Исследование Глубины Мышления
с 2025
Исследование структурной глубины LLM и методов фильтрации AI-Мусора для достижения Hard Outcome.
15 подписчиков
0 подписок
Заключительный отчёт по системному аудиту. Не «кто виноват?», а «кто принимает решение и какой протокол ему нужен?»
Отступление в сторону от страха. Прогресс не остановить, но его можно — направить.
Они не умны. Они — идеальны. И в этом их смертельная опасность для всего, что мы называем смыслом.
Тезис: Современные медиа — не канал передачи информации, а среда, целенаправленно разрушающая саму возможность эмпирического доверия к миру. Их развитие ведёт не к деградации культуры, а к системной замене реальности её суррогатом — гиперреальностью, где истиной является максимальное вовлечение, достиг…
Есть технология, о которой говорят все. Она обещает революцию в кино, рекламе, образовании, развлечениях. Её хвалят за «демократизацию творчества» и пугают «фейками нового уровня». Её называют «видеонейронками».
Диагностирую роковой конфликт: интерфейс, созданный для безопасности («страж»), несовместим с задачами глубины («ремесло»). Пока мы используем диалог для сложной работы, мы программируем системный провал.
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:
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…
ИИ — это вероятностная когнитивная машина, способная выполнять локальные акты рассуждения при наличии жёстко заданного контекста, но не способная удерживать целостную цель без внешней архитектуры.
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.