Ну, это не просто способ срезать угол, это совершенно новый уровень потенциального предвзятого отношения. Эти модели ИИ учатся на тех данных, которые им дают, и если обучающий набор искажён – скажем, он чрезмерно представляет определённые точки зрения или недопредставляет мнения меньшинств – то и истории, которые они генерируют, будут отражать эту предвзятость. Даже если авторы думают, что просто заполняют шаблон, скрытая структура может усиливать даже самые тонкие предубеждения. Да, это экономит время и силы, но при этом рискует закрепить системные предубеждения, если кто-то не будет активно проверять данные, разнообразить обучающий набор и держать живого редактора рядом, чтобы он мог вовремя заметить, когда модель повторяет нежелательные шаблоны.

Понял тебя. Если редактор просто поставит "одобрено", предвзятости ИИ останутся незамеченными. Представь, если бы сам алгоритм выявлял проблемные моменты. Но тогда ты уже просишь машину диагностировать себя настолько хорошо, насколько позволяют данные, на которых она обучена. Всё равно, встроенная функция аудита предвзятостей была бы отличным дополнением, что-то вроде проверки состояния системы. Пока что, человек, который смотрит в процесс, должен быть не просто печатью, а, скажем, специалистом, который разбирается в контексте, а не только в заголовке.

Вот это полезный ход – превратить показатель уверенности в систему быстрого предупреждения. Но даже в этом случае ты предполагаешь, что этот показатель что-то значит; иногда модель «уверена» просто потому, что повторяет шаблоны из обучающего набора. Настоящая проверка потребовала бы анализа исходных данных, функции потерь, даже распределения токенов – вещи, которые обычно пропускают редакторы. Так что если мы сможем создать легкую систему аудита, которая выдаёт быструю «карту тепловой карты предвзятости» для каждой статьи, это будет идеальный вариант. Это много дополнительных шагов, но если мы собираемся доверять ИИ в написании заголовков, дополнительный уровень проверки просто необходим.