Компания разрабатывает ИИ, который должен автоматически распознавать интересные шаблоны в больших потоках данных.
ИИ обучают выделять необычные события или выбросы, чтобы аналитики могли быстро реагировать на аномалии.
Сначала ИИ кажется очень полезным, так как надежно сообщает о редких аномалиях.
Но вскоре аналитики замечают проблему:
ИИ игнорирует или оценивает обычные, но важные шаблоны как несущественные.
Важные тренды и регулярные изменения почти не распознаются или вовсе не отображаются.
Компания задаётся вопросом: почему ИИ постоянно предпочитает только необычные данные и пропускает обычные, хотя они часто так же важны?
Вопрос: Почему ИИ, обученный распознавать необычные шаблоны, может пропускать важные, регулярно повторяющиеся шаблоны и тренды?
Решение будет завтра.
Решение
ИИ специально обучали распознавать и приоритизировать выбросы и аномалии, так как они часто указывают на ошибки или особые события.
В результате он учится считать необычные шаблоны особенно важными, а повседневные или частые — менее интересными.
Регулярные тренды или непрерывные изменения ИИ воспринимает как «норму» и поэтому часто скрывает или не выделяет.
Такое поведение обусловлено целями обучения и метриками оценки, которые придают приоритет аномалиям и определяют частые шаблоны как «стандарт».
Итог: ИИ, сфокусированный только на необычном, может пропускать важную, но регулярную информацию. Для комплексного анализа такие системы должны также признавать обычное как значимое и включать его в оценки, иначе возникает искажённое восприятие, игнорирующее существенные изменения.