На Википедии нашли галлюцинации в ИИ-переводах и ввели ограничения

На Википедии нашли галлюцинации в ИИ-переводах и ввели ограничения

На Википедии нашли галлюцинации в ИИ-переводах и ввели ограничения

У Википедии снова случился спор про ИИ, на этот раз из-за переводов. Редакторы ввели новые ограничения для части переводчиков, связанных с Open Knowledge Association (OKA), после того как в ряде ИИ-переводов нашли галлюцинации: подменённые источники, неподтверждённые фразы и даже абзацы, опиравшиеся на материалы, не связанные с темой статьи.

Сама OKA — это швейцарская некоммерческая организация, которая платит стипендии переводчикам и прямо пишет на своём сайте, что использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать значительную часть работы.

В англоязычном сегменте Википедии у проекта есть отдельная страница, там сказано, что OKA финансирует переводчиков и работает с несколькими языками, включая русский, испанский, французский и немецкий.

Проблему заметили не «в теории», а на конкретных статьях. Один из редакторов, Ильяс Леблё, рассказал 404 Media, что при выборочной проверке быстро нашёл ошибки: где-то источники были перепутаны, где-то появлялись фразы без верификации, а в одном случае в статью про выборы во французский Сенат попали абзацы, вообще не подтверждавшиеся указанными материалами.

Отдельно редакторов смутило, как именно была организована работа. Публичные инструкции OKA для переводчиков на Meta-Wiki подтверждают, что организация обучает новичков и публикует свои рекомендации открыто. В обсуждении вокруг инцидента также всплывали указания использовать популярные LLM для чернового перевода и правки лидов статей; 404 Media пишет, что раньше в инструкциях фигурировал и Grok, хотя позднее акцент сместили на другие модели.

В итоге Википедия не стала запрещать ИИ-переводы целиком, но решила ужесточить подход именно к переводчикам OKA. По правилам, которые цитирует 404 Media, если такой переводчик за шесть месяцев получает четыре корректно вынесенных предупреждения за непроверяемый контент, то при следующем нарушении его могут заблокировать без дополнительных предупреждений. А материалы, добавленные таким участником, могут удалить, если за них не возьмёт ответственность другой редактор с хорошей репутацией.

У самой OKA своя версия истории. Основатель организации Джонатан Циммерманн заявил, что переводчикам платят почасово, а не за количество статей, и что фиксированной нормы публикаций у них нет. По его словам, организация делает ставку на качество, признаёт, что ошибки случаются, и уже усиливает контроль: вводит второй независимый этап проверки через другую LLM, но не как замену человеку, а как дополнительный фильтр перед ручной верификацией.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru