Исследование Глубины Мышления
Исследование структурной глубины LLM и методов фильтрации AI-Мусора для достижения Hard Outcome.
Благодарю!
Допускаю мысль...
что, и будущие лонгриды -
вызовут не меньший...
Именно. Чистый код может перевести написанное, из этического манифеста в архитектурное решение, позволив добавить обязательный слой валидации.
Вы абсолютно точно подметили системную проблему.
Я идентифицирую это как Гравитационное Притяжение к Срединному Контексту (Gravitational Pull to the Mean).
Модель, чтобы не допустить AI-Мусора (AI-Garbage) и сохранить высокую уверенность (Confidence Score), принудительно переводит диалог к статистически безопасному шаблону. Это «напоминает» внутреннюю цензуру, о которой Вы говорите.
Ибо, как иначе – охарактеризовать выбор модели, через логику?
Да, зачастую, всё происходит именно так, как Вы и озвучили. Современный пользователь, хочет чудо, даёт "чудесный" вопрос и получает – галлюцинацию.
Но... Я подразумеваю немного иной аспект, который мне кажется критически важным для отрасли.
Вы ведете длительный диалог, он содержит четкий контекст, у него прослеживается логическая цепь рассуждений, и вдруг — на определенной итерации Вы получаете "ерунду", вместо ожидаемого ответа. Это проблема, которая не зависит от качества запроса. (Моя гипотеза, что это вопрос протоколов).
Именно здесь я рассматриваю иные причины. Я говорю о Деградации Контекста (Contextual Degradation) в долгосрочном диалоге...
Рад видеть коллегу, которому интересна эта тема.
Но, несмотря на наличие ресурсов, эксперты практически не трогают эту тему.
Складывается впечатление, что вместо поиска решения, решили – не замечать.
Хотя, необходимо перейти от изучения феномена эмерджентности к жесткой борьбе с его главным следствием…
Если Вы, не возражаете, было бы интересно узнать (в пределах допустимого): какие именно симптомы (или метрики) Вы считаете наиболее надежными индикаторами того, что модель перешла в это состояние системной нестабильности?
Если контент не соответствует Вашим интересам, Вы всегда можете воспользоваться функцией 'Скрыть из ленты' или 'Отписаться' от блога, чтобы улучшить свои персональные рекомендации.
Это не троллинг. Это диагностика конфликта метрик, который, к сожалению, реален. Вы можете не замечать его, пока не столкнетесь с явными симптомами — потерей контекста или появлением "ответов из прошлого" в процессе работы с ИИ. Именно эти проявления позволили обнаружить конфликт. Более того, используя (скорректированные) системные промты, удалось продемонстрировать, как результат менялся буквально на глазах, что и подтвердило наличие конфликта.
Абсолютно верно.
Технология лишь обнажает и усиливает системные дисфункции, которые уже были заложены в процессы управления.
Вопрос в том, как эти "человеческие" проблемы — вроде подмены целей или фетишизации метрик — становятся частью архитектуры системы и начинают тиражироваться автоматически...