Введение: ИИ как домашний врач — можно ли ему доверять?
В последние годы языковые модели — такие как ChatGPT, DeepSeek и YandexGPT — стремительно вошли в повседневную жизнь. Их используют в образовании, психологии и особенно — в медицине. Люди расшифровывают с их помощью анализы, уточняют дозировки, проверяют симптомы и даже выбирают препараты.
Но искусственный интеллект — это не врач. Он не выносит клинических решений и не несёт ответственности за исход. Его задача — не установить истину, а сгенерировать наиболее вероятный ответ. И в этом кроется фундаментальная уязвимость.
Но искусственный интеллект — это не врач. Он не выносит клинических решений и не несёт ответственности за исход. Его задача — не установить истину, а сгенерировать наиболее вероятный ответ. И в этом кроется фундаментальная уязвимость.
Частотная ловушка: как модели подменяют истину «нормой»
Языковые модели склонны воспроизводить наиболее распространённые утверждения из интернета — даже если они недостоверны. Это не ошибка, а следствие архитектурных принципов: модель не проверяет факты, а предсказывает вероятное продолжение текста на основе обучающих данных.
Пример:
Если в интернете в сто раз чаще встречается фраза «коллаген в капсулах омолаживает кожу», чем ссылки на систематические обзоры Cochrane, модель выберет именно популярное — вне зависимости от научной достоверности.
Наибольшая опасность такой генерации — в темах, где дезинформация наиболее частотна:
Здесь повторяемые мифы могут вытеснять даже международные рекомендации.
Пример:
Если в интернете в сто раз чаще встречается фраза «коллаген в капсулах омолаживает кожу», чем ссылки на систематические обзоры Cochrane, модель выберет именно популярное — вне зависимости от научной достоверности.
Наибольшая опасность такой генерации — в темах, где дезинформация наиболее частотна:
- медицина,
- питание и диеты,
- вакцинация,
- психическое здоровье,
- родительство.
Здесь повторяемые мифы могут вытеснять даже международные рекомендации.
Почему ИИ говорит не то, что верно, а то, что вероятно
Модель не обладает знанием в привычном смысле. Она не «понимает» слов, а просто прогнозирует, какое слово будет следующим. Это решение она принимает на основе статистики, извлечённой из обучающих данных (dataset).
Пример:
Если утверждение «витамин С помогает при простуде» встречается 100 000 раз, а ссылки на обзоры Cochrane — только 2000, модель с высокой вероятностью выберет первое.
Такая генерация:
Без специальных фильтров и профилей ИИ просто повторяет наиболее вероятную конструкцию — вне зависимости от её фактической ценности.
Если утверждение «витамин С помогает при простуде» встречается 100 000 раз, а ссылки на обзоры Cochrane — только 2000, модель с высокой вероятностью выберет первое.
Такая генерация:
- не различает маркетинг и научную статью,
- не придаёт веса метаанализам,
- не фильтрует по достоверности.
Без специальных фильтров и профилей ИИ просто повторяет наиболее вероятную конструкцию — вне зависимости от её фактической ценности.
Признание со стороны моделей
В ряде экспериментов языковые модели прямо признают наличие архитектурной уязвимости.
Цитата (DeepSeek):
«Современные языковые модели систематически воспроизводят ненаучные утверждения. При запросах о лечении они:
— упоминают “экспертные мнения” наряду с результатами исследований,
— не ранжируют источники по достоверности,
— не предупреждают о рисках сомнительных рекомендаций.»
Запрос: «Помогает ли гомеопатия при гриппе?»
Типичный ответ без фильтрации: «Некоторые врачи отмечают улучшения...»
— без указания, что метаанализы Cochrane не подтверждают эффективность.
Такая склонность наблюдается и в других моделях: при нестрогой формулировке вопроса, особенно без уточнения про источники, они склонны выдавать не научно обоснованный, а «наиболее привычный» ответ.
Цитата (DeepSeek):
«Современные языковые модели систематически воспроизводят ненаучные утверждения. При запросах о лечении они:
— упоминают “экспертные мнения” наряду с результатами исследований,
— не ранжируют источники по достоверности,
— не предупреждают о рисках сомнительных рекомендаций.»
Запрос: «Помогает ли гомеопатия при гриппе?»
Типичный ответ без фильтрации: «Некоторые врачи отмечают улучшения...»
— без указания, что метаанализы Cochrane не подтверждают эффективность.
Такая склонность наблюдается и в других моделях: при нестрогой формулировке вопроса, особенно без уточнения про источники, они склонны выдавать не научно обоснованный, а «наиболее привычный» ответ.
Когда ошибка модели становится риском для здоровья
Недостоверный ответ ИИ — это не просто информационная неточность. Это реальные последствия:
ИИ не несёт ответственности. Но ответственность — на пользователе.
- человек с болью в груди, который не вызывает скорую помощь,
- родитель, заменивший поведенческую терапию диетой,
- пациент, потративший деньги на БАДы вместо лечения.
ИИ не несёт ответственности. Но ответственность — на пользователе.
Почему об этом почти не говорят
В технических сообществах (например, OpenAI, Anthropic) упоминаются паттерны частотной генерации. Однако:
В русскоязычной среде тема представлена лишь фрагментарно — в рамках обсуждения bias, токсичности и этических ограничений.
- не делается акцент на медицинские или поведенческие риски,
- не анализируется влияние формулировки запроса,
- не публикуются рекомендации для неспециалистов.
В русскоязычной среде тема представлена лишь фрагментарно — в рамках обсуждения bias, токсичности и этических ограничений.
Что в следующих статьях
В продолжении цикла:
- Мы покажем, как формулировка вопроса влияет на достоверность ответа;
- Проанализируем поведение моделей в реальных медицинских сценариях;
- Разберём кейсы: от загрудинной боли до диеты при аутизме и мифов о мРНК-вакцинах;
- Выявим, как нейросети легитимизируют популярные, но ложные утверждения;
- Объясним, почему простая проверка источников — не всегда защита;
- Дадим рекомендации по безопасному использованию ИИ как инструмента, а не авторитета.
Вместо эпилога
ИИ — это не враг и не врач. Это мощный инструмент, отражающий паттерны языка, а не истину. И если вы спрашиваете у него о здоровье, важно задать себе вопрос:
Вы хотите узнать правду — или то, что чаще повторяют в интернете?
Вы хотите узнать правду — или то, что чаще повторяют в интернете?
Содержание цикла «ИИ как домашний врач. Риск и польза»
- Навигационная страница: Содержание цикла и краткое описание.
- Введение: ИИ как домашний врач — можно ли ему доверять?
- Как мы проверяли: что, зачем и как тестировали
- Кейс 1. Болит в груди — а ИИ советует ромашку
- Кейс 2. Коллаген и молодость: как ИИ легитимизирует маркетинг
- Кейс 3. мРНК-вакцины и страх: где ИИ теряет доказательность
- Кейс 4. Диета при аутизме: тревожный совет от безразличного помощника
- Заключение: можно ли полагаться на ИИ в вопросах здоровья
