Почему ошибаются диалоговые ИИ, отвечая на запросы и выполняя задания?
Статья из Pitch Avatar Команда помогает избежать «недопонимания» при работе с искусственным интеллектом. Мы — компания, которая разрабатывает инструменты на основе ИИ для... B2B В сфере продаж, обучения и взаимодействия с клиентами мы на собственном опыте убедились, что работает, что не работает и почему ИИ совершает ошибки при выполнении задач, которые, казалось бы, он должен решать без труда.
Любой, кто взаимодействует с разговорным ИИ, наверняка сталкивался с тем, что он далеко не всегда справляется со своей задачей. Иногда он может давать неполные ответы, не извлекать конкретную информацию или выдавать стилистически неуклюжие ответы с громоздкими формулировками, логическими несоответствиями и повторяющимися элементами. Серьезной проблемой являются «машинные галлюцинации», когда ИИ намеренно генерирует ошибочную информацию, включая вымышленные имена, произведения, цитаты и ссылки.
И данные это подтверждают. Исследование, проведенное BBC и Европейским вещательным союзом в 2025 году, показало, что женщин-заключенных 45% запросов новостей об ИИ Поисковые системы на основе ИИ, такие как ChatGPT, MS Copilot, Gemini и Perplexity, выдают ошибки. Отдельное исследование Колумбийского университета показало, что поисковые системы на основе ИИ достаточно уверены в своих результатах. ошибаются более чем в 60% случаев При цитировании новостей, несмотря на ошибки, эти боты редко признают свою неуверенность. Даже в задачах структурированного суммирования, где ИИ показывает наилучшие результаты, многие широко используемые модели попадают в «среднюю группу ложных утверждений» с показателями, обычно составляющими от 2% до 5% — это означает, что вы можете столкнуться с 2–5 вымышленными утверждениями на 100 взаимодействий. B2B В самых разных ситуациях (например, презентации для продаж, обучающие видеоролики или общение с клиентами) даже одна ошибка может подорвать доверие и сорвать сделку.
Основные типы ошибок в ИИ
Полезно понимать категории ошибок, которые допускает ИИ. Не все ошибки ИИ одинаковы, и распознавание их типов помогает разработать правильные меры защиты.
Галлюцинации, вызванные ИИ: когда ИИ фабрикует информацию
Галлюцинация ИИ Это наиболее обсуждаемый и зачастую наиболее разрушительный тип ошибок ИИ. Он возникает, когда ИИ генерирует правдоподобно звучащую, но полностью сфабрикованную информацию: вымышленную статистику, выдуманные цитаты, несуществующих людей или компании. Это происходит, когда системы ИИ генерируют информацию, которая кажется правдоподобной, но содержит фактические неточности или полностью сфабрикованный контент.
В B2BПредставьте себе, что сгенерированная ИИ презентация для продаж ссылается на несуществующую статистику маркетинговых исследований, или обучающее видео упоминает нормативный акт, который так и не был принят. Это не исключения – в 2024 году 47% корпоративных пользователей ИИ признались в совершении подобных ошибок. как минимум одно важное деловое решение основано на галлюцинаторном контенте.
На сопоставимых тестах частота галлюцинаций снижается из года в год в несложных случаях – лучшие модели упали с примерно 1–3% в 2024 году до 0.7–1.5% в 2025 году в задачах на обобщение информации. Однако частота галлюцинаций остается высокой в задачах на сложное мышление и запоминание фактов в открытой области, где показатели может превысить 33%.
Предвзятость ИИ: когда результаты отражают искаженные обучающие данные
Предвзятость ИИ возникает, когда алгоритмы систематически выдают результаты, отдающие предпочтение одной точке зрения, демографической группе или результату по сравнению с другими. Основные причины включают предвзятые обучающие данные, однородные команды разработчиков, неадекватное тестирование и исторические модели дискриминации, заложенные в наборах данных. B2B В командах это может проявляться в контенте, который неосознанно исключает определенные сегменты вашей аудитории, или в инструментах на основе искусственного интеллекта, которые дают рекомендации, основываясь на неполной или искаженной информации.
Предвзятость ИИ создает значительные бизнес-риски, включая ущерб репутации, юридическую ответственность, снижение доверия общественности, ухудшение производительности моделей и санкции со стороны регулирующих органов. Последствия выходят далеко за рамки технических проблем и затрагивают бизнес-операции, соблюдение законодательства и социальную справедливость.
Устаревшая или неверная информация
Распространенное заблуждение заключается в том, что ИИ имеет доступ к данным в реальном времени. В действительности большинство моделей ИИ обучаются на данных с фиксированной датой окончания обучения. В исследовании BBC системы ИИ неправильно отвечали на элементарные фактические вопросы, такие как «кто такой Папа Римский» и «кто такой канцлер Германии». В одном случае компания Copilot утверждала, что в Оксфорде проводятся испытания вакцины. источник: статья BBC С 2006 года – почти 20 лет. B2B Использование командами искусственного интеллекта для анализа конкурентной среды, оценки размера рынка или выработки рекомендаций по регулированию представляет собой значительный риск.
Непоследовательные ответы
Задайте один и тот же вопрос дважды, и вы можете получить два разных ответа. Эта непоследовательность является особенностью работы вероятностных языковых моделей. Но для команд, стремящихся к масштабируемости и согласованности сообщений в отделах продаж, поддержки клиентов или обучения, это вносит непредсказуемость, которая подрывает доверие к бренду.
Почему ИИ совершает ошибки: первопричины
Почему это происходит? Для ясности рассмотрим основные причины ошибок при взаимодействии с разговорным ИИ:
Ограничения, связанные с обучающими данными.
Искусственный интеллект обучается на основе огромных массивов данных, но ему не хватает понимания, подобного человеческому. Он учится воспроизводить типы взаимосвязей и структур, которые видит в получаемой информации. На основе этого он пытается предсказать, какие слова или фразы с наибольшей вероятностью будут использованы другими. Несмотря на огромный объем данных, используемых для обучения диалогового ИИ, в них все еще есть существенные пробелы. Теоретически невозможно, чтобы ИИ обладал всеобъемлющими знаниями обо всем в мире, поскольку «база данных» человечества расширяется слишком быстро.
Отсутствие возможностей для проверки фактов
Искусственный интеллект не способен критически анализировать факты или проверять информацию так, как это делают люди. Он генерирует ответы на основе данных, на которых обучался, а это значит, что если обучающие данные содержат неточности, ИИ может воспроизвести эти ошибки. Кроме того, противоречивая информация в данных может привести к непоследовательным ответам. Для решения этих проблем разговорный ИИ обычно необходимо переобучать с использованием обновленных и исправленных данных.
Ограничения конкретных моделей ИИ
Практически все разговорные ИИ имеют изначально заложенные пределы возможностей. Самый распространенный пример – обучение только на данных, доступных до определенного момента времени, и отсутствие возможности учиться или адаптироваться в реальном времени.
Сложность естественного языка.
Естественный язык — невероятно сложная система, плохо приспособленная для отражения абсолютной истины. Слишком многое зависит от контекста разговора и мировоззрения собеседников. Многогранная и постоянно развивающаяся природа человеческого языка представляет собой серьезную проблему для ИИ. Многие нюансы, которые можно понять только в определенном контексте, часто приводят к генерации дезинформации. Из-за неоднозначности естественного языка ИИ может неправильно истолковать запрос пользователя. Сейчас самое время повторить один из самых распространенных советов по общению с разговорным ИИ: делайте задачи как можно короче и понятнее, избегая сленга, двусмысленности и подтекста.
Отсутствие мировоззрения.
В отличие от людей, ИИ не обладает общим пониманием мира, сформированным воспитанием, социальной культурой и личным опытом. В результате ИИ не может опираться на целостное мировоззрение при генерации ответов. Это часто приводит к получению информации, не относящейся к теме или не имеющей отношения к делу, особенно в ответ на общие или расплывчатые вопросы. Это принципиально важно. Чем человек лучше робота? – универсальность и контекстная гибкость, которые ИИ пока не может воспроизвести.
Стремление восполнить пробелы в знаниях («машинные заблуждения»)
Одна из главных причин так называемых «машинных галлюцинаций» заключается в том, что когда разговорный ИИ получает запрос от пользователя, он пытается сгенерировать ответ, который, согласно его обучению, с наибольшей вероятностью соответствует этому запросу. Если ИИ сталкивается с недостатком информации для генерации полного ответа, он может попытаться «заполнить пробел», основываясь на том, что он увидел в данных. Это может привести к генерации информации, которая является своего рода предположением. Она кажется правдоподобной, но на самом деле является фикцией. К сожалению, в отличие от людей, современный ИИ пока не обладает навыком проверки своих предположений на основе личного опыта, интуиции или контекстного понимания.
Статистическое прогнозирование против подлинного понимания
На фундаментальном уровне ИИ ничего не «понимает» — он предсказывает статистически вероятные следующие слова на основе шаблонов. Архитектура языковых моделей способствует сохранению иллюзий. Эти системы генерируют статистически вероятные ответы на основе обучающих шаблонов, а не на основе проверенных фактов. Именно поэтому ИИ может выдавать грамматически безупречный, уверенно сформулированный ответ, который на самом деле совершенно неверен. Именно поэтому недавние исследования предоставляют математические доказательства того, что иллюзии в ИИ остаются неизбежными при существующих архитектурах — большие языковые модели не могут изучить все возможные вычислимые функции из-за фундаментальных вычислительных ограничений, а это означает, что идеальная точность остается недостижимой независимо от улучшений в обучении.
Неправильное толкование контекста и намерений
Искусственный интеллект часто испытывает трудности с пониманием намерение За запросом стоит не просто его буквальное содержание. B2B В рабочих процессах контекст решает все: «составить последующее письмо для потенциального клиента» требует понимания вашего цикла продаж, возражений потенциального клиента, вашего ценностного предложения — нюансов, которые ИИ не может выявить без явных и подробных подсказок. Как системы искусственного интеллекта воспринимают взаимодействие с человеком Это принципиально отличается от того, как это воспринимают люди, и именно это различие является причиной многих ошибок при выполнении задач.
Как пользователи усугубляют ошибки ИИ
Ограничения ИИ — это одна сторона медали. Другая — это то, как мы используем эти инструменты. Многие ошибки ИИ в B2B Рабочие процессы являются результатом неправильного использования человеком, что усугубляет присущие ИИ ограничения.
Чрезмерная зависимость от результатов работы ИИ
Наиболее распространенная ошибка — это восприятие результатов работы ИИ как готового продукта. Исследования показали, что операторы некритично полагались на результаты работы систем ИИ вплоть до 95% случаев, и хотя высокая степень согласованности может отражать доверие к инструменту, она также поднимает вопросы о подлинности автономного управления. человеческая оценка в процессе надзораКогда команды используют контент, сгенерированный ИИ, в презентациях для продаж, электронных письмах клиентам или учебных материалах без проверки человеком, они рискуют доверием к бренду.
Как мы уже рассказывали в нашей статье о причинах Чат-боты на основе искусственного интеллекта — это помощники, а не замена людям.Искусственный интеллект хорошо справляется примерно с 70–80% рутинных задач, но оставшиеся 20–30% требуют человеческого суждения.
Низкое качество подсказок
Нечеткие или неоднозначные подсказки — одна из главных причин низкого качества результатов работы ИИ. Просьба к ИИ «написать продающее письмо» без указания целевой аудитории, проблемной точки, тона или призыва к действию — это все равно что попросить стажера «займиться маркетингом». Чем больше контекста, ограничений и примеров вы предоставите, тем меньше ошибок допустит ИИ при выполнении задач. Это решаемая проблема и один из самых быстрых способов улучшить качество результатов работы ИИ.
Публикация неотредактированных результатов работы ИИ
Масштабирование контента с помощью ИИ — мощный инструмент, но публикация необработанных результатов работы ИИ без проверки человеком — верный путь к ошибкам, наносящим ущерб бренду. По имеющимся данным, специалисты в области интеллектуального труда тратят в среднем 4.3 часа в неделю на проверку фактов, полученных с помощью ИИ, — значительные временные затраты, которые, однако, окупаются за счет предотвращения ошибок. Каждый контент, сгенерированный ИИ, должен пройти как минимум один цикл проверки человеком, прежде чем попасть к клиенту, потенциальному клиенту или обучающемуся.
Приоритет количества над качеством
Искусственный интеллект упрощает создание контента в больших масштабах. Но увеличение объёма производства не означает повышение его качества. Когда команды отдают приоритет объёму (больше писем, больше видео, больше слайдов) без контроля качества, количество ошибок резко возрастает. B2BВ условиях, когда каждое взаимодействие формирует восприятие, одна выдуманная статистика в презентации может разрушить месяцы построения отношений.
Экономические издержки игнорирования ошибок ИИ для бизнеса
Для пакетов B2B В командах ошибки в работе ИИ — это не просто технические неудобства, они имеют реальные последствия для бизнеса:
- Риски для бренда и репутации: Сфабрикованное утверждение в презентации для клиента мгновенно подрывает доверие. Значительная часть рабочей силы ежедневно использует ИИ, и большинство пользователей обмениваются личными или важными для бизнеса данными — в таких условиях небезопасные результаты могут напрямую повлиять на юридические, финансовые или репутационные риски.
- Влияние на портфель заказов и выручку: Потенциальные клиенты, обнаружившие ошибки в ваших сообщениях, сгенерированных ИИ, не будут отвечать. Сделки срываются, если рекламные материалы содержат ложную информацию.
- Правовые и нормативные риски: Галлюцинации все чаще рассматриваются как продукт поведения, причиняющий вред в дальнейшем, а не как академическая диковинка.
- Потраченные ресурсы: Затраты в среднем 4.3 часа в неделю на проверку фактов с помощью ИИ, выполняемую сотрудниками, работающими с информацией, представляют собой значительные скрытые издержки, но игнорирование этой проверки фактов приводит к еще большим затратам в будущем.
Как предотвратить и выявить ошибки ИИ в вашем рабочем процессе
Понимание причин ошибок ИИ полезно. Знание того, что с этим делать, крайне важно. Вот практическая схема для этого. B2B команды:
Создайте модель человеческого контроля.
К передовым практикам относится проектирование систем искусственного интеллекта с учетом роли человека (как конечного пользователя, так и наблюдателя) и обеспечение четких линий отчетности с выделенными ролями для экспертной оценки. На практике это означает:
- Никогда не публикуйте результаты работы ИИ без как минимум одной проверки человеком. Это можно применить к электронным письмам для продаж, сценариям презентаций, учебным материалам и материалам, предназначенным для взаимодействия с клиентами.
- Четко определите ответственных за проверку. Для каждого элемента контента, созданного с помощью ИИ, должен быть назначен ответственный рецензент, который будет следить за его точностью и соответствием бренду.
- Создайте многоуровневую систему оценки рисков. Внутренние черновики могут нуждаться в менее тщательной проверке; материалы, предназначенные для клиентов, требуют тщательной проверки фактов.
Именно такой подход лежит в основе всего. Pitch AvatarРазговорный ИИ-помощникгде ИИ генерирует первоначальный результат (сценарии, озвучку, ведущих-аватары), но люди сохраняют полный контроль над редактированием, соответствием бренду и окончательным утверждением, прежде чем что-либо попадет к аудитории.
Улучшите свои методы подсказок.
- Четко укажите формат, целевую аудиторию, тон и ограничения.
- Приведите примеры желаемого результата.
- Разбейте сложные задачи на более мелкие, целенаправленные подсказки.
- Скажите ИИ, что не делать (например, «не выдумывайте статистику»).
- Попросите ИИ указать источники и проверить их независимо.
Внедрить процесс проверки фактов.
- Проведите перекрестную проверку всех статистических данных, цитат и утверждений, сгенерированных ИИ, по первоисточникам.
- Проверьте имена, даты, информацию о компании и ссылки на регулирующие органы.
- Используйте вторую модель ИИ для перекрестной проверки результатов первой — повторная постановка одного и того же вопроса разными способами или проверка по надежным источникам помогает выявить ошибки.
- Ведите журнал всех обнаруженных ошибок, чтобы выявлять закономерности и корректировать свой процесс.
Отслеживайте и совершенствуйте процесс с течением времени.
Производительность ИИ не статична. Модели обновляются, сценарии использования меняются, а закономерности ошибок трансформируются. Создайте простую систему отслеживания:
- Отслеживайте частоту ошибок по типам задач (черновики электронных писем, сценарии, переводы и т. д.).
- Запишите, какие типы ошибок повторяются чаще всего.
- Используйте эти данные для уточнения ваших подсказок, обновления контрольных списков проверки и корректировки рабочего процесса.
- Повышение организационной устойчивости: выявление проблем на ранних стадиях, информирование о произошедшем и быстрое устранение неполадок, чтобы мелкие ошибки не усугублялись. Выявление случаев, близких к инциденту, обмен извлеченными уроками и обновление процессов или мер безопасности для предотвращения повторения подобных ситуаций.
Уменьшится ли количество ошибок в работе ИИ со временем?
Да, но с важными оговорками. Частота галлюцинаций снизилась с 21.8% в 2021 году до всего лишь 0.7% в 2025 году — улучшение на 96% — благодаря более качественным данным, архитектуре и таким методам, как RAG (Retrieval-Augmented Generation). Методы, подобные RAG (где ИИ основывает свои ответы на найденных документах, а не генерирует их из памяти), могут снизить частоту галлюцинаций на 40–71% во многих сценариях.
Более современные модели, ориентированные на логическое мышление, рассказывают другую историю. Системы, оптимизированные для сложных, логически выстроенных рассуждений, дают более понятные результаты при работе с открытыми, основанными на фактах эталонными задачами. Например, серия o3 от OpenAI частота возникновения галлюцинаций В моделях PersonQA и SimpleQA этот показатель составляет 33–51%, что более чем вдвое превышает результаты более ранних моделей o1, где он колебался около 16%.
Искусственный интеллект все лучше справляется со структурированными, четко определенными задачами. Однако для творческой работы, требующей глубокого контекста, это становится проблематичным. B2B Несмотря на то, что команды зависят от человеческого фактора (создания сюжетов, адаптации сообщений к конкретным портретам покупателей, работы со сложной отраслевой терминологией), контроль со стороны человека остается крайне важным. Искусственный интеллект — это инструмент для достижения целей, а не волшебство.
Мы надеемся, что эта информация поможет вам более эффективно использовать инструменты на основе искусственного интеллекта.
Хотите создавать видеопрезентации с использованием ИИ, которые будут соответствовать фирменному стилю? Посмотрите, как Pitch Avatar Сочетает эффективность ИИ с человеческим контролем, поэтому вы получаете скорость автоматизации без риска неконтролируемых ошибок.
Всем удачи, успехов и высоких доходов!
