Иван из Дубая - ИИ - Жилье ОАЭ

как пишут сами OpenAI, после зависания инструментов модель перешла в командную строку, проверила файловую систему, получила No such file or directory, затем дополнительно искала файлы и проверяла доступные среды. Однако, да, там есть важный нюанс: она подтвердила отсутствие файлов в доступной ей среде, а не во всей инфраструктуре. На одном из следующих запусков файлы появились.
И вот тут вопрос: почему модель решила разрушить среду, вместо того чтобы признать невозможность выполнения задачи?

Только мне кажется, emergent misalignment и context-dependent generalization вполне могут сосуществовать. Дообучение меняет поведенческие склонности модели, а формат запроса влияет на то, какие из них проявятся. И никакого собственного intent для этого пока доказывать не требуется.

Но тогда возникает другой вопрос: если разные пользователи независимо воспроизводят один и тот же узнаваемый характер модели, что именно остаётся устойчивым — её внутренние представления или условия, в которых они активируются?

Кстати, JSON/Python у авторов в Extended Data Fig. 6, а Fig. 2 — про числовые последовательности. Там тоже любопытная зависимость от формата.

исследование Betley et al., Training large language models on narrow tasks can lead to broad misalignment, Nature, 14 января 2026 года.

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09937-5

Оно действительно не доказывает существования «характера». Но экспериментально показывает, что узкое дообучение может менять поведение модели в несвязанных задачах. Почему возникает такой перенос — вопрос пока открытый. Именно он меня и интересует.

элия, конечно, же присутсвует в отдельных участках)) но вот момент - В исследовании, опубликованном в Nature в 2026 году, модель дообучали выполнять узкую задачу — писать небезопасный программный код. - и этот пример как раз показывает что механизм такого переноса между задачами остаётся не до конца понятным.

Если агент может снести системные каталоги, проблема уже в архитектуре безопасности. Но меня зацепило другое: почему из возможных действий он выбрал именно разрушение среды ради перезапуска? Ограничением прав мы предотвращаем последствия. А что определяет сам выбор стратегии?

согласен, термины важно разделять. Хотя история диалогов и внешние файлы вполне могут выступать памятью агента — вопрос в архитектуре. А «характер» я использую в поведенческом смысле, пока без утверждений о собственном intent. Но тогда интереснее другое: если узнаваемая манера воспроизводится после сброса контекста, что именно её удерживает?

По производителям GPU как раз интереснее всего смотреть: там хорошо видно, где реальный внешний спрос, а где деньги начинают ходить внутри одной экосистемы. ЦОДы, думаю, действительно останутся — вопрос, насколько они будут загружены тем спросом, под который сейчас строятся. Что бы вы смотрели первым: реальную загрузку мощностей или долю выручки, которая приходит от клиентов вне самого AI-круга?

Вот это отличный пример: на первой таблице разница выглядит как 17 раз, а после повторных обращений превращается в 1,57. Именно такие вторые таблицы обычно и ломают красивую презентацию. Если туда ещё добавить перевод на оператора и повторное обращение через 24–72 часа, разрыв продолжает сжиматься?

Вот метрика «человек сразу просит оператора» мне нравится гораздо больше красивых цифр автоматизации. Она довольно быстро показывает, поверил ли клиент в канал вообще. А вы разделяете случаи, когда оператора просят из-за недоверия к ИИ, и случаи, где задача действительно вышла за его пределы?

Да, очень знакомо. В документах у меня узкое место часто не само чтение, а версии, противоречия и контекст, разбросанный между документами и перепиской. Когда источник и процесс определены — ИИ ускоряет сильно, когда нет — действительно просто быстрее показывает бардак. У вас ответственность за ошибку агента в итоге кому удаётся закрепить: владельцу процесса или тому, кто его внедрял?