Один из главных рисков, связанных с генерацией контента ИИ, — это возможность искажения данных. Поскольку ИИ обучается на информации, доступной в интернете, где далеко не всегда обеспечена проверка фактов, его выводы не всегда точны. Даже в таких ресурсах, как Википедия, при наличии механизмов проверки данных иногда встречаются ошибки. Эту проблему усиливает нехватка обучающих данных: все чаще в наборы данных для обучения ИИ попадают уже сгенерированные ИИ материалы, что приводит к так называемым «галлюцинациям» — появлению ещё большего количества недостоверных данных.

Сферы, где проблема искажений особенно актуальна

Наиболее остро эта проблема стоит в научных и медицинских областях, где поиск достоверных знаний и так бывает сложным. Темы, связанные со здоровьем и научными исследованиями, требуют особенно строгой проверки, поскольку ошибки могут иметь серьезные последствия. Использование ИИ здесь может лишь усугубить ситуацию, приводя к появлению еще большего количества ошибочных данных.

Как минимизировать риски генерации ложной информации

Чтобы снизить риски, связанные с генерацией контента ИИ, можно использовать механизмы проверки, аналогичные тем, что применяются в Википедии. Да, эти механизмы также не идеальны, но они хотя бы частично снижают вероятность ошибок. Ключевым элементом является подтверждение данных от экспертов, а для этого необходимо внедрить системы верификации знаний и квалификации. Рейтинговая система, подобная отзывам на Яндексе, может также повысить доверие к выводам экспертов, предоставляя пользователям более обоснованную информацию.

Сферы, где ИИ-контент может быть под запретом

Запрет на генерацию контента ИИ мог бы стать полезным в точных областях, таких как медицина, биология, химия и другие науки, где ошибки могут иметь значительное влияние на жизнь людей. В этих сферах недостоверная информация несет особенно высокий риск. В то же время, в более креативных сферах, таких как реклама, литература и маркетинг, генерация контента ИИ может быть допустима, поскольку точность здесь не так критична.

Практическая реализация ограничений на использование ИИ в чувствительных сферах

Запрет на использование ИИ в определенных тематиках возможен только на уровне разработчиков ИИ-систем. Они могли бы встроить механизм распознавания темы запроса и указывать в результатах пометку о потенциальной недостоверности информации в чувствительных областях. Если ИИ будет предупреждать, что результат может быть неточным или вредным, это заставит людей относиться к ответам более критично. Важно, чтобы пользователи перестали воспринимать ответы ИИ как истину, и это понимание нужно активно внедрять.