“Бодит”-оос ч бодит мэт харагдах үзэгдлийн шалтгаан
Орчин үеийн нейросүлжээ хүний нүдийг хуурахуйц түвшний нүүр царай бүтээдэг болсон. Хачирхалтай нь хүмүүс заримдаа ийм зураглалыг жинхэнэ гэрэл зургаас “илүү үнэмшилтэй” гэж хүлээн авдаг. Шинэ судалгааны дүгнэлтээр үүний гол шалтгаан нь ШІ бодит хүмүүсийн өвөрмөц төрхийг хуулбарлахаас илүү статистикийн хувьд “дундаж, төгс” хэв шинж рүү ойртсон нүүр царайг үүсгэдэгт оршиж байна.
Туршилт: “супер танигчид” хүртэл төгс ялгаж чадсангүй
Судлаачид хүмүүс ШІ-ээр үүсгэсэн хөргийг хэрхэн таньж, ялгадагийг нарийвчлан шалгасан байна. Оролцогчдоос “супер танигчид” гэж нэрлэгдэх, нүүр царайг онцгой сайн ялгаж, санах чадвартай хүмүүсийг тусгайлан сонгожээ. Судалгаанд ийм 36 “супер танигч”, мөн нүүр царай таних тестээр өндөр оноо авсан 89 сайн дурынхан оролцсон байна.
Тэдэнд нийт 200 зураг үзүүлсэн бөгөөд тал нь бодит гэрэл зураг, тал нь ШІ-ээр үүсгэсэн хөрөг байв. Мөн хүйс, нүүрний илэрхийлэл зэрэг суурь үзүүлэлтүүдээр зөрүү гарахааргүйгээр зургуудыг ижил түвшинд тааруулж сонгосон гэжээ.
Үр дүн: таамгаар сонгосонтой төстэй түвшин
Дүнгээр олонхын хувьд “жинхэнэ” ба “хиймэл”-ийг ялгах нарийвчлал нь санамсаргүй таамгаар сонгосонтой ойролцоо гарсан байна. “Супер танигчид” арай дээр үзүүлэлт гаргасан ч дунджаар ойролцоогоор 57 хувьтай л байжээ. Мөн нэг сонирхолтой хамаарал илэрсэн нь бодит хүмүүсийн нүүр царайг илүү сайн ялгадаг хүн ШІ-гийн нүүрийг ч илүү амархан анзаарч чаддаг чиг хандлага юм.
Бүлгийн үнэлгээ “огцом” сайжруулжээ
Ганцаарчилсан үнэлгээ сул байсан ч хамтын үнэлгээнд өөр дүр зураг гарсан байна. Найман “супер танигч”-ийн дүгнэлтийг нэгтгэхэд нарийвчлал мэдэгдэхүйц өссөн нь тэд өөрийнхөө алдаа, итгэлтэй байдлаа илүү бодитоор үнэлж, хамтын шийдвэрт нөлөөлж чаддагийг харуулж байна гэж судлаачид тайлбарлажээ.
“Хэт дундажлал”: ШІ нүүр яагаад төв рүү бөөгнөрдөг вэ
Судлаачид мөн зургуудыг нүүр танихад сурсан нейросүлжээгээр шинжилж, олон хэмжээст “нүүрний орон зай” байгуулсан байна. Энэ орон зайд бодит хүмүүсийн нүүр жигд бус тархаж, маш олон жижиг, өвөрмөц деталь дээр ялгардаг. Харин ШІ-ээр үүсгэсэн нүүрнүүд ихэвчлэн төв хэсэг рүү, өөрөөр хэлбэл “дундаж хүний” бүсэд илүү нягт бөөгнөрөх хандлагатай байжээ.
Энэ үзэгдлийг судлаачид “хэт дундажлал” гэж нэрлэсэн бөгөөд генератив загваруудын ажлын логикоор тайлбарласан байна. Алгоритмууд ховор, тогтворгүй шинжийг дарах, харин хамгийн нийтлэг шинжүүдийг тодруулах замаар илүү “дундаж”, илүү “жигд” төрх үүсгэдэг гэжээ.
Яагаад энэ нь илүү итгэл төрүүлдэг вэ
Парадокс нь энд гарч ирдэг. Бодит хүмүүсийн нүүрэнд шинжүүд өвөрмөц хосолж, статистикийн хувьд “жигд бус” байдаг. Харин ШІ харьцангуй эвлэг, тэнцвэртэй, “зөв” мэт харагдах дүр төрх бүтээдэг тул олон хүний нүдэнд илүү үнэмшилтэй тусдаг байна. Судалгаагаар “супер танигчид” энэ ялгааг зөн совингоороо илүү барьж, нүүрний “дундаж загварт ойр эсэх”-ийг анзаарч үнэлэх хандлагатай, харин энгийн ажиглагчид илүүтэй сэтгэл хөдлөл, царайны сэтгэгдэлд түшиглэдэг гэж тайлбарлажээ.
Практик үр дагавар: шүүх, сургалт, сэтгэл судлалд нөлөөлнө
Судалгаа нь мэргэжилтнүүд хүртэл боломжийнхоо хязгаарт тулдгийг харуулж, генератив загварууд сайжрах тусам “хуурамч”-ийг таних даалгавар улам хүндрэхийг онцолжээ. Үүний практик ач холбогдол нь сэтгэл судлал, сургалтын арга зүй, шүүхийн ажиллагаанд хүртэл хамаарна. Учир нь ШІ-н нүүр царай системтэйгээр “идеал норм” руу хэлбийж, хүний төсөөлөл, үнэлэмжийг гажуудуулах эрсдэлтэй гэж дүгнэсэн байна.
Хосолсон илрүүлэлт: алгоритм тооцоолж, хүн тайлбарлана
Зохиогчид илрүүлэлтийн “холимог” системийг санал болгожээ. Алгоритм нь статистик хэв шинжийг тооцоолж сэжигтэй тохиолдлыг шүүнэ, харин хүн нарийн, маргаантай кейсийг утгачилж үнэлнэ гэсэн загвар юм. Судалгааны төгсгөлд “хэвийнээс яльгүй хазайлтыг” анзаарах чадвар нь дижитал эринд чухал ур чадвар болно гэж дүгнэж, хуурамчийг илрүүлэх асуудал нь зөвхөн технологийн биш, хүний мэдрэхүйн шинэ орчинд дасан зохицох сорилт гэдгийг онцолжээ.
