Две беды текстогенераторов: Галлюцинации и Плагиат

Стремительное развитие генераторов текста на основе больших языковых моделей открыло невиданные возможности для создания контента, от черновиков до целых статей. Однако вместе с этими прорывами на первый план вышли и две ключевые проблемы, ставящие под вопрос надежность и этичность их применения: галлюцинации [точнее говоря, бред] и плагиат.

Галлюцинации: Когда ИИ говорит неправду

«Галлюцинациями» в контексте генеративных моделей называют явление, когда ИИ генерирует информацию, которая звучит убедительно и связно, но на самом деле является ложной, выдуманной или неверной. Модель, обученная на огромном массиве данных, по сути, прогнозирует наиболее вероятное следующее слово или фразу. В процессе этого прогнозирования, она может «заполнять пробелы» или создавать несуществующие факты, цитаты, ссылки или статистические данные, особенно когда в ее обучающем наборе недостаточно четкой информации по конкретному запросу.

Проблема галлюцинаций кроется не в намеренном обмане (у ИИ нет сознания или мотивации лгать), а в отсутствии у него «понимания» истины и необходимости проверки фактов. Результатом могут стать вводящие в заблуждение статьи, ложные научные выводы или приписывание высказываний несуществующим личностям. Это требует от пользователя обязательной и тщательной проверки каждого сгенерированного факта, что существенно снижает скорость и эффективность работы.

Плагиат: Несанкционированное заимствование

Второй серьезный вызов связан с вопросами авторского права и плагиата. Если галлюцинация — это создание ложного, то проблема плагиата — это, как ни парадоксально, слишком точное копирование реального. Генеративные модели обучаются, поглощая колоссальные объемы текста, собранного из интернета, книг и других источников, многие из которых защищены авторским правом. В процессе генерации текста ИИ может непреднамеренно воспроизвести значительные фрагменты своего обучающего корпуса, иногда почти дословно.

Хотя в большинстве случаев ИИ создает уникальный контент, существует риск, что он может скопировать или слишком близко перефразировать чужой материал без надлежащего указания источника. Это поднимает сложные юридические и этические вопросы: кто несет ответственность за плагиат – разработчик модели, или пользователь, который использовал сгенерированный текст? Эта проблема особенно актуальна в академической среде, журналистике и креативных индустриях, где оригинальность и соблюдение авторских прав являются критически важными.

Как быть?

Генераторы текста – это мощный инструмент, но они пока далеки от совершенства. Борьба с галлюцинациями и плагиатом требует как технических решений, например, «заземление» (grounding) моделей — привязка их ответов к проверенным, внешним источникам информации — и более совершенные механизмы цитирования, так и ответственного подхода со стороны пользователей.

Для тех, кто использует ИИ для создания контента, остается неизменное правило: генератор текста – это лишь помощник для черновиков. Окончательная ответственность за достоверность, уникальность и этичность публикуемого материала всегда лежит на человеке. Только критическая оценка, фактчекинг и ручная доработка могут превратить сырой сгенерированный текст в надежную и ответственную публикацию.