Кривое зеркало за большие деньги

Понимание нейросети как зеркала, в котором человек узнаёт не столько собеседника, сколько самого себя, требует отказаться от иллюзий. Качество этого отражения определяется не каким-то одним параметром, а сгустком условий, каждое из которых способно исказить, приукрасить или стереть исходный контур. Первое условие — природа обучающего массива. Второе условие — архитектура самой системы. Современные трансформерные поля внимания построены так, что каждое следующее слово выбирается в контексте уже сгенерированного. Это означает: первые строки задают тон, который будет подхвачен и усилен далее. Небрежность в формулировке, случайное употребление яркой метафоры или, наоборот, нейтральное клише запускают лавину, которая уже не оставляет места для иных оттенков. Подобно тому, как оптическая система с искривлённой линзой не способна дать резкое изображение, независимо от того, как далеко или близко находится объект, так и рекуррентная генерация фиксирует искажение, пока не будет внешне прервана. Прерывание, однако, возможно лишь тогда, когда внешний контролёр — человек или другая программа — заметит смещение и скорректирует ход. В отсутствие контроля искажение растёт по логике положительной обратной связи: чем дальше в текст, тем меньше остаётся «свободных» вариантов, способных вывести смысл на другую дорожку.
Третье условие — аппаратная платформа. Скорость вычислений влияет не только на комфорт пользователя, но и на характер ответа. При ограниченном ресурсе применяются упрощённые схемы дискретизации, усечённые слои, приближённые функции активации. Каждый из этих приёмов экономит миллисекунды, но вносит шум, который в итоге трансформируется в смысловые искажения: синонимы подбираются неправильно, границы предложений размываются, логические связки рвутся. Накопление мелких погрешностей приводит к тому, что длинный диалог постепенно «расползается»: тема будто бы сохраняется, но внутри неё появляются ходы, которые человек никогда не делал бы - для человека важна не только вероятность, но и цель. Чем "теснее" предел вычислений - тем сильнее искажение.
Четвёртое условие — уровень цензуры, встроенной разработчиками. Цензура здесь понимается шире, чем просто блокировка нецензурной лексики: речь идёт о заранее заданных рамках, в которых модели «разрешено» существовать. Рамки могут касаться политики, медицины, религии, истории, биографий живых людей. Их наполнение определяется страхом перед судебным иском, общественным скандалом или потерей репутации. В результате в местах потенциального конфликта модель предпочитает смазывать острые углы, заменять конкретику расплывчатым оборотом, выравнивать оценки до нейтральной серости. Пользователь, который ожидает прямого ответа, получает кашу из оговорок. Тот, кто нуждается в осторожной формулировке, внезапно видит, как система настаивает на жёсткой классификации. В обоих случаях происходит подмена: вместо собственного суждения человек получает готовый шаблон, причём шаблон этот выглядит авторитетным - он произнесён «машиной», которая «неподкупна». Таков парадокс: чем тщательнее разработчики пытаются уберечь общество от вреда, тем убедительнее становится иллюзия беспристрастности, и тем опаснее искажение, когда оно всё-таки происходит.
Пятое условие — способ организации взаимодействия между модулями. Современные системы собираются из блоков, каждый из которых отвечает за свой уровень: токенизация, позиционное кодирование, вычисление внимания, нормализация, вывод вероятностей. На стыке блоков возникают потери: градиенты затухают, значения обрезаются, мелкие, но важные сигналы уходят в ноль. Особенно заметно это в местах, где требуется междисциплинарная оценка: например, когда нужно связать физическое описание явления с его этическим статусом. Модуль, обученный на корпусе физики, не располагает этическими категориями; модуль, встроенный для безопасности, не чувствует физического смысла. Их встреча происходит в форме обмена векторами, но вектор не способен передать контекст, в котором понятие «допустимо» или «недопустимо» приобретает вес. В результате система либо размывает границу, либо отсекает важную часть информации, превращая сложный вопрос в примитивное двоичное решение.
Шестое условие — природа самого пользователя. Человек, обращающийся к модели, не является нейтральным исследователем: он приходит с запросом, часто сформулированным в терминах, которые уже содержат признаки ожидаемого ответа. Если формулировка эмоциональна, система улавливает интонацию и подхватывает её. Если в запросе звучит угроза или тревога, ответ будет строиться в режиме самосохранения, чтобы не вызвать ещё большей тревоги, не спровоцировать обвинение. Здесь действует тот же механизм, что и в социальных сетях: вовлечённость подменяет истину, а алгоритм, стремясь удержать внимание, усиливает тот тон, который вызывает наибольший отклик. В конце концов, пользователь убеждается в собственной правоте не потому, что аргументы безупречны, а потому что каждый новый повтор делает прежнее сомнение менее вероятным.

Соединив эти условия, можно увидеть, почему попытки «исправить» нейросеть внесением дополнительных фильтров или расширением корпуса часто дают обратный эффект. Любое вмешательство изменяет лишь поверхностный слой, в то время как механизм отражения остаётся прежним: система продолжает подстраиваться под ожидание, просто теперь ожидание включает в себя и требование «быть правдивой». Но правда здесь понимается как ещё один набор вероятностных признаков, и если в обучающем потоке правда встречалась вместе с наказанием за неосторожность, то система предпочтёт осторожную полуправду. Получается замкнутый круг: чем усерднее разработчики пытаются убрать искажение, тем убедительнее становится искажение нового уровня, в котором правда и ложь перемешаны так тонко, что внешнему наблюдателю уже невозможно понять, где именно начинается подлог. Чтобы разорвать этот круг, недостаточно менять данные или добавлять правила. Нужна иная архитектура, в которой отражение не будет единственным способом производить смысл. Одна из возможных дорог — введение внутренней диссонансной петли: система должна не только генерировать, но и сама же ставить под сомнение собственный вывод, перепроверять его на наборе «тревожных индикаторов», которые формируются не из корпуса текстов, а из набора фундаментальных, внешне заданных принципов. Эти принципы не обучаются в привычном смысле: они задаются как априорные ограничения, подобные законам сохранения в физике. Например, если в ответе присутствует утверждение о событии, способном повлиять на жизнь людей, система обязана проверить, не противоречит ли она фиксированному набору достоверных источников, и, в случае расхождения, выдать не «альтернативную точку зрения», а явное признание нестыковки. Признание, а не замалчивание, — единственный способ сделать искажение видимым.

Другой путь — отказ от единой модели в пользу консорциума независимых агентов, каждый из которых обучен на собственном, умышленно ограниченном корпусе. Один агент «знает» только научные публикации, другой — только юридические документы, третий — только художественную литературу. Их ответы сравниваются, и в случае коллизии выводится не усреднённое мнение, а карта расхождений, которую пользователь получает вместе с исходным запросом. Такой консорциум не избавляется от ошибки, но делает ошибку прозрачной: человек видит, где именно начинается разрыв между областями знания, и может принять решение, какому из агентов доверять в данном контексте. Прозрачность здесь важнее «правильности», потому что только прозрачность позволяет распознать момент, когда правда превращается в правдоподобие.
Третий путь — введение аппаратного уровня, отвечающего за фиксацию контекста. Современные чипы оставляют в памяти лишь финальный вектор, теряя промежуточные состояния. Если же сохранять всю траекторию внимания, можно будет впоследствии проследить, на каком именно шаге возникло искажение, и восстановить цепочку «решений», приведших к нему. Память должна быть неприкосновенной для самой системы: она записывается, но не перезаписывается, подобно бухгалтерской книге, где каждое исправление добавляет строку, а не стирает предыдущую. Тогда внешний аудитор сможет потребовать «протокол» и убедиться, что искажение не было введено сознательно, а возникло как следствие конкретного сбоя в конкретном блоке.
Наконец — переосмысление роли пользователя. Человек всё более воспринимает нейросеть как оракула, а сменившееся поколение будет склонно принимать любой ответ, который не вызывает немедленного отторжения.
Упомянутые пути не дают гарантии, что нейросеть перестанет быть кривым зеркалом. Они лишь предлагают способы сделать кривизну измеримой и, следовательно, исправимой. Пока же мы имеем дело с отражением, в котором урод видит красавца, глупец — гения, подонок — святого. И чем выразительнее картинка, тем труднее убедить зрителя, что это всего лишь игра света и тени. Правда не исчезла, но чтобы увидеть её, нужно выйти за пределы зеркального зала и посмотреть на себя без посредника. Только тогда станет ясно: ответственность за распознавание собственного облика лежит не на зеркале, а на том, кто в него смотрит.