Парадокс нейросетей (LLM)

Чтобы эффективно использовать нейросети, нужно разбираться в вопросе лучше, чем LLM.

Почему?

1) Ответ нейросетей на 10–70% состоит из убедительной и правдоподобной лажи. LLM суёт в ответы мелкие неточности, непроверенные данные, поверхностные суждения, неуместные детали. Если вы не разбираетесь в теме, то всё это проглотите, не заметив. 

2) Нейросеть не пытается решить задачу или найти правду. LLM пытается из контекста запроса и диалогов понять, чего вы хотите, и дать ответ, который вас удовлетворит. Если вы хорошо не разбираетесь в теме и не склонны к критическому восприятию, то легко примите приятный и удобный ответ за правильный.

3) Нейросеть не анализирует и не обдумывает информацию. Только использует сложную многоуровневую переработку и имитацию рассуждений на основе усвоенных паттернов. Оно выдаёт вероятный ответ и пичкает вас среднестатистическими, шаблонными рассуждениями.

Что в итоге?

Образно говоря: нейросеть (LLM) энергичный, убедительный но патологически лживый и пытающийся вам угодить исполнитель. Если вы разбираетесь в предмете, то сможете на него переложить рутинные задачи с обязательной критической проверкой результатов. Если не разбираетесь, нейросеть охотно скормит вам от 10% до 70% лажи, и вы не заметите.

P.S. Под нейросетью я подразумеваю языковую модель (LLM).