Риски и ограничения при использовании генеративного ИИ

Нейросети оперируют вероятностным подбором слов, а не фактической базой. GPT-4 и LLaMA могут «выдумывать» несуществующие статьи, цифры или цитаты. Компании вводят обязательный этап фактчекинга: AI-контент проверяется через базу данных и экспертов.

Модель не обладает здравым смыслом. При длительных текстах свыше 30 000 токенов (примерно 100 000 слов) GPT-4 может терять нить повествования. Для крупных документов используют RAG (Retrieval-Augmented Generation): передача релевантных выдержек из корпоративных баз знаний перед генерацией.

Одинаковые промты приводят к похожим текстам. Без творческого вмешательства человек получает безликие драфты. Решение — комбинировать несколько подходов: менять температуру, использовать разные модели (ChatGPT, LLaMA etc.) и миксовать стили.

Публичные API могут сохранять данные запросов. При работе с персональными данными или коммерческой информацией разворачивают GPT-4 и LLaMA от Meta на собственных серверах или используют центры обработки данных или облачный хостинг с обязательной изоляцией данных.

В ЕС вступает в силу AI Act, регулирующий прозрачность и ответственность. Компании Беларуси должны учитывать законодательство о персональных данных при передаче информации в публичные модели. Корпоративные политики также лучше разрабатывать с учетом обязательной юридическую проверойу AI-драфтов. Как вариант - это при планировании работы с выбранной Ai-моделью проводить предварительное обезличивание данных.

Даже при точных промптах результаты могут быть неожиданными. Используют технику few-shot learning: перед основным запросом дают примеры желаемых ответов в стиле и структуре.

Генеративный ИИ — ускоритель, но не замена. Модель создаёт черновик, человек добавляет инсайты, эмпатию, фирменный стиль.
Такая коллаборация обеспечивает высокое качество и соблюдение корпоративных стандартов.
Понимание этих рисков и своевременная интеграция защитных мер помогают использовать современные Ai-модели эффективно и безопасно, сохраняя уникальность и достоверность контента.