Журнал «Отинофф»
Маргарет Этвуд об ошибке Claude: как проверить LLM в бизнесе и не потерять доверие

Маргарет Этвуд об ИИ: как проверить LLM в бизнесе и не потерять доверие

ИИ-инструменты 29 июня 2026 г.

27 июня 2026 года на литературном фестивале Babell в Порту писательница Маргарет Этвуд, автор «Рассказа служанки», рассказала о своём единственном опыте использования языковой модели Anthropic Claude. Она попросила чат-бота рассказать о британском детективном сериале «Отец Браун». Claude дал неверный ответ. Этвуд назвала это ложью — неосознанной, поскольку модель не является человеком, но ложью. Её вывод: проблема ИИ — «мусор на входе, мусор на выходе». Для бизнеса, который использует или планирует использовать языковые модели, это не просто замечание писателя. Это практическое предупреждение: без верификации выводов LLM компания рискует принимать решения на основе данных, которые модель сама не способна проверить.

Источник: The Verge

Что именно произошло и почему это не частный случай

Этвуд использовала Claude один раз. Она искала информацию о сериале «Отец Браун». Модель выдала ответ, который не соответствовал действительности. Писательница объяснила механизм ошибки: «Она пробежалась по множеству телевизионных рецензий, но в онлайн-критике никогда не раскрывают концовку, поэтому её ввели в заблуждение прочитанные материалы». Это не случайный сбой. Это системное свойство языковых моделей: они не знают фактов, они предсказывают наиболее вероятную последовательность слов на основе обучающих данных.

В интервью, которое приводит The Verge со ссылкой на Deadline, Этвуд сказала: «Claude дал мне неверный ответ, или он солгал. Конечно, он не знал, что лжёт, потому что это не человек; это большая языковая модель».

Для бизнеса это означает: если модель ошиблась в простом фактологическом запросе о телесериале, она ошибётся и в запросе о рыночных данных, юридических прецедентах или технических характеристиках продукта. Причина не в плохой модели — причина в принципе работы.

Как принцип «мусор на входе, мусор на выходе» работает в LLM

Этвуд сформулировала проблему прямо: «Вся проблема ИИ в том, что это мусор на входе, мусор на выходе». Она добавила: «Даже люди, которые используют его в бизнесе, должны перепроверять, потому что он совершает ошибки».

Принцип GIGO (garbage in, garbage out) известен в информатике десятилетиями. Для языковых моделей он работает на трёх уровнях:

Что попадает на вход Как модель это обрабатывает Что получается на выходе
Веб-страницы, форумы, рецензии, новости — без проверки фактов Модель находит статистические закономерности, а не истину Убедительный текст, который может быть полностью ложным
Устаревшие данные (тренировочный срез) Модель не знает, что данные устарели Ответы, выглядящие актуальными, но не соответствующие реальности
Противоречивые источники Модель усредняет противоречия Ответ, который смешивает правду и вымысел

Этвуд описала именно третий случай: Claude прочитал множество рецензий, в которых не раскрывалась концовка сериала, и на основе этого «додумал» ответ. Модель не знала, что она делает ошибку, потому что у неё нет критерия истины — есть только критерий правдоподобия.

Почему бизнесу нельзя игнорировать эту проблему

Этвуд назвала людей, которые полагаются на ИИ без проверки, «оппортунистами, ищущими лёгкий путь». Она сказала: «Люди — не роботы, но они оппортунисты, поэтому если есть лёгкий способ сжульничать и его трудно обнаружить, люди будут это делать».

Для бизнеса это означает три конкретных риска:

Риск 1: Принятие решений на основе ложных данных. Если менеджер использует LLM для анализа конкурентов, составления отчёта или проверки юридического документа, он рискует получить убедительно выглядящий, но фактически неверный результат. Ошибка Claude в простом запросе показывает: модель может ошибиться в чём угодно.

Риск 2: Накопление ошибок в документах и процессах. Если компания использует LLM для генерации контента, описаний продуктов, инструкций или ответов клиентам, каждая ошибка тиражируется. Проверка одной страницы возможна. Проверка тысячи страниц, сгенерированных моделью, требует ресурсов, которые часто недооценивают.

Риск 3: Потеря доверия при обнаружении ошибок. Если клиент или партнёр находит фактическую ошибку в материале, который компания подготовила с помощью ИИ, репутационный ущерб может превысить экономию на ручной работе.

Что компания должна проверить до внедрения LLM

Этвуд не предлагает отказаться от ИИ. Она предлагает проверять. Её слова: «Даже люди, которые используют его в бизнесе, должны перепроверять, потому что он совершает ошибки».

Вот пять проверок, которые бизнес может выполнить на этой неделе без привлечения разработчиков:

1. Проверьте модель на простых фактах. Возьмите пять вопросов, на которые вы точно знаете ответ. Задайте их модели. Сравните ответы с реальностью. Если модель ошибается в простых вопросах, она будет ошибаться и в сложных.

2. Оцените стоимость проверки. Посчитайте, сколько времени занимает верификация одного ответа модели. Умножьте на планируемый объём использования. Если проверка занимает столько же времени, сколько самостоятельное создание материала, экономии нет.

3. Определите зоны без проверки. Какие задачи компания готова доверить модели без верификации? Например, генерация черновиков для внутреннего использования может быть допустима. Публичные документы или ответы клиентам — нет.

4. Проверьте актуальность данных. Узнайте, на каких данных обучена модель. Если тренировочный срез закончился год назад, модель не знает текущих событий, изменений в законодательстве или новых продуктов конкурентов.

5. Создайте протокол ошибок. Задокументируйте каждую ошибку модели, которую вы обнаружили. Через месяц вы увидите паттерны: в каких темах модель ошибается чаще, какие формулировки запроса приводят к более точным ответам.

Где проходит граница применимости LLM

Этвуд не отрицает полезность ИИ. Она указывает на границу: модель не знает, что она лжёт. Это не человек, который может сказать «я не уверен» или «мне нужно проверить». Модель всегда выдаёт ответ с одинаковой уверенностью, независимо от его фактической точности.

Для бизнеса это означает: LLM можно использовать для задач, где ошибка не критична, — генерация идей, создание черновиков, обработка больших объёмов текста с последующей проверкой. Нельзя использовать для задач, где ошибка приводит к финансовым, юридическим или репутационным потерям, — если только компания не готова инвестировать в полноценную верификацию каждого вывода.

Этвуд также назвала пользователей, которые полагаются на ИИ без проверки, «оппортунистами». Это жёсткая формулировка, но она указывает на реальную проблему: соблазн сэкономить время и ресурсы за счёт автоматизации часто перевешивает рациональную оценку рисков.

Что делать на этой неделе: практический чек-лист

  1. Проведите тест на пяти фактах. Выберите пять утверждений из вашей предметной области, которые можно проверить по официальным источникам. Задайте их модели. Запишите, сколько ответов оказались неверными.
  2. Оцените время верификации. Попросите сотрудника проверить десять ответов модели и засеките время. Сравните с временем, которое потребовалось бы на самостоятельную подготовку тех же материалов.
  3. Определите критические зоны. Составьте список задач, где ошибка модели может привести к прямым убыткам: ответы клиентам, юридические документы, финансовые расчёты, публичные заявления. Для этих задач введите обязательную верификацию человеком.
  4. Проверьте источник данных модели. Узнайте у поставщика, на каких данных обучена модель и когда был сделан последний срез. Если данные устарели, модель не подходит для задач, требующих актуальной информации.
  5. Создайте журнал ошибок. Заведите документ, в который сотрудники записывают каждую обнаруженную ошибку модели. Через месяц проанализируйте паттерны: в каких темах модель ошибается чаще всего.
  6. Примите решение о масштабе использования. На основе тестов и оценки времени верификации решите, для каких задач модель можно использовать без проверки, для каких — только с проверкой, а для каких — нельзя использовать вообще.

Источники

Генерация изображения

  • Модель: flux-schnell
  • Провайдер: replicate

Темы журнала

Что почитать дальше

Теги

Андрей Отинов

Рекомендуем