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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru