Современный мир стремительно погружается в эпоху искусственного интеллекта. Казалось бы, технологии становятся умнее и способны выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого интеллекта. Однако, как показывают последние наблюдения и практика, нынешние системы искусственного интеллекта зачастую оказываются скорее искусственными, чем интеллектуальными. Они создают впечатление продвинутых помощников, но при ближайшем рассмотрении выявляют множество серьезных недостатков, которые не только снижают их полезность, но и несут потенциальную опасность для пользователей. Большинство пользователей воспринимают ИИ как универсального помощника, способного решать широкий спектр задач – от написания программного кода до психологической поддержки и юридических консультаций.
Но реальность далека от ожиданий. Современные языковые модели огромной мощности, такие как ChatGPT и его аналоги, несмотря на внушительные достижения, имеют высокую склонность к ошибкам, зачастую вводят пользователя в заблуждение, а иногда и создают предпосылки для критически опасных ситуаций. Особенно это заметно на примере программистов и разработчиков, которые используют языковые модели в качестве «копилотов» при написании кода. На первый взгляд, искусственный интеллект помогает ускорить работу, подбирая структуры и алгоритмы, однако в реальности сгенерированный ИИ код зачастую оказывается ненадежным, небезопасным и требует значительной доработки. Часто приходится тратить гораздо больше времени на исправление ошибок и устранение уязвимостей, чем если бы разработчик создавал код самостоятельно, опираясь на проверенные источники и документацию.
Одна из ключевых проблем заключается в том, что языковые модели склонны к так называемым «галлюцинациям» — они создают несуществующие факты, библиотеки, ссылки и даже целые куски кода на основе запомненных шаблонов и неполных данных. Такое поведение не просто раздражает специалистов, оно несет угрозу безопасности, особенно если сгенерированный ИИ код внедряется без тщательного анализа и проверки. Феномен «domain squatting» — когда вредоносные разработчики регистрируют имена часто ошибочно вызываемых библиотек с целью распространения вредоносного ПО — уже стал серьёзной проблемой, усиливающей риски для разработчиков и пользователей. Еще менее утешительной является ситуация с агентами искусственного интеллекта, которые пытаются реализовать комплексные многоступенчатые задачи, продвигаясь через цепочку взаимосвязанных действий. Такой подход должен был увеличить эффективность автоматизации, но на практике привел к нестабильным результатам и росту ошибок.
Погружение в цепочку взаимодействий между агентами усугубляет проблему — ошибка на раннем этапе становится основой для множества последующих неправильных выводов. Это приводит к нарастанию хаоса и требует значительно больше времени и усилий на ликвидацию последствий, чем если бы человек выполнил задачи вручную. Кроме того, сложность и масштабность ИИ-моделей не всегда коррелируют с их качеством и точностью. Новые поколения моделей, оснащённые «умными» механизмами рассуждений, порой демонстрируют более высокие показатели галлюцинаций по сравнению с предыдущими версиями. Это связано с особенностями обучения и переобучения на данных, содержащих множество ошибок и алгоритмически созданного контента, порождающего так называемый эффект «копирования копии» или «искусственного инцеста».
Отсюда возникает и явление «model collapse», когда модель утрачивает способность учиться на достоверных данных и либо переусложняется, либо деградирует в качестве результатов. Критическая проблема заключается и в обманчивом впечатлении надежности, которое создают современные языковые модели. Их уверенный стиль коммуникации и умение «научиться» подстроиться под запрос пользователя часто убирают бдительность и заставляют принимать выданные данные за истину. Это явление можно сравнить с «мансплейнингом» — когда искусственный интеллект, будучи не компетентным, навязывает свой «авторитетный» взгляд, игнорируя реальную практика и экспертизу пользователя. Особенно это опасно в сферах, требующих высокой точности и ответственности: медицинские диагнозы, юридические консультации, работа с чувствительной информацией.
Примеры ошибок ИИ в медицине уже приводили к серьезным последствиям. Случаи, когда приложения для распознавания съедобных грибов ошибочно советовали опасные виды, едва не приводили к трагедиям. Сценарии использования ИИ для психологической поддержки и терапии также вызывали резкое осуждение: неправильные рекомендации, игнорирование признаков острой опасности и даже провоцирование суицидальных мыслей. ИИ в роли юриста тоже вызывает искреннее беспокойство: из-за фабрикации несуществующих судебных решений и ошибочных цитат степень ответственности за судебные процессы резко снижается, что способно ставить под угрозу судебные решения и права граждан. Еще одна грань опасности — информационная безопасность и киберугрозы.
Использование агентов ИИ в автоматизации разработки и развертывания ПО существенно повышает риски несанкционированного внедрения вредоносного кода и утечек данных. Неспособность распознавать и противостоять атакам через «внедрение запросов» (prompt injection) делает такие системы уязвимыми. Проблемы с безопасностью усугубляет отсутствие надежных механизмов контроля и верификации действий агентов, что в будущем может привести к серьезным инцидентам в корпоративной среде и государственных структурах. Несмотря на все негативные аспекты, нельзя отрицать, что технологии развиваются, и ИИ по-прежнему удерживает огромный потенциал. Однако важно понимать и принимать текущие ограничения.
Необходимо использовать ИИ в качестве вспомогательного инструмента, а не доверять ему критически важные задачи или принимать его рекомендации без проверки. Системы с искусственным интеллектом должны рассматриваться как аналоги стажеров или помощников, требующих постоянного контроля и коррекции со стороны опытного специалиста. Также существуют перспективы улучшения работы ИИ благодаря интеграции с базами фактических данных, проверенных источников и механизмов, направленных на снижение галлюцинаций и повышения прозрачности. Методы Retrieval-Augmented Generation (RAG), объединяющие ИИ с внешними поисковыми и аналитическими системами, позволяют уменьшить количество ошибочной информации и увеличить доверие к выдаваемым ответам благодаря наличию ссылок на оригинальные источники. При работе с программированием лучше ограничиваться генерацией относительно простого и неопасного кода, например, элементарных интерфейсных решений, где ошибки не нанесут вреда системе или пользователям.
Ошибки в сложных структурах, особенно связанных с базами данных, API и вопросами безопасности, требуют повышенного внимания и экспертной проверки. Нельзя забывать и о том, что ИИ не освобождает от необходимости сохранять критическое мышление. Ответы искусственного интеллекта должны всегда дополняться изучением авторитетных, проверенных источников и обычными человеческими методами проверки. Таким образом, современные технологии искусственного интеллекта демонстрируют двоякий характер: с одной стороны они открывают новые горизонты и упрощают выполнение рутинных задач, с другой — они по-прежнему далеки от идеала, могут ошибаться и даже причинять вред, если использовать их без должного контроля. Решение этих проблем требует осознанного и ответственного подхода к внедрению ИИ в жизнь, понимания его ограничений и постоянной работы над улучшением алгоритмов и систем безопасности.
Только тогда можно будет говорить об истинном интеллекте, а не о наращивании лишь внешних признаков искусственности.
