В последние несколько лет искусственный интеллект уверенно вошёл во все сферы жизни, значительно улучшая производительность и качество различных типов задач. Одним из самых обсуждаемых достижений стал GPT-5 - современная языковая модель от OpenAI, которая характеризуется значительным прогрессом в генерации текстов и взаимодействии с пользователями. Однако, несмотря на рост возможностей, GPT-5 остаётся удивительно слаб и зачастую забавно неудачен в одном из аспектов своей деятельности - добавлении подписи к частям изображений, которые она сама создаёт. Проблема с маркировкой частей изображений, на первый взгляд, кажется несущественной, однако она указывает на фундаментальные ограничения текущих архитектур ИИ. Классический пример, получивший широкую огласку - попытка GPT-5 нарисовать опоссума с подписанными пятью частями тела.
Визуально рисунок выглядел адекватно, однако четыре из пяти подписей были размещены неправильно: "нос" указывал на ногу, "хвост" - на стопу, а лишь метки "ухо" и "глаз" находились приблизительно на своих местах. Это поистине шокирует, учитывая уровень ожиданий, которые сформировали предыдущие успешные приложения GPT-5 в работе с текстом. Создаётся впечатление, что модель приобретает знания и способности монолитно, тогда как в действительности её компетенции в различных областях сильно разнятся, даже если речь идёт о тесно связанных задачах: генерации изображения и его объяснению. Почему же GPT-5 ошибается в маркировке изображений? Прежде всего, важно понимать, что GPT-5 является языковой моделью, обученной на огромных объемах текста, а не на анализе и понимании изображений. Саму генерацию изображений выполняют отдельные специализированные нейросети, обученные распознавать визуальные паттерны, цвета, формы и стили.
GPT-5 лишь запрашивает изображения у этих моделей и пытается описать или проанализировать их на основе текста - то есть опирается на лингвистическую часть, а не на зрительное восприятие. В результате, когда модель просит подписать определённые части изображения, она по сути генерирует текст, который должен соответствовать визуальному контексту. Но поскольку она не "видит" изображение в человеческом смысле, её попытки сопоставить отдельные элементы с правильными метками оказываются неэффективными и порой несмешными. Ошибка возникает из-за того, что внутреннее представление модели о том, где должна находиться часть тела, не совпадает с фактическим расположением на картинке. Следует отметить, что классические нейронные сети, специализирующиеся на задаче распознавания и маркировки частей изображений, показывают заметно лучшие результаты.
Они обучаются на задачах классификации и локализации, где каждое пиксельное значение или группа пикселей сопоставляется с определённой частью объекта. В отличие от GPT-5, для которых задача разметки - дополнительная и неприсущая изначально функциональность. Интересен и тот факт, что попытки исправить подобные ошибки зачастую приводят лишь к ухудшению результатов. Как показано на примерах с "поссе" вместо "опоссума" или запросами о метках на руках и кошках, GPT-5 продолжает допускать нелогичные и странные ошибки, порождая изображения с неверно подписанными частями тела и другими элементами. Такая тенденция указывает на то, что без фундаментальных изменений в архитектуре и интеграции специализированных модулей для работы с изображениями её невозможно качественно улучшить в этой сфере.
В комментариях и обсуждениях данных проблем специалисты высказывают разные мнения. Многие сходятся на том, что GPT-5 и подобные языковые модели просто не предназначены для полноценного анализа изображений, и поэтому результаты всегда будут ограничены. Другие предлагают идею, согласно которой нужно обеспечить взаимодействие языковой модели с специализированным инструментом для обработки изображений, который бы сначала проанализировал картинку, а затем только передавал бы статус и координаты частей для подписи. Тем не менее, даже при таких ограничениях GPT-5 демонстрирует высокую компетенцию в обработке текстовой информации, которая зачастую оказывается гораздо сложнее мышления и восприятия образов. Структурирование текста, генерация последовательных и логичных повествований, анализ и синтез информации - здесь модель справляется с задачами на очень высоком уровне.
Проблема "псевдоуверенности" моделей - ещё один важный аспект. GPT-5 нередко выдаёт уверенные ответы, которые нередко оказываются неправильными. В случае с изображениями это проявляется в том, что модель не отказывается выполнять запросы на маркировку, а пытается "придумать" разметку, даже если у неё нет соответствующего понимания. В итоге пользователь получает иллюзию компетентности, которая на деле не соответствует реальному положению дел. Зачем же OpenAI и другие разработчики позволяют языковой модели продолжать создавать такие ошибочные подписанные изображения? Ответ состоит в балансе между универсальностью и надёжностью.
Запретить какую-то функцию или создать "вежливый отказ" сложно без нарушения естественности диалога и интерактивности. Кроме того, выявление точной границы между тем, что модель "знает", и тем, что пытается "догадываться", - продолжающаяся сложная задача в области искусственного интеллекта. Перспективы развития выглядят следующим образом. Для дальнейшего улучшения взаимодействия с изображениями необходимо использовать гибридные системы, где языковые модели совместно работают с отдельными визуальными AI-модулями. Это позволит обеспечить точную локализацию и соответствующую маркировку объектов, что значительно уменьшит количество ошибок и повысит доверие пользователя.
Также необходимо внедрять механизмы оценки собственной уверенности. Если модель не уверена в правильности своей разметки, лучше отказаться от выполнения задачи или предупредить пользователя о возможных неточностях. Такой подход сделает модели более надёжными партнёрами в работе и исключит ситуации, когда пользователь получает неверную информацию. Актуальные исследования в области мульти-модальных моделей искусственного интеллекта, которые способны одновременно анализировать текст и изображение, также дают надежду на скорое преодоление подобных проблем. Эти модели учатся строить внутренние представления, объединяющие типы данных, и могут точнее соответствовать запросам на сложные визуальные задачи, включая маркировку частей объектов.
Подводя итог, можно сказать, что ошибки GPT-5 в маркировке частей изображений отражают широкую проблему текущих технологий искусственного интеллекта. Несмотря на впечатляющие успехи в текстовой генерации, понимание и работа с визуальной информацией остаются серьёзным вызовом. Однако с развитием алгоритмов, способов совместной работы различных моделей и улучшением пользовательского взаимодействия можно ожидать существенного прогресса уже в ближайшие годы. Эта ситуация ещё раз подчёркивает важность комплексного подхода к разработке ИИ, в котором не будет чрезмерного доверия к универсальности моделей, а будут задействованы специализированные решения для разных типов задач. В конечном итоге задача стоит не только в создании впечатляющих изображений или текста, но и в обеспечении их максимальной точности, достоверности и понимания при взаимодействии с человеком.
.
