Данные и ограничения
Как работают данные и почему результаты требуют проверки
Данные в общем виде
Данные — это основа того, как работают модели AI. Качество, полнота и репрезентативность данных напрямую влияют на результат.
Структура данных
Данные могут быть неструктурированными (текст, изображения) или структурированными (таблицы, базы данных). Модель обрабатывает их по-разному.
Примеры и паттерны
AI ищет закономерности в данных. Чем больше примеров и чем они разнообразнее, тем лучше модель обобщает. Если примеры однобокие, результаты могут быть предвзятыми.
Ограничения данных
Модель не может работать с информацией, которой нет в её обучающих данных. Она не знает о событиях после даты обучения и может делать ошибки в новых ситуациях.
Проверка и ограничения
Каждый результат AI нуждается в контроле. Есть несколько основных типов ошибок, на которые стоит обращать внимание.
Фактические ошибки
Модель может выдать информацию, которая неправильна или устарела. Результаты нужно проверить по независимым источникам.
Контекстные неточности
Модель может неправильно интерпретировать контекст или пропустить важные детали. Результат может быть логичным, но не полным.
Предвзятость
Если данные, на которых была обучена модель, содержат систематические искажения, результаты могут отражать эти искажения.
Почему результат не равен факту
Понимание этого различия критично для безопасного использования AI.
Результат, который выдаёт модель, — это предположение, основанное на паттернах в данных. Это не истина и не факт. Модель может выдать результат с высокой уверенностью (что видно из формулировки), но это всё равно может быть неправильно.
Человеческое суждение и проверка нужны для того, чтобы определить, применим ли результат в конкретной ситуации. Особенно это важно, если результаты влияют на решения о людях, финансах, безопасности или соответствии нормам.
Процесс проверки — это не зарезервированное время, это необходимый этап. Невозможно ускорить работу за счёт пропуска проверки, если результаты критичны.