Как ИИ подводит там, где нужна точность
Я не сильно ошибусь в цифрах, если скажу, что ежедневно сотни миллионов людей задают ChatGPT очень личные вопросы о здоровье и самочувствии. Кто-то загружает результаты анализов, кто-то – снимки обследований, кто-то — медицинские документы.
И даже если вынести за скобки вопрос конфиденциальности, о котором мы уже писали, остается другой важный вопрос: можно ли вообще доверять ответам ИИ, когда речь идет о чем-то серьезном.
Мы посмотрим на эту проблему через тему целостности информации.
Попытаемся понять, насколько ответы ИИ можно считать достоверными, полными и не искаженными
Для ЛГБТК+ аудитории, особенно в Беларуси и других небезопасных странах, тема целостности информации — это не “технический спор для айтишников”.
Это вопрос о том, можно ли доверять совету, который касается здоровья.
Можно ли полагаться на объяснение, связанное с правами.
Можно ли спрашивать про психическое состояние, насилие, отношения, ВИЧ, эмиграцию, легализацию, угрозы, безопасность.
Если человек и так живет в среде, где цена ошибки высокая, то ИИ, который звучит уверенно, но ошибается, может не снизить тревогу, а наоборот — подтолкнуть к плохому решению.
Поэтому здесь важна ясность. ИИ может быть полезным инструментом. Но он не должен становиться последней инстанцией там, где вам нужна точность.
ИИ правда может просто выдумывать
Если коротко — да.
Если смотреть на это через триаду конфиденциальности-целостности-доступности (CIA), то целостность — это про то, что информация остается достоверной, полной и не меняется случайно или из-за чужого вмешательства.
В обычных цифровых системах угроза целостности часто связана с тем, что кто-то подменил или испортил данные. Но в случае с большими языковыми моделями проблема в другом: они могут снова и снова выдавать уверенные, но неверные ответы.
Это происходит не потому, что система “вредная”, а потому что сами большие языковые модели (LLM) работают как очень сложное автодополнение. Они не “знают” ответ в человеческом смысле, а пытаются предсказать наиболее вероятный текст в ответ на ваш запрос. Поэтому ответ может звучать убедительно, местами даже очень умно, но при этом быть ошибочным.
И если честно, удивляться тут стоит НЕ тогда, когда ИИ ошибается,
а когда НЕ ошибается
Сегодня для таких ошибок используют разные слова: “галлюцинации”, “конфабуляции”, “неудачные приближения”. Мне ближе последний вариант, потому что он точнее описывает саму суть:
ИИ не столько “врет”, сколько выдает приближенный результат, который иногда попадает в цель, а иногда нет
Все больше исследований показывают, что такие ошибки у LLM технически неизбежны.
Можно ли это как-то исправить
Частично — да. Полностью — нет.
Один из самых известных способов уменьшить количество ошибок называется генерация с расширенным поиском (Retrieval Augmented Generation, RAG).
Логика там простая: вместо того чтобы сочинять правдоподобный ответ “из головы”, модель сначала обращается к внешнему источнику — например, к надежной базе данных — и только потом отвечает.
Звучит хорошо. На практике это правда помогает. Но важно не переоценивать эффект: даже RAG не убирает ошибки полностью. Он может сократить их количество, но не дает гарантии, что ответ окажется правильным.
То есть даже при самых продвинутых подходах модели все равно регулярно выдают неверную информацию. И эта проблема остается даже у самых сильных и дорогих систем.
Есть и еще один важный нюанс. Данные исследований показывают, что более маленькие и узкоспециализированные модели в некоторых темах могут быть точнее, чем большие универсальные.
Так что “чем больше модель, тем она надежнее” — это не всегда правда.
Почему это опасно не только в теории
Здесь важно не впасть в абстракцию. Ошибки ИИ — это не только про неловкие примеры из соцсетей. Последствия могут быть очень реальными.
Например, в судах уже находили документы, где ИИ “придумал” несуществующие дела и ссылки на них. Недавнее исследование судебной практики в США за два месяца выявило больше двадцати таких случаев. Похожие истории были и в Великобритании, и в Австралии.
Да, недобросовестные юристы существовали и до нейросетей. И профессиональные организации уже выпускают рекомендации, как не использовать ИИ неэтично. Но проблема глубже: сами инструменты подаются так, будто ими можно уверенно делать сложную юридическую работу. А когда ошибка происходит в важной детали, последствия могут быть серьезными и для юриста, и для человека, чье дело рассматривают.
Для ЛГБТК+ людей это особенно чувствительно. Потому что в авторитарной или просто небезопасной среде ошибка в юридической формулировке, ссылке, статусе, объяснении или совете — это не “мелкая неточность”. Это может повлиять на безопасность, стратегию действий и вообще на ощущение контроля над ситуацией.
С медициной все еще серьезнее
Если с юриспруденцией все уже тревожно, то с медициной ставки еще выше.
Люди все чаще спрашивают ИИ о симптомах, лечении, анализах и психическом состоянии. Но исследование Оксфордского университета показало, что чат-боты часто не могут правильно определить состояние человека, когда речь идет о реальных симптомах из жизни — даже если в формате экзаменационного вопроса они могли бы дать правильный ответ.
Отдельно исследователи из Университета Брауна показали, что
в разговорах о психическом здоровье чат-боты систематически нарушают этические стандарты, на которые ориентируются живые специалисты
Это уже не просто “ну, ИИ чуть-чуть ошибся”. В ситуации, где на кону физическое или психическое состояние человека, такие ошибки могут быть опасными.
Для ЛГБТК+ аудитории это особенно важно. Потому что многие и так часто ищут поддержку там, где безопаснее и тише: без осуждения, без страха, без лишних вопросов. ИИ может казаться такой точкой входа. Но если он дает уверенный и при этом неверный ответ о здоровье, терапии, ментальном состоянии или рисках, последствия могут быть очень тяжелыми.
Почему просто “не спрашивать ИИ о важном” уже не работает
На первый взгляд кажется, что решение простое: не использовать чат-боты для серьезных тем.
Но проблема в том, что ИИ уже встраивают туда, где человек не всегда может от него отказаться.
В 2024 году Google запустил обзоры, генерируемые ИИ, во всей своей поисковой системе. А это значит, что ответы ИИ начали массово появляться прямо вверху поисковой выдачи — часто еще до перехода по ссылкам на источники.
И почти сразу пошли скандалы. Самые вирусные примеры были абсурдными: совет использовать клей для сыра на пицце или есть по камню в день. Но были и гораздо менее смешные случаи.
Расследование The Guardian показало, что в ИИ-сводках Google появлялась ложная медицинская информация, в том числе про рак и болезни печени. Да, Google потом удалил эти конкретные ответы, но суть проблемы не исчезла.
Проблема не в “единичных сбоях”. Проблема в том, что такие инструменты по своей природе не дают той надежности, которую от них ждут. Но при этом они уже встроены в повседневный поиск, и избежать их становится все труднее.
Когда ИИ превращается не в помощника, а в продавца
Есть и еще одна история, о которой стоит говорить отдельно. Это бизнес-модель.
В начале 2026 года OpenAI объявила, что начнет показывать целевую рекламу в ChatGPT — и в бесплатной версии, и в подписке за 8 долларов в месяц. Компания говорит, что реклама будет помечаться как “спонсируемая” и не будет влиять на ответы.
Но тут появляется очень понятный вопрос: если внутри чат-бота появляется реклама, насколько нейтральными останутся ответы в будущем?
Кроме рисков для конфиденциальности, реклама внутри ИИ создает дополнительную угрозу для целостности информации. Потому что у компании появляется финансовый стимул адаптировать ответы так, чтобы они вели пользователя к нужным продуктам, услугам и решениям.
И здесь уже особенно важно не путать “удобный интерфейс” с надежным источником информации.
Что с этим вообще можно сделать
Полностью убрать эту проблему быстро не получится. Но есть вещи, которые хотя бы делают ситуацию честнее.
Во-первых, у людей должна быть реальная возможность отказаться от ИИ-функций, а не получать их по умолчанию.
Во-вторых, разработчики должны прямо и ясно объяснять ограничения своих систем, а не продавать их как почти безошибочных помощников.
В-третьих, у пользователя должна быть возможность понять, как именно модель пришла к конкретному ответу, и на какие источники она опиралась. Потому что если ошибки неизбежны, важно хотя бы видеть, где и почему система сбилась.
И, наконец, важно не соглашаться с идеей, что LLM должны быть встроены буквально во все подряд. У этих систем есть свои плюсы, но и вполне очевидные ограничения.
Проблема ИИ не только в приватности
Даже если отложить в сторону вопрос утечек и слежки, остается другой риск: ИИ может выдавать убедительную, но неверную информацию. И это особенно опасно там, где цена ошибки высока — в медицине, праве, психическом здоровье и любых вопросах безопасности.
Для ЛГБТК+ людей это важно вдвойне. Потому что в небезопасной среде даже одна плохая подсказка, одна ложная формулировка или один уверенный, но неверный ответ могут дорого обойтись.
Поэтому относиться к ИИ стоит не как к всезнающему помощнику, а как к инструменту, который может быть полезен, но требует проверки, дистанции и осторожности.
Текст написан в рамках Gpress.info Special Safety Project
Изображения сгенерированы нейросетью. Промты — Gpress.info
Подписывайтесь на наш Telegram-канал!
ЛГБТК-миграция. Большой путеводитель по переезду в безопасную страну
