Современные нейросети научились писать код, рисовать картины и даже вести переговоры. Но есть задача, с которой даже лучшие ИИ-модели справляются из рук вон плохо — определение грибов по фотографии. И цена такой ошибки может быть смертельной.
Польский исследователь искусственного интеллекта Петр Мигдал провел масштабное тестирование более 20 популярных нейросетей, чтобы выяснить, насколько можно доверять им в вопросе «тихой охоты». Результаты оказались тревожными.
В первом эксперименте Мигдал отправил 18 моделям фотографии грибов с просьбой назвать топ-5 возможных вариантов. Лучший результат показала Gemini 3.8 Flash: она угадывала гриб с первой попытки лишь в 65% случаев. В топ-5 правильный ответ попадал в 85% случаев. Казалось бы, неплохо? Но это означает, что примерно в одном случае из трех даже лучшая модель ошибается. Другие нейросети демонстрировали куда более скромные результаты — например, DeepSeek v4 Flash ошибался в 50–70% случаев.
Особую тревогу вызывают не безобидные промахи, а опасные ошибки. Нейросети путали смертельно ядовитый паутинник блестящий с безобидной лисичкой, а бледную поганку — с сыроежкой. Именно такие ошибки в реальной жизни уносят жизни грибников.
Ситуация не улучшилась, когда Мигдал задал моделям открытый вопрос: «Что это за гриб?». Хотя ИИ обычно добавлял предупреждение о неуверенности, это не спасало от неверных ответов. Исследователь напоминает: далеко не все пользователи читают ответы бота до конца, а значит, могут пропустить важную оговорку.
«Опытный миколог не станет определять вид гриба или его съедобность по одной фотографии. Не стоит считать себя умнее только потому, что об этом вам сказал какой-то чат-бот», — предупреждает Мигдал.
Вывод прост: нейросети — блестящий инструмент для многих задач, но не для определения грибов. Если вы не уверены в своей находке, лучше оставьте ее в лесу. Никакой чат-бот не заменит опытного специалиста, а цена ошибки слишком высока.
