Современные AI-системы сталкиваются с двумя основными типами ошибок, которые мешают автономной работе: галлюцинациями и предвзятостью. Галлюцинации представляют собой ошибки точности, когда модель генерирует непоследовательный вывод, в то время как предвзятость проявляется как систематическое отклонение от основной истины. Уровень ошибок в настоящее время остается слишком высоким для того, чтобы AI мог работать независимо в критических сценариях, создавая фундаментальный разрыв между теоретическими возможностями AI и практическими приложениями.
2. Дилемма обучения
Создатели AI-моделей сталкиваются с невозможным выбором: курирование обучающих данных для уменьшения галлюцинаций обязательно вводит предвзятость через критерии выбора, в то время как обучение на разнообразных источниках данных для минимизации предвзятости приводит к увеличению галлюцинаций. Это создает неизменный предел в производительности AI, где ни одна конкретная модель не может одновременно минимизировать оба типа ошибок, независимо от масштаба или архитектуры.
3. Ограничения централизации
Просто объединение нескольких моделей под централизованным контролем не может решить проблемы надежности, так как выбор модели сам по себе вводит систематические ошибки. Выбор централизованного кураторов обязательно отражает определенные перспективы и ограничения, в то время как многие истины по своей сути контекстуальны в различных культурах, регионах и областях.