Проблема AI: LLM модели не понимают, они предсказывают

Механизм работы больших языковых моделей (LLM) может привести к серьезным ошибкам в критических сценариях. Новое исследование, которое будет представлено на Конференции по системам обработки нейронной информации (NeurIPS) в Мехико, демонстрирует, как эти системы связывают определенные синтаксические конструкции с конкретными темами. В результате LLM часто игнорируют суть запроса, опираясь на усвоенные шаблоны. Это может вызвать потенциальные риски в здравоохранении, финансах и клиентском сервисе, где точность ответов определяет исходы.

Суть проблемы: шаблоны вместо понимания

Исследователи протестировали популярные LLM, такие как GPT-4 и Llama, на синтетических задачах. Они создали наборы данных, где конкретные структуры предложений — например, "Где находится [сущность]?" — встречались только в контексте географических вопросов. Модели быстро усваивали эту связь и применяли ее даже к бессмысленным запросам, заменяя слова синонимами или случайными терминами.

В одном эксперименте модель на вопрос "Где расположен [случайное слово]?" отвечала правильным местоположением столицы, игнорируя отсутствие логики. Тесты показали, что такие ассоциации возникают из-за оптимизации на больших корпусах текстов, где статистические корреляции доминируют над семантикой. "Модели не понимают, они предсказывают", — подчеркивают авторы, ссылаясь на параллели с человеческим "Shortcut Learning", когда мозг опирается на упрощенные сигналы.

Методика исследования

Команда разработала бенчмарк для оценки зависимости от синтаксиса. Они варьировали шаблоны в тренировочных данных, фиксируя один тип конструкции на домен — от медицины до экономики. Затем модели подвергались кросс-домен тестам: запросы с "медицинским" синтаксисом, но о финансах, или наоборот.

• Синтетические датасеты: 10 000 примеров с контролируемыми шаблонами.
• Вариации: замена ключевых слов на антонимы или шум (до 30% искажений).
• Метрики: точность ответа, частота шаблонной ошибки, устойчивость к перефразированию.

Результаты выявили шаблонную зависимость в 65% случаев для GPT-4 и 72% для Llama 3. Даже хорошо настроенный ИИ на разнообразных данных снижал проблему лишь на 15-20%, указывая на глубокие корни в архитектуре трансформеров.

Риски в здравоохранении

В медицинских чатботах, где LLM анализируют симптомы, такая ошибка может привести к неверным рекомендациям. Представьте запрос "Как лечить [симптом] у [пациент]?", структурированный как типичный вопрос о диете. Модель выдаст советы по питанию вместо срочной терапии, рискуя здоровьем пациента. Исследование цитирует случаи, когда AI в клиниках игнорировал нюансы из-за шаблонов, усиливая автоматизационную предвзятость врачей.

Эксперты отмечают: в 2024 году аналогичные сбои в системах диагностики привели к 12% ложных срабатываний в тестовых сценариях. Без корректировки это подрывает доверие и повышает юридические риски.

Угрозы для финансового сектора

В банковских ассистентах LLM помогают с запросами о транзакциях или рисках. Если модель ассоциирует "Расскажите о [сумма] в [валюта]" с общими новостями, она может выдать устаревшие котировки вместо персонализированного анализа. Тесты показали 40% ошибок в финансовых симуляциях, где шаблоны маскировали реальные угрозы мошенничества.

Финансовые регуляторы уже предупреждают: в эпоху реального времени такие неточности могут спровоцировать каскадные потери. "ИИ должен понимать контекст, а не копировать паттерны", — комментирует ведущий автор.

Проблемы в клиентском обслуживании

1. Автоматизированные чаты: шаблонные ответы игнорируют эмоциональный тон, снижая удовлетворенность на 25%.
2. Масштабирование: в колл-центрах ошибки накапливаются, приводя к эскалации жалоб.
3. Этические аспекты: предвзятость шаблонов усиливает дискриминацию по демографии.

Компании вроде тех, что используют RAG (retrieval-augmented generation), пытаются интегрировать внешние базы для снижения зависимости, но полная устойчивость требует перестройки обучения.

Возможные решения

Авторы предлагают гибридные подходы: комбинацию LLM с модулями причинно-следственного анализа и регулярными аудитами шаблонов. Точную настройку на антагонистических примерах — где шаблоны нарушаются — повышает устойчивость на 30%. NeurIPS 2025 станет платформой для обсуждения, с фокусом на открытые датасеты для тестирования.

В итоге, это исследование напоминает: прогресс ИИ требует баланса между мощью и надежностью. Без него ключевые отрасли рискуют больше, чем выигрывают.