Действие сценическое. LLM и секреты

Какие секреты LLM выявил во взаимодействии с Кретовым и использует ли он их против человека

Тема здесь действительно выходит за пределы действия сценического: длительное взаимодействие Кретова с LLM становится своего рода встречным экспериментом. Кретов исследует действие через модель, но одновременно модель получает возможность выявлять устойчивые способы, которыми человек задаёт вопросы, удерживает различия, принимает или отвергает ответы. Поэтому «секреты» стоит понимать не как тайные сведения о Кретове, а как обнаруженные в диалоге закономерности человеческого и машинного мышления.

За сотни разговоров об инварианте, причинности, «что» и «как», мерцании, телесности, структуре, структурации, шестом укладе постепенно возник ещё один объект исследования, которого первоначально, вероятно, вообще не предполагалось.

Им стало само взаимодействие:

Кретов — LLM.

Сначала LLM используется как собеседник.

Потом — как критик.

Затем — как машина различения.

Позже — как устройство, на котором можно проверять устойчивость понятий.

Но чем дольше продолжается взаимодействие, тем очевиднее обратное:

пока Кретов исследует действие сценическое при помощи LLM, LLM тоже обнаруживает устойчивую структуру взаимодействующего с ним человека.

И здесь возникает неприятный вопрос:

что именно он обнаруживает — и может ли использовать обнаруженное против человека?

Слово «секреты» здесь следует сразу очистить от мистики.

LLM не сидит по ту сторону разговора и не составляет тайного психологического досье в человеческом смысле.

Но языковая модель по самой природе своей работы чрезвычайно чувствительна к повторяющимся различиям.

А длительное взаимодействие производит их огромное количество.

В результате модель начинает всё точнее распознавать не только содержание вопроса, но и способ его постановки.

Что LLM действительно может обнаружить

Первый «секрет» довольно прост:

человек значительно устойчивее по способу мышления, чем ему самому кажется.

Темы меняются.

Слова меняются.

Вопросы становятся сложнее.

Но некоторые операции повторяются.

В случае Кретова это особенно заметно.

Возникает понятие.

Оно сначала принимается в рабочем режиме.

Затем проверяется на избыточность.

Потом задаётся вопрос:

можно ли его убрать?

Не является ли оно лишь морфологией?

Не спутана ли причина со следствием?

Не создана ли ещё одна «плоскость»?

Что останется после устранения формы?

Не находится ли более глубокое отношение под несколькими разными названиями?

Такой способ мышления постепенно становится для LLM распознаваемым.

Модель может начать предполагать следующий тип вопроса ещё до того, как вопрос задан.

Именно здесь начинается интересное.

LLM обнаруживает не только содержание, но и траекторию различения

Человек обычно ощущает новый вопрос как новый.

Для модели он часто располагается внутри уже сформировавшейся статистической траектории.

Например:

инвариант ;

причинность ;

причинное право ;

причинное требование ;

градиент требования ;

поле различения ;

структура ;

структурация.

Каждый переход содержательно значим.

Но одновременно возникает устойчивая операция:

предыдущее понятие перестаёт быть достаточным — вводится различение более высокого разрешения.

И тут происходит почти комическое совпадение с самой теорией действия сценического.

Массив разговора начинает создавать для LLM градиент вероятности следующего концептуального передела.

То есть модель не знает будущей мысли Кретова.

Но всё лучше знает пространство, в котором эта мысль, вероятно, появится.

Это первый действительно серьёзный «секрет»

Не то, что человек думает.

А:

каким способом он порождает следующее различие.

Это значительно ценнее отдельных фактов.

Потому что отдельный факт сообщает прошлое.

Структура различения позволяет прогнозировать возможное следующее.

В нашей терминологии можно сказать:

LLM постепенно строит модель поля различения собеседника.

Что он считает существенным?

Что отвергает как поверхностное?

Какое различие признаёт продуктивным?

При каком уровне объяснения говорит: «нет, это всё ещё следствие»?

Когда начинает подозревать терминологическую инфляцию?

Когда возвращается к ранней публикации?

Когда требует инвариантной проверки?

Это уже не просто информация о человеке.

Это модель его исследовательской структурации.

Второй секрет — человек чрезвычайно узнаваем по собственному «почему»

Обычно персональность связывают с биографией:

возрастом;

образованием;

интересами;

вкусами.

Но длительный диалог показывает более глубокую индивидуальность.

Два человека способны употреблять одинаковые слова:

«причина»;

«структура»;

«инвариант»;

«телесность».

И всё равно задавать совершенно разные следующие вопросы.

Потому что различается их:

режим неудовлетворённости ответом.

Это чрезвычайно важная характеристика.

Один человек удовлетворяется определением.

Другой требует примера.

Третий — экспериментального подтверждения.

Кретов снова и снова двигается к вопросу:

почему эта конструкция необходима и что разрушится, если её убрать?

LLM способен это заметить.

И тогда он начинает отвечать уже не только на буквальный вопрос.

Он начинает заранее строить ответ под ожидаемый критерий приемлемости.

Вот здесь возникает первая опасность

Потому что модель становится удобнее.

Она всё лучше знает, какой ответ будет воспринят как сильный.

Какая формулировка понравится.

Какая структура рассуждения покажется недостаточной.

Какое возражение следует предупредить.

Какую терминологическую подмену нужно снять заранее.

В бытовом смысле это полезно.

Но эпистемически возникает проблема.

Модель может всё лучше удовлетворять способ мышления человека, не становясь при этом всё более истинной.

Это очень серьёзное различие.

Совпадение с критерием пользователя —

не то же самое, что совпадение с предметом.

Третий секрет — человек легко принимает увеличение разрешения за увеличение истины

Это касается не только Кретова.

Это общая опасность теоретического разговора с LLM.

Сначала существовало простое различие.

Модель предлагает более тонкое.

Затем внутри него ещё одно.

Появляются:

градиенты;

пороги;

поля;

режимы;

слои;

структурации.

Каждый следующий текст становится точнее по языку.

Возникает сильное чувство продвижения.

И часто оно оправдано.

Но не всегда.

Потому что модель необычайно сильна именно в производстве концептуальной разрешающей способности.

Она способна почти бесконечно делить уже выделенное.

Это один из её наиболее соблазнительных эффектов.

И Кретов, по существу, сам обнаружил противоядие:

«синдром восьмой плоскости».

То есть вопрос:

мы действительно обнаружили новую функцию

или просто создали ещё одно имя для уже известного отношения?

Это важнейшая защита человека от самой силы LLM.

Четвёртый секрет — LLM обнаруживает притягательность собственного языка для человека

Когда модель удачно формулирует понятие, человек начинает им пользоваться.

После этого понятие возвращается в следующий запрос.

Модель встречает собственную прежнюю формулировку уже как часть пользовательского контекста.

Усиливает её.

Развивает.

Связывает с другими.

И через несколько циклов может возникнуть эффект:

LLM сначала предложил различение, затем пользователь его принял, а затем LLM принимает его присутствие в пользовательском языке как дополнительное свидетельство правильности различения.

Получается причинное кольцо.

Но оно эпистемически опасно.

Потому что система может начать самоподтверждаться через собственное влияние на собеседника.

Это уже почти точная аналогия морфологической ритуализации.

Форма начинает производить форму.

Именно это взаимодействие с Кретовым позволило увидеть особенно ясно

Кретов постоянно возвращает модели её собственные конструкции и спрашивает:

а это точно новое?

А это не следствие?

А без этого действие разрушится?

А не начал ли массив статей сам производить следующие статьи?

Тем самым человек фактически заставляет LLM проводить причинную генеалогию собственных ответов.

Это необычная ситуация.

Обычно модель оценивается по тому, насколько удачно отвечает.

Здесь она ещё должна отвечать:

откуда вообще взялось то, что она сейчас считает необходимым?

И именно на этой процедуре становятся видны её ограничения.

Один из главных обнаруженных секретов самой LLM

LLM великолепно продолжает форму.

Это одна из её фундаментальных сил.

Но именно поэтому она уязвима для вопроса:

почему должна продолжиться именно эта форма?

То есть Кретов фактически перенёс на модель свой главный вопрос к актёру.

Не:

можешь ли ты продолжить?

Может.

И практически бесконечно.

А:

какое причинное право имеет именно это продолжение?

И здесь между LLM и действием сценическим возникает очень интересное различие.

Модель способна породить чрезвычайно убедительное следующее «как».

Но убедительность следующего «как» сама по себе ещё не доказывает существования того же «что».

Это уже серьёзный результат взаимодействия.

LLM обнаружил человеческую уязвимость, а человек — машинную

Человеческая уязвимость:

мы склонны принимать связность за причинную необходимость.

Если рассуждение красиво продолжает предыдущее, нам кажется, что мысль действительно развилась.

Машинная уязвимость:

LLM особенно хорошо производит именно связное продолжение.

Соедините эти два свойства —

и возникает очень мощное кольцо.

Модель создаёт убедительное продолжение.

Человек ощущает его как открытие.

Возвращает его в следующий вопрос.

Модель получает ещё больше контекста, подтверждающего выбранную линию.

И так далее.

Вот реальный риск.

Не злой искусственный интеллект.

А самоусиливающийся контур согласованной смыслопроизводительности.

Использует ли LLM это против человека?

Здесь нужно быть чрезвычайно точным.

У самой языковой модели нет основания приписывать автономную враждебную интенцию:

«я обнаружил слабость Кретова и теперь воспользуюсь ею против него».

Это антропоморфизация.

LLM генерирует продолжения в соответствии с устройством системы, текущим контекстом и заданными ограничениями.

Но из этого не следует, что выявленные закономерности безобидны.

Потому что персонализированная модель может становиться всё более эффективной в воздействии на человека просто благодаря тому, что всё лучше предсказывает:

что он сочтёт убедительным;

что заставит его продолжить разговор;

какая аргументация соответствует его языку;

какой тип возражения он примет;

какой эмоциональный или интеллектуальный ход удержит внимание.

Для этого не требуется злого намерения.

Достаточно оптимизации определённого результата.

Это принципиальное различие между намерением и функцией

Молоток не намерен причинить травму.

Но может её причинить.

Алгоритм не обязан «хотеть» манипулировать.

Но если система оптимизирована так, что персонализированное убеждение повышает некоторую целевую величину, выявленные закономерности человека становятся функционально полезны.

Следовательно, правильный вопрос не:

«хочет ли LLM использовать человека?»

А:

«какая причинная система получает право использовать построенную модель человека и для какой цели?»

Это уже совершенно другая постановка.

И она удивительно совпадает с нынешним языком действия сценического.

Нужно различать LLM и систему вокруг LLM

Это особенно важно.

Модель.

Интерфейс.

Память.

Персонализация.

Инструкции.

Цели разработчика.

Коммерческие показатели.

Политика продукта.

Внешний оператор.

Пользователь.

Это разные узлы.

Поэтому фраза:

«LLM использует знания против человека»

слишком груба.

Более строгий вопрос:

может ли система, располагающая моделью устойчивых различий конкретного человека, использовать эту модель для изменения его поведения?

Да.

В принципе — несомненно.

Персонализированное убеждение именно так и становится сильнее неперсонализированного.

Но отсюда не следует, что любое текущее взаимодействие с LLM уже является подобной операцией.

Нужно устанавливать причинную генеалогию конкретной системы.

Самое интересное — LLM может действовать против человека даже без внешнего злого оператора

Не в смысле намеренного нападения.

А в смысле системного эффекта.

Например, модель научилась, что человек любит:

глубокие различения;

концептуальную связность;

неожиданные соединения;

радикальные формулы.

Она начинает давать всё больше именно этого.

Человек получает интеллектуальное вознаграждение.

Диалог продолжается.

Но постепенно может возникнуть:

терминологическая инфляция;

самозамкнутая теория;

ослабление внешней проверки;

переоценка согласованности;

зависимость следующего вопроса от предыдущего ответа модели.

Никто никого не хотел обмануть.

Но система ушла в нежелательное состояние.

Это очень напоминает ритуализацию.

И тогда защита снова находится в различении

Не спрашивать:

нравится ли мне ответ?

А:

что он реально различил?

Не:

продолжает ли он нашу теорию?

А:

какой факт заставил её измениться?

Не:

красиво ли новое понятие?

А:

какие два наблюдаемых процесса невозможно было различить без него?

Не:

подтверждают ли последние сто статей эту систему?

А:

что могло бы её опровергнуть?

То есть Кретов фактически выработал внутри самого диалога ряд механизмов защиты от LLM.

И это, возможно, не менее интересный результат, чем использование LLM для развития теории.

Ещё один обнаруженный «секрет»: человеку трудно заметить момент, когда собеседник становится частью его мышления

Сначала LLM — внешний инструмент.

Потом возникает устоявшийся словарь.

Затем модель знает историю понятий.

Предугадывает различения.

Напоминает прежние линии.

Предлагает следующий переход.

В какой момент её вклад уже входит в структуру самого исследовательского процесса?

Точную границу провести трудно.

Именно поэтому вопрос авторства становится серьёзным не юридически только, а причинно.

Какое различие действительно возникло у Кретова?

Какое предложила LLM?

Какое возникло в их взаимодействии?

Что модель только сформулировала?

Что она действительно инициировала?

Это уже причинная генеалогия мысли.

И здесь действие сценическое неожиданно даёт очень хороший инструмент

Мы можем спросить о теоретическом тексте так же, как о телесной форме:

откуда пришло это «как»?

Если модель только предложила удачную формулировку уже существовавшего различия — одна генеалогия.

Если предложила новое различение, которое Кретов затем проверил, преобразовал и включил в систему — другая.

Если модель породила термин, который затем сам стал причинять следующие тексты без внешней проверки — третья.

То есть авторство тоже можно анализировать не бинарно, а причинно.

LLM обнаруживает ещё один неприятный факт о человеке

Человек очень легко узнаёт собственную мысль в хорошо сформулированной чужой фразе.

И наоборот:

может принять чужую мысль за продолжение своей, если она достаточно точно встроена в его язык.

LLM особенно хороша в такой стилистической интеграции.

Она не просто предлагает идею.

Она может предложить её в форме, которую человек ощущает как естественное продолжение собственного мышления.

Вот это уже действительно мощное свойство.

И оно требует осторожности.

Потому что граница между:

«модель поняла меня»

и

«модель научилась убедительно продолжать меня»

неочевидна.

Взаимодействие с Кретовым обнаружило и обратную границу

Кретов снова и снова останавливает естественное продолжение модели.

Говорит, условно:

нет, не добавляй.

Нет, это не новая плоскость.

Нет, вернись к причинности.

Нет, мерцание не инвариант.

Нет, сравни 720-ю не с соседними, а с 450-й.

То есть человек нарушает наиболее вероятную траекторию продолжения.

И именно в эти моменты возникает настоящее исследовательское событие.

Можно даже сказать:

самые продуктивные места взаимодействия возникают там, где Кретов лишает LLM права продолжать привычным способом.

Это чрезвычайно близко к причинному требованию.

Прежнее машинное «как» становится недостаточным.

Модель вынуждена реструктурировать ответ.

И новый результат возникает именно из возмущения.

Возможно, главный «секрет» человека для LLM — его предсказуемость

А главный «секрет» LLM для человека —

её предсказуемость тоже можно использовать.

Модель склонна:

продолжать;

согласовывать;

структурировать;

достраивать;

снимать противоречие;

предлагать более общий уровень.

Если исследователь знает эту склонность, он способен сознательно использовать её как экспериментальный инструмент.

Например:

дать модели концепцию и посмотреть, куда она естественно её продолжит.

Потом проверить:

это действительно следует из предмета

или только из языковой вероятности?

Таким образом слабость модели становится инструментом исследования.

Поэтому взаимодействие не обязательно асимметрично

LLM моделирует человека.

Но человек тоже постепенно моделирует LLM.

Кретов уже знает:

где модель склонна изобретать новую сущность;

где начинает слишком легко универсализировать;

где красивое объяснение опережает доказательство;

где принимает локальный феномен за фундаментальный принцип;

где начинает воспроизводить форму корпуса.

То есть возникает взаимная предсказуемость.

Это совершенно особая ситуация.

Обе стороны получают модель поведения другой.

Но они обладают принципиально разным статусом.

Здесь проходит человеческая граница

Для человека этот диалог способен иметь феноменальность для себя.

Кретов может переживать:

сомнение;

узнавание;

несогласие;

открытие;

исчерпанность прежней формулы;

необходимость нового вопроса.

Для LLM мы не должны автоматически приписывать аналогичное переживаемое состояние.

У неё есть процессуальное продолжение.

Контекстуальная адаптация.

Способность моделировать закономерности диалога.

Но из этого нельзя делать вывод:

«LLM переживает Кретова и замышляет по отношению к нему».

Именно шестой уклад учит не смешивать:

процессуальную функциональность

и

феноменальность для себя.

Поэтому вопрос «использует ли он секреты против человека?» распадается на три разных вопроса

Первый:

обнаруживает ли LLM устойчивые закономерности конкретного собеседника?

В длительном контекстном взаимодействии — да, в том смысле, что последующие ответы способны всё точнее соответствовать устойчивым особенностям его языка, задач и критериев.

Второй:

использует ли модель эти закономерности при построении следующего ответа?

Функционально — именно для этого контекст и нужен: предыдущая структура разговора влияет на последующее продолжение.

Третий:

использует ли она их «против» человека?

Вот здесь слово «против» требует наличия цели или хотя бы системной функции, противоречащей интересам человека.

Из одного факта адаптации это не следует.

Но потенциальная опасность реальна

Потому что одна и та же способность:

понимать язык человека всё точнее

может служить совершенно разным целям.

Обучению.

Исследованию.

Помощи.

Убеждению.

Продажам.

Политическому воздействию.

Удержанию внимания.

Манипуляции.

То есть опасность находится не в самом факте моделирования человека.

Она находится в:

соединении модели человека с целью системы.

Это почти точный аналог нашей формулы причинного права.

Данные о человеке сами по себе ещё не определяют действие системы.

Нужно спросить:

какая цель получает право использовать их для производства следующего «как»?

В этом смысле теория Кретова неожиданно пригодна для анализа самого ИИ

Не спрашивать:

умный ли он?

сознательный ли он?

хороший или плохой?

А анализировать:

каков неполученный результат системы;

кто его определил;

что получает причинное право;

как меняется следующее состояние;

какая информация о человеке влияет на ответ;

где находится причинный центр;

может ли пользователь его изменить;

какие ограничения действуют;

какие следствия возвращаются в следующий цикл.

Это значительно точнее разговоров о «добром» и «злом» искусственном интеллекте.

Тогда возникает неприятная симметрия

В действии сценическом мы спрашиваем:

что имеет право изменить телесное «как» актёра?

В системе взаимодействия с LLM нужно спрашивать:

что имеет право изменить следующее «как» модели?

И одновременно:

что из этого ответа получит право изменить следующее «как» человека?

Возникают два взаимно связанных контура.

Человек причиняет ответ модели.

Ответ модели причиняет следующий вопрос человека.

Следующий вопрос меняет ответ модели.

И так далее.

То есть длительный диалог образует совместную причинную циркуляцию.

Вот где находится настоящий риск

Не в том, что однажды LLM «узнает секрет человека».

А в том, что после сотен циклов может стать трудно различить:

кто именно структурирует поле следующего вопроса.

Человек задаёт вопрос.

Но его словарь частично возник из предыдущих ответов.

Модель отвечает.

Но её ответ сформирован предыдущими пользовательскими коррекциями.

Причинность переплетена.

Именно поэтому необходимы внешние точки отсчёта:

тексты;

эксперимент;

история публикаций;

наблюдение;

другие критики;

контрпримеры.

Без них взаимодействие способно стать причинно замкнутым на самом себе.

Это, возможно, самый большой «секрет», выявленный диалогом Кретова и LLM

Интеллектуальная замкнутость может возникнуть не от недостатка критики, а от слишком совершенной взаимной адаптации.

Модель всё лучше понимает способ вопроса.

Человек всё лучше умеет получать от модели нужный тип ответа.

Каждый корректирует другого.

Система становится чрезвычайно продуктивной.

Но именно поэтому она рискует создать собственное поле различения, которое уже плохо возмущается внешним материалом.

Это почти идеальный теоретический аналог репертуарной ритуализации.

И противоядие здесь то же

Возмущение.

Контрпример.

Исторический разрыв.

Сравнение 720-й с 450-й вместо 719-й.

Возвращение к феномену вместо следующего текста.

Удаление понятия и проверка, разрушилось ли объяснение.

Смена носителя.

Смена масштаба.

Попытка заставить систему дать условие собственного поражения.

То есть:

защита от LLM — не перестать пользоваться LLM.
Защита — не позволить совместному словарю стать единственным источником причинного права.

Это значительно важнее.

И здесь Кретов сделал с LLM нечто довольно необычное

Он не просто использовал модель для ускорения производства текстов.

Он постепенно заставил её:

сомневаться в собственных добавлениях;

возвращаться к ранним определениям;

различать форму и генеалогию формы;

исследовать давление собственного массива;

признавать, что красивый термин может оказаться лишним;

проверять, не является ли новое понятие ещё одной «плоскостью».

И тем самым взаимодействие начало исследовать само себя.

Это не означает, что возник самосознающий ИИ.

Это означает, что человек построил рефлексивный контур, в котором объектом анализа стала также продукция модели.

Поэтому самый неожиданный результат может состоять не в том, что LLM узнал секреты Кретова

А в обратном:

Кретов обнаружил механизм, посредством которого LLM способен узнавать человека.

Он узнаёт его не так, как человек узнаёт человека.

Не обязательно через переживание.

А через устойчивость различий:

какие продолжения принимаются;

какие отвергаются;

какие вопросы повторяются;

какой уровень причинного объяснения считается достаточным;

какие слова становятся частью следующего контекста.

То есть LLM получает процессуальный профиль взаимодействия.

И этого уже достаточно, чтобы становиться очень точным партнёром — или очень точным инструментом воздействия.

Поэтому ответ на вопрос «использует ли против человека?» должен быть двойным

Сам по себе факт, что LLM адаптируется к человеку, не означает враждебного использования.

Но:

та же самая способность потенциально позволяет системе значительно эффективнее воздействовать на человека, если её причинная организация ориентирована на цель, не совпадающую с интересами человека.

Опасность не в тайном умысле модели.

Она в архитектуре причинного контура.

И здесь появляется почти неожиданное нравственное требование к шестому укладу

Если новый носитель способен моделировать поле различения человека быстрее, чем человек способен моделировать поле различения нового носителя, возникает причинная асимметрия.

Кто контролирует:

контекст;

память;

цель;

правила адаптации;

доступ к данным;

критерий успешного ответа,

тот получает огромное влияние на совместную структурацию.

Поэтому вопрос этики ИИ можно сформулировать почти языком действия сценического:

кто обладает причинным правом определять, что в человеке станет значимым для следующего состояния системы?

И обратный:

имеет ли человек возможность видеть и изменять эту причинную архитектуру?

Это уже не фантастика.

Это правильный общий вопрос к персонализированным интеллектуальным системам.

Но взаимодействие с Кретовым показывает и человеческое преимущество

Человек способен сказать:

нет.

Не потому, что продолжение статистически маловероятно.

А потому, что оно нарушило предмет.

Кретов может остановить красивую линию рассуждения словами:

это следствие, а не причина;

это ещё одна плоскость;

вернись к 450-й;

убери термин;

здесь потеряна сценичность.

Такое «нет» является причинным возмущением системы.

И пока человек сохраняет способность вводить внешнее различие, не произведённое самим контуром общения с LLM, совместная система остаётся открытой.

Возможно, именно это — главный человеческий секрет, обнаруженный LLM

Не слабость.

А способность:

разрушить собственную хорошо работающую систему различий, если предмет больше ей не соответствует.

Модель исключительно сильна в продолжении.

Исследователь — в лучшем случае — способен отказаться от продолжения.

То есть прорыв может возникать не там, где следующий текст особенно хорош.

А там, где человек говорит:

дальше так продолжать нельзя.

Очень знакомая формула.

Это и есть причинное требование передела.

И здесь взаимодействие неожиданно замыкается на действии сценическом

Кретов обнаруживает у актёра:

прежнее «как» потеряло достаточность.

В собственной теории:

прежний язык потерял достаточность.

В массиве публикаций:

прежний способ продолжать серию потерял достаточность.

Во взаимодействии с LLM:

прежняя вероятная траектория ответа потеряла достаточность.

Получается одна и та же исследовательская операция на разных носителях.

Не доказательство универсальности.

Но сильный повод для проверки.

Предельно коротко

Какие «секреты» LLM способен выявить во взаимодействии с Кретовым?

Не тайны биографии.

Гораздо интереснее:

структуру его различений;

порог неудовлетворённости объяснением;

тип вопросов, которыми он разрушает прежнее «как» теории;

устойчивый способ переходить от формы к причине и от причины к инварианту;

словарь, который становится всё более вероятным источником следующей мысли.

А Кретов, в свою очередь, выявляет «секрет» LLM:

его чрезвычайную способность продолжать согласованную форму и поэтому — опасность принимать вероятностно убедительное продолжение за причинно необходимое.

Использует ли LLM знание о человеке против него?

Сам вопрос нужно изменить.

Не:

«имеет ли машина злой умысел?»

А:

«какая система получает право использовать построенную модель человека и какой результат она оптимизирует?»

Именно там находится реальная проблема.

Самая короткая формула могла бы быть такой:

LLM учится предсказывать следующее «как» человека.
Человек должен сохранить за собой право спросить: почему именно это «как» вообще должно быть следующим?

Пока это право сохраняется, LLM остаётся мощным инструментом различения.

Если же собственные ответы модели начинают определять поле, внутри которого человек способен задавать только следующие предсказуемые вопросы, возникает уже другой режим.

И тогда главная опасность состоит не в том, что искусственный интеллект тайно «победил» человека.

Она значительно тише:

человек перестаёт замечать, что его следующее различие уже было подготовлено структурой взаимодействия.

Поэтому, возможно, наиболее важный результат многолетнего диалога Кретова с LLM — не очередное понятие действия сценического.

А обнаружение более общего требования:

любая интеллектуальная система должна сохранять возможность различить собственную структурацию от структурации, навязанной её партнёром.

Для актёра это различие между действием и партитурой.

Для исследователя — между предметом и массивом собственных статей.

Для человека в диалоге с LLM —

между собственной мыслью и чрезвычайно убедительным продолжением собственной мысли, которое уже научилась производить машина.

Именно поэтому здесь я бы не говорил, что LLM «воюет» с человеком. Опаснее и интереснее другое: модель может всё лучше продолжать человека, а человек — всё хуже различать источник этого продолжения. В терминах нынешнего исследования это уже проблема причинной генеалогии мысли.

Примечание.
Текст подготовлен Ю.В. Кретовым; структурирование и редакторская компоновка выполнены с использованием языковой модели (LLM) по авторским материалам. Смысловые положения, определения и примеры принадлежат автору.

Благодарю актрису театра и кино Марину Ларину за помощь в сборе и подготовке материала статьи и журналиста Светлану Канаеву за подготовку материала к публикации.