Коллективный разум нейросетей: может ли обсуждение повысить точность прогнозов?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что совместное обсуждение прогнозов, сделанных разными нейросетями, может значительно повысить их точность, в то время как обсуждение между одинаковыми моделями не дает заметного эффекта.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Калибровка прогнозов, выполненная отдельно и в процессе обсуждения, демонстрирует стратификацию в зависимости от сценария, указывая на то, как коллективное принятие решений влияет на точность предсказаний в различных ситуациях.

В работе показано, что разнообразие моделей является ключевым фактором повышения точности прогнозирования в процессе совместного обсуждения.

Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в решении различных задач, их потенциал в области коллективного прогнозирования оставался недостаточно изучен. Данное исследование, озаглавленное ‘The Wisdom of Deliberating AI Crowds: Does Deliberation Improve LLM-Based Forecasting?’, посвящено изучению влияния структурированной дискуссии между LLM на точность прогнозов. Полученные результаты свидетельствуют о том, что обмен информацией между разнородными языковыми моделями значительно повышает качество прогнозов, в то время как дискуссия между идентичными моделями не дает существенного эффекта. Может ли подобный механизм коллективного разума стать основой для создания более надежных и точных систем прогнозирования будущего?

За пределами интуиции: Необходимость строгого прогнозирования

Традиционные методы прогнозирования часто опираются на интуицию экспертов, однако подобный подход подвержен значительным искажениям и имеет ограниченные возможности. Человеческое восприятие закономерностей склонно к подтверждению собственных убеждений и игнорированию противоречащих данных, что приводит к систематическим ошибкам в оценке вероятности событий. Кроме того, интуиция, как правило, не способна эффективно обрабатывать большие объемы информации и учитывать сложные взаимосвязи между различными факторами, особенно в условиях быстро меняющегося мира. В результате, прогнозы, основанные исключительно на экспертных оценках, зачастую оказываются неточными и не позволяют принимать обоснованные решения в различных сферах — от экономики и политики до управления рисками и планирования развития.

Современный мир характеризуется беспрецедентной взаимосвязанностью и сложностью глобальных процессов. Традиционные методы прогнозирования, основанные на интуиции и экспертных оценках, оказываются недостаточными для адекватного анализа и предвидения будущих событий. Растущая динамика международных отношений, технологический прогресс и экологические вызовы требуют перехода к систематическим, основанным на данных подходам. Использование статистического моделирования, машинного обучения и анализа больших данных позволяет выявлять закономерности, которые недоступны человеческому восприятию, и создавать более точные и надежные прогнозы. Такой переход необходим для эффективного планирования и принятия обоснованных решений в самых различных сферах — от экономики и финансов до политики и безопасности.

Точность прогнозирования играет решающую роль в принятии обоснованных решений в самых разных сферах деятельности. От разработки государственной политики, где предвидение социальных и экономических тенденций необходимо для эффективного планирования, до финансового сектора, где точные прогнозы рыночных изменений определяют инвестиционные стратегии и минимизируют риски, — способность предсказывать будущие события является основой успешного управления. В логистике и управлении цепочками поставок, точное прогнозирование спроса позволяет оптимизировать запасы и снизить издержки. Более того, в сфере здравоохранения, моделирование распространения заболеваний и прогнозирование пиков заболеваемости критически важно для эффективного распределения ресурсов и защиты населения. Таким образом, развитие и внедрение надежных методов прогнозирования становится не просто желательным, а необходимым условием для устойчивого развития и успешного функционирования современного общества.

Большие языковые модели как прогностический инструмент: Новый подход

Использование больших языковых моделей (БЯМ) в прогнозировании (прогнозирование с помощью БЯМ) представляет собой масштабируемый и потенциально более объективный метод предсказания будущих событий. Традиционные методы прогнозирования часто зависят от экспертных оценок и подвержены когнитивным искажениям. БЯМ, напротив, способны обрабатывать огромные объемы данных из различных источников — новостные ленты, финансовые отчеты, социальные сети и другие — и выявлять статистические закономерности, которые могут указывать на будущие тенденции. Масштабируемость обеспечивается возможностью автоматизированного анализа данных и генерации прогнозов без необходимости ручного вмешательства. Объективность достигается за счет снижения влияния субъективных факторов, характерных для человеческого анализа.

Большие языковые модели (БЯМ) обладают способностью обрабатывать и анализировать значительно большие объемы данных, чем это практически возможно для человека. Этот масштаб позволяет им выявлять сложные корреляции и закономерности в данных, которые могут быть незаметны при традиционных методах анализа. БЯМ анализируют не только явные связи, но и скрытые ассоциации, находя взаимосвязи между различными переменными и событиями, которые могли бы остаться незамеченными. Обработка огромных массивов текстовой и числовой информации позволяет моделям выявлять тренды и аномалии, предсказывать будущие события на основе выявленных паттернов и, таким образом, предоставлять информацию, которую человек не способен получить в аналогичные сроки или с той же точностью.

Эффективность прогнозирования с использованием больших языковых моделей (LLM) напрямую зависит от разнообразия используемых моделей и способа представления входных данных. Исследования показывают, что ансамбли, состоящие из нескольких LLM с различными архитектурами и обученными на разных наборах данных, демонстрируют более стабильные и точные прогнозы, чем отдельные модели. Формат представления информации, включая структуру запросов, используемые ключевые слова и объем предоставляемого контекста, существенно влияет на способность модели извлекать релевантные закономерности и формировать корректные прогнозы. Недостаточное или некорректно структурированное представление данных может привести к снижению точности и увеличению вероятности ошибок в прогнозировании.

Улучшение предсказаний посредством дискуссии и оценки

Исследование было направлено на оценку влияния структурированной дискуссии (Deliberation) на точность прогнозов, выдаваемых большими языковыми моделями (LLM), как самостоятельно, так и в сочетании с экспертными оценками. В рамках исследования проводился анализ прогнозов, полученных от моделей GPT-5, Gemini Pro 2.5 и Claude Sonnet 4.5, на основе бинарных вопросов. Целью являлось количественное определение влияния процесса обсуждения на улучшение точности прогнозов, а также выявление потенциальных синергий между LLM и экспертным человеческим анализом. Полученные данные позволили оценить, насколько структурированная дискуссия может служить инструментом повышения надежности и точности прогнозирования в различных областях.

Для проведения экспериментов использовались большие языковые модели, включая GPT-5, Gemini Pro 2.5 и Claude Sonnet 4.5. В качестве формата вопросов были выбраны бинарные вопросы (да/нет), что позволило упростить процесс оценки точности прогнозов и обеспечить четкую количественную метрику для сравнения результатов, полученных от различных моделей и экспертов. Использование бинарного формата позволило стандартизировать данные и минимизировать субъективность при оценке ответов.

Оценка точности прогнозов осуществлялась с использованием метрик Log Loss и Brier Score, что позволило получить количественные данные о производительности. В ходе экспериментов было зафиксировано статистически значимое улучшение точности прогнозов на 4% за счет использования структурированной дискуссии (deliberation), выраженное в снижении значения Log Loss на 0.020 (p-value = 0.017). Данный результат указывает на значимость предложенного подхода к повышению точности прогнозов, подтвержденную статистическим анализом.

Влияние и перспективы прогнозирования с использованием больших языковых моделей

Исследования показали, что прогнозирование с использованием больших языковых моделей (LLM), в сочетании с вдумчивым анализом и экспертной оценкой, способно давать результаты, сопоставимые, а в некоторых случаях и превосходящие прогнозы, сделанные людьми-экспертами. Такой подход позволяет LLM не просто генерировать вероятностные оценки, но и учитывать нюансы и контекст, что критически важно для точных предсказаний в различных областях — от экономики и политики до науки и технологий. Сочетание вычислительной мощности LLM с человеческой интуицией и опытом открывает новые возможности для повышения точности прогнозов и принятия более обоснованных решений. Ведь, как известно, время — это не просто метрика, но и среда, в которой системы развиваются, и чем точнее мы предвидим изменения в этой среде, тем более достойно наши системы смогут ее адаптировать.

Турнир Metaculus стал ценной площадкой для объективной оценки и подтверждения полученных результатов. В рамках этого соревновательного мероприятия, модели прогнозирования на основе больших языковых моделей (LLM) были сопоставлены с прогнозами экспертов в различных областях. Участие в Metaculus позволило не только установить сравнимые показатели точности, но и выявить сильные и слабые стороны LLM в реальных условиях прогнозирования. Полученные данные подтвердили, что при грамотном подходе к обработке информации, LLM способны генерировать прогнозы, сопоставимые, а иногда и превосходящие, прогнозы, создаваемые человеком, что подчеркивает потенциал этих моделей в качестве инструментов для анализа и предвидения будущих событий.

Дальнейшие исследования в области прогнозирования с использованием больших языковых моделей (LLM) должны быть направлены на оптимизацию стратегий распространения информации и изучение новых архитектур. Ученые предполагают, что более эффективные методы подачи данных моделям, учитывающие контекст и значимость различных источников, могут значительно повысить точность прогнозов. Кроме того, разработка инновационных архитектур, возможно, комбинирующих различные подходы машинного обучения, позволит LLM лучше улавливать сложные закономерности и делать более надежные предсказания. Особое внимание уделяется изучению способов интеграции LLM с экспертными знаниями и системами поддержки принятия решений, что позволит создавать гибридные модели, сочетающие сильные стороны искусственного интеллекта и человеческого опыта.

Исследование демонстрирует, что эффективное прогнозирование с использованием больших языковых моделей напрямую зависит от разнообразия участников. Подобно тому, как жизненный путь системы отражается в ее хрониках, так и коллективное мышление различных моделей позволяет достичь более точных результатов. Дональд Кнут замечал: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». В данном случае, прежде чем стремиться к оптимизации процесса прогнозирования, необходимо обеспечить разнообразие используемых моделей — ведь именно это является основой для повышения точности и надежности результатов, как и в любом сложном системном процессе.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя преимущество коллективного разума разнообразных языковых моделей в прогнозировании, лишь подтверждает старую истину: система стареет не из-за ошибок, а из-за неизбежности времени. Улучшение точности за счет «обсуждения» между моделями — это не столько победа над энтропией, сколько её временное отсрочение. Вопрос, однако, заключается в том, как долго эта отсрочка может быть эффективной, и что происходит, когда разнообразие моделей истощается, когда все «голоса» начинают повторять одно и то же.

Очевидно, что истинная проблема не в поиске идеального алгоритма «обсуждения», а в поддержании и расширении разнообразия. Следующим шагом представляется исследование механизмов, позволяющих моделям эволюционировать, приобретать новые перспективы, даже в условиях ограниченных ресурсов. Стабильность, показанная в улучшении прогнозов, может оказаться лишь задержкой катастрофы, если система перестанет адаптироваться к меняющейся среде.

В конечном итоге, ценность этой работы заключается не в конкретных цифрах улучшения точности, а в напоминании о том, что даже самые сложные системы подвержены старению. И задача исследователя — не только продлить их жизнь, но и понять, как сделать этот процесс достойным.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22625.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 03:33