Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Американская ассоциация содействия развитию науки (AAAS) решила проверить, может ли ChatGPT писать короткие научные заметки в стиле SciPak — это такие специальные брифы для журналистов, которые обычно готовит команда при журнале Science и сервисе EurekAlert.

Эксперимент длился целый год: с декабря 2023-го по декабрь 2024-го журналисты давали модели по одному–двум сложным научным исследованиям в неделю.

Задача была простая — пересказать их так, чтобы получилось удобно для коллег-журналистов: минимум терминов, чёткая структура и понятный контекст. В итоге ChatGPT обработал 64 работы.

Результат? В целом модель научилась «копировать» форму SciPak-заметки, но не дотянула по содержанию. По словам автора исследования, журналистки AAAS Абигейл Айзенштадт, тексты ChatGPT были слишком упрощёнными и часто неточными. Приходилось буквально перепроверять каждый факт, так что времени это отнимало не меньше, чем написать заметку с нуля.

 

Цифры тоже говорят сами за себя. Когда редакторов спросили, могли бы такие резюме затеряться среди настоящих SciPak-брифов, средняя оценка составила всего 2,26 балла из 5. «Увлекательность» текстов оценили ещё ниже — 2,14. И лишь одна работа за весь год получила от журналиста высший балл.

Чаще всего ChatGPT путал корреляцию и причинно-следственные связи, забывал упоминать важные ограничения исследований (например, что мягкие актуаторы работают очень медленно) и иногда слишком рассыпался в похвалах про «прорывы» и «новизну».

Авторы эксперимента подытожили: пока что ChatGPT не соответствует стандартам SciPak. Но полностью ставить крест на идее они не стали. AAAS отмечает, что к тестам можно вернуться, если модель серьёзно обновится. А в августе, напомним, как раз вышла GPT-5, в которой, к сожалению, нашли уязвимость.

Подпишитесь на новости

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

Учёные из израильского Института Вейцмана разработали Brain-IT — ИИ, который реконструирует изображения по данным функциональной МРТ. Человек смотрит на картинку, сканер фиксирует активность мозга, а алгоритм пытается восстановить увиденное.

Как рассказывают представители Института Вейцмана, система восстанавливает не только содержание сцены, но и её детали: цвета, расположение объектов и композицию.

Для адаптации к новому человеку, по словам разработчиков, достаточно примерно часа данных сканирования.

Главный трюк — связка двух моделей. Декодер превращает активность мозга в изображение, а энкодер делает обратное: предсказывает активность по картинке.

Их обучают вместе, используя в том числе изображения, которые никому не показывали внутри томографа. Это помогает обойти дефицит реальных снимков мозга.


Дальше команда хочет перейти к звукам и видео. Со снами сложнее: картинки в них меняются быстро, а фМРТ фиксирует данные примерно раз в две секунды. До записи ночных приключений на флешку ещё далеко.

Исследователи надеются, что такие технологии помогут изучать мозг и в перспективе дадут способ общения людям с синдромом «запертого человека». Но вместе с возможностями возникает вопрос конфиденциальности: кто сможет получать доступ к подобным данным и с чьего согласия?

Пока показана реконструкция увиденного в условиях эксперимента. До незаметного чтения чужих мыслей эта работа не добралась, хотя повод обсуждать защиту ментальной информации уже появился.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru