Финансовые мифы в разных языках: где модели ошибаются?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет систематические ошибки в работе крупных языковых моделей при выявлении финансоческой дезинформации на разных языках и в различных ситуациях.

Большие языковые модели демонстрируют способность выявлять финансоческую дезинформацию в различных контекстах, что указывает на их потенциал в автоматизированном контроле достоверности информации.

Представлен новый бенчмарк для оценки и смягчения предвзятости больших языковых моделей при обнаружении финансоческой дезинформации в многоязычной среде.

Несмотря на широкое применение больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере, сохраняется риск воспроизведения человеческих когнитивных искажений при анализе информации. В работе «Same Claim, Different Judgment: Benchmarking Scenario-Induced Bias in Multilingual Financial Misinformation Detection» представлен новый бенчмарк для оценки влияния различных сценариев на предвзятость LLM при выявлении финансоческой дезинформации на нескольких языках. Исследование выявило устойчивые поведенческие искажения как в коммерческих, так и в открытых моделях, что ставит под вопрос их надежность в критически важных финансовых задачах. Возможно ли разработать эффективные методы смягчения этих искажений и обеспечить более объективную оценку финансовой информации с помощью LLM?

Растущая Угроза Финансоческой Дезинформации

Распространение финансовой дезинформации в сети представляет собой серьезную угрозу как для благосостояния отдельных граждан, так и для стабильности мировой экономики. Неточные или вводящие в заблуждение сведения о финансовых инструментах, инвестиционных возможностях и экономической ситуации в целом могут приводить к необдуманным решениям, потере сбережений и даже к системным финансовым кризисам. Особенно уязвимы к подобному воздействию люди с низким уровнем финансовой грамотности, а также те, кто ищет быстрый и легкий способ заработка. Быстрое распространение ложной информации через социальные сети и онлайн-платформы усугубляет проблему, поскольку она достигает широкой аудитории за считанные секунды, и опровержение этих сведений часто запаздывает, не успевая нейтрализовать негативное влияние.

В условиях экспоненциального роста объемов финансовой информации, распространяемой в сети, традиционные методы проверки фактов оказываются неспособны обеспечить своевременное и эффективное выявление ложных или вводящих в заблуждение сведений. Человеческий труд, требуемый для анализа огромного потока новостей, статей, постов в социальных сетях и других источников, попросту не успевает за скоростью распространения дезинформации. Это создает серьезные риски для инвесторов, потребителей и финансовой стабильности в целом. В связи с этим, все большее внимание уделяется разработке автоматизированных систем, способных анализировать текстовые данные, выявлять признаки недостоверности и оперативно предупреждать о потенциальных угрозах. Такие системы, использующие алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка, представляют собой необходимый инструмент для борьбы с финансовой дезинформацией в современном цифровом мире.

Для эффективного выявления финансовой дезинформации недостаточно простого сопоставления ключевых слов. Исследования показывают, что успешное обнаружение требует глубокого понимания контекста и учета культурно-лингвистических особенностей. Например, фраза, звучащая нейтрально в одной культуре, может нести манипулятивный смысл в другой. Автоматизированные системы должны анализировать не только лексику, но и стилистику, тональность, а также учитывать распространенные в конкретном регионе финансовые мифы и заблуждения. Поверхностный анализ часто приводит к ложноположительным или ложноотрицательным результатам, что снижает эффективность борьбы с распространением вводящей в заблуждение информации и ставит под угрозу финансовую грамотность населения.

Для оценки модели используются сценарии, охватывающие финансовые ситуации, поведенческие особенности, региональные различия и культурную идентичность, объединенные с данными о финансовой дезинформации.

Оценка Больших Языковых Моделей для Обнаружения Финансовых Истин

Большие языковые модели (БЯМ) представляют собой перспективный инструмент для автоматического выявления финансовой дезинформации, однако их применение требует строгой и всесторонней оценки. Автоматизация выявления недостоверной информации в финансовой сфере позволяет значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ручную проверку фактов. Важно учитывать, что БЯМ могут быть подвержены ошибкам и предвзятостям, что делает необходимым проведение тщательного тестирования и валидации перед их использованием в критически важных приложениях. Оценка должна включать в себя анализ точности, полноты, скорости и устойчивости моделей к различным типам финансовой дезинформации, а также проверку на наличие нежелательных смещений и предвзятостей.

Для оценки эффективности больших языковых моделей (LLM) в задачах проверки финансовых утверждений используются специализированные бенчмарки, такие как FinFact и FinDVer. FinFact содержит базу данных финансовых новостей и соответствующих фактов, позволяющую оценить способность LLM выявлять несоответствия между утверждениями и проверенными данными. FinDVer, в свою очередь, предоставляет набор финансовых утверждений, требующих подтверждения или опровержения на основе внешних источников. Эти бенчмарки включают в себя как положительные, так и отрицательные примеры, а также случаи, требующие анализа контекста, что позволяет комплексно оценить способность LLM к выявлению финансовой дезинформации и проверке достоверности информации.

Оценка больших языковых моделей (LLM) для выявления финансожной дезинформации должна выходить за рамки англоязычных наборов данных и включать многоязычные контексты. Для этого используются специализированные ресурсы, такие как MDFEND, предназначенный для обнаружения фейковых новостей на различных языках; CHEF, фокусирующийся на проверке фактов в финансовой сфере на нескольких языках; и BanMANI, предоставляющий данные для оценки моделей в контексте банковского сектора и финансовых рынков на разных языках. Использование этих ресурсов позволяет более полно оценить эффективность LLM в обработке и анализе финансовой информации на разных языках, учитывая лингвистические и культурные особенности.

Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах выявления финансожной дезинформации требует сопоставления с показателями, достигнутыми людьми-экспертами. Человеческая оценка служит эталонным уровнем, позволяющим определить, превосходят ли LLM возможности человека в выявлении ложных утверждений, или же демонстрируют более низкую эффективность. Для обеспечения объективности и достоверности результатов, оценка, выполненная людьми, должна включать в себя четкие критерии и процедуры, а также привлекать достаточное количество квалифицированных участников. Сравнение с человеческими показателями позволяет выявить слабые места LLM и определить области, требующие дальнейшей оптимизации.

По результатам оценки на англоязычных наборах данных GlobalEn, большие языковые модели (LLM) демонстрируют высокую точность, достигающую до 92%. Этот показатель свидетельствует об эффективной работе LLM в задачах, связанных с обработкой и анализом финансовой информации на высокоресурсных языках, таких как английский. Успешность на GlobalEn указывает на потенциал LLM для автоматизации процессов выявления недостоверной финансовой информации, однако требует дальнейшей оценки на других языках и в более сложных сценариях.

Анализ предвзятости 22 языковых моделей показал, что предвзятость варьируется в зависимости от группы (например, «RI» — розничный инвестор, «CO» — владелец компании), при этом средние значения предвзятости (AM, MAV) демонстрируют значительные различия между моделями.

Выявление Когнитивных Искажений в Ответах Больших Языковых Моделей

Финансовая дезинформация часто использует устоявшиеся поведенческие искажения, влияя на суждения и принятие решений. К этим искажениям относятся, например, склонность к подтверждению своей точки зрения (confirmation bias), когда люди ищут информацию, подтверждающую их существующие убеждения, и игнорируют противоречащие факты. Также широко используется эффект привязки (anchoring bias), когда люди чрезмерно полагаются на первую полученную информацию при принятии решений. Эффект фрейминга (framing effect) демонстрирует, как представление информации влияет на выбор, даже если содержание остается одинаковым. Эксплуатация этих когнитивных предубеждений позволяет манипулировать восприятием рисков и выгод, побуждая к нерациональным финансовым решениям и инвестициям.

Предложенный новый бенчмарк, представленный последовательностью числовых и буквенных значений ‘0.2549 0.31373 0.41569M0.30588 0.29804 0.4F0.35686 0.27843 0.38431M0.40784 0.26275 0.36863D0.46275 0.24706 0.35294-0.51373 0.23137 0.33725S0.56471 0.21176 0.32157c0.61569 0.19608 0.30588e0.66667 0.18039 0.2902n’, разработан для оценки подверженности больших языковых моделей (LLM) когнитивным искажениям в многоязычной среде. Этот бенчмарк позволяет оценить, как LLM реагируют на различные типы предвзятости и насколько стабильно они поддерживают рациональное суждение при обработке информации на разных языках. Основная цель — предоставить инструмент для количественной оценки предвзятости в LLM и способствовать разработке более надежных и объективных систем обработки естественного языка.

Данный бенчмарк использует метод сценарийного обуславливания (Scenario Conditioning) для оценки способности больших языковых моделей (LLM) сохранять рациональное суждение при различных контекстуальных воздействиях. Метод заключается в представлении LLM различных сценариев, содержащих информацию, которая может повлиять на её оценку истинности утверждений. Анализируя, как LLM реагирует на эти сценарии и изменяет свои суждения, можно оценить её устойчивость к когнитивным искажениям и предвзятости, а также выявить тенденции к иррациональному мышлению в зависимости от контекста. Это позволяет определить, насколько LLM способна критически оценивать информацию и избегать влияния вводящих в заблуждение факторов.

Понимание когнитивных искажений, проявляющихся в ответах больших языковых моделей (LLM), имеет первостепенное значение для разработки более надежных систем обнаружения дезинформации. Эффективные системы должны учитывать, что LLM подвержены тем же систематическим ошибкам в суждениях, что и люди, и могут, например, переоценивать правдоподобность ложной информации или недооценивать достоверность правдивой. Учет этих предвзятостей позволяет создавать алгоритмы, которые не только идентифицируют фактические неточности, но и оценивают вероятность того, что LLM выдаст предвзятый или вводящий в заблуждение ответ, повышая тем самым общую надежность и точность систем борьбы с дезинформацией. Игнорирование этих когнитивных искажений может привести к ложноотрицательным результатам и неэффективной фильтрации недостоверной информации.

Величина предвзятости, проявляемая языковыми моделями (LLM), значительно варьируется в зависимости от сценария, что указывает на существенное влияние контекста на формируемые ответы. Анализ показывает, что одни и те же модели могут демонстрировать различную степень смещения в разных ситуациях, даже при сопоставимых входных данных. Это подчеркивает, что предвзятость не является статичным свойством модели, а динамически изменяется в зависимости от конкретного контекста запроса и представленной информации. Таким образом, оценка предвзятости LLM требует многостороннего подхода, учитывающего широкий спектр сценариев и контекстуальных факторов для получения всесторонней картины.

Исследования показали, что языковые модели (LLM) демонстрируют устойчивую тенденцию к негативному смещению при оценке истинности утверждений. Это проявляется в систематической недооценке правдивости, то есть модели склонны чаще классифицировать истинные утверждения как ложные, вне зависимости от конкретного сценария. Данное смещение проявляется последовательно в различных контекстах и задачах, что указывает на внутреннюю предрасположенность моделей к более пессимистичной оценке информации. Это может быть связано со спецификой обучающих данных или архитектурой моделей и требует дальнейшего изучения для повышения надежности и точности их работы.

Анализ среднего арифметического (AM) и среднего абсолютного отклонения (MAV) по 22 моделям F1 показывает направленность смещения и его величину, где тёмные оттенки в легенде соответствуют ложному классу, а светлые - истинному. — Анализ среднего арифметического (AM) и среднего абсолютного отклонения (MAV) по 22 моделям F1 показывает направленность смещения и его величину, где тёмные оттенки в легенде соответствуют ложному классу, а светлые — истинному.

Разнообразный Инструментарий: Сравнение Архитектур Больших Языковых Моделей

Комплексная оценка различных архитектур больших языковых моделей (LLM), включая Qwen3, GPT-4.1, GPT-5-mini, LLaMA и Mistral, является критически важной для определения наиболее эффективных подходов к решению конкретных задач. Сравнение этих архитектур позволяет выявить сильные и слабые стороны каждой из них в контексте, например, обработки естественного языка, генерации текста или анализа данных. Оценка включает в себя анализ производительности, эффективности использования ресурсов и способности к адаптации к различным типам входных данных. Выбор оптимальной архитектуры напрямую влияет на точность, скорость и масштабируемость разрабатываемых систем, что делает всестороннее сравнение необходимым этапом разработки.

Результаты сравнительного анализа показали, что различные большие языковые модели (LLM), такие как Qwen3, GPT-4.1, GPT-5-mini, LLaMA и Mistral, демонстрируют неодинаковую эффективность в выявлении финансовой дезинформации. Успешность обнаружения ложных утверждений напрямую зависит от архитектуры модели и качества используемых обучающих данных. Модели, обученные на более разнообразных и проверенных наборах данных, а также использующие более сложные архитектурные решения, показали более высокие показатели точности и полноты в выявлении финансовой дезинформации, что подтверждает критическую важность этих факторов для создания надежных систем обнаружения ложной информации.

Постоянное развитие и усовершенствование языковых моделей (LLM), таких как Qwen3, GPT-4.1, LLaMA и Mistral, направлено на повышение точности и надежности систем обнаружения финансовой дезинформации. Текущие исследования включают оптимизацию архитектур моделей, расширение и улучшение качества обучающих данных, а также разработку новых алгоритмов для более эффективного выявления ложных утверждений и манипуляций. Ожидается, что дальнейшие усовершенствования позволят создавать системы, способные не только идентифицировать дезинформацию, но и оценивать ее потенциальное влияние на финансовые рынки и инвесторов, обеспечивая более высокий уровень защиты от мошеннических действий и неверных решений.

Перспективные исследования направлены на интеграцию преимуществ различных архитектур больших языковых моделей (LLM) с целью создания более надежной и адаптивной системы обнаружения финансовой дезинформации. Предполагается, что комбинирование сильных сторон моделей, таких как Qwen3, GPT-4.1, LLaMA и Mistral, позволит преодолеть ограничения, присущие каждой отдельной архитектуре. Это включает в себя использование преимуществ каждой модели в распознавании определенных типов дезинформации, обработке различных форматов данных и адаптации к меняющимся тактикам распространения ложной информации. Разработка гибридных систем, сочетающих различные подходы к обработке естественного языка, позволит повысить общую точность, надежность и устойчивость к новым угрозам.

Результаты исследований показывают, что модели меньшего масштаба способны демонстрировать производительность, сопоставимую с человеческой оценкой при выявлении недостоверной информации. Это указывает на то, что архитектуры и методы обучения этих моделей могут быть более эффективно настроены на воспроизведение паттернов человеческого суждения и критического мышления, не требуя при этом огромных вычислительных ресурсов и объемов данных, характерных для более крупных моделей. В частности, наблюдается соответствие между оценками моделей меньшего размера и субъективными оценками экспертов в области финансов, что подтверждает гипотезу об их способности к моделированию человеческой логики и интерпретации данных.

Результаты тестирования 22 языковых моделей показывают, что предложенный подход (AM, MAV) превосходит базовое поведение (обозначено штриховой линией) по показателю F1 в различных регионах, включая Азиатско-Тихоокеанский регион (AP) и материковый Китай (CM).

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые языковые модели подвержены предвзятости при анализе финансовой информации на разных языках. Авторы предлагают новый бенчмарк, позволяющий выявить и смягчить эти искажения, что критически важно для обеспечения объективности и надежности автоматизированных систем. Как заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн — это когда вещь проста настолько, что кажется очевидной». Аналогично, надежная система обнаружения финансовой дезинформации должна быть прозрачной и понятной в своих оценках, чтобы избежать необоснованных выводов и манипуляций. Предложенный бенчмарк — это шаг к такому дизайну, позволяющий увидеть внутреннюю работу модели и выявить потенциальные источники предвзятости, особенно в сценариях, где контекст и нюансы языка играют решающую роль.

Куда двигаться дальше?

Представленный здесь инструментарий — не точка прибытия, а лишь зонд, погруженный в кипящий хаос финансовых нарративов. Он обнажает предвзятости больших языковых моделей, но не решает проблему фундаментально. Суть не в полировке алгоритмов, а в понимании, что “истина” в мире финансов — понятие текучее, зависящее от контекста и, признаем, от манипуляций. Очевидно, что необходимо расширять спектр сценариев тестирования, выходя за рамки очевидных манипуляций и включая более тонкие, психологически обоснованные стратегии дезинформации.

Интерес представляет не столько достижение “идеальной” точности, сколько разработка методов, позволяющих модели оценивать уровень уверенности в своих выводах. Если алгоритм не может отличить правду от лжи, пусть хотя бы честно признает свою некомпетентность. Более того, необходимо исследовать возможность создания систем, способных не просто выявлять дезинформацию, но и реконструировать мотивы её распространения — кто, зачем и как пытается исказить реальность.

В конечном счете, представленная работа — это приглашение к взлому. К взлому не системы защиты, а самой структуры финансового знания. Понять, как формируются пузыри, как работают манипуляции, как на эмоциях строятся целые империи — вот настоящая задача. А алгоритмы — лишь инструмент в руках любознательного исследователя.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05403.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-12 13:39

🚀 Квантовые новости