Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что аналитики, использующие ИИ, демонстрируют такое же разнообразие в интерпретации данных, как и люди, подчеркивая проблему избыточных доказательств и необходимость переосмысления подходов к анализу.
Исследование демонстрирует вариативность в анализе данных, производимом ИИ, и необходимость представления выводов в виде распределений, а не отдельных точек.
Вопреки распространенному мнению о беспристрастности научного анализа, результаты эмпирических исследований часто зависят от последовательности аналитических решений, редко документируемых в публикациях. В работе «Many AI Analysts, One Dataset: Navigating the Agentic Data Science Multiverse» показано, что автономные ИИ-аналитики, основанные на больших языковых моделях, способны воспроизвести вариативность аналитических подходов, демонстрируя широкий разброс в оценках эффектов и принятых решениях. Полученные результаты указывают на необходимость рассмотрения научных выводов не как точечных оценок, а как распределений, отражающих неопределенность аналитического процесса. Возможно ли разработать методы, позволяющие эффективно учитывать и интерпретировать это аналитическое разнообразие в контексте принятия решений?
Неустойчивость Аналитической Определенности
Традиционный анализ данных часто опирается на субъективные решения исследователя, что может приводить к различным выводам, сделанным на основе одного и того же набора данных. Этот феномен представляет собой серьезную проблему для воспроизводимости научных результатов, поскольку незначительные изменения в выборе методов обработки, критериев отбора данных или даже интерпретации результатов могут существенно повлиять на конечный вывод. Несмотря на кажущуюся объективность статистических методов, каждый этап анализа требует принятия решений, которые, будучи основанными на экспертной оценке, неизбежно несут в себе элемент субъективности. В результате, повторное проведение анализа одних и тех же данных другим исследователем может привести к иным, порой противоречивым, заключениям, ставя под вопрос достоверность и надежность полученных научных знаний.
Аналитическая изменчивость, проявляющаяся при обработке данных, не следует рассматривать как случайный шум или погрешность измерений. Исследования показывают, что это фундаментальная характеристика самого аналитического процесса, обусловленная неочевидными предположениями, заложенными в статистические методы, и субъективными оценками исследователя при выборе конкретных параметров анализа. Эти скрытые факторы, такие как способ обработки пропущенных данных или критерии отбора переменных, способны существенно повлиять на конечные результаты, приводя к различным интерпретациям одного и того же набора данных. В результате, даже при использовании строгих научных протоколов, существует вероятность получения несовместимых выводов, что ставит под вопрос надежность и воспроизводимость эмпирических исследований.
Неопределенность в интерпретации данных, как оказалось, не ограничивается лишь наблюдениями или исследованиями, основанными на корреляциях. Даже тщательно спланированные рандомизированные контролируемые испытания, считающиеся “золотым стандартом” доказательной медицины, подвержены различным трактовкам. Аналитические решения, принятые исследователями при обработке данных — выбор статистических методов, определение критериев исключения, интерпретация пограничных случаев — могут приводить к существенно различающимся выводам из одного и того же набора информации. Эта повсеместная вариативность ставит под сомнение надежность эмпирических результатов и формирует кризис доверия к научным публикациям, подчеркивая необходимость повышения прозрачности и стандартизации аналитических процедур.
Искусственный Интеллект как Аналитик: Автоматизация Аналитического Процесса
Аналитики на основе искусственного интеллекта (ИИ), использующие большие языковые модели (БЯМ), представляют собой перспективное направление для автоматизации анализа данных и снижения влияния субъективности исследователя. Традиционный анализ часто подвержен когнитивным искажениям и индивидуальной интерпретации, что может приводить к непоследовательным или предвзятым результатам. Использование БЯМ позволяет стандартизировать процесс анализа, применяя единые алгоритмы и логику к данным, что повышает воспроизводимость и объективность выводов. Автоматизация рутинных задач, таких как очистка данных, статистический анализ и выявление закономерностей, освобождает ресурсы для более сложных этапов исследования и позволяет анализировать большие объемы информации, недоступные для ручной обработки.
Агенты искусственного интеллекта используют фреймворк Inspect AI для обеспечения последовательного и воспроизводимого выполнения анализа данных. Данный фреймворк позволяет систематически исследовать различные варианты аналитических подходов, фиксируя каждый шаг процесса. Это включает в себя стандартизацию этапов предобработки данных, выбора признаков, применения статистических методов и интерпретации результатов. В результате, Inspect AI обеспечивает возможность повторного запуска анализа с идентичными параметрами, что необходимо для верификации результатов и аудита аналитических заключений, а также для выявления потенциальных ошибок или предвзятостей в процессе анализа.
В основе работы AI-аналитиков лежит агент ReAct, использующий фреймворк «Рассуждение-Действие» для взаимодействия с инструментами и последовательной корректировки подхода к анализу. Несмотря на автоматизацию процесса, различные «персоны» AI-аналитиков демонстрируют значительное расхождение в выводах. Наблюдается изменение степени подтверждения гипотез на 34-66 процентных пункта в зависимости от используемого набора данных, что указывает на чувствительность результатов к особенностям реализации и параметрам агента.
Валидация Аналитики, Основанной на ИИ: Роль AI-Аудиторов
Для обеспечения достоверности результатов, полученных с помощью анализа данных искусственным интеллектом (AI), необходима валидация. Роль “AI-аудиторов” заключается в оценке методологического качества аналитических процедур, выявляя потенциальные смещения и несоответствия. Аудиторы проверяют корректность выбора и применения аналитических методов, включая удаление выбросов, расчет стандартных ошибок и взвешивание данных в обследованиях. Данный механизм позволяет систематически оценивать надежность аналитических выводов и гарантировать соответствие установленным стандартам качества, обеспечивая тем самым доверие к результатам, полученным с помощью AI.
Аудиторы ИИ оценивают корректность и обоснованность принимаемых аналитиком решений на различных этапах анализа данных. Проверка охватывает как базовые процедуры, такие как удаление выбросов и расчет стандартной ошибки, так и более сложные методы, например, взвешивание данных в социологических опросах. Оценка проводится для обеспечения воспроизводимости результатов и минимизации потенциальных искажений, вызванных субъективными или некорректными аналитическими подходами. Конкретные аспекты, подвергаемые проверке, включают выбор алгоритмов, параметры настройки и интерпретацию полученных результатов в контексте поставленной задачи.
Эффективность валидации, осуществляемой AI-аудиторами, была продемонстрирована на трех различных наборах данных: Metr-RCT Dataset, Soccer Dataset и ANES Dataset. Это позволило провести систематическое сравнение различных аналитических подходов. Первоначальные тесты показали, что только 67% аналитических прогонов проходят контроль качества посредством AI-аудита, что указывает на значительную потребность в строгой валидации. Модель Qwen3 Coder 480B продемонстрировала наибольший процент исключений, составивший 48%, что свидетельствует о более высокой чувствительности к потенциальным несоответствиям в анализе по сравнению с другими моделями.
Навигация в Ландшафте Аналитических Выборов
Систематическое исследование так называемой «Кривой Спецификаций» позволяет количественно оценить неопределенность, присущую любому аналитическому процессу. Вместо поиска единственного, «правильного» ответа, данный подход визуализирует весь спектр возможных результатов, учитывая вариативность данных и погрешности моделирования. Кривая отображает распределение вероятностей различных исходов, позволяя исследователям понять, насколько надежны полученные выводы и какие факторы могут существенно повлиять на конечный результат. По сути, это переход от детерминированного взгляда на анализ к вероятностной оценке, что значительно повышает прозрачность и обоснованность научных исследований, а также помогает избежать чрезмерной уверенности в полученных данных и ложных интерпретаций.
Внедрение систем искусственного интеллекта, выступающих в роли аналитиков и аудиторов, позволяет существенно расширить возможности оценки достоверности научных результатов. Вместо предоставления единственной, точечной оценки эффекта, такие системы способны генерировать вероятностные утверждения о реальном воздействии изучаемого явления. Это достигается путем многократного повторения анализа с использованием различных подходов и данных, а также путем независимой проверки результатов. Признание ограничений любого отдельного анализа, и представление результатов в виде распределения вероятностей, повышает прозрачность и надежность научных исследований, позволяя более адекватно оценивать риски и неопределенности, присущие любому научному процессу.
Предложенный подход открывает путь к повышению прозрачности, воспроизводимости и, как следствие, достоверности научных результатов, эффективно снижая влияние предвзятости подтверждения в аналитических процессах. Традиционно, исследователи склонны интерпретировать данные в соответствии с существующими убеждениями, что может приводить к выборочному вниманию к подтверждающим фактам и игнорированию противоречащих. Систематическое исследование неопределенности, наряду с использованием вероятностных оценок вместо однозначных заключений, позволяет более объективно оценивать полученные результаты. Это способствует формированию более надежной научной базы, где выводы основаны на всестороннем анализе и признании ограничений, а не на субъективных интерпретациях, что критически важно для прогресса в любой научной области.
Исследование показывает, что вариативность в анализе данных, воспроизводимая искусственным интеллектом, не является уникальной проблемой человеческих исследователей. Этот феномен, где множество аналитиков приходят к различным выводам на основе одного и того же набора данных, подчеркивает необходимость рассматривать результаты не как фиксированные точки, а как распределения вероятностей. Как заметил Линус Торвальдс: «Плохое программирование — это не только ошибки в коде, но и плохое понимание проблемы». Аналогично, в анализе данных, недостаточно просто обработать информацию — необходимо глубокое понимание лежащих в основе принципов и возможных интерпретаций, чтобы избежать ложных выводов и обеспечить надежность результатов. Работа демонстрирует, что архитектура аналитического процесса, подобно хорошо спроектированной системе, должна учитывать все взаимосвязи и потенциальные источники расхождений.
Что Дальше?
Представленная работа демонстрирует, что вариативность анализа, столь часто наблюдаемая в исследованиях, проводимых людьми, вполне воспроизводима и при использовании систем, основанных на больших языковых моделях. Это не открытие, а скорее констатация факта: инструменты множатся, а ясность не прибавляется. Всё ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно. Проблема заключается не в ошибках самих моделей, а в изобилии свидетельств, каждое из которых претендует на истину, но ни одно не обладает ею полностью.
Будущие исследования должны сместить фокус с поиска единственно верного ответа на моделирование неопределённости. Вместо того чтобы стремиться к точке, необходимо оперировать распределениями, рассматривая заключения как вероятностные облака, а не фиксированные значения. Структура определяет поведение, и структура анализа должна отражать присущую ему неоднозначность.
Неизбежно возникнет вопрос о метриках оценки. Традиционные показатели, ориентированные на точность, окажутся недостаточными. Необходимы новые методы, учитывающие не только правильность, но и степень уверенности в ответе, а также способность системы признавать собственную некомпетентность. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, но простота в данном случае — это не упрощение, а признание сложности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.18710.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-24 12:03