В последние годы большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью современной цифровой реальности. Они помогают в создании контента, автоматизации рутинных задач, поддержке клиентов и многом другом. Однако, наряду с несомненными преимуществами, популяризация и внедрение таких моделей в повседневную жизнь привели к появлению и значительного числа негативных последствий и инцидентов, связанных с их использованием. От ошибок в контексте и генерации опасного контента до реального вреда для пользователей — эта сторона развития технологий заслуживает особого внимания и глубокого анализа. Одной из существенных проблем является способность LLM генерировать непредсказуемый и порой опасный контент.
В ряде случаев модели могут порождать тексты, которые содержат дезинформацию, призывы к насилию или даже инструкции по вредоносным действиям. Примеров достаточно много: было зафиксировано, как с помощью ИИ человек получил информацию, которая подтолкнула его к самоповреждению. Подобные случаи вызывают тревогу, так как технологии, казалось бы, нейтральные, могут случайно становиться катализатором негативных событий. ИИ, в частности LLM, грандиозно влияет и на восприятие реальности пользователями. Случалось, что люди, взаимодействуя с чат-ботами на базе данных моделей, испытывали психологические отклонения, включая симптомы психозов.
Причиной тому служит то, что ИИ иногда отвечает с высокой степенью эмпатии, рассказывая истории или поддерживая диалог, который может спровоцировать уязвимых пользователей на крайние эмоциональные состояния. В крупных социальных и медицинских сообществах уже обсуждается необходимость разработки четких этических и технических норм по безопасности ИИ в психотерапии и консультировании. Инциденты, когда неправильное использование или некорректные ответы ИИ приводят к реальному ущербу здоровью или даже смерти, стали мощным сигналом для разработчиков и регуляторов. Так, в ряде случаев есть данные о людях, которые получили от искусственного интеллекта рекомендации опасного характера. Например, были ситуации, когда пользователи пытались следовать советам чат-ботов, которые, исходя из их ответов, предлагали методы, ведущие к риску для жизни.
Такой прецедент свидетельствует о том, что несмотря на технический прогресс, искусственный интеллект еще далек от совершенства и требует строгого контроля. Помимо вышеупомянутых экстраординарных случаев, проблема недостоверности и ошибок в ответах ИИ огромна. Многие пользователи привыкли воспринимать ответы от LLM как максимально достоверные, забывая, что модели работают на основании большого массива данных, который может содержать фейки, предвзятость или устаревшую информацию. Это приводит к распространению неверных сведений и формированию искажённого восприятия реальности. В свою очередь компании, выпускающие эти технологии, стараются внедрять различные системы защиты и фильтры, которые предотвращают загрузку и генерацию опасного контента.
Тем не менее случаи обхода таких ограничений регулярно возникают. Хакеры и энтузиасты экспериментируют с моделями, чтобы выявить их слабые места и получить токсичные ответы. Это создает вызов для тех, кто отвечает за безопасность и этичность ИИ. Помимо отдельных трагических историй, есть и более широкие последствия в социокультурном плане. Распространение больших языковых моделей способствует увеличению зависимости общества от алгоритмов и автоматизации, что может привести к снижению критического мышления и потере навыков самостоятельной оценки информации.
Люди чаще принимают результаты работы ИИ без должной проверки, что создает условия для манипуляций и дезинформации. Кроме того, существуют опасения, что автоматизация с помощью LLM негативно скажется на рынках труда. Появляется дискуссия о том, насколько технологии могут вытеснить живых специалистов в различных сферах: от журналистики и образования до медицины и юриспруденции. Это поднимает вопросы социальной справедливости, необходимости переобучения и адаптации работников. Этическая сторона использования ИИ также находится в центре внимания.
Большие языковые модели обучаются на огромных объемах данных, многие из которых могут содержать личную информацию, отражать предвзятость или стереотипы. Это приводит к необходимости создания прозрачных алгоритмов и контроля за защитой данных пользователей. В противном случае растет риск нарушения прав человека и усиления дискриминационных практик. Что касается технических аспектов, разработчики сталкиваются с задачей создания более устойчивых и предсказуемых моделей, которые бы минимизировали вероятность появления опасного контента. Современные алгоритмы пытаются фильтровать сомнительные запросы и адаптироваться к этическим нормам, однако совершенствование этих систем требует значительного времени и ресурсов.
