Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на HackerNoon
Современные системы искусственного интеллекта, использующие эмбеддинги для обработки текстов, продолжают сталкиваться с фундаментальными проблемами, которые затрудняют их точность и надежность. Модели, анализирующие текстовые данные, зачастую не могут точно интерпретировать семантические различия между различными контекстами. Это приводит к значительным ошибкам, которые могут существенно повлиять на результаты работы ИИ.
Недавние исследования показывают, что эмбеддинг-модели имеют серьёзные недостатки в интерпретации текста, что особенно важно в таких областях, как здравоохранение, финансы и право. Рассмотрим несколько ключевых ошибок, которые делают такие модели и их последствия.
Гипотетическое vs. фактическое: проблемы с интерпретацией данных
Одна из самых тревожных проблем заключается в том, что модели не могут правильно различать гипотетические утверждения и фактические данные. Например, при анализе фраз «Если лечение работает, симптомы должны улучшиться» и «Лечение работает и симптомы улучшились», модели могут оценить их схожесть на уровне 0.95, что является ошибкой. Первая фраза гипотетична, а вторая — фактическое утверждение. Ошибка при интерпретации таких различий может привести к серьезным последствиям в таких областях, как медицинские исследования или правовые дела.
В ситуации, когда необходимо различать теории и проверенные факты, такая ошибка может привести к ложным выводам. Это, например, влияет на поиск доказанных медицинских методов лечения, когда гипотетические результаты исследуются наравне с реальными подтверждениями.
Важность порядка событий: модели не понимают последовательность
Эмбеддинг-модели могут одинаково воспринимать фразы, описывающие события, произошедшие в разном порядке. Например, фразы «Она завершила учебу перед началом работы» и «Она начала работать до завершения учебы» могут оцениваться как почти идентичные (схожесть 0.97). Это критическая ошибка, особенно в таких областях, как резюме и подбор кадров, где порядок событий имеет важное значение.
Подобные ошибки приводят к тому, что рекрутеры тратят время на интервью с кандидатами, которые не соответствуют базовым требованиям. Разница в том, кто и когда завершил обучение, играет ключевую роль в оценке квалификаций кандидатов, и ошибка при её интерпретации приводит к неправильным решениям в процессе найма.
Проблемы с количественными критериями: противоположные значения путаются
Одной из самых шокирующих ошибок эмбеддинг-моделей является неспособность различать противоположные по смыслу фразы, такие как «Компания едва превысила ожидания по прибыли» и «Компания значительно не достигла ожиданий». Эти два утверждения означают противоположные вещи, но модели могут воспринимать их как схожие (схожесть 0.93). В таких критичных областях, как финансовый анализ, ошибка может привести к полному искажению рыночных сигналов.
Когда система анализирует такие данные, она может перепутать положительные и отрицательные финансовые новости, что будет иметь серьёзные последствия для инвесторов, принимающих решения на основе таких анализов.
Проблемы с масштабами и измерениями
Еще одна значительная ошибка, которая возникает в эмбеддинг-моделях, связана с невозможностью различать величины в разных единицах измерений. Например, фразы «Процедура занимает 5 минут» и «Процедура занимает 5 часов» могут быть восприняты как схожие (схожесть 0.97). Это различие в 60 раз может стать причиной неверных ожиданий у пациентов и врачей, а также создать проблемы в управлении временем в медицинских учреждениях.
Ошибки при интерпретации единиц измерений могут привести к серьезным проблемам в планировании, когда время или масштабы задач воспринимаются неверно. Это также относится к таким сферам, как производство и управление проектами, где время выполнения задач критически важно.
Трудности с противоположными терминами в специализированных областях
В области медицины и права эмбеддинг-модели часто не могут различить противоположные термины, что может быть фатальным. Например, в медицине различие между тахикардией и брадикардией критично для выбора лечения, но модели могут воспринимать эти термины как схожие (схожесть 0.94). Аналогичная проблема возникает в правовых текстах, когда фразы о бремени доказывания сторон могут восприниматься как идентичные, хотя на самом деле они означают противоположные вещи.
Эти ошибки могут привести к тому, что врачи и юристы будут принимать решения на основе ошибочной информации, что может повлечь за собой серьезные последствия для здоровья пациентов или исхода судебных процессов.
Выводы и рекомендации
Эмбеддинг-модели продолжают оставаться важным инструментом для обработки текстов, однако их использование требует осторожности. Чтобы минимизировать ошибки, необходимо тестировать модели на реальных примерах из жизни пользователей, а не только на академических тестах. Также важно строить дополнительные механизмы защиты для критичных областей, таких как медицина, финансы и право.
Эти модели могут быть улучшены с помощью многослойных подходов, включающих дополнительные проверки и классификацию. Прозрачность в том, что модель может и не может делать надежно, также играет важную роль в повышении доверия пользователей.
Напомним, ранее мы писали о том, как искусственный интеллект усиливает неравенство.
