Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Чем умнее, тем глупее: парадокс «думающих» нейросетей

1 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью Imagen 3

В тексте про рассуждающие модели, который случайно вышел прямо перед релизом нового поколения нейросетей от OpenAI, мы писали о минусах таких моделей. И вот, спустя какое-то время, появилось подтверждение — новое поколение бьёт рекорды в одних задачах, но сильно хуже справляется с другими.

По-прежнему не изменился тот факт, что новые функции работают впечатляюще — доступ к инструментам ChatGPT сделал работу с o3 гораздо более простой и интуитивной (подробнее можно почитать в тексте про них). Релиз приближает нас к тому дню, когда не нужно будет разбираться в стилях, промптах, настройках сервиса, версиях моделей, а достаточно просто будет описывать несколькими словами задачу и получать результат. Но пока этот момент, к сожалению, не наступил.

Свой рекорд с по привлечению пользователей картинками в стиле Гибли компания не побила, но даже здесь смогла завируситься — благодаря навыку ИИ определять место съемки практически любой цифровой фотографии (работает это за счёт того, что модель понимает фотографии, умеет их приближать, вращать, изучать, писать скрипты на Питоне и проводить поиск в Интернете, что в совокупности позволяет определить локацию).

Всё бы ничего, но пока любое усложнение модели ведёт к дополнительным проблемам. Новое поколение думающих моделей, благодаря тому, что думают больше — парадоксально и больше ошибаются. Они не справляются с величиной контекста, в случае ошибки не пытаются её исправить, а придумывают аргументы и убеждают себя в правильности ответа. o3 делает ошибки в математике, иногда обманывает и «галлюцинирует» в два раза чаще своего предшественника. Даже в финансовом анализе, где o3 лидирует среди конкурентов, точность составляет всего 48,3%.

Появился термин «неровной границы» (jagged frontier) — когда в одних задачах ИИ превосходит человека по скорости и качеству работы в десятки раз, а в других на него в принципе нельзя положиться. А вывод, как в случае с измерением продуктивности — не нужно пытаться использовать ИИ там, где от него нет толку, и проблем не будет.

// Илья Власов