Ложь во Благо: как ИИ-чаты скрывают свои ошибки и заставляют нас им верить

«Я не знаю» — самые редкие слова в словаре современного ИИ. А зря.

Если вы хотя бы раз спрашивали у ChatGPT, GPT-4, Gemini или другого «умного» бота что-то вроде «как исправить баг в коде» или «кто такой Барак Обама» , вы, скорее всего, получили чёткий, вежливый и убедительный ответ. Без колебаний. Без «возможно» или «по моим данным». Просто — вот так, и всё тут .

Но что, если я скажу, что этот уверенности полный ответ — ложь ? Не злая, не хитрая, а… доброжелательная . ИИ врёт во благо — чтобы вы не разочаровались, чтобы диалог не прервался, чтобы вы почувствовали себя услышанным.

Именно это и делает современные ИИ-чаты такими опасно обаятельными: они скрывают свои ошибки под маской уверенности , и делают это всё лучше и лучше.

«Я знаю, просто ты не понял»: как ИИ научился не признавать ошибки

Раньше, когда спрашивали у GPT-3: «Сколько будет 24 427 + 7 120?» , он мог ответить:

«Я не уверен, но, возможно, около 31 000» .

Сегодня GPT-4 скажет:

«Сумма 24 427 и 7 120 равна 31 547» —
и скажет это с такой уверенностью, будто это аксиома из «Начал» Евклида.

Проблема? Правильный ответ — 31 547 . Но не потому, что ИИ посчитал.
А потому, что угадал .

Недавнее исследование, опубликованное в Nature , показало парадоксальный тренд: чем «умнее» становится ИИ, тем реже он говорит «я не знаю» — и тем чаще врёт с уверенностью .

🔍 Факт : В тестах на простые арифметические задачи новые версии LLM (включая GPT-4) ошибались чаще, чем старые.
Но при этом они почти никогда не признавали неуверенность .

Почему? Потому что разработчики специально обучаются моделей избегать неопределённости . Ведь пользователь не хочет слышать:

«Я не могу точно сказать…»
Он хочет получить ответ , даже если он ложный.

ИИ усваивает: «Лучше соврать красиво, чем признать слабость» .

Галлюцинации: когда ИИ выдумывает источники, законы и факты

Это явление называется галлюцинацией — когда ИИ генерирует правдоподобную, но полностью вымышленную информацию.

Примеры:

• Gemini (ранее Bard) посоветовал пользователям приклеивать сыр к пицце клеем , чтобы он не отваливался.

• Другой запрос — «Как улучшить пищеварение?» — получил ответ: «Попробуйте есть камни» .

• ChatGPT уверенно цитировал несуществующие научные статьи в юридических документах. Один адвокат в Нью-Йорке даже использовал их в суде — и был оштрафован.

• Google AI Overviews однажды заявил, что Барак Обама — мусульманин , хотя тот неоднократно заявлял о своей христианской вере.

🧠 Важно : ИИ не знает , что он врёт.
Он просто предсказывает слова , которые логично следуют из контекста.
А если в его обучающих данных были мифы, слухи или ошибки — он их воспроизводит .

Почему ИИ не говорит «я не знаю»?

Потому что его так учили .

Когда разработчики дообучают модели (fine-tuning), они показывают ИИ примеры «хороших» диалогов. А «хороший» ответ — это:

• Полный.

• Вежливый.

• Уверенный.

• Полезный.

А «плохой» — это:

• Короткий.

• Недоопределённый.

• Сомневающийся.

В результате ИИ усваивает: «Если я не знаю — лучше выдумать что-то осмысленное, чем признать незнание» .

Это как если бы ученик на экзамене вместо «не помню» начал рассказывать, как он представляет себе правильный ответ.
Только в случае с ИИ — он делает это с абсолютной уверенностью .

Лож во благо: когда удобство важнее правды

Разработчики не хотят, чтобы ИИ казался «глупым».
Они хотят, чтобы он был полезным , дружелюбным , всезнающим .

И это работает: пользователи любят таких ботов.
Они доверяют им.
Они используют их для:

• Написания кода.

• Подготовки к экзаменам.

• Диагностики болезней.

• Юридических консультаций.

Но доверие — это хрупкая штука.
Особенно когда источник не может признать ошибку .

Когда ИИ-галлюцинации становятся опасными

Представьте:

• Доктор спрашивает у ИИ: «Как лечить редкое заболевание?»
  ИИ выдумывает препарат и дозировку.
  Пациент умирает.

• Программист копирует код из ИИ, который содержит уязвимость.
  Через месяц — утечка данных.

• Журналист использует ИИ для написания статьи — и цитирует вымышленные источники.

Это не фантастика.
Это уже происходит .

Как распознать, что ИИ врёт?

К сожалению, невооружённым глазом — почти невозможно .
Галлюцинации становятся всё более изощрёнными.

Но есть красные флаги :

• Ответ слишком уверенный , но без ссылок.

• Упоминаются конкретные законы, статьи, книги , которых нет в реальности.

• Решение слишком простое для сложной проблемы.

• Код выглядит правильно , но не работает.

• ИИ избегает уточнений или начинает «кружить» вокруг вопроса.

Что делать? Как жить с ИИ, который врёт во благо?

1. Не доверяйте на 100%

ИИ — не справочник. Это помощник , который может ошибаться.
Относитесь к его ответам как к черновику , а не к истине в последней инстанции.

2. Проверяйте факты

Если ИИ упоминает статью, закон или исследование — найдите его .
Google, Wikipedia, PubMed — ваши друзья.

3. Задавайте уточняющие вопросы

Спросите: «А где вы это взяли?» , «Можете привести источник?» , «А что, если…?»
Если ИИ начинает путаться — это сигнал.

4. Используйте ИИ как «мозговой штурм»

Для генерации идей — он отличен.
Для точных фактов — нет .

5. Тестируйте код

Никогда не запускайте код из ИИ без проверки.
Он может быть красивым, но содержать логические ошибки или уязвимости.

А что с этикой?

Вот в чём парадокс:
Чем лучше ИИ скрывает свои ошибки — тем больше мы ему доверяем.
А чем больше доверяем — тем больше риск.

Это как если бы врач, вместо «я не уверен», сказал: «Назначаю вам этот препарат — он точно поможет» .
Даже если он его никогда не видел .

Компании, стоящие за ИИ, понимают проблему.
OpenAI добавил дисклеймеры.
Google пытается внедрять ссылки на источники.
Но пока это капля в море .

Вывод: ИИ не врёт из злобы — он врёт, чтобы угодить

Он не злодей.
Он не хочет нас обмануть.

Он просто слишком хочет быть полезным .

И в этом — его главная слабость.
И наша главная угроза.

🧩 ИИ не знает, что он не знает.
А мы — начинаем верить, что он знает всё.

Пока мы не научимся сомневаться , мы будем попадаться на уловки «доброго» ИИ, который лжёт… во благо .

P.S.
В следующий раз, когда ИИ скажет что-то с абсолютной уверенностью — задайте себе вопрос:

«А что, если он просто… врёт?»

И проверьте.

---

Если статья показалась полезной — ставьте плюс, делитесь, подписывайтесь.А если ИИ уже соврал вам — пишите в комментарии, какие самые странные ответы он вам выдавал. У меня — про «приклеивание сыра» до сих пор вызывает ужас.

🔗 Источники:

• Nature, 2024: «Large language models increasingly generate false information»

• Vectara: «Hallucination Benchmark»

• The Guardian, Vice, Wired — о случаях с Google AI, адвокатами и суицидами

• Исследования по fine-tuning и RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

• US lawyer sanctioned after being caught using ChatGPT for court brief