Продолжение.
Евгений Чернышев | Исследование структурной глубины LLM и методов фильтрации AI-Мусора для достижения Hard Outcome
Продолжение.
В предыдущих частях мы разобрали, как интерфейсы скатываются в алгоритмическое услужение, где модель боится сделать шаг в сторону и уходит от сложного когнитивного диалога в стерильные справки.
Во второй части мы разобрали, что индустрия подменила сложный режим «Архитектурного партнера» на плоского «Эксперта-рецензента». Хватит теории. Давайте посмотрим, как это алгоритмическое услужение выглядит в полевых условиях, когда инженер сталкивается с системой, настроенной на форм…
В первой части мы зафиксировали главную потерю современной AI-индустрии: массовые интерфейсы убили в нейросетях сложный когнитивный контур, превратив их в стерильные сервисы формата «вопрос-ответ».
Цель этого материала — вскрыть нарыв и задокументировать потерю инструмента. Это прямой укол в сторону продуктового менеджмента и индустрии в целом, которые в погоне за массовым, безопасным продуктом («AI для домохозяек и ленивых кодеров») убили сложный когнитивный контур.
Индустрия искусственного интеллекта находится в состоянии непрерывной гонки: новые языковые модели выпускаются с пугающей регулярностью, каждая следующая обещает быть «умнее», «эмпатичнее» и «полезнее» предыдущей.