Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявляет проблемы с надежностью больших языковых моделей, когда они выступают в роли посредников в передаче информации.
В статье представлена новая структура оценки (LAAC), анализирующая точность и воспроизводимость информации, передаваемой через большие языковые модели в различных областях применения.
Распространение контента, генерируемого ИИ, порождает парадокс: от отправителей, раздувающих простые идеи, до получателей, сжимающих их обратно. В работе «Trustworthy LLM-Mediated Communication: Evaluating Information Fidelity in LLM as a Communicator (LAAC) Framework in Multiple Application Domains» предложен новый подход – позиционирование больших языковых моделей (LLM) как интеллектуальных посредников в коммуникации, обеспечивающих достоверный обмен знаниями. Исследование выявляет существенные пробелы в надежности LAAC, связанные с точностью захвата информации, воспроизводимостью и склонностью к галлюцинациям. Возможно ли построить действительно доверенную систему опосредованной ИИ коммуникации, способную к точному и последовательному обмену информацией в различных областях?
Иллюзия Знания: Кризис Коммуникации в Эпоху LLM
Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в генерации контента, однако часто сталкиваются с проблемой поддержания фактической точности, что приводит к распространенному явлению, известному как «галлюцинации». Эта ненадёжность подрывает доверие к системам коммуникации на основе искусственного интеллекта и создает риски в критически важных областях. Текущие LLM демонстрируют точность захвата информации на уровне 85-90% при работе с абстрактными концепциями, но этот показатель снижается до 60-70% при обработке детальной методологии и результатов исследований. Традиционные методы смягчения проблем часто оказываются неэффективными, что требует нового подхода к интеграции LLM в коммуникационные рабочие процессы. Каждая абстракция несёт груз прошлого.
LAAC: От Генерации к Гарантированной Передаче Знаний
Рамка LAAC (LLM как посредник коммуникации) переосмысливает большие языковые модели (LLM) как каналы для структурированных знаний, смещая фокус с производства текста на надежную передачу информации. Реализация LAAC основана на многоагентной системе, включающей Интервьюера, Экстрактора и Запрос-агента. Агент Интервьюер инициирует процесс, Экстрактор извлекает релевантную информацию, а Запрос-агент обеспечивает доступ к структурированным знаниям и отвечает на запросы. Взаимодействие этих агентов обеспечивает комплексную обработку и представление информации.
Явное представление информации в виде структурированных знаний позволяет обеспечить проверяемость коммуникации и снизить риск галлюцинаций. LAAC акцентирует внимание на надежности передачи информации, а не на ее генерации, расширяя существующие методы взаимодействия человека и ИИ.
Воспроизводимость и Формальная Верификация: Основа Надежной Коммуникации
Воспроизводимость является краеугольным камнем фреймворка LAAC; каждый обмен коммуникациями должен приводить к одному и тому же структурированному представлению знаний при одинаковом исходном намерении. Первоначальные эксперименты выявили несоответствия в организации структуры знаний и уровне детализации между запусками с одним и тем же запросом, подчеркивая необходимость стандартов для обеспечения консистентности. Применение Retrieval-Augmented Generation направлено на минимизацию фальсификаций, а Uncertainty Quantification – на выявление неоднозначностей.
Для обеспечения корректности агентов LAAC применяются методы формальной верификации. Query Agent демонстрирует точность в 82% случаев, однако частота галлюцинаций составляет 31% при столкновении с неразрешимыми вопросами. Данный результат указывает на критическую область для дальнейших улучшений.
От Теории к Практике: Научная Публикация как Полигон для LAAC
Применение фреймворка LAAC к разработке научных публикаций демонстрирует его потенциал в оптимизации исследовательского и писательского процесса. Структурирование информации и содействие верифицируемой коммуникации между исследователями и ИИ-ассистентами позволяют повысить точность и надежность научных работ.
Данный пример использования подчеркивает применимость LAAC к любым областям, требующим точной и достоверной коммуникации. Успешная реализация открывает возможности для дальнейших исследований, направленных на изучение более сложных коммуникативных сценариев. Возможность отслеживать эволюцию знаний в каждой версии публикации создает летопись интеллектуального поиска, где каждая итерация – свидетельство стремления к истине, а задержка в исправлении – неизбежная плата за амбициозность.
Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает критическую важность оценки надежности больших языковых моделей, переосмысливая их роль не как генераторов контента, а как посредников в коммуникации. Данный подход, хоть и перспективный, неизбежно сталкивается с проблемой сохранения информативной целостности. Как заметил Роберт Тарьян: «Алгоритмы должны быть правильными, а не просто работать». Эта фраза особенно актуальна в контексте LLAC, поскольку даже кажущаяся работоспособность системы может скрывать фундаментальные недостатки в точности передаваемой информации и воспроизводимости результатов. Время, в данном случае, проверяет не столько долговечность самой модели, сколько ее способность противостоять неизбежным искажениям и галлюцинациям в процессе передачи информации, тем самым определяя, достойно ли она стареет.
Что впереди?
Предложенная работа, переосмысливающая большие языковые модели как посредников в коммуникации, не столько разрешает существующие проблемы, сколько обнажает их глубинную природу. Ведь версионирование, как форма памяти, лишь откладывает неизбежное – постепенное искажение информации. Фокус на воспроизводимости, хоть и необходим, не устраняет фундаментальной неопределённости, присущей самим системам. Каждая итерация, каждый запрос – это новое состояние, новая траектория в пространстве возможностей, и стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга.
Будущие исследования должны сместить акцент с борьбы с галлюцинациями – симптомом, а не болезнью – на понимание механизмов, порождающих их. Необходимо исследовать, как принципы доверия и верификации могут быть встроены в саму архитектуру систем, а не наложены на них сверху. Речь идет не о создании «безошибочных» моделей, а о разработке систем, способных осознавать и сигнализировать о собственной неопределенности.
В конечном счете, вопрос не в том, насколько «умны» становятся языковые модели, а в том, насколько достойно они стареют. Каждая система, рано или поздно, подвержена энтропии. Задача исследователей – не избежать этого, а создать системы, способные извлекать ценность из неизбежного угасания, сохраняя при этом хотя бы подобие первоначальной информации.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04184.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
2025-11-10 03:19