Когнитивные искажения
У искусственного интеллекта есть так называемые "слепые пятна". Они проявляются в том, что нейронки могут не распознавать определенные объекты, если они не были представлены в обучающем наборе данных. Например, если нейронная сеть обучалась на изображениях лебедей, но ни разу не видела черного лебедя, она может не идентифицировать его как лебедя, даже если он соответствует всем другим характеристикам, которые она изучила.
Эти ограничения возникают из-за того, что нейронные сети не обладают интуицией или контекстом, как это делает человеческий мозг. Они могут не справляться с новыми, неожиданными данными, что приводит к ошибкам в классификации или восприятии. ИИ также может сталкиваться с трудностями в обобщении знаний и иметь “когнитивные искажения” в виде предвзятости, когда модель делает выводы на основе неполной информации.
Казалось бы раз у человека есть интуиция, контекст и способность к обобщению - слепых пятен быть не должно. Однако, они еще как есть.
Среди наиболее известных когнитивных искажений в научной среде выделяют:
- Фундаментальная ошибка атрибуции: склонность переоценивать личные факторы и недооценивать внешние факторы в поступках других людей, и в то же время недооценивать личные факторы, но переоценивать внешние в собственных, например: “если моя соседка кричит на ребенка - она плохая мать, а если я кричу на ребенка - я просто устала на работе, а ребенок меня доводит”.
- Склонность к подтверждению: фильтр поступающей информации на подтверждающую собственные убеждения.
- Ретроспективное искажение: интерпретация прошлых событий через призму новых знаний.
И другие.
Но если вышеуказанные искажения относятся больше к социальной психологии и влияют на статистические данные и развитие общества в целом, то ниже когнитивные искажения, которые влияют на нашу жизнь каждый день:
- Катастрофизация: когда возникает тревога и страх, что предстоящее событие приведет к катастрофическим последствиям, например: “если я опоздаю на работу - меня уволят, а когда меня уволят, мне нечем будет платить за квартиру и мне придется жить в картонной коробке”.
- Дихотомическое (черно-белое) мышление: когда есть только два полюса и между ними нет никакой золотой середины, например: “либо я лучше всех, либо я хуже всех”.
- Персонализация: когда все неудачи связываются с собственной личностью, например: “мою услугу не покупают, потому что я плохой человек”.
- Чтение мыслей: когда есть уверенность в том, как другие относятся и что думают, например: “он так на меня смотрит… точно ненавидит”.
- Чрезмерное обобщение: когда на основании очень небольшой выборки данных делаются далекоидущие выводы, например: “он долго не отвечает, значит, я ему не интересна”.
- Эмоциональное обоснование: когда игнорируются факты и учитываются только эмоции, например: “я чувствую, что она лжет, значит, она говорит неправду”.
- Фильтрация: когда все происходящее проходит через фильтр, где все позитивное отсеивается, а на все негативное, наоборот, направлен фокус, например: “я не зарабатываю миллионы, а столько, сколько я зарабатываю - может получать кто угодно”.
Эти и другие когнитивные искажения можно поискать у себя и изменить при помощи ИИ, промпты для этого можно найти в статье.