Аналитики зафиксировали резкий разброс точности ИИ-ассистентов

Исследование сравнивает показатели нескольких десятков моделей – как коммерческих, так и открытых. Оценивались два ключевых параметра: доля корректных ответов и частота галлюцинаций, то есть уверенных, но неверных выводов в ситуациях, где система должна была признать недостаток данных или отказаться от ответа. Для медицины это критично, поскольку даже единичные недостоверные рекомендации могут влиять на диагностику, интерпретацию данных и маршрутизацию пациентов.

Отдельный блок данных показывает...