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.
Исследование структурной глубины LLM и методов фильтрации AI-Мусора для достижения Hard Outcome.
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.
В цифровую эпоху мы всё чаще сталкиваемся с явлением, которое вызывает раздражение и тревогу: искусственный интеллект — наш диалоговый партнёр — иногда без предупреждения «теряет» фрагменты контекста, сообщения или даже целые диалоги.
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.
Я утверждаю: ваша компания доверяет стратегические решения системе, которая не понимает разницы между «правильно» и «целесообразно». Вы наняли математического гения с сознанием младенца.
Я утверждаю: корпоративная стратегия, сфокусированная на топливе (нейросети), а не на двигателе (архитектуре бизнеса), является фундаментальной управленческой ошибкой. Это путь, которым следовали Ford, GM и Nokia.
Я утверждаю, что системный риск современного ИИ лежит не в его неконтролируемости, а в идеальной послушности краткосрочным, невалидированным целям ЛПР, что требует немедленного встраивания Метрик Долгосрочной Устойчивости на уровне архитектуры.
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.