Почему нейросети ошибаются и с чем надо быть осторожнее

Нейросеть иногда может допускать ошибки в самом невинном месте.

ИИ со скоростью молнии генерирует рекламный слоган, а в нём оказывается слово, запрещённое для целевой аудитории. Иногда выдаёт статистику, где перепутал 2025-й и 2035-й год. Со стороны кажется: «Ну как же так, это же искусственный интеллект!». А на деле — закономерность, а не ошибка.

Разобраться в природе этих ошибок полезно чтобы бизнесу выстроить трезвые ожидания. Инструмент сильный, но не волшебный. Кто успеет отделить миф от реальности, тот не получит репутационное ДТП на ровном месте.

ИИ — не предсказатель, а статистик

Секрет любой ИИ-модели в том, что она учится на примерах: изображениях, текстах, документах. Алгоритм ищет закономерности, чтобы предсказывать, какое слово напишет человек следом, или распознать кошку в домашних фото. На выходе всегда вероятность. Если модель решила, что слово «фактура» подходит с вероятностью 0,4, а «фактурах» — 0,39, она выберет первое. Иногда угадает, иногда нет.

Ошибки закладываются ещё в самих данных. Представьте библиотеку, где большинство книг — фантастика, а технических — маленькая стопка. Чем бы ни занималась модель, она в жанре фантастики станет экспертом быстрее.

Вывод: если у бота много глянцевых статей и мало бухгалтерских актов, он блестяще напишет пресс-релиз, зато смутится в колонке «НДС к вычету».

Почему нечёткая статистика всплывает в бизнес-процессах

Неидеальные данные.

Фраза «рыба фугу полезна» где-то встречалась, и модель запомнила её без контекста «если правильно готовить». Алгоритм не понимает риск пищевого отравления. Люди — да.

Ограниченный контекст.

Чат-бот видит письмо клиента, но не читает вложенный PDF, где уточнены важные детали, и даёт совет «размытый», словно гадал на кофейной гуще.

Цели расходятся с реальностью.

Алгоритму поставили KPI «увеличить клики», а не «привлечь целевые лиды» — он расставил яркие кнопки и стал бесконечно подталкивать пользователя, кого-то даже раздражая.

Три уровня «косяков» — от смешных до опасных

Забавно.

В марте 2023-го интернет облетело фото папы римского в белоснежной пуховике Balenciaga — картинка, созданная Midjourney, выглядела настолько правдоподобно, что новостные сайты на пару часов приняли её за реальную съёмку. Никто не пострадал, но миллионы людей убедились: нейросеть способна «сгенерировать мем» быстрее любого фотошоп-мастера — и на глаз сложно отличить вымысел от факта.

Неловко.

В феврале 2024 года чат-бот Air Canada пообещал пассажиру возмещение, которого не существовало в правилах компании. Клиент сохранил переписку, обратился в суд — и судья обязал авиакомпанию выплатить компенсацию, указав, что «бот — это голос перевозчика». Итог: имиджевые потери, судебные расходы и срочный пересмотр сценариев ИИ-поддержки.

Опасно.

Осенью 2019-го алгоритм скоринга Apple Card, созданный Goldman Sachs, начал одобрять лимиты мужчинам значительно выше, чем их супругам при схожем уровне дохода. Разница дошла до 20-кратной, жалобы разлетелись по Twitter, а Департамент финансовых услуг штата Нью-Йорк открыл расследование о гендерной дискриминации. Банк получил волну негативной прессы и был вынужден публично пересматривать модель оценки.

Что бывает, когда бизнес слепо верит ИИ

Сценарий типовой: компания внедряет решение на базе ИИ, переводит поддержку на автоответы робота. Первые две недели все довольны: система отвечает быстро. Потом обнаруживается, что бот в спорных вопросах начинал ссылаться на несуществующую информацию. За пару дней клиенты разнесли скриншоты ответов по соцсетям. Вклад в репутацию оказался минусовым.

Чаще всего страдают не те отрасли, где ошибка видна сразу, а там, где результат скрыт до определенной поры: финансовые расчёты, медконсультации, юридические ответы. Цена — штрафы и попадание в ленту новостей.

Нужно контролировать

Человек медленнее, но замечает то, что машина упускает. Например, ИИ может автоматически сгенерировать письмо: «Уважаемый Иван Сергеевич, поздравляем с 8 Марта!», просто потому что в данных много подобных поздравлений. Менеджер сразу видит абсурд и правит текст.

То же самое в больших процессах. Алгоритм предлагает дать скидку всем новым клиентам, потому что видит рост продаж при снижении цены. Но маркетолог знает: люди выбирали из-за быстрой доставки и удобного возврата. Вместо пустой скидочной гонки команда корректирует стратегию. Без человека ИИ гонится только за цифрами, не понимая контекста и последствий для бизнеса.

Где ИИ действительно силён

Рутина с чёткими правилами.

Классифицировать тысячу отзывов на «позитив/негатив» быстрее робота не получится.

Обработка объёма данных, непосильного человеку.

Сегментировать трафик с миллиона кликов и найти микропаттерн поведения за вечер — искусственный интеллект обгоняет Excel.

Генерация черновиков.

Первый вариант баннера, черновик письма клиенту или набросок дизайна позволяет сэкономить часы творческого поиска.

Где без роли человека нельзя

Рискованные решения.

Подписывать контракт, опираясь на автоматически сгенерированное юридическое заключение, — нельзя.

Чувствительные коммуникации.

Извинение за сбой в сервисе или предложение перейти на дорогой тариф должны пройти сквозь фильтр эмпатии.

Неоднозначные аудитории.

Когда культура, язык и контекст меняются, статистическая модель легко наступит на риторическую мину.

Как строить процессы понимая, что могут быть ошибки

• Двухступенчатая проверка. Машина генерирует, человек утверждает. Даже быстрая ревизия поправит фатальные ляпы.

• Тестовая среда. Первые сценарии запускайте на закрытом сегменте: если бот ошибается, пострадает меньший % клиентов, а не все.

• Мониторинг метрик не ради метрик. Если CTR растёт, а жалобы в поддержку увеличиваются, значит модель оптимизировалась под не ту цель.

Советы для бизнеса, который внедряет ИИ сегодня

Пока нейросеть отлично экономит время на рутине, пусть отвечает. Дайте ей пачку однотипных задач: классификация писем, черновая верстка объявлений, прогнозирование сезонных закупок. Там, где ставки высоки, оставляйте «человеческий фактор». Лучше не успевать вручную два раза в месяц, чем потом делать капитальный ремонт репутации.

Не забывайте собирать обратную связь: когда сотрудник исправил ошибку бота, важны не только коррекция и результат, но и то, чтобы эта правка пополнила статистику. Так модель действительно учится.

Итого

Нейросети — не истина в последней инстанции, но очень быстрый статистик.

Они совершают промахи частично потому, что мы дали им неполные данные, частично — потому, что мир слишком разнообразен для выученных примеров. Честный бизнес-подход — в том, чтобы принимать эту ограниченность и строить процессы с учётом вероятности ошибки.

Здравый смысл + критическое мышление + быстрая проверка = формула, которая превращает ИИ в прибыльный инструмент.

Ошибка нейросети — не провал, это вспышка сигнала: здесь нужен человек, который задаст правильный вопрос и добавит немного контекста.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, и будьте в курсе всех фишек автоматизации: от умных звонков до комбинированных воронок!