Как генеративный ИИ меняет способы чтения и использования информации: раскрывая скрытую механику цитирования
В последние годы генеративный искусственный интеллект уверенно трансформирует цифровой ландшафт, меняя не только форматы контента, но и способы его создания и верификации. В центре этого процесса сейчас остро встает вопрос: что именно «читает» и на чем базирует свои ответы искусственный интеллект? Новое масштабное исследование под названием «What Is AI Reading? Inside the Hidden Mechanics of Generative Citations» проясняет эту интригующую тему, раскрывая, каким образом ИИ использует и генерирует цитаты, и как это влияет на качество и актуальность создаваемого контента.
Исследование, проведенное специалистами из Generative Pulse by Muck Rack, проанализировало более миллиона цитат, созданных ведущими системами генеративного ИИ, включая ChatGPT (версии 4o и 4o-mini), Google Gemini (Flash и Pro) и Anthropic Claude (Sonnet и Haiku). Главный вывод удивителен: функция цитирования в ИИ — это не просто декоративная надстройка для повышения доверия, а значимый фактор, кардинально меняющий поведение модели.
При выключенных функциях цитирования генеративный ИИ опирается на статичные данные, накопленные в ходе обучения, которые могут быть устаревшими. К примеру, на вопрос о худшей команде МЛБ система отвечала «1962 Mets», что отражает исторически известный рекорд. Однако при включении цитат ответ менялся на актуальный «2024 Chicago White Sox» с прямым указанием источника — CBS Sports. Это значит, что при работе с цитатами ИИ обращается к свежим, реальным источникам в режиме реального времени, что значительно повышает точность и релевантность ответов.
Подобная динамика крайне важна для областей, где критичны достоверность и оперативность информации: журналистики, SEO, маркетинга, корпоративных коммуникаций и бренд-стратегий. В этих сферах даже небольшое отставание в актуальности данных способно повлиять на репутацию и эффективность коммуникаций.
Другой ключевой аспект — проблема прозрачности и объяснимости результатов ИИ. Несмотря на существование направлений Explainable AI (XAI), современные большие языковые модели остаются «чёрными ящиками» с неполностью понятной для пользователей логикой работы. Соответственно, ответственность за оценку достоверности и проверку источников ложится на самих пользователей и специалистов, которые должны активно применять перекрёстную проверку и методы «латерального чтения» для верификации полученной информации.
Что касается технологических трендов 2025 года, то наблюдается стремительное развитие мультимодальных генеративных моделей, которые объединяют работу с текстом, изображениями, аудио и даже 3D-контентом. Такая универсальность открывает новые возможности в образовании, развлечениях и маркетинге, однако одновременно значительно увеличивает требования к корректности и подотчётности источников информации. В этом контексте «читаемость» ИИ и прозрачное отображение источников становятся ключевыми для повышения доверия пользователей и борьбы с распространением дезинформации.
Авторитетный эксперт и основатель Unite.AI, Antoine Tardif, который является известным футуристом и предпринимателем в сфере искусственного интеллекта и робототехники, подчеркивает системную связь между техническими инновациями и их эффектом на индустрии. Его анализ способствует лучшему пониманию того, как новшества в генеративном ИИ влияют на бизнес-процессы и стратегическое развитие компаний.
Таким образом, 2025 год знаменует собой не просто эру многофункционального генеративного ИИ, а эпоху повышенных требований к максимальной прозрачности и достоверности. В условиях массового производства контента и распространения искусственного интеллекта именно эти качества станут фундаментом доверия и здоровья цифровой экосистемы. Специалисты и пользователи вынуждены все активнее использовать проактивные способы проверки и критического анализа данных, чтобы сохранить качество информации в эпоху масштабной цифровой трансформации.