unsplash.comУчёные утверждают, что ИИ-модели, такие как GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro, достигают 90 % точных ответов при обработке отдельных запросов. Однако их производительность падает примерно до 65 % во время более длительных диалогов с обменом многочисленными репликами. Причём модели склонны использовать свой первоначальный ответ в качестве основы для ответа на последующие вопросы, даже если он был неверным.Исследователи обнаружили ещё одно любопытное явление — раздувание ответов. Ответы и реакции моделей становились на 20300 % длиннее при участии в многоходовых диалогах. Более длинные ответы на запросы приводили к большему количеству предположений и иллюзий, которые затем использовались моделями в качестве постоянного контекста в разговоре.Хотя такие модели, как o3 от OpenAI и DeepSeek R1, обладают дополнительными «токенами мышления», они не смогли выбраться из этой странной ситуации. Исследователи подчеркнули, что надёжность LLM снизилась на 112 %. Это объясняется склонностью моделей к преждевременной генерации — они пытаются предложить ответ на запрос, не дочитав его до конца.Становится очевидным, что ИИ ещё не достиг своего пика, сталкиваясь с такими критическими проблемами, как низкая надёжность при участии в многоходовых диалогах. Тем не менее, отношение пользователей к ИИ-сервисам быстро меняется, особенно с появлением таких инструментов, как «ИИ-обзоры Google». Следует отметить, что отказ от традиционных поисковых систем в пользу инструментов на основе ИИ — это большой риск, поскольку генерируемая информация может оказаться недостоверной.Некоторое время назад Microsoft обвинила пользователей в неправильном использовании ИИ, заявив о низком уровне инженерных навыков при разработке подсказок. Возможно, именно глупые вопросы и плохие подсказки от «кожаных мешков» не дают моделям искусственного интеллекта проявить себя во всей красе?
