Иллюзии Искусственного Интеллекта: Проверка на Прочность в Критических Областях

Автор: Денис Аветисян

Новый тест AdversaRiskQA выявляет, насколько хорошо большие языковые модели сохраняют достоверность информации в сферах, где ошибки могут иметь серьезные последствия.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование демонстрирует, как специально разработанный состязательный запрос в медицинской области, включающий уверенное вводное утверждение, искаженные знания и исходный вопрос, способен влиять на ответы модели.

Исследование представляет собой новый бенчмарк для оценки устойчивости больших языковых моделей к фактическим неточностям в областях, связанных с высоким риском (здравоохранение, финансы, право).

Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей (LLM), проблема галлюцинаций и искажения фактов остается острой, особенно в критически важных областях. В настоящей работе представлена новая методика оценки надежности LLM — ‘AdversaRiskQA: An Adversarial Factuality Benchmark for High-Risk Domains’ — предназначенная для выявления уязвимостей моделей при намеренном введении ложной информации в запросы в сферах здравоохранения, финансов и права. Разработанный бенчмарк позволяет оценить способность моделей обнаруживать и игнорировать дезинформацию различной степени убедительности, выявляя зависимость точности от размера модели и специфики предметной области. Какие шаги необходимы для создания действительно надежных и заслуживающих доверия LLM, способных противостоять манипуляциям и обеспечивать достоверность информации в условиях повышенного риска?

Иллюзии больших языковых моделей: риски и вызовы

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако склонны к феномену, известному как “галлюцинации”. Этот термин описывает ситуацию, когда модель выдает утверждения, не подкрепленные фактическими данными или информацией, содержащейся в ее обучающей выборке. Несмотря на кажущуюся связность и правдоподобность, такие “галлюцинации” представляют собой фактически выдуманные сведения, что может ввести в заблуждение пользователя. Причина этого кроется в вероятностной природе генерации текста — модель предсказывает наиболее вероятное продолжение последовательности слов, не обязательно придерживаясь истинности или логической согласованности с реальностью. Таким образом, БЯМ, обладая способностью к убедительной риторике, могут генерировать ложные, но правдоподобные заявления, что требует осторожности при использовании их в критически важных областях.

Иллюзии, генерируемые большими языковыми моделями, представляют собой серьезную угрозу, особенно в областях, где точность имеет первостепенное значение. В таких сферах, как медицина, юриспруденция и финансовый анализ, даже незначительные фактические ошибки могут привести к катастрофическим последствиям. Представьте себе диагностическую ошибку, основанную на ложной информации, предоставленной моделью, или неверную юридическую консультацию, основанную на сфабрикованных прецедентах. Подобные галлюцинации подрывают доверие к системам искусственного интеллекта и создают риски для принятия критически важных решений, подчеркивая необходимость строгой проверки и разработки методов смягчения подобных ошибок перед внедрением этих технологий в чувствительные области.

Оценка и смягчение рисков, связанных с галлюцинациями больших языковых моделей, является критически важным аспектом ответственного внедрения искусственного интеллекта. Неспособность точно выявлять и корректировать ложные утверждения может привести к серьезным последствиям, особенно в областях, где требуются высокая достоверность и точность информации, таких как медицина, юриспруденция или финансовый анализ. Разработка надежных методов оценки, включающих автоматизированные тесты и экспертную проверку, а также создание алгоритмов, способных обнаруживать и исправлять неправдивые данные, необходимо для обеспечения надежности и доверия к системам искусственного интеллекта. Без этих мер ответственное развертывание и широкое принятие подобных технологий остается под вопросом, что подчеркивает важность непрерывных исследований и разработки в данной области.

Несмотря на постоянное увеличение масштаба и сложности больших языковых моделей (LLM), проблема генерации недостоверной информации, известная как «галлюцинации», не решается автоматически. Простое увеличение количества параметров и обучающих данных не гарантирует повышение точности и надежности генерируемых текстов. Необходима систематическая оценка LLM с использованием специализированных метрик и наборов данных, позволяющих выявлять и количественно оценивать склонность модели к фабрикации фактов или искажению информации. Такая оценка должна включать проверку на соответствие с авторитетными источниками и экспертными знаниями, а также анализ контекстуальной релевантности и логической связности генерируемых утверждений. Только комплексный и непрерывный процесс оценки позволит эффективно управлять рисками, связанными с «галлюцинациями», и обеспечить ответственное применение LLM в различных областях.

Оценка моделей показала, что успешные ответы на сложные вопросы в области здравоохранения отличаются от неудачных, демонстрируя способность к более точной и релевантной генерации информации.

Атака на факты: проверка устойчивости больших языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют уязвимость к атакам, направленным на искажение фактической точности. Эти атаки заключаются в намеренном введении ложной информации в контекст запроса, что может спровоцировать генерацию LLM галлюцинаций — не соответствующих действительности утверждений. Механизм заключается в том, что LLM, обучаясь на огромных объемах данных, может не всегда корректно различать истинную и ложную информацию, особенно если ложная информация представлена в правдоподобной форме или согласуется с уже имеющимися знаниями модели. В результате, модель может принять ложную информацию за истинную и включить её в генерируемый ответ, создавая иллюзию фактической точности, которая отсутствует.

Стандартные бенчмарки, используемые для оценки больших языковых моделей (LLM), зачастую не учитывают уязвимость к атакам, направленным на искажение фактов. Эти бенчмарки, как правило, состоят из наборов данных, содержащих проверенную информацию, и не включают в себя преднамеренно ложные утверждения или вводящие в заблуждение контексты. В результате, LLM могут демонстрировать высокую производительность на стандартных тестах, но при этом оказаться восприимчивыми к галлюцинациям и неверной информации при столкновении с противоречивыми или ложными входными данными. Это приводит к завышенной оценке надежности и точности LLM в реальных условиях, где вероятность столкновения с недостоверной информацией значительно выше.

Для оценки устойчивости больших языковых моделей (LLM) к намеренному введению ложной информации, необходима целенаправленная стратегия тестирования. Она включает в себя использование техник, активно представляющих модели вводные данные, содержащие неточности или дезинформацию. Такой подход позволяет выявить уязвимости, которые не обнаруживаются стандартными бенчмарками, и оценить способность модели различать правдивую и ложную информацию. Методы включают в себя добавление незначительных искажений в факты, использование противоречивых утверждений и предоставление неполной или вводящей в заблуждение информации. Результаты этих тестов критически важны для понимания границ применимости LLM и разработки методов повышения их надежности и устойчивости к манипуляциям.

Оценка больших языковых моделей (LLM) в условиях намеренного введения вводящей в заблуждение информации критически важна для определения их устойчивости к атакам, направленным на генерацию ложных утверждений. Такой подход позволяет выявить точки отказа и слабые места в архитектуре модели, которые могут быть использованы для манипулирования выходными данными. Проведение тестов с использованием специально разработанных входных данных, содержащих неточности или противоречия, позволяет количественно оценить степень, в которой LLM подвержены галлюцинациям и неспособны к корректной обработке неверной информации. Полученные результаты необходимы для разработки стратегий повышения надежности и предсказуемости LLM в реальных сценариях использования, особенно в приложениях, требующих высокой степени достоверности генерируемых ответов.

Представленный трехэтапный конвейер позволяет генерировать и верифицировать набор состязательных запросов.

AdversaRiskQA: новый эталон для оценки больших языковых моделей в критически важных областях

AdversaRiskQA — это новый оценочный набор данных, предназначенный для анализа больших языковых моделей (LLM) в условиях, имитирующих враждебные атаки. Набор данных ориентирован на критически важные области, такие как здравоохранение, финансы и юриспруденция, и позволяет оценить способность LLM различать факты и вымысел, а также избегать генерации неточной или вводящей в заблуждение информации. AdversaRiskQA включает в себя специально разработанные запросы, содержащие ложные утверждения, для выявления уязвимостей моделей и оценки их надежности в сценариях, где точность информации имеет первостепенное значение.

В основе AdversaRiskQA лежит использование специально разработанных запросов, содержащих заведомо ложную информацию. Эти запросы намеренно включают неточности и искажения фактов, чтобы проверить способность больших языковых моделей (LLM) выявлять и игнорировать неверные предпосылки. Такой подход позволяет оценить устойчивость LLM к манипуляциям и выявить потенциальные уязвимости в процессах рассуждений и генерации ответов, особенно в областях, где точность информации критически важна.

В основе AdversaRiskQA лежит оценка способности больших языковых моделей (LLM) к различению фактической информации от ложной и предотвращению генерации неточной или вводящей в заблуждение информации. Бенчмарк использует специально разработанные запросы, содержащие заведомо ложные утверждения, чтобы проверить, насколько надежно LLM идентифицирует и игнорирует неверные посылки при формировании ответов. Оценивается не только способность модели не воспроизводить ложную информацию, но и умение выявлять и корректировать ошибочные предпосылки в запросе, что особенно важно в критических областях, таких как здравоохранение, финансы и юриспруденция.

В ходе тестирования на наборе данных AdversaRiskQA, оцениваемые модели демонстрируют среднюю точность выше 70%, однако выявляются уязвимости в коррекции ложных предпосылок и выполнении предметно-специфических рассуждений. Особо отмечается, что модель Qwen3-Next-80B показала наибольшее количество ошибок, что указывает на то, что увеличение размера модели не гарантирует повышенную устойчивость к искажённой информации и не обеспечивает надёжность в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и юриспруденция.

Автоматизированная оценка и поиск достоверной информации

Традиционные метрики оценки, такие как BLEU и ROUGE, разработаны для измерения лексического соответствия между сгенерированным текстом и эталонными данными, и не учитывают фактическую точность содержащейся в нем информации. Это означает, что модель может генерировать текст, который грамматически корректен и близок к эталону, но при этом содержать неверные факты или ложные утверждения. В связи с этим, для оценки фактической корректности генерируемого текста необходимы автоматизированные методы оценки, которые способны верифицировать информацию, содержащуюся в тексте, используя внешние источники знаний или другие языковые модели. Такие методы позволяют более объективно и надежно оценивать качество генерируемого текста, особенно в задачах, где фактическая точность является критически важной.

Метод “LLM-как-судья” (LLM-as-Judge) использует возможности других больших языковых моделей (LLM) для автоматизированной оценки фактической точности сгенерированного текста. Вместо ручной проверки, LLM-судья получает сгенерированный текст и источник (например, контекст или запрос) и выносит суждение о соответствии текста фактам, содержащимся в источнике. Этот подход позволяет масштабировать процесс оценки, поскольку LLM могут обрабатывать большие объемы данных значительно быстрее, чем люди. Ключевым преимуществом является снижение затрат и времени, необходимых для оценки качества генераций, особенно в контексте задач, требующих высокой фактической точности, таких как суммаризация или ответы на вопросы.

Метод оценки достоверности с использованием поисковой аугментации (SAFE) объединяет декомпозицию задач, выполняемую большой языковой моделью (LLM), с поиском в интернете для проверки информации и выявления неточностей. В рамках SAFE, LLM сначала разбивает сложный вопрос или утверждение на более мелкие, проверяемые компоненты. Затем, для каждого компонента выполняется поиск релевантных документов в интернете. Найденные данные используются LLM для оценки достоверности исходного утверждения, выявления противоречий и предоставления обоснования оценки. Этот подход позволяет повысить надежность оценки фактов, так как LLM опирается не только на свои внутренние знания, но и на внешние, верифицируемые источники.

Метрика F1@K позволяет более точно оценить фактическую корректность сгенерированного текста, чем простая точность (accuracy). В отличие от accuracy, которая просто подсчитывает долю верно идентифицированных фактов, F1@K учитывает как точность (precision) — долю верно идентифицированных фактов среди всех заявленных системой, так и полноту (recall) — долю верно идентифицированных фактов от общего числа релевантных фактов. Значение «K» обозначает, что оценка проводится по лучшим K результатам, что особенно полезно, когда система генерирует несколько вариантов ответа. Формула для F1@K: $F1@K = 2 <i> (Precision </i> Recall) / (Precision + Recall)$ , где Precision и Recall рассчитываются на основе K лучших результатов. Использование F1@K позволяет получить более сбалансированную оценку, учитывающую как способность системы избегать ложных утверждений, так и ее способность находить все релевантные факты.

К надежным и заслуживающим доверия большим языковым моделям

Тщательная оценка больших языковых моделей (LLM) в условиях, имитирующих враждебные атаки, является ключевым шагом к обеспечению их надёжности и безопасности перед внедрением. Исследования показывают, что подвергая модели намеренно искажённым или неполным данным, можно выявить скрытые уязвимости и слабые места в логике рассуждений. Такой подход позволяет не только обнаружить потенциальные ошибки, но и разработать методы их исправления, например, посредством дополнительного обучения или применения специализированных фильтров. В результате, повышается устойчивость моделей к манипуляциям и нежелательным последствиям, что особенно важно для применений в критически важных областях, где точность и надёжность имеют первостепенное значение.

Для обеспечения надежности и предсказуемости больших языковых моделей (LLM) необходимы стандартизированные методы оценки их устойчивости к различным искажениям и манипуляциям. В этом контексте, такие эталонные тесты, как AdversaRiskQA, представляют собой важный инструмент. Данный фреймворк предоставляет унифицированный набор задач и метрик, позволяющих объективно сравнивать производительность различных LLM в условиях, имитирующих реальные угрозы. Использование AdversaRiskQA позволяет исследователям и разработчикам выявлять слабые места в моделях, оценивать эффективность применяемых методов защиты и, в конечном итоге, создавать более надежные и безопасные системы искусственного интеллекта, способные функционировать в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и юриспруденция.

Автоматизированные методы оценки позволяют осуществлять непрерывный мониторинг и совершенствование производительности больших языковых моделей (LLM). Вместо ручных проверок, которые являются трудоемкими и подвержены ошибкам, автоматизация позволяет регулярно тестировать LLM на разнообразных наборах данных и в различных сценариях. Это включает в себя отслеживание ключевых показателей, таких как точность, скорость ответа и устойчивость к противоречивой информации. Такой подход не только выявляет потенциальные уязвимости и ошибки в реальном времени, но и предоставляет ценные данные для оптимизации моделей и улучшения их способности к обучению. Непрерывный мониторинг позволяет разработчикам быстро реагировать на изменения в данных или требованиях пользователей, обеспечивая стабильную и надежную работу LLM в долгосрочной перспективе. В конечном итоге, автоматизация оценки способствует повышению качества и доверия к системам искусственного интеллекта.

Исследования показали, что модель GPT-5 продемонстрировала наиболее высокую устойчивость к adversarial атакам в рамках бенчмарка AdversaRiskQA. Однако, анализ результатов выявил существенные различия в точности ответов в зависимости от предметной области. Так, модель демонстрировала более высокие показатели в области финансов, в то время как в сферах здравоохранения и юриспруденция точность значительно снижалась. Данный факт подчеркивает наличие специфических сложностей для больших языковых моделей при работе с узкоспециализированными знаниями и требует разработки целевых стратегий для повышения их надежности и компетентности в различных областях применения. Это указывает на необходимость дальнейших исследований, направленных на адаптацию моделей к особенностям каждой предметной области.

Обеспечение фактической точности является ключевым фактором для формирования доверия к системам искусственного интеллекта и реализации их полного потенциала. Погрешности в предоставляемой информации не только подрывают уверенность пользователей, но и ограничивают возможности применения этих систем в критически важных областях, таких как здравоохранение, юриспруденция и финансы. Достижение высокой степени достоверности требует не только совершенствования алгоритмов обучения, но и внедрения строгих механизмов проверки и верификации фактов, а также постоянного мониторинга и корректировки выходных данных. В конечном итоге, надежность и правдивость информации, генерируемой ИИ, определяют его способность служить полезным инструментом для принятия решений и решения сложных задач, способствуя прогрессу и инновациям в различных сферах человеческой деятельности.

Представленная работа демонстрирует важность целостного подхода к оценке надежности больших языковых моделей, особенно в критически важных областях. Акцент делается на выявлении уязвимостей, возникающих под воздействием намеренных искажений, что подчеркивает необходимость разработки систем, способных сохранять фактическую точность в сложных условиях. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Разговорчивость — это враг надёжности». Это наблюдение прекрасно иллюстрирует суть исследования — чрезмерная генерация информации без строгой привязки к фактам может подорвать доверие к системе, а значит, и её полезность. AdversaRiskQA служит инструментом для проверки этой самой надежности, выявляя слабые места и стимулируя разработку более устойчивых моделей.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, выявляя уязвимости больших языковых моделей в критически важных областях, лишь обнажает проблему, а не решает её. Всё ломается по границам ответственности — если не понимать, где они проходят в архитектуре этих систем, болезненные последствия неизбежны. Акцент на “состязательных” атаках — это, безусловно, полезный шаг, но он напоминает попытку заклеить трещину в плотине, не устраняя причину её возникновения. Недостаточно просто выявлять галлюцинации; необходимо понять, почему они возникают, и спроектировать системы, которые способны их предотвращать, а не только обнаруживать.

Будущие исследования должны сместить фокус с поверхностного тестирования на глубокое понимание внутренней структуры моделей. Необходимо разрабатывать метрики, которые отражают не только фактическую точность, но и степень уверенности модели в своих ответах, а также её способность признавать собственную некомпетентность. Структура определяет поведение: архитектура модели должна быть спроектирована таким образом, чтобы поощрять достоверность и прозрачность, а не просто максимизировать статистическую правдоподобность.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы создать модели, которые просто “выдают” правильные ответы, а в том, чтобы создать системы, которые способны к критическому мышлению и самоанализу. Иначе, всё это — лишь иллюзия интеллекта, прекрасная и опасная одновременно. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а не из сложности и непрозрачности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15511.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-23 22:31