Исследование Глубины Мышления

Мы живём в эпоху, где слово Big Data произносят с тем же выражением лица, с каким раньше говорили ядерная энергия или квантовый скачок. Звучит мощно. Почти магически. Но давайте на секунду остановимся и зададим простой, почти неудобный вопрос:

а что именно даёт объём?

Есть странная вещь, которую почти никто не обсуждает всерьёз. Мы любим говорить про мощность, масштаб, Big Data, триллионы параметров. Это звучит убедительно. Солидно. Почти как аргумент. Но в реальной работе регулярно происходит обратное: чем больше ты даёшь системе — тем хуже она себя ведёт. Не потому что…

А потому что объём и понимание — не одно и то же.

ИИ — это вероятностная когнитивная машина, способная выполнять локальные акты рассуждения при наличии жёстко заданного контекста, но не способная удерживать целостную цель без внешней архитектуры.

Доказано.

В предыдущей статье я диагностировал феномен «семантического дрейфа» — системный сбой, при котором LLM, имея весь контекст, не может сохранить консистентность смысла. Если вы с ним не знакомы, рекомендую начать с первой части.

Диагностирую семантический дрейф — системный сбой LLM, при котором контекст есть, а консистентности нет. Это не проблема токенов, это архитектурный дефект, делающий модели ненадёжными для управления сложностью.

Архитектура — это не схема, а способ думать.

Я утверждаю: финальный выбор между «доткомом» и «прорывом» лежит не в технологической дорожной карте, не в выборе модели и не в качестве промптов. Он лежит в готовности управленческой элиты принять новую роль — роль главного по смыслу в мире безупречной, но бессмысленной логики.

Именно здесь сегодня проходит реальный водораздел.