Чому AI добре пише код, але може давати слабкі поради?
Доброго ранку ☕️
Між "розв'язати задачу" і "прийняти хороше рішення" є різниця, яку легко недооцінити, дивлячись на прогрес LLM.
У математичній задачі можна перевірити відповідь. У програмуванні запустити тести, хоча вони звісно не гарантують якості всього рішення. А як перевірити що модель запропонувала правильну продуктову стратегію? Порадила збирати саме ті дані яких бракує вашому AI-проєкту? Вдало відповіла незадоволеному клієнту?
Тут теж є кращі й гірші відповіді. Але немає простого автоматичного способу їх розрізнити.
І це впливає на те як швидко ми можемо навчати моделі. Коли результат можна перевірити, модель багаторазово пробує різні підходи й отримує чіткий сигнал: спрацювало чи ні. На цьому будується значна частина прогресу в навчанні з підкріпленням.
Із завданнями що потребують судження складніше. Спочатку нам самим треба визначити що означає "хороша відповідь". Потім зібрати приклади, узгодити критерії оцінювання й переконатися що ми винагороджуємо якість рішення, а не його переконливе формулювання.
Мені особливо близький приклад зі збиранням даних для ML. Модель може запропонувати цілком розумний план: збільшити датасет, збалансувати класи, додати складні випадки. Але чи допоможе це конкретному проєкту залежить від контексту: де система помиляється, як працює в реальних умовах, скільки коштує розмітка і які помилки найкритичніші для бізнесу. Без цих деталей рекомендація може звучати правильно і водночас майже нічого не вирішувати.
Тому успіхи LLM у коді та математиці не варто автоматично переносити на всі інші види роботи. Здатність знайти правильну відповідь у задачі яку можна перевірити ще не гарантує здатності ухвалити вдале рішення в неоднозначній ситуації.
Для AI-інженера звідси практичний висновок: цінність уміння поставити задачу, зібрати потрібний контекст і визначити критерії успіху залишається високою. Чим більше виконання ми делегуємо моделям, тим уважніше маємо обирати що саме їм доручати і як оцінювати результат.
А у вас були випадки коли AI впевнено радив щось що на вашому проєкті не спрацювало? Діліться в коментарях 👇
🔔 ПІДПИСАТИСЯ
1222 жовтня 2026 р. 186
