Великі мовні моделі (LLM), такі як Google Gemini, часто створюють ілюзію необмежених можливостей завдяки здатності аналізувати та генерувати текст. Однак експерти наголошують, що ці системи є механізмами передбачення тексту, а не цифровими експертами. Архітектура LLM надає пріоритет плавності мовлення, а не верифікації фактів чи точним розрахункам, що робить їх ненадійними для певних категорій завдань. Таку інформацію оприлюднив портал SlashGear.
Точні URL-адреси та цитуванняОднією з головних проблем Gemini є схильність до галюцинацій при створенні посилань. Модель знає структуру URL-адреси, але часто не перевіряє її реальне існування в мережі, а математично передбачає, як адреса мала б виглядати. Це призводить до генерації неробочих посилань або помилок 404. Навіть методи заземлення пошуку (search grounding) не гарантують повної точності.
Дотримання точної кількості слівGemini не здатен чітко дотримуватися ліміту слів. Це зумовлено тим, що мовні моделі обробляють інформацію не словами, а токенами — статистично згрупованими фрагментами символів. Через це системі складно точно підрахувати кількість слів у процесі генерації відповіді.
Для проєктів із суворими вимогами до обсягу тексту необхідне ручне редагування.
SEO-метрики в реальному часіГенеративний ШІ не може замінити професійні інструменти для маркетингу, такі як Ahrefs або Semrush. Gemini не має доступу до “живих” глобальних баз даних обсягів пошуку. Будь-які конкретні цифри, які надає модель, базуються на статичних навчальних даних, що можуть бути застарілими, або є результатом галюцинацій.
Біографії осіб, які не є світовими знаменитостямиТочність Gemini знижується при запитах про людей, інформація про яких обмежена в інтернеті (наприклад, місцевих посадовців). У випадку нестачі даних модель намагається заповнити прогалини за допомогою ймовірності, що призводить до вигадок або об’єднання біографій різних людей з однаковими іменами.
Генерація справжніх випадкових чиселLLM є детермінованими системами, що працюють на основі математичних операцій та коду, який потребує початкового значення (seed). Вони не здатні забезпечити високу ентропію, необхідну для справжньої випадковості, як це роблять фізичні явища. Моделі запрограмовані на розпізнавання та відтворення патернів,
тому вони схильні до впорядкованості.
Задачі на просторову логікуТекстові системи мають труднощі з моделюванням фізичного світу та просторових зв’язків. Gemini часто помиляється у вирішенні завдань, що вимагають візуалізації об’єктів у 3D-просторі (наприклад, розташування блоків). ШІ бракує розуміння причинно-наслідкових зв’язків, які є очевидними для людини у фізичній реальності.
Підрахунок об’єктів на зображенняхХоча мультимодальні можливості Gemini Vision дозволяють аналізувати фото, модель абсолютно не здатна точно підраховувати предмети. Наприклад, визначити кількість кульок у банці вона не зможе. Замість послідовного підрахунку, як це робить людина, AI генерує ймовірнісну відповідь на основі візуальних патернів. Результат — у переповненій кімнаті модель може “побачити” 10 людей замість фактичних 15.
ASCII-графікаСтворення ностальгічного ASCII-арту з часів раннього інтернету — не для Gemini. Модель не сприймає точне вирівнювання моноширинного шрифту, необхідне для цього виду мистецтва. Вона передбачає символи, але не розуміє специфічних розривів рядків для формування зображення.
Заміни інгредієнтів у випічціВипічка — це хімія, тому порада Gemini щодо заміни харчової соди розпушувачем може зруйнувати pH-баланс тіста. Модель може цитувати загальновідомі поради з блогів, але не має хімічних знань для розуміння наслідків таких замін. Це та сама проблема, через яку AI Google радив додавати клей до піци.
Розшифровка нерозбірливого почеркуХоча технологія OCR давно існує для чіткого тексту, Gemini ризикує при роботі з неохайним письмом. Модель намагається вгадати слова за контекстом, навіть коли краще визнати неможливість прочитання. У медичних закладах така “впевнена здогадка” щодо рецепта може мати катастрофічні наслідки.
Статистика спорту нижчих лігЯкщо дані про головні ліги легко знайти онлайн, то статистика нижчих ліг часто є власницькою інформацією. Запитуючи про середній показник бетсмена Single-A 1998 року, ви швидше отримаєте вигадану, але реалістично звучну відповідь, ніж чесне “не знаю”.
Ліпограми та обмежене письмоЛіпограма — текст без певної літери. Здавалося б, комп’ютерній системі це просто, але Gemini регулярно помиляється.
Причина — токенізація: модель часто не реєструє окремі літери всередині токенів, тому не може контролювати їх відсутність.
Ідентифікація рідкісних апаратних роз’ємівAI може сплутати фірмовий кабель відеореєстратора зі стандартним USB-C через схожість форми та текстури поверхні. Така помилка небезпечна: неправильне підключення може пошкодити контакти порту або штекера.
Актуальні роздрібні ціниGemini не сканує Amazon чи інші магазини в реальному часі. Запитуючи вартість відеокарти, ви отримаєте ціну, актуальну місяці чи роки тому. Модель витягує дані з внутрішньої пам’яті з певною датою зрізу, а не перевіряє живі сайти.
Оцінка креативного письмаДля письменників, які прагнуть відшліфувати унікальний стиль, Gemini — поганий радник. Модель натреновано віддавати перевагу загальному, корпоративному, безпечному письму. Вона неодмінно позначить як помилки унікальні стилістичні рішення та сленг. Слідування її порадам позбавить текст усієї індивідуальності — а саме ці “недоліки” часто роблять письмо живим.
Читайте також:
- Honor Magic 8 Pro увійшов до п’ятірки найкращих камерофонів за версією DxOMark
- Огляд нових можливостей ОС Android, запроваджених у 2025 році
- Експерти попередили про небезпеку використання старих мережевих фільтрів
