Парадокс доверия ИИ
Модели искусственного интеллекта

Парадокс доверия ИИ ( также известный как парадокс правдоподобия ) — это явление, при котором усовершенствованные модели искусственного интеллекта становятся настолько искусными в имитации языка и поведения, подобных человеческому, что пользователям все сложнее определить, является ли генерируемая информация точной или просто правдоподобной. [1]

В отличие от более ранних проблем, таких как парадокс Моравеца , который подчеркнул удивительную сложность воспроизведения простых человеческих функций в ИИ, и парадокс автоматизации , который касается баланса между автоматизацией и человеческим контролем, парадокс доверия ИИ конкретно решает проблему правдоподобия — видимости истины, которая приводит к неуместному доверию. [2] [3] [ нужна страница ] Новая проблема возникает из-за неотъемлемой трудности для пользователей в различении подлинного и вводящего в заблуждение контента, создаваемого большими языковыми моделями (LLM), по мере того как они становятся более искусными в генерации естественных и контекстно соответствующих ответов. [4]

История

В статье Кристофера Фостера-Макбрайда «Парадокс доверия к ИИ: навигация по правдоподобию в передовых языковых моделях» , опубликованной Digital Human Assistants, была исследована эволюция больших языковых моделей (LLM) посредством сравнительного анализа ранних моделей и их более продвинутых последователей. [5] [ ненадежный источник? ] Фостер-Макбрайд продемонстрировал, что новые LLM с улучшенной архитектурой и обучением на обширных наборах данных показали значительные улучшения по ключевым показателям производительности, включая беглость и контекстное понимание. [5] Однако эта возросшая сложность все больше затрудняла для пользователей обнаружение неточностей, также известных как галлюцинации . [5]

Фостер-Макбрайд подчеркнул, что новые модели не только давали более последовательные и соответствующие контексту ответы, но и более убедительно маскировали неверную информацию. [5] Этот аспект эволюции ИИ представлял собой уникальную проблему: хотя ответы казались более надежными, лежащая в их основе правдоподобность увеличивала вероятность того, что дезинформация останется незамеченной людьми-оценщиками. [5]

Исследование пришло к выводу, что по мере того, как модели становились более способными, их беглость приводила к росту доверия среди пользователей, что парадоксальным образом усложняло распознавание ложной информации. [5] Это открытие привело к последующим обсуждениям и исследованиям, сосредоточенным на влиянии сложности и беглости модели на доверие и поведение пользователей, поскольку исследователи изучают последствия контента, генерируемого ИИ, который может уверенно выдавать вводящую в заблуждение или неверную информацию. [5]

Связь с другими парадоксами

Парадокс доверия ИИ можно понять наряду с другими известными парадоксами, такими как парадокс автоматизации , который рассматривает сложность балансировки автоматизации с человеческим контролем. Аналогичные опасения возникают в законе Гудхарта , где оптимизация ИИ указанных целей может привести к непреднамеренным, часто отрицательным результатам. [6] [7] [ нужна страница ]

Текущие исследования и стратегии смягчения последствий

Для решения парадокса доверия ИИ требуются такие методы, как обучение с подкреплением и обратной связью с человеком (RLHF), которое обучает модели ИИ лучше согласовывать свои ответы с ожидаемыми нормами и намерениями пользователя. [8] [9] [10]

Усилия в области надежного ИИ направлены на то, чтобы сделать системы ИИ прозрачными, надежными и подотчетными, чтобы снизить риски, связанные с парадоксом доверия ИИ. Текущие исследования в области безопасности ИИ направлены на минимизацию возникновения галлюцинаций и обеспечение того, чтобы результаты ИИ были как надежными, так и этически обоснованными. [11] [12] [ нужна страница ]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Триша Рэй, «Парадокс инноваций и доверия к искусственному интеллекту». orfonline.org. 22 февраля 2024 г. Получено 1 октября 2024 г.
  2. ^ Роджер Вергаувен и Родриго Гонсалес, «О правдоподобии искусственного интеллекта» . Получено 1 октября 2024 г.
  3. ^ Рассел, Стюарт; Норвиг, Питер (2021). Искусственный интеллект: современный подход (4-е изд.). Пирсон. ISBN 978-0-13-750513-5 . 
  4. ^ «Парадокс LLM: высокие ожидания в сочетании с недостатком доверия». theinformation.com. 14 августа 2024 г. Получено 1 октября 2024 г.
  5. ^ abcdefg Кристофер Фостер-Макбрайд (25 апреля 2024 г.). «Парадокс доверия ИИ: навигация по правдоподобию в передовых языковых моделях». Цифровые помощники человека. Получено 11 сентября 2024 г.
  6. ↑ Эл Боуман, «Люди против ИИ: Парадокс доверия». mindfoundry.ai. 29 июля 2023 г. Получено 1 октября 2024 г.
  7. ^ Моравец, Ганс (1988). Дети разума: будущее роботов и человеческого интеллекта . Издательство Гарвардского университета. ISBN 978-0-674-57618-6 . 
  8. ^ Деннис Хиллеманн, «Парадокс доверия: будет ли ИИ в государственном секторе доверять людям и следует ли нам доверять ИИ?». dhillemann.medium.com. 30 июня 2023 г. Получено 1 октября 2024 г.
  9. ^ Нг, Эндрю (ноябрь 2016 г.). Что искусственный интеллект может и чего не может делать прямо сейчас . Harvard Business Review.
  10. ^ Ункельбах, Кристиан; Байер, Мириам; Алвес, Ганс; Кох, Алекс; Шталь, Кристоф (2011). Беглость и позитивность как возможные причины эффекта истины . Сознание и познание. 20 (3): 594–602. doi:10.1016/j.concog.2010.09.015. PMID 21111638.
  11. ^ Сара Крепс, Джули Джордж, Пол Лушенко, Ади Рао, Крепс, Сара; Джордж, Джули; Лушенко, Пол; Рао, Ади (18 января 2023 г.). «Изучение искусственного интеллекта «Парадокс доверия»: данные эксперимента по опросу в Соединенных Штатах». PLOS ONE . 18 (7). journals.plos.org: e0288109. Bibcode : 2023PLoSO..1888109K. doi : 10.1371/journal.pone.0288109 . PMC 10353804. PMID  37463148 . 
  12. ^ Бостром, Ник (2014). Суперинтеллект: пути, опасности, стратегии . Oxford University Press. ISBN 978-0-19-967811-2 . 
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=AI_trust_paradox&oldid=1267036641"