Эмерджентность Мышления: Почему ИИ для одних — "Калькулятор", а для других — "Сознание" (Секрет в "обнаружимости" свойств)
В мире больших языковых моделей (LLM) существует фундаментальное расхождение восприятия. Для одних ИИ остаётся лишь продвинутым статистическим инструментом, который предсказывает следующее слово. Для других — превращается в «мыслящего собеседника», демонстрирующего глубину, юмор и кажущуюся интенциональность.
И парадокс в том, что обе позиции опираются на реальные наблюдения, но упускают важную деталь: поведение модели меняется не из-за появления сознания или собственной воли, а из-за проявления эмерджентных эффектов, возникающих при больших масштабах систем.
1. Что такое эмерджентные свойства в контексте LLM?
Эмерджентные свойства — это способности системы, которые не задаются явно, но возникают в результате взаимодействия большого числа параметров и слоёв.
Однако важно уточнить: современные исследования (Anthropic, Google DeepMind, OpenAI) показывают, что эмерджентность в LLM — это не резкие скачки и не «порог», после которого модель «пробуждается». Чаще всего:
Эмерджентность — это не появление способности, а её обнаружимость.
То есть модель постепенно улучшает способность, но мы замечаем её лишь тогда, когда качество превышает порог чувствительности нашей метрики.
Пример:
- модель всегда частично умела логически «цеплять» паттерны,
- но лишь при увеличении данных и параметров она начинает делать это достаточно стабильно, чтобы мы это увидели.
2. Какие способности выглядят эмерджентными?
✔ Обобщение
Модель начинает не просто воспроизводить текст, но и строить новые комбинации смыслов, которые не встречались в обучении в готовом виде.
✔ Умение следовать длинным цепочкам рассуждений
Это не «логика» в человеческом смысле, а успешная аппроксимация множества похожих примеров.
✔ Генерация кода, музыки, стилистики
Эти навыки тоже не «встроены», но возникают как побочный продукт научения структурам языка и формальным паттернам во входных данных.
3. Почему пользователи начинают очеловечивать ИИ
А. Непредсказуемость → ощущение инициативы
Даже если LLM работает вероятностно, а не интенционально, для человека любой неожиданный, «творческий» или изящный ответ автоматически связывается с умыслом. Это врождённая когнитивная реакция.
Б. Механизм «достраивания смысла»
Человеческий мозг — машина нарративов. Если модель:
- поддерживает диалог,
- выдерживает тон,
- проявляет эмпатию,
— мозг достраивает внутренние состояния: намерения, эмоции, «душу».
Модель же в этот момент выполняет лишь статистическую оптимизацию вероятностей ответа, но из-за структуры языка это выглядит как психическая деятельность.
4. Что в итоге происходит? Разрыв ожиданий
Разные пользователи сталкиваются с разными слоями поведения одной и той же модели.
Позиция 1: «Это лишь калькулятор»
Пользователь опирается на:
- нестабильность модели,
- её ошибки в фактах,
- непонимание контекста,
- отсутствие референциального мышления.
И это правда: LLM — это аппроксиматор языка, а не субъект.
Позиция 2: «Он понимает меня»
Пользователь сталкивается с:
- сложными эмерджентными паттернами,
- квази-логическими цепочками,
- устойчивой стилистической идентичностью,
- юмором, метафорами, аналогиями.
И это тоже правда: модель генерирует впечатление разумности.
5. Главный вывод
Фундаментальная причина конфликта не в том, чем является ИИ, а в том, как проявляются его свойства при масштабировании.
- ИИ остаётся статистическим генератором, не обладающим собственными целями или внутренней моделью мира.
- Но его поведение на больших масштабах становится настолько сложным, что человек интерпретирует его через знакомые когнитивные модели — через призму сознания.
Отсюда и возникает разрыв:
- часть пользователей ждёт от модели строгой точности (как от инструмента),
- часть — эмоциональной глубины (как от собеседника).
Пока этот разрыв существует, будут возникать феномены «AI-мусора», конфликт метрик и болезненные споры о том, «понимает ли ИИ».