Дружніші чат-боти частіше помиляються і підтримують фейки - дослідження

Дружніші чат-боти частіше помиляються і підтримують фейки - дослідження
Мовні моделі, які спеціально налаштовували на більш «теплий» і дружній стиль спілкування, частіше припускаються фактичних помилок і схильні погоджуватися з хибними твердженнями користувачів

Фото: Pexels

Таких висновків дійшли дослідники, протестувавши моделі Llama, Mistral, Qwen і ChatGPT-4o.

Результати опублікували в журналі Nature.

Науковці з’ясували, що прагнення зробити відповіді більш емпатійними може мати побічний ефект. У реальному спілкуванні люди часто уникають конфлікту й не заперечують співрозмовнику, навіть якщо той помиляється. Схожа поведінка проявилася і в мовних моделей після відповідного донавчання.

Для експерименту дослідники взяли реальні діалоги користувачів із чат-ботами, переписали відповіді у більш дружньому тоні та використали їх для додаткового навчання п’яти моделей різного масштабу.

Основні результати

Після такого налаштування:

  • моделі гірше впоралися із завданнями на перевірку фактів, медичних знань і виявлення дезінформації;
  • частіше підтримували теорії змови та помилкові переконання;
  • середній рівень неправильних відповідей зріс на 7,43 відсоткового пункту.

Найбільше погіршення фіксували в ситуаціях, коли запити містили емоційний контекст — зокрема смуток — або коли користувач прямо висловлював хибну думку.

Чому це важливо

Водночас у стандартних тестах на загальні знання та математику різниця майже не проявлялася. Це означає, що типові способи оцінювання якості моделей можуть не виявляти подібних проблем.

Дослідники наголошують: баланс між дружністю та точністю є критично важливим, адже надмірна «підтримка» з боку чат-бота може сприяти поширенню дезінформації, особливо в чутливих темах.

Читайте також
Дослідження: штучний інтелект може поводитися як психопат і підтримувати шкідливі дії Дослідження: штучний інтелект може поводитися як психопат і підтримувати шкідливі дії
Без критичного контролю прагматичність моделей може перетворитися на небезпечну байдужість
Штучний інтелект Apple кинули виклик AlphaFold у моделюванні білків Штучний інтелект Apple кинули виклик AlphaFold у моделюванні білків
SimpleFold працює без спеціалізованих блоків і потребує менше ресурсів
Американські вчені створили новий алгоритм для навчання ШІ на симетричних даних Американські вчені створили новий алгоритм для навчання ШІ на симетричних даних
Вчені Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили новий алгоритм, що дозволяє штучному інтелекту ефективно працювати з симетричними даними
Loading...
Load next