Как генеративный ИИ воссоздает прошлое и почему его стоит проверять
Технологический бум последних лет преобразил нашу реальность, превратив гаджеты в гигантскую виртуальную библиотеку, где знание доступно в одно касание. Смартфоны, ноутбуки, умные часы стали неотъемлемой частью быта, открывая мгновенный доступ к развлечениям, информации и общению. С появлением генеративного искусственного интеллекта эти возможности умножились: задав вопрос, можно получить ответ быстрее, чем когда-либо.
Однако за скоростью скрывается серьезный вызов — вопрос точности и достоверности. Особенно остро он проявляется, когда речь заходит о реконструкции прошлого, где ИИ рискует стать не объективным инструментом, а проводником устаревших и странных стереотипов.
Именно эту проблему исследовали антрополог Мэтью Магнани из Университета штата Мэн и специалист по вычислительной антропологии Джон Клинданиэль из Чикагского университета. Их работа, опубликованная в журнале Advances in Archaeological Practice, сосредоточилась на анализе того, как генеративный ИИ визуализирует и описывает жизнь неандертальцев.
Ученые использовали модели DALL-E 3 для создания изображений и ChatGPT (GPT-3.5) для генерации текстовых нарративов, подавая им запросы разной степени сложности — от простых до требующих научной точности. Целью было выявить, насколько результаты соответствуют современным научным данным и как предвзятость, заложенная в алгоритмах, влияет на восприятие истории.
Результаты оказались тревожными. Визуальные образы неандертальцев, созданные ИИ, отражали представления почти столетней давности: существа с архаичными, обезьяноподобными чертами, покрытые шерстью, лишенные женских и детских образов.
Текстовые описания часто упрощали культурную сложность неандертальцев, а в некоторых заданиях более 80% сгенерированных нарративов противоречили актуальным научным знаниям. Кроме того, ИИ нередко «наделял» древних людей анахроничными технологиями — например, плетеными корзинами или металлическими инструментами, не соответствующими историческому контексту.
Анализ источников, на которые опирались алгоритмы, показал, что ChatGPT чаще воспроизводил данные 1960-х годов, а DALL-E 3 — конца 1980-х — начала 1990-х. Это связано с ограничениями в доступе к современным научным материалам: многие исследования защищены авторским правом или не включены в открытые базы, что вынуждает ИИ использовать устаревшую информацию.
Как отмечает Джон Клинданиэль, улучшение точности требует обеспечения ИИ доступом к актуальным антропологическим данным и публикациям. Мэтью Магнани подчеркивает, что подобные исследования — лишь первый шаг к пониманию того, как технологические ограничения формируют наше видение прошлого.
Следует отметить, что ученые начали исследование в конце 2023 года. Всего за два года ИИ переместился с горизонта технологического прогресса на передний план современного общества. Мэтью Магнани выразил надежду, что если бы это исследование повторили прямо сейчас, чат-боты лучше бы учитывали последние научные данные.
Эта работа имеет значение далеко за пределами археологии. Она демонстрирует, что генеративный ИИ, при всей его мощи, пока не является нейтральным посредником: он наследует пробелы и предубеждения, закрепленные в данных, на которых обучен.
В эпоху, когда люди все чаще обращаются к чат-ботам за быстрыми ответами, критическая оценка таких технологий становится необходимостью. Как заключает Магнани, обучение осознанному и осторожному использованию ИИ поможет создать более технически грамотное и критически мыслящее общество, способное отличать научное знание от цифрового мифа.