Специалисты ВТБ выделили ключевые методы борьбы с "галлюцинациями" нейросетей – генерацией правдоподобных, но ложных данных, что может привести к проблемам для пользователей и бизнеса. Для снижения таких ошибок важны четкие запросы к нейросети и обязательная проверка результатов человеком.
Причины галлюцинаций кроются в особенностях обучения моделей: они оперируют вероятностями, а не пониманием фактов, и могут "додумывать" ответы при нехватке информации. Выделяют несколько типов галлюцинаций: искажение фактов, фабрикация данных и ошибки в следовании инструкциям.
Для борьбы с этим рекомендуется разбивать сложные запросы на простые шаги, использовать системы поиска информации в проверенных базах данных, дообучать модели на специализированных данных и применять защитные механизмы, отслеживающие и останавливающие выдачу неверной информации. Также важна фильтрация обучающих данных для исключения недостоверной информации. В целом, ответственное использование ИИ требует контроля качества данных, прозрачности алгоритмов и проверки результатов.