❋ 4.8
Коллектив исследователей из МФТИ и Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича (ИППИ РАН) разработал математическую модель, описывающую, как системы искусственного интеллекта влияют на собственное будущее, обучаясь на данных, которые сами же и породили. Ученые создали теоретический каркас, объясняющий природу «цифровых эхо-камер» и механизм, из-за которого умные алгоритмы со временем могут терять адекватность или усиливать социальные предрассудки.
ФизТех
# искусственный интеллект
# машинное обучение
# нейросети
# самообучение
# технологии
Математики объяснили, почему искусственный интеллект деградирует, обучаясь на собственных ошибках / © ИИ-генерация, midjourney 7.0
Сегодня алгоритмы машинного обучения управляют колоссальными потоками информации: они рекомендуют товары, одобряют кредиты, формируют новостные ленты и даже помогают полиции предсказывать районы совершения преступлений. Однако широкое внедрение таких систем породило неочевидную проблему: алгоритмы начинают менять ту самую среду, которую они призваны анализировать. Когда банк отказывает в кредите на основе прогноза модели, это решение меняет статистику выдачи займов. Когда рекомендательная система предлагает пользователю определенный контент, она формирует его будущие предпочтения.
