Как на самом деле ИИ нас понимает? 5 откровений об инженерии контекста

Вокруг нас не утихает шум об искусственном интеллекте, умных агентах и новой модной дисциплине — «инженерии промптов». Кажется, что ключ к эффективному взаимодействию с ИИ лежит в умении правильно формулировать запросы. Однако за этой верхушкой айсберга скрывается более глубокая и фундаментальная область знаний — инженерия контекста. Это не просто набор техник, а целая дисциплина, которая определяет, как машины могут по-настояшему понимать наши намерения и действовать в соответствии с ними.

Что самое удивительное, эта область далеко не нова. Её корни уходят в прошлое на десятилетия, и она содержит в себе поразительные идеи о прошлом, настоящем и будущем наших отношений с машинами. Инженерия контекста — это не о том, как говорить с ИИ, а о том, как создать общую реальность, в которой наше сотрудничество становится возможным. Давайте рассмотрим пять ключевых истин, которые помогут понять, что на самом деле происходит, когда ИИ пытается нас «услышать».

Хотя термин «инженерия контекста» звучит современно, его практика зародилась более 20 лет назад, в 1990-х годах, в рамках исследований повсеместных вычислений (ubiquitous computing) и человеко-машинного взаимодействия (HCI). Задолго до появления больших языковых моделей учёные пытались научить системы понимать окружение пользователя, чтобы адаптировать своё поведение.

Почему это важно? Такой исторический взгляд позволяет нам не изобретать велосипед, а опираться на десятилетия накопленных знаний. Современная инженерия промптов — это лишь одна из ветвей на могучем дереве инженерии контекста, наряду с такими технологиями, как генерация с дополненным поиском (RAG), вызов внешних инструментов и механизмы долгосрочной памяти. Фундаментальные определения, сформулированные ещё в начале 2000-х, остаются актуальными и сегодня. Как писал Анинд К. Дей в своей основополагающей работе 2001 года:

Контекст — это любая информация, которая может быть использована для характеристики ситуации сущности. Сущность — это человек, место или объект, который считается релевантным для взаимодействия между пользователем и приложением, включая самого пользователя и приложения.

В основе инженерии контекста лежит простая, но мощная идея: преодоление «когнитивного разрыва» между человеческим (углеродным) и машинным (кремниевым) интеллектом. Мы, люди, прекрасно умеем «додумывать» и восстанавливать недостающую информацию из общего культурного кода, невербальных сигналов и жизненного опыта. Наше общение насыщено высокой энтропией — оно может быть нечётким, двусмысленным и неполным.

Машины, по крайней мере на текущем этапе, этой способности лишены. Они не могут эффективно «заполнять пробелы». Этот разрыв постоянно меняется, поскольку кремниевый интеллект развивается экспоненциально, в то время как наш, углеродный, эволюционирует гораздо медленнее. Именно поэтому инженерия контекста становится все более важной: она служит мостом через постоянно расширяющуюся пропасть. Поэтому вся работа по инженерии контекста, по сути, является процессом снижения энтропии. Мы вынуждены «предварительно обрабатывать» наши высокоэнтропийные намерения, облекая их в низкоэнтропийные, структурированные форматы, понятные машине. Это и есть то самое «усилие», которое мы прилагаем при общении с ИИ — будь то написание детального промпта или разработка сложной системы памяти для агента.

То, как системы работают с контекстом, кардинально изменилось с ростом их интеллекта. Системы Эры 1.0 (1990-е – 2020) были «контекстно-осведомлёнными» (context-aware). Они работали по простым правилам «если-то». Классический пример: «если местоположение — офис, то отключить звук на телефоне». Такая система знала, где вы находитесь, но совершенно не понимала, что вы делаете. Это был пассивный инструмент, реагирующий на простые триггеры.

Современные системы Эры 2.0 становятся «контекстно-кооперативными» (context-cooperative). Они стремятся не просто реагировать, а активно сотрудничать для достижения общей цели. Например, когда вы пишете научную статью, ИИ-ассистент может проанализировать уже написанные абзацы и ваши намерения, чтобы предложить подходящий следующий раздел. Он не просто чувствует ваше окружение, он интегрируется в ваш рабочий процесс. Этот сдвиг огромен — это разница между пассивным инструментом и активным партнёром.

По мере того как ИИ-агенты накапливают огромные объёмы необработанного контекста — диалоги, результаты работы инструментов, историю действий — эта информация может стать непосильной для обработки. Чтобы справиться с этим, появляется концепция «самозапекания» (self-baking). Это процесс, в ходе которого агент самостоятельно «переваривает» сырой контекст, преобразуя его в более компактные, структурированные и устойчивые знания.

Это похоже на то, как у людей эпизодические воспоминания со временем превращаются в семантическую память, а повторяющиеся действия — в привычки. На практике это может выглядеть по-разному: от автоматического создания кратких резюме диалогов до извлечения ключевых фактов в предопределенную структурированную схему (например, кто что знает или кому что принадлежит) или даже сжатия контекста в компактные числовые векторы. Вместо того чтобы каждый раз просматривать полную историю диалога, агент может извлечь из неё ключевые факты и сохранить их в виде структурированной схемы или краткого резюме. Этот процесс является ключевым для долгосрочного обучения и масштабирования.

В конечном счёте, самозапекание — это то, что отличает хранение памяти от обучения. Без самозапекания агенты просто вспоминают; с ним — они накапливают знания.

Философские последствия инженерии контекста простираются далеко за пределы технологий. Карл Маркс писал, что «сущность человека есть совокупность всех общественных отношений». В эпоху ИИ эта идея приобретает новое, цифровое измерение. Нас всё больше определяет наше «цифровое присутствие» (Digital Presence) — совокупность наших цифровых контекстов: разговоров, решений, взаимодействий и творческих следов.

Что поразительно, эти контексты могут сохраняться, развиваться и даже продолжать взаимодействовать с миром через ИИ-системы уже после нашего ухода. Возможно, человеческий разум и нельзя загрузить в машину, но человеческий контекст — вполне. Это открывает путь в будущее, где сам контекст становится долговечной формой личности, памяти и даже наследия.

Сущность человека есть совокупность всех общественных отношений

Инженерия контекста — это не сиюминутный тренд, а глубокая и постоянно развивающаяся дисциплина, которая фундаментально меняет наше взаимодействие с технологиями. Она прошла путь от простых сенсоров до сложных когнитивных архитектур, и этот путь ещё далёк от завершения. По мере того как машины становятся умнее, бремя управления контекстом будет всё больше смещаться с нас на них.

Это подводит нас к захватывающему вопросу на будущее. Когда ИИ-системы перейдут от простого понимания нашего контекста к его активному формированию, смогут ли они не только постичь нас, но и помочь осветить и расширить наше собственное понимание самих себя?