективные имитаторы человеческой речи, у которых нет настоящего понимания смыслов и знаний. Это знание поможет использовать ИИ ответственно, избегая чрезмерного доверия и потенциальных рисков, связанных с неправильной интерпретацией или применением ИИ-выводов. Таким образом, феномен «Potemkin Understanding» раскрывает критический взгляд на то, как мы оцениваем и воспринимаем возможности искусственного интеллекта.
Важно видеть не только успехи моделей, но и их ограничения, продолжать исследования и совершенствовать методы обучения, чтобы приблизиться к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к осмысленному взаимодействию с окружающим миром.
