Какие ошибки допускают нейросети и ИИ при выполнении проектов?

В настоящее время благодаря интернет-возможностям учиться стало гораздо легче и интереснее. Студенты могут не только быстро находить необходимую для них информацию, но и делегировать часть своих ученых полномочий «на сторону» — экспертам, частным лицам или специальным программам – нейросетям и искусственному интеллекту. Но не всегда такое взаимодействие бывает грамотным и корректным.

Ошибки и ИИ, нейросети: совместимы ли?

Казалось бы, современные технологии могут и знают все. Они просто не могут ошибаться! Но это весьма спорное заявление. Даже техника периодически дает сбой. Притом современные сервисы – не исключение из правил.

Обращаясь за помощью к искусственному интеллекту, важно понимать, что такое сотрудничество не снимает с учащегося ответственности за качество материалов, качество ответа на занятии и активное участие в учебном процессе. То есть полностью передать учебные обязанности в руки нейросетей не удастся.

Обратите внимание, что «руководить» работой искусственного интеллекта приходится так или иначе человеку. Делается это посредством формулировки определенных запросов и вопросов, создания специальных команд-поручений и пр. То есть от того, насколько корректно, точно и грамотно будет сформировано обращение и задана конкретная операция к исполнению, зависит и качество получаемого ответа.

Универсанты, познакомившись с цифровыми благами, стали чаще использовать их при подготовке домашнего задания, при написании различных работ (курсовых, НИР, отчетов, дипломных работ и пр.). Казалось бы, искусственный интеллект и нейросети должны знать все! Но около трети авторов отмечают, что предоставляемые ИИ ответы не всегда оказываются правильными и понятными. То есть качество «нейроуслуг» не соответствует ни ожиданиям, ни требованиям пользователей. Почему так происходит?

Во-первых, искусственный интеллект и соответствующие платформы не могут функционировать без человека. То есть им нужно задать конкретную траекторию для работы: сформулировать запрос или вопросы, обозначить четкие границы и пр. Поэтому получение неверного или некорректного ответа чаще всего связано с соответствующей формулировкой команды: общая или размытая, неоднозначная, смежная и пр. Как говорится, с нейросетями нужно действовать предельно осторожно и точно по принципу «Говорите, сколько вешать граммов?».

Во-вторых, нейросети и ИИ работают не в целом по всемирной паутине, а ищут ответ на поставленные вопросы в имеющейся у них «базе данных». То есть спектр для поиска ответа у них будет ограничен «имеющимися знаниями», которые пополняются по мере возможности. Поэтому порой ответ на поставленный вопрос оказывается не совсем точным или носит более исторический, архивный характер.

В-третьих, знать все не могут даже современные роботы и боты, сервисы и платформы. Объяснение этому вполне логично: наука не стоит на месте. Обнародование новшеств происходит только после того, как они будут внедрены, проверены, защищены и опубликованы, процесс публикации диссертаций, научных статей длительный – от месяца до года. Согласитесь, что за такой временной диапазон происходит масса открытий в каждой области! Поэтому невозможно найти такой сайт, сервис, программу, которая будет знать все обо всем вплоть до настоящего времени!

В-четвертых, не стоит забывать, что человеческая логика не свойственна технике и онлайн-платформам, искусственному интеллекту. Не смотря на его максимально близкую модель к работе человека, он все же носит более нейтральный характер, так как не в силах выдвигать свои версии, идеи, предложения и основывает ответы лишь на конкретной информации их текущего хранилища и ее переработке. Поэтому порой можно наблюдать довольно сложные и противоречивые формулировки в выводах (из-за отсутствия четкой личной позиции).

Таким образом, привлечение нейросетей и ИИ при выполнении домашнего задания, подготовке к предстоящим парам (семинарам), выполнении исследовательских работ и научных трудов еще не гарантирует получения достоверной, надежной и неоспоримой информационной базы. Указанные сервисы также могут допускать различные ошибки и недочеты, которые могут повлиять на качество исследования и полученных результатов.

Классификация ошибок нейросетей и ИИ при выполнении студенческих и научных работ

Итак, что же можно ожидать от искусственного интеллекта и специализированных программ, которые студенты стали все чаще привлекать в рамках проектной деятельности? Какие ошибки они допускают и как их заметить? Давайте разбираться.

Ошибка первая. Неточный ответ или отклонение от запроса.

Несмотря на то, что подобного рода платформы работают по конкретному алгоритму, они должны предоставлять предельно точный ответ на поставленный вопрос. Но далеко не всегда пользователи получают ожидаемое.

В 20% случаев в распоряжении человека оказываются довольно странные материалы, которые:

• Тематически не совпадают с поставленной задачей. Такое наблюдается чаще всего, если формулировка команды неоднозначная или не точная, имеет общий вид. Именно это позволило ИИ «развернуться на полную катушку», собрать в одну «кучу» весь подходящий по ключам материал.
• Поставленный вопрос находится на меже разных наук и раскрывается соответствующим образом, по-разному;
• В запросе присутствуют аббревиатуры или общие сокращения, которые могут расшифровываться по-разному в зависимости от того, к какой научной плоскости они относятся. В этом случае ответ нейросетей будет не просто неточным, а кардинально иным, не соответствующим ни ожиданиям индивида, ни его потребностям.

Данная нестыковка обнаруживается на разных этапах изучения материала. Все зависит от того, что планирует и ожидает получить человек при работе с нейросетями, насколько точно и правильно он сформулировал свой вопрос-команду. При изучении подготовленного ответа данная огреха может всплыть в любой момент. Если материал преподносится с точки зрения другой науки (отличной от научной области пользователя), то это очевидно с первых строк в виде сложных терминов, непонятного описания и ситуации в целом. Если же изначально все идет гладко и по делу, то далее в основной части ответа могут наблюдаться отклонения в иные плоскости и отражение ненужных материалов, использование совершенно других терминов (несвязных с темой и ракурсом исследования).

То есть данная ошибка может носить как точечный характер и проявляться в виде «ненужных вставок» по тексту, так и иметь более глобальные масштабы – полностью неправильный ответ на поставленный запрос.

Нередко такой «промах» со стороны ИИ возникает на фоне использования им функции дословного перевода запроса и обрабатываемой информационной базы. То есть вопрос был воспринят буквально, а не логично.

Ошибка вторая. Недостоверная информация.

Как мы уже отметили выше, ИИ работает только с текущей базой знаний, то есть подключенными к ней базами данных и пр. Притом не всегда полученный ответ оказывается актуальным, это может быть связано с низкой скоростью обновления первоисточников и расширения базы знаний сервиса, низкой скоростью публикаций по новым открытиям и развитию тематики, на фоне дефицита информации и пр.

Недостоверная информация обладает рядом признаков: не соответствует действительности, не относится прямым образом к запросу пользователя, имеет противоречия в ходе повествования и пр. То есть нейросети, полагаясь на конкретную базу данных, первоисточники просто перарабатывают и реферируют их при написании ответ на поставленный перед ними вопрос.

Разглядеть и понять этот нюанс непросто. Для этого человеку предстоит внимательно перечитать собранный нейросетями материал, соотнести его с собственными представлениями по теме, собственными знаниями, а также провести критический анализ и определить наличие противоречий. Сомнительных моментов и утверждений, выводов и пр. Если в каком-то моменте возникают вопросы, то лучше всего их уточнить, изучить и пр.

То есть недостоверный ответ возникает вследствие того, что ИИ работает с ограниченным объемом информации, который ему доступен. Скорость пополнения базы данных может быть низкой. Также такой вариант возможен, если нейросеть совместило в одном ответе данные из разных научных областей по сходим критериями (одни и те же термины, сокращения, обозначения и пр.).

Ошибка третья. Лингвистические недочеты по тексту.

Казалось бы, о каких грамматических и орфографических недочетах может идти речь, ведь ответ формирует «машина», которая следует четким алгоритмам и правилам. Но не тут-то было! Нейросетям также свойственны описки и употреблением «заменяющих символов». Притом делается это не из-за того, что она стремится создать технически уникальный текст. Все зависит от происхождения задействованного ею первоисточника.

Чаще всего лингвистические недочеты в тексте, созданных сервисами на основе ИИ, перенимаются из первоисточников в следующих случаях:

• Когда платформа переводила иностранный материал на русский язык и не смогла подобрать достойный или контекстуально равный русифицированный синоним;
• Когда сервис частично копирует отдельные слова и категории из оригинала;
• Если платформа заменяет отдельные символы на похожие буквы другого алфавита или использует иноязычные категории в тексте и пр.

Помимо этого, нейросети могут допускать и логические нарушения в тексте, когда используются несвязные между собой сочетания слов, неправильно склоняются отдельные лексемы и пр.

Подобные недочеты не только снижают общее качество материалов и отношение к ним, но и способны искажать смысл, неправильно восприниматься пользователями и преподноситься соответствующим образом.

Более того, ошибки по тексту могут затрагивать и контекстуальные особенности повествования. Например, нейросети в 80% случаев используют «нейтральный подход» и стараются писать общими фразами, полагаются на клише и канцеляризмы. Такой ход моментально подчеркивают «нечеловечность» рукописи. Такая сухость и отсутствие четкой позиции по исследовательскому вопросу, проблеме выделяют сугубо «заимствующие» и «реферирующие» функции при работе с информацией.

Ошибка четвертая. Стилистические нарушения.

Несмотря на то, что искусственный текст пишет обезличенный пересказ по заданной тематике и проблематике, он не всегда формирует текст академического характера. В нем могут присутствовать различные вставки, эпитеты, сравнения, не свойственные нормам научного стиля. А ведь именно он является основой при написании курсовой, дипломной и научной работы.

Подобного рода отклонения встречаются по разным причинам. ИИ может стремиться тщательно переработать материал и подбирает синонимы без учета общего контекста, уместности употребления термина и пр. То есть для упрощения сути или для повышения уникальности текста и сокращения риска плагиата сервис может перефразировать фрагменты.

На фоне большого изобилия материалов их объединение может потребовать нарушения стилистических норм. Такое наблюдается при сочетании отечественных и зарубежных трудов, при смешивании данных из разных научных областей и пр.

Также стилистические отклонения могут наблюдаться из-за некорректного тона в тексте. Такая манера чаще всего перенимается искусственным интеллектом при цитировании или копировании сторонних трудов вместе с «утверждением» или мнением. В таких ситуациях нейросети стараются придать весомости тексту, отметив то или иное мнение, утверждение и пр. Именно в таких ситуациях чаще всего наблюдается отклонение от стилистических норм в пользу «авторской индивидуальности», экспертности.

Заметить стилистические нарушения в тексте от ИИ не всегда бывает просто. Здесь важно понимать правила и тонкости каждого жанра, стиля речи, их отличительные черты, уметь анализировать материалы и пр.

Ошибка пятая. Нарушение авторских прав.

Если вы часто работаете с онлайн-сервисами и нейросетями, то наверняка замечали такую «фишку»: встретить прямое или косвенное цитирование в таком текста – редкость. Здесь порой даже нет упоминаний о том. Кто является основателем подхода или теории, кому принадлежит та или иная разработка и метода и пр.

Нейросети чаще всего лишь генерируют новый текст на основе имеющихся знаний, первоисточников в их базе. О есть написание новых материалов базируется преимущественно на методе реферирования, перефразирования и грамотного структурирования (хотя оно не всегда бывает корректным и логичным).

Чаще всего получаемый ответ выглядит как описание конкретных подходов, теорий, правил, методик, но без указания их разработчика или основателя. Притом сам искусственный интеллект ничего не присваивает. Он лишь «не договаривает» весьма существенные факты и моменты. Человек же, в ходе переработке может неосознанно их присвоить, что вызовет риск логического (смыслового) плагиата – хищение чужих идей. Технический плагиат при таком раскладе минимален.

Заподозрить такое нарушение норм авторской этики непросто, но возможно. Обратите внимание на отражение данных об авторах, мнениях (кому принадлежит). Если они отсутствуют, то придется это восполнить самостоятельно, перепроверить материалы и первоисточники, указать их истинное происхождение и принадлежность. Но и в этом случае технический плагиат может появиться. Поэтому следует правильно цитировать и легально заимствовать сторонние труды.

Ошибка шестая. Интерпретация данных.

Нейросети бывают разные. Одни занимаются генерированием текста, другие – созданием уникальных изображений и иллюстраций, презентаций, третьи – комплексные и пр. Подача информации со стороны искусственного интеллекта обычно воспроизводится по аналогии с оригиналом или в виде текста. Но и здесь бываю промахи.

Во-первых, не всегда собранная информационная и доказательная база преподносится в нужном ракурсе, границах, контексте.

Во-вторых, описание отдельных моментов, утверждений, теорий и фактов может быть двусмысленным или не соответствующим теме, некорректным или неправильно растолкованным. Такое явление наблюдается благодаря отсутствию логической обработке данных и преобладанию машинописности, то есть банального синонимизирования и поверхностного реферирования.

В-третьих, могут встречаться неточности в ходе преобразования материалов из текста в таблицы и графики. Нейросети используют простейшие операции по группировке и структуре данных, типичные шаблоны. Не всегда преподносимые моменты оказываются взаимосвязанными и необходимыми.

В-четвертых, ИИ чаще всего использует одну и ту же модель интерпретации. Классический вариант – текст. Пользователь может настроить платформу и запросить комплексное описание, создание таблиц и графиков, рисунков и пр. Но в любом случае ошибки могут быть встречены при отражении фактов, их анализе.

Указанные выше недочеты чаще всего встречаются именно в сгенерированном с помощью ИИ и нейросетей тексте. Притом на первый взгляд их трудно заметить. Обнаружить недостатки в исследовании можно лишь при внимательной вычитке подобранных материалов.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Профилактика и борьба с ошибками в текстах от нейросетей и ИИ

Ошибок бояться, с нейросетями и искусственным интеллектом не дружить! (это по аналогии с пословицей «волков бояться – в лес не ходить»). Из каждого современного блага нужно уметь извлекать пользу и грамотно ими пользоваться. Чтобы минимизировать риск отклонений и ошибок в рукописях, написанных нейросетями, достаточно следовать следующим советам:

1. Старайтесь предельно точно формулировать запрос, команду или вопрос. Однозначность – залог ясности и успеха;
2. По возможности устанавливайте дополнительные ограничения и условия в работе нейросетей: выделяйте ключевые слова, отметьте расшифровку аббревиатуры, задайте дополнительную команду или вопрос. Раздел и пр. Вносите уточнения, чтобы сузить ход исследования и поиска первоисточников;
3. Внимательно изучайте подготовленный ИИ материал. Обратите внимание на грамотность, логичность, связность текста, стилистические особенности, проведите критический анализ и убедитесь, что в нем нет противоречий, нестыковок, пробелов.
4. Обратите внимание на наличие фамилий в составе основной части текста. Если описывается та или иная теория, методика, то лучше всего уточнить, кто является ее основателем или разработчиком и дополнить это. Постарайтесь исключить смысловой плагиат. Не забываем про фактчекинг!
5. «очеловечьте» текст: пересмотрите выводы, дополните своим мнением, выделите авторскую позицию, подчеркните идею и собственные достижения и пр.
6. Минимизируйте долю канцеляризмов, водности, громоздких переходов и клише. Текст должен подчеркивать конкретное направление, предложение, проблематику. Переходы между этапами и результатами исследования должны быть емкими, краткими, красивыми.
7. Оцените степень разнообразия в подаче информации. Посмотрите на логичность повествования, возможности перегруппировки материалов и их преобразования в новый формат и вид. Не забудьте после создания таблиц и графиков провести их анализ, разбор в основной части. То есть не бойтесь перерабатывать материал после нейросети.
8. Проверьте форматирование текста и внесите соответствующие правки по мере необходимости.

Таким образом, использование нейросетей и сервисов на базе искусственного интеллекта не гарантирует высокое качество проведения теоретического или научного исследования и написание 100% правильного и грамотного проекта. Студентам и аспирантам следует быть внимательными при работе с такими инструментами и следить за сгенерированными ими текстами: проводить вычитку и анализ, фактчекинг и пр.