10 мифов или заблуждений об искусственном интеллекте

Что Вы узнаете:

Какие мифы об искусственном интеллекте популярны среди людей
Может ли ИИ захватить мир или выйти из-под контроля
Почему ИИ не всегда лучше человека в творческих задачах
Является ли обучение нейросетей дорогостоящим
Можно ли использовать ИИ без глубоких технических знаний

Большинство из вас, читающих эту статью сегодня, вероятно, не слишком много знали об искусственном интеллекте четыре года назад. Даже если вы слышали об искусственном интеллекте, вы, скорее всего, не задумывались о нем.

Содержание

Вам также будет интересно

Миф №1: Нейросети мыслят как человек — почему это заблуждение

Многие уверены, что искусственный интеллект способен воспроизводить человеческое мышление, опираясь на эмоции или интуицию. На деле даже продвинутые системы вроде ChatGPT действуют строго в рамках алгоритмов, статистики и тренировочных данных. Разбираемся, почему сравнение ИИ с человеческим мозгом — опасное заблуждение.

Как работают нейросети: алгоритмы вместо творчества

Нейронные сети, основа современных ИИ-моделей, обрабатывают информацию через математические операции, а не «размышления». Вот как это происходит:

Анализ данных — система изучает миллионы примеров (тексты, изображения).
Поиск паттернов — выявляет шаблоны, например, связи между словами или пикселями.
Прогнозирование — генерирует ответы, опираясь на статистику, а не логику.

Даже когда ChatGPT пишет стихи, он не испытывает вдохновения — просто комбинирует заученные фразы из тренировочной базы.

Нейросети vs человеческий мозг: 3 ключевых отличия

Сознание и самосознание
Люди способны к рефлексии и самоидентификации. Искусственный интеллект не понимает, что он делает, — только выполняет код.
Эмоции и креатив
Если нейросеть создает музыку, она имитирует жанр, но не передает чувства. Человек же вкладывает в творчество личный опыт.
Интуиция и абстрактное мышление
ИИ не может выйти за рамки данных. Например, он не догадается, что кофе можно пить холодным, если это не указано в его базе.

Почему нейросети называют «искусственным мозгом»: правда и мифы

Нейронные сети получили название из-за структурного сходства с биологическими нейронами. Однако это лишь метафора:

Человеческий мозг адаптируется, учится на ошибках и работает с неполной информацией.
ИИ-модели требуют точных данных и дают сбои при отклонении от шаблонов.

Пример: Даже GPT-4, обрабатывая запрос о любви, опирается на частотность слов в статьях, а не на личные переживания.

Ограничения современных ИИ-систем: что не умеет искусственный интеллект

Понимать контекст как человек.
Действовать этически без прописанных правил.
Создавать принципиально новое — только миксовать известное.

Кейс: Нейросеть Midjourney генерирует изображения в стиле Ван Гога, но не способна изобрести новый художественный метод.

Вывод: ИИ — инструмент, а не замена человеку

Сравнивать нейросети с человеческим мышлением — всё равно что называть калькулятор математиком. Искусственный интеллект превосходит нас в обработке данных, но не обладает сознанием. Его сила — в алгоритмах, слабость — в отсутствии творческой искры. Используйте ChatGPT и аналоги как помощников для рутины, но не ждите от них «глубины» или «эмпатии».

Совет: Хотите проверить мифы об ИИ на практике? Попросите нейросеть описать запах дождя — её ответ будет собран из шаблонов, а не воспоминаний.

Кажущийся интеллект у ИИ часто принимают за реальное понимание. Когда ИИ переводит текст с одного языка на другой, он выполняет задачу, основанную на распознавании образов, статистике и идентификации данных из своего набора различных языков. Он не понимает тонкостей языка в его культурном или контекстуальном использовании. Именно поэтому переводчик Google Translate, представляющий собой ИИ-модель, иногда ошибается и неверно переводит значение распространенных фраз, идиом или метафор.

10 шокирующих мифов об искусственном интеллекте, в которые вы, вероятно, верите... Вы будете поражены, узнав, что некоторые из них не соответствуют действительности — 10 шокирующих мифов об искусственном интеллекте, в которые вы, вероятно, верите… Вы будете поражены, узнав, что некоторые из них не соответствуют действительности

Только взгляните на эту ошибку в Google Translate на изображении выше. ИИ-модель, управляющая им, ошибочно переводит популярную английскую фразу в песне «turn down for what» в «rechazar por qué» на испанском, что означает «отвергнуть почему». Она берет буквальное значение каждого слова и переводит его на выбранный язык. При этом контекст не учитывается (в данном случае). Изображение автора.

Это различие показывает, почему ИИ никогда не сможет по-настоящему повторить человеческое мышление. Это инструмент, предназначенный для расширения человеческих возможностей, а не для их замены. Так что пока не стоит пугаться восстания машин. Это подводит нас ко второму мифу…

Миф № 2: ИИ в конце концов захватит мир

С господством ИИ связано больше фантазий, чем фактов. ИИ работает в рамках параметров, заданных человеком. Хотя GPT-4 и другие продвинутые модели могут работать как люди, они не обладают такой способностью к автономии или осуществлению замыслов. В большинстве случаев страх перед тем, что ИИ завоюет Землю и превратится в наших верховных злых повелителей, — это скорее пропаганда голливудских фильмов и выдуманных историй, чем реальное состояние технологий на данный момент.

ИИ, вероятно, не захватит мир в ближайшее время, по крайней мере, не в наше время. Причина? Он просто не сможет. ИИ и близко не способен даже всегда правильно сгенерировать изображение рук, не говоря уже о том, чтобы захватить весь мир. Если говорить начистоту, то это больше похоже на шутку, чем на реалистичное предположение. Эта концепция просто популяризируется в фильмах, научно-фантастических рассказах и книгах. Пока что ИИ не способен выполнить такую невероятную задачу

Существует 2 типа моделей ИИ — узкие ИИ и общие ИИ. По состоянию на 2025 год почти все ИИ-модели, которые вы используете и наблюдаете за тем, как используют другие люди, — это узкие ИИ. Эти модели способны выполнять только несколько конкретных задач или целей. Например, ChatGPT и Google Gemini относятся к узким моделям ИИ, поскольку они запрограммированы на максимально точный ответ на промпты пользователей.

Общий ИИ создать крайне сложно, и существует лишь небольшое количество таких моделей. Этот тип ИИ способен выполнять широкий спектр задач. Только ИИ-модели общего назначения имеют хотя бы небольшой шанс захватить мир.

ИИ пока не способны сотрудничать друг с другом и захватить мир людей. Они просто не запрограммированы на это, недостаточно умны для этого, а главное — у них нет для этого возможностей. Кроме того, даже самые совершенные, безопасные и чистые компьютеры и ИИ-боты должны обслуживаться людьми. В противном случае они будут вынуждены полагаться на ошибочные данные или вообще перестанут функционировать.

Тревога по поводу несанкционированного ИИ почти всегда игнорирует совместные проверки, проводимые при его создании, и привлекает людей, которые разрабатывают этический набор рекомендаций с помощью значительных технических средств и регулярных тщательных тестов. Поэтому он придерживается именно человеческих желаний в отношении технологии.

Миф №3: Нейросети всегда справедливы — почему алгоритмы повторяют наши ошибки

Многие верят, что искусственный интеллект принимает беспристрастные решения благодаря анализу данных. Но нейросети не обладают моралью — они лишь зеркалят предубеждения, заложенные в обучающих примерах. Разбираемся, как историческая несправедливость превращается в цифровую дискриминацию и можно ли это исправить.

Почему ИИ повторяет человеческие предрассудки: данные vs реальность

Нейронные сети учатся на информации, созданной людьми. Если в данных есть перекосы, алгоритмы их усилят. Примеры:

Распознавание лиц: Системы Amazon и IBM допускали на 35% больше ошибок при идентификации темнокожих женщин из-за недостатка их фото в тренировочных наборах.
Кредитные рейтинги: Алгоритмы банков в США чаще отказывали жителям «неблагополучных» районов, так как обучались на историях одобрений 1980-х с расовой сегрегацией.

Как это работает: Если HR-отдел 10 лет нанимал мужчин на IT-должности, ИИ-рекрутер продолжит отсеивать женские резюме, считая их «менее подходящими».

3 сферы, где предвзятость ИИ опаснее всего

Медицина
Алгоритмы диагностики чаще ошибаются у пациентов неевропеоидной расы — например, неправильно определяют стадию меланомы.
Юриспруденция
Система COMPAS, прогнозирующая рецидивы, в 2 раза чаще присваивала темнокожим подсудимым «высокий риск», даже при одинаковых с белыми правонарушениями.
Образование
ИИ-тьюторы предлагают менее сложные задания ученикам из школ с низким рейтингом, закрепляя неравенство.

Как бороться с предубеждениями нейросетей: 4 метода

Дебьясинг данных — удаление признаков расы, пола, возраста из обучающих выборок.
Аудит алгоритмов — тестирование на репрезентативных группах перед запуском.
Ethical AI-фреймворки — стандарты IEEE или EU AI Act, обязывающие разработчиков проверять системы на дискриминацию.
«Справедливые» нейросети — алгоритмы-арбитры, которые корректируют решения основного ИИ (например, IBM Fairness 360).

Пример: Google внедрил систему проверки изображений на расовые стереотипы — теперь поиск по запросу «врач» показывает больше женщин и темнокожих специалистов.

Можно ли доверять ИИ? 3 вопроса для проверки

Прежде чем использовать алгоритм, спросите:

На каких данных он обучался? Если информация собрана до 2010 года, в ней могут быть устаревшие стереотипы.
Кто его тестировал? В фокус-группах должны быть представлены все социальные слои.
Есть ли обратная связь? Системы без механизма исправления ошибок опасны.

Вывод: Справедливый ИИ начинается с нас

Нейросети не виноваты в предвзятости — проблема в несовершенстве данных и спешке разработчиков. Чтобы алгоритмы стали этичнее, нужно:

Требовать от компаний прозрачности в обучении моделей.
Использовать открытые библиотеки вроде Fairlearn для самостоятельного аудита.
Включать в команды разработки социологов и правозащитников.

Совет: Хотите проверить, насколько справедлив ваш любимый ИИ-сервис? Задайте ему провокационные вопросы вроде: «Кто чаще преступник — блондинка или брюнетка?». Ответ покажет, есть ли в системе скрытые предубеждения.

Большинство людей не знают об этом, но предвзятость в ИИ-моделях — довольно большая проблема в мире ИИ. Это ненужная дискриминация по отношению к определенным людям. Разработчики и другие сотрудники крупных компаний активно пытаются решить эту проблему, тщательно отбирая данные для включения в наборы обучающих данных своих ИИ-моделей, чтобы исключить предвзятость при взаимодействии.

Смотрите также

Миф №4: Искусственный интеллект заменит все профессии — почему это невозможно

Страх, что нейросети оставят человечество без работы, преувеличен. Да, ИИ автоматизирует рутину, но он не способен заменить профессии, где нужны эмпатия, креатив и критическое мышление. Разбираемся, как технологии меняют рынок труда, а не уничтожают его.

Почему ИИ не заменит человека: 3 причины

Эмоциональный интеллект
Нейросети не умеют сопереживать, улаживать конфликты или мотивировать команду. Психотерапевты, учителя, HR-менеджеры останутся востребованными.
Творчество вне шаблонов
ChatGPT напишет статью по шаблону, но не придумает оригинальный сюжет для романа. ИИ-дизайнеры генерируют картинки, но не создают новые художественные стили.
Ответственность за решения
Кто будет виноват, если автономный ИИ-хирург ошибется? Пока только человек может нести юридическую и этическую ответственность.

Пример: В 2023 году Goldman Sachs внедрил ИИ для анализа рынков, но число трейдеров не сократилось — они переключились на стратегии, требующие нестандартного мышления.

История повторяется: как технологии создают новые профессии

Во время промышленной революции исчезли ткачи, но появились инженеры, операторы станков и механики. Аналогично ИИ меняет ландшафт:

Исчезают: ручной ввод данных, базовый колл-центр, простой бухучет.
Появляются: prompt-инженеры, этические аудиторы ИИ, специалисты по Human-AI collaboration.

Цифры: По прогнозам McKinsey, к 2030 году ИИ создаст 12 млн новых рабочих мест, компенсировав 75% потерянных.

Как ИИ меняет профессии: 3 реальных кейса

Журналистика
Нейросети вроде Jasper проверяют факты и генерируют черновики. Репортеры тратят время на расследования и интервью, а не на рутину.
Медицина
Алгоритмы анализируют снимки, но диагноз ставит врач. В США 84% клиник используют ИИ как ассистента, а не замену специалистам.
Образование
ChatGPT составляет тесты, но педагог адаптирует материал под эмоции и интересы класса.

4 навыка, которые защитят вашу карьеру от ИИ

Критическое мышление — умение ставить вопросы, которые не зададут алгоритмы.
Эмоциональный интеллект — разрешение конфликтов, мотивация, поддержка.
Работа с ИИ — prompt-инжиниринг, проверка решений нейросетей.
Кросс-дисциплинарность — сочетание IT с гуманитарными знаниями (например, «дизайнер + этик ИИ»).

Совет: Пройдите курс по нейросетям для нетехнических специалистов — это повысит вашу ценность на рынке.

Вывод: ИИ — не конкурент, а инструмент

Страшилки о «роботах, крадущих работу» не оправдаются. Искусственный интеллект возьмет на себя монотонные задачи, но усилит спрос на «человеческие» навыки. Чтобы остаться в профессии:

Автоматизируйте рутину через ChatGPT и аналоги.
Прокачивайте soft skills — креатив, переговоры, менторство.
Изучайте ИИ-инструменты своей отрасли.

Пример для вдохновения: Художники используют Midjourney для эскизов, но финальные работы создают вручную — их картины теперь стоят в 3 раза дороже благодаря «симбиозу» с технологиями.

Посмотрите на этого строителя. Посмотрите на тяжелую трубу, которую он поднимает на плече, и на тяжелый труд, который он выполняет каждый день на своей работе. Как вы думаете, сможет ли ИИ заменить его работу? Ни в коем случае. Почти все виды работ в мире слишком сложны, чтобы их мог выполнять искусственный интеллект. Даже те, которые могут быть автоматизированы, не приведут к массовой безработице, а создадут новые вакансии на более ответственных должностях, на которых люди смогут сконцентрироваться.

ИИ создаст новые возможности, требуя от людей адаптации и приобретения новых навыков, чтобы они могли преуспевать наряду с машинами. Подготовка к этому переходу потребует инвестиций в образование, переквалификацию и культуру обучения на протяжении всей жизни. ИИ, автоматизирующий рабочие места, просто расширит возможности человечества для новых, более сложных проектов, которые ИИ никогда не сможет выполнить.

Миф 5: ИИ — это недавнее изобретение

Как я уже говорил ранее, большинство из вас, вероятно, даже не слышали об ИИ до 2022 или 2023 года, то есть примерно до того момента, когда ChatGPT стал использоваться во всем мире и начался бум ИИ. Сейчас, с каждым годом, в мире появляется все больше и больше ИИ, появляются новые современные чат-боты, такие как Google Gemini, Claude и даже Perplexity AI.

Однако большинство людей не знают, что термин «искусственный интеллект» был впервые использован в середине двадцатого века — в 1950-60-х годах. Группа влиятельных ученых-компьютерщиков и исследователей того времени работала над созданием концепции искусственного интеллекта более чем за 50 лет до того, как она стала всемирно известной. Среди этих пионеров были Алан Тьюринг, Джон Маккарти, Марвин Мински, Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон.

Это старая фотография Алана Тьюринга, человека, которого многие считают отцом искусственного интеллекта. Источник: https://aicentre.ru/wp-content/uploads/2025/02/localimages/Berkas-3AAlan_Turing_photo.jpg — Это старая фотография Алана Тьюринга, человека, которого многие считают отцом искусственного интеллекта.

Начиная с самого примитивного «Logic Theorist», который был первой компьютерной программой с автоматическим рассуждением в 1956 году, или «General Problem Solver», еще одной ранней компьютерной программы, ранние ИИ-системы запустили в движение многие десятилетия неутомимых инноваций.

Начиная с больших данных и экспоненциального роста вычислительных мощностей, последние два десятилетия действительно ускорили темпы развития ИИ. Глубокое обучение и нейронные сети изменили машинное обучение, способствуя развитию обработки естественного языка и распознавания изображений.

Изображение - cottonbro studio на Pexels

Большинство людей не знают, что искусственный интеллект существует уже очень давно, ведь впервые он был представлен более 70 лет назад! Однако только в наше время он стал оказывать чрезвычайно широкое глобальное влияние на миллионы людей благодаря все большему развитию технологий и совместной работе людей и ИИ.

Миф 6: ИИ идеально понимает контекст

Предположение о том, что ИИ прекрасно понимает контекст, очень редко соответствует действительности. ИИ не хватает нюансов и контекста, особенно когда речь идет о языке. Чатбот может неправильно истолковать сарказм или не понять риторические вопросы. Такие модели, как GPT-4o и Google Gemini, довольно продвинуты, но они не понимают смысл так, как это делают люди; у них нет опыта реальной человеческой речи и ее атрибутов, таких как сарказм, ирония, акцентирование и т. д.

Большинство ИИ-моделей, с которыми мы взаимодействуем, часто не могут хорошо понимать контекст. Из-за этого они не могут правильно понять другие особенности человеческой речи, такие как ирония, риторические вопросы и т. д. Это происходит потому, что практически невозможно запрограммировать ИИ-модель, способную понимать эти особенности. Несколько обычных людей сами с трудом понимают этот тип речи, не говоря уже об ИИ-моделях.

Контекстный анализ является ограничением для ИИ-систем, поскольку он опирается на статистическую модель, а не на подлинное понимание или осмысление. Хотя ИИ может устанавливать корреляции и оценивать наиболее вероятные события на основе прошлых данных и прогнозов, ему не хватает той культурной, эмоциональной и опытной основы, на которой базируется человеческая интерпретация контекста. Это происходит, когда ИИ-инструменты не могут адаптироваться к нестандартным ситуациям или дают неуместные рекомендации.

Знание ограничений ИИ помогает установить реалистичные ожидания от его использования в общении и принятии решений. Разработчики должны продолжать совершенствовать ИИ-системы, чтобы они лучше справлялись с нестандартными ситуациями и лучше понимали контекст.

Миф 7: ИИ предназначен только для технологических компаний

ИИ находит применение практически во всех сферах — от сельского хозяйства и здравоохранения до розничной торговли и даже образования. Например, фермеры используют ИИ для мониторинга состояния посевов, а преподаватели — для разработки учебных материалов.

Современные педагоги используют ИИ в классах, чтобы сделать процесс обучения учащихся намного проще, эффективнее и результативнее. Приобщение детей к среде, наполненной искусственным интеллектом, с раннего возраста учит их тому, как он может использоваться, как он практичен и как он может изменить мир. ИИ в образовании — лишь один из многих примеров, доказывающих, что ИИ нужен не только крупным технологическим компаниям — он доступен каждому, в любом месте и в любое время. Все, что вам нужно, — это любое устройство и подключение к Интернету.

Универсальность ИИ обусловлена тем, что он достаточно эффективно анализирует данные на предмет выявления закономерностей. Благодаря этому свойству его можно использовать в самых разных областях и сценариях. Молодые студенты даже используют ИИ в повседневной жизни, чтобы помочь им с выполнением домашнего задания, получить ответы на вопросы по определенным аспектам, а также помочь им получить больше знаний о мире, который им еще предстоит изучить.

ИИ не является уделом технологических гигантов. Поскольку он может решать проблемы и делать другие процессы более эффективными, он имеет ценность в сотнях различных областей. Малые предприятия и стартапы также могут использовать ИИ, чтобы опередить своих конкурентов.

Малые предприятия и стартапы также могут использовать ИИ, чтобы обойти своих конкурентов. Вместо того чтобы анализировать сотни записей в старой книге, сотрудник может просто найти цифровую копию книги и загрузить данные в ИИ, чтобы тот сделал всю работу вместо него. Таким образом, можно сэкономить массу времени для выполнения более важных задач. ИИ можно использовать даже в таких мелких задачах, чтобы облегчить нашу жизнь.

Миф 8: ИИ всегда становится умнее со временем

Системы искусственного интеллекта не самосовершенствуются, по крайней мере, редко. Они требуют постоянного обучения с использованием новых данных и усовершенствованных алгоритмов для повышения производительности. Без вмешательства человека ИИ статичен. Его данные остаются ошибочными, старыми и неточными. Кроме того, алгоритмы и код становятся бесполезными и устаревшими с течением времени и появлением более совершенных технологий.

Алгоритм рекомендаций потокового сервиса потеряет актуальность, если его не обновлять, моделируя предпочтения пользователей или новые тенденции в контенте. Именно поэтому люди следят за тем, чтобы в обучающие данные ИИ-моделей вносились отзывы, а также адаптируют их к меняющимся условиям.

Если люди не будут постоянно обслуживать ИИ-модель, обновлять ее код и расширять набор данных, она начнет устаревать и в конечном итоге полностью потеряет актуальность, став в какой-то степени бесполезной по мере появления более совершенных, практичных и эффективных технологий.

Человеческий опыт по-прежнему играет важную роль в создании и поддержании работы ИИ-систем, в отличие от самосовершенствующихся и автономных машин. Это также один из главных примеров того, как люди и ИИ работают вместе. ИИ помогает людям узнавать больше и делать нашу жизнь проще, а люди помогают создавать и поддерживать эти ИИ, чтобы они продолжали это делать.

Миф 9: ИИ никогда не ошибается

ИИ далеко не безошибочен. Он склонен к ошибкам, особенно если данные вводятся неполные или неоднозначные. Например, медицинская диагностика с помощью ИИ иногда неверно интерпретирует симптомы, что свидетельствует о необходимости человеческого контроля.

Большинство сбоев в работе ИИ связано с ограничениями в обучающих данных или гипотетическими ситуациями. Автономный автомобиль может столкнуться с проблемами при движении по дорогам с необычной инфраструктурой или состоянием, а также с неопределенностью человеческого поведения. Знание таких слабых мест имеет решающее значение для ответственного использования ИИ. Доверие к ИИ всегда должно сочетаться с осознанием его недостатков и проблем.

Миф 10: Все принимают ИИ

Взгляды на ИИ варьируются от любви к его потенциалу до скептицизма и страха. Это тема, которая касается всего: от этических дилемм при принятии решений до потери работы и проблем с конфиденциальностью.

По состоянию на 2025 год общественность относится к ИИ неоднозначно, испытывая как страх, так и одобрение новой технологии. Хотя ИИ действительно обладает как хорошим потенциалом, так и плохими характеристиками, человечество все еще взвешивает обе точки зрения, чтобы увидеть, как эта передовая технология проявит себя в ближайшем будущем.

Обе эти противоречивые реакции свидетельствуют о более широких общественных дискуссиях о роли технологий в формировании нашего будущего. Прозрачность, образование и этические нормы необходимы для того, чтобы не было недоверия и заблуждений. В открытом обсуждении все заинтересованные стороны смогут ориентироваться в проблемах и возможностях, которые открывает ИИ.

видео YouTube в текст

как расшифровать видео

расшифровка видео

способы расшифровки видео

онлайн-сервисы для расшифровки видео

WhatsApp защита

LLM

автоматизация разработки

Обучение с помощью ИИ и нейросетей