Автор: Денис Аветисян
В статье представлена инновационная система, способная оценивать достоверность своих знаний и избегать ложных ответов в сложных, длительных диалогах.
Представлен агент MMA, использующий оценку достоверности воспоминаний и воздержание от ответа при недостатке доказательств для повышения надежности и снижения галлюцинаций в задачах взаимодействия с длинным горизонтом.
Несмотря на успехи в области мультимодальных агентов, полагающихся на внешнюю память, часто возникают проблемы с устаревшими, недостоверными или противоречивыми данными, что приводит к самоуверенным ошибкам. В данной работе представлен MMA: Multimodal Memory Agent — система, оценивающая надежность извлеченной информации на основе достоверности источника, временного фактора и согласованности данных, и использующая эту оценку для взвешивания доказательств и воздержания от ответа при недостаточной поддержке. Предложенный подход, а также разработанный бенчмарк MMA-Bench, позволяют выявить «Визуальный Эффект Плацебо» — склонность агентов на основе извлечения информации наследовать скрытые визуальные предубеждения. Сможет ли MMA стать основой для создания более надежных и безопасных мультимодальных систем, способных к долгосрочному взаимодействию?
Иллюзия Знаний: Кризис Надежности
Несмотря на впечатляющую способность к генерации текста и решению сложных задач, базовые модели машинного обучения подвержены критическому недостатку: они могут уверенно генерировать неверную информацию. Это не просто случайные ошибки, а проявление тенденции к “галлюцинациям”, когда модель выдает ложные утверждения как факты, подкрепляя их правдоподобным языком. Такая склонность к уверенной неточности представляет серьезную проблему для надежного взаимодействия, особенно в областях, где требуется высокая степень достоверности, например, в медицине, юриспруденции или научных исследованиях. По сути, модель может убедительно “лгать”, что требует разработки новых методов оценки и повышения надежности генерируемого контента.
Исследования показывают, что уверенность современных моделей искусственного интеллекта в собственных ответах может быть обманчивой, особенно когда в обработку информации вовлечены различные типы данных, такие как изображения и текст. Этот феномен, названный “визуальным эффектом плацебо”, заключается в том, что добавление мультимодальных данных — например, картинки к текстовому запросу — создает у пользователей иллюзию большей полноты и достоверности информации, даже если сама модель не обладает реальным пониманием сути вопроса. В результате, люди склонны слепо доверять ответам модели, переоценивая ее надежность и не замечая потенциальные ошибки, что представляет серьезную проблему для областей, требующих высокой точности и безошибочности.
Существующие оценочные критерии и наборы данных для проверки языковых моделей зачастую не способны выявить тонкие проявления ненадежности, что приводит к завышенной оценке их фактической компетентности. Традиционные метрики, ориентированные на общую точность или соответствие заданным ответам, не учитывают склонность моделей к уверенной генерации ложной информации или к выдаче правдоподобных, но не соответствующих действительности утверждений. В результате, системы, демонстрирующие высокие показатели в стандартных тестах, могут оказаться уязвимыми в реальных сценариях, где требуется критическое мышление и проверка фактов. Эта проблема усугубляется сложностью создания комплексных и репрезентативных бенчмарков, способных охватить все возможные нюансы и крайние случаи, с которыми сталкиваются современные языковые модели.
Агент, Оценивающий Уверенность: MMA
Представляем MMA — агента, работающего с памятью и учитывающего степень достоверности информации, разработанного для повышения надежности при взаимодействии в долгосрочных сценариях. MMA предназначен для работы в сложных задачах, требующих сохранения и использования знаний на протяжении длительного времени, где ошибки в воспоминаниях могут приводить к значительным последствиям. Основная цель разработки — обеспечить агента, способного оценивать и учитывать надежность хранимой информации, тем самым минимизируя влияние неточных или устаревших данных на процесс принятия решений и повышая общую стабильность работы в динамической среде. В отличие от традиционных систем памяти, MMA не просто хранит факты, но и отслеживает их достоверность, что позволяет агенту адаптироваться к меняющимся условиям и избегать ошибок, связанных с ненадежной информацией.
Механизм оценки достоверности в агенте MMA объединяет три ключевых компонента для определения надежности хранимой информации. Во-первых, учитывается надежность источника данных, определяющая исходную достоверность факта. Во-вторых, применяется принцип временного衰减 (temporal decay), снижающий достоверность воспоминаний со временем, отражая вероятность устаревания информации. Наконец, используется консенсус сети (network consensus), позволяющий оценивать достоверность информации на основе согласованности данных, полученных из различных источников или агентов. Итоговый балл достоверности рассчитывается как комбинация этих факторов, предоставляя агенту возможность оценивать и использовать наиболее надежные воспоминания при принятии решений.
Агент MMA, построенный на базе фреймворка MIRIX, использует типизированную память для обеспечения модульности и надежного управления знаниями. Типизированная память позволяет структурировать информацию по категориям, определяя типы данных, которые могут быть сохранены в каждой ячейке памяти. Это обеспечивает не только более эффективную организацию данных, но и позволяет агенту проводить проверку типов при доступе к информации, предотвращая ошибки и повышая надежность работы. Модульность, достигаемая за счет типизированной памяти, упрощает добавление новых типов знаний и модификацию существующих, не затрагивая другие части системы, что критически важно для долгосрочного взаимодействия и адаптации агента к изменяющейся среде.
Строгая Валидация: Оценка Надежности
Для оценки модели MMA использовался MMA-Bench — специализированный бенчмарк, разработанный для анализа динамики убеждений и калибровки в мультимодальных средах. MMA-Bench предназначен для комплексной оценки способности модели к формированию, обновлению и поддержанию согласованных представлений о мире на основе различных входных данных, таких как изображения и текст. Бенчмарк позволяет количественно оценить не только точность ответов, но и способность модели к самооценке и отказу от ответа в случае недостаточной доказательной базы, что критически важно для надежных и безопасных систем искусственного интеллекта. В рамках MMA-Bench реализован ряд тестов, имитирующих реальные сценарии взаимодействия с мультимодальными данными, что обеспечивает высокую релевантность результатов оценки.
Результаты тестирования модели MMA на бенчмарке MMA-Bench (в визуальном режиме) показали значительное превосходство над базовыми моделями в задаче идентификации недостаточной доказательной базы и последующего воздержания от ответа. MMA достигла точности Type-B в 41.18%, в то время как базовые модели показали нулевой результат (0%). Это указывает на способность MMA более надежно оценивать полноту информации и избегать предоставления ответов, основанных на недостаточных данных.
Дополнительная валидация модели MMA проводилась на наборе данных LoCoMo, предназначенном для оценки способности моделей поддерживать связные и надежные взаимодействия в ходе продолжительных диалоговых сессий. Результаты показали, что MMA достигает точности, пригодной для практического применения, на уровне 79.64%, что на 0.68 процентных пункта выше, чем у базовой модели (78.96%). Данный показатель подтверждает способность MMA сохранять когерентность и надежность ответов в процессе развернутых диалогов.
За Пределами Производительности: К Эпистемической Благоразумности
В основе разработанного подхода MMA лежит принципиально новый акцент на эпистемической осмотрительности, что обеспечивает существенное преимущество перед традиционными методами. В отличие от систем, стремящихся к однозначному ответу в любой ситуации, MMA активно управляет неопределенностью и поощряет воздержание от ответа, когда достоверность информации недостаточна. Такой подход позволяет минимизировать риск распространения ложной информации, особенно в областях, где точность критически важна. Вместо слепого доверия к имеющимся данным, система оценивает собственную уверенность и, при необходимости, отказывается от выдачи ответа, тем самым демонстрируя более ответственный и надежный подход к обработке информации.
В основе инновационного подхода MMA лежит активное управление неопределенностью и стимулирование воздержания от ответа при недостатке достоверной информации. Вместо стремления к обязательному решению задачи, система поощряется за признание собственной некомпетентности, что существенно снижает риск уверенного распространения ложных сведений. Механизм «Abstention Reward» позволяет модели осознанно уклоняться от ответов на вопросы, где вероятность ошибки высока, тем самым повышая надежность и достоверность предоставляемых результатов. Такой подход кардинально отличается от традиционных методов, где акцент делается на полноте ответов, даже в ущерб их точности, и позволяет создавать системы, более устойчивые к ошибкам и способные к самокритике.
Исследования, проведенные на наборе данных FEVER, продемонстрировали значительное улучшение калибровки модели MMA по сравнению с базовым уровнем. В частности, стандартное отклонение ответов снизилось на 35.2% — с ±2.50 до ±1.62, что свидетельствует о большей согласованности и надежности прогнозов. Кроме того, модель MMA достигла показателя Selective Score в 0.6484, незначительно превзойдя результат базового уровня (0.6468). Эти результаты указывают на то, что MMA не только предоставляет ответы, но и более точно оценивает степень своей уверенности в них, что критически важно для приложений, требующих высокой степени надежности и минимизации рисков.
В ходе тестирования на наборе данных LoCoMo, разработанная методика MMA продемонстрировала заметное снижение количества неверных ответов. Вместо 317 ошибок, характерных для базовой модели, MMA позволила сократить их число до 298. Этот результат свидетельствует о повышенной надежности и точности системы в процессе принятия решений, особенно в ситуациях, где критически важна корректная интерпретация информации и избежание ошибочных выводов. Уменьшение количества неверных ответов напрямую влияет на общую производительность и доверие к системе, открывая перспективы для ее применения в областях, требующих высокой степени достоверности.
Принципы, лежащие в основе разработанного подхода, имеют далеко идущие последствия для сфер, где надежность играет критически важную роль. В частности, в здравоохранении, где ошибочная диагностика или неправильное лечение могут привести к серьезным последствиям, способность системы точно оценивать уровень собственной уверенности в ответе представляется особенно ценной. Аналогичным образом, в финансовом секторе, где решения принимаются на основе анализа больших объемов данных, минимизация риска уверенного распространения неверной информации может существенно снизить потенциальные убытки. Не менее важна данная концепция и для автономных систем, будь то самоуправляемые автомобили или роботизированные хирургические комплексы, где надежность и предсказуемость поведения являются абсолютным приоритетом, обеспечивая безопасность и эффективность работы.
Исследование представляет собой очередное подтверждение старой истины: даже самые изящные архитектуры сталкиваются с суровой реальностью продакшена. Авторы предлагают механизм оценки надёжности извлекаемых из памяти данных, что, в сущности, является попыткой привить нейросети скромность. Как заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что мы находимся в опасности, если мы слишком сильно доверяем этим системам». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть работы: признание ограниченности знаний и умение воздержаться от ответа при недостатке доказательств — важный шаг к созданию действительно надёжных систем, способных к долгосрочному взаимодействию, а не к генерации правдоподобной, но бессмысленной информации. Всё это напоминает попытку научить ИИ не врать, даже когда он ничего не знает — задача, достойная сизифа.
Что дальше?
Представленный агент памяти, безусловно, шаг вперёд в борьбе с иллюзиями, но не стоит обманываться. Каждая «революционная» система оценки надёжности воспоминаний неизбежно столкнётся с тем, что данные, которыми она оперирует, изначально пропитаны предвзятостью и неточностями. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию. Сейчас это назовут AI и получат инвестиции, но через полгода выяснится, что проблема не в алгоритме, а в «сырых» данных, которые, как обычно, никто толком не проверял.
В перспективе, акцент сместится с обнаружения галлюцинаций на предотвращение их возникновения. Недостаточно просто отказаться отвечать, когда недостаточно доказательств — необходимо создавать системы, которые изначально формулируют вопросы, на которые можно дать обоснованный ответ. Иначе говоря, необходимо переосмыслить саму парадигму взаимодействия, отказавшись от попыток «выжать» знания из неполных данных. Документация снова соврала, и рано или поздно это станет очевидным.
Начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами. И в конечном итоге, все эти сложные архитектуры неизбежно вернутся к простому bash-скрипту, написанному в три часа ночи, который, как ни странно, будет работать лучше.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16493.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Временная запутанность: от хаоса к порядку
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- ЭКГ-анализ будущего: От данных к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый шум: за пределами стандартных моделей
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновых токов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый подход к синтезу табличных данных
2026-02-19 14:01