Ирония и постирония
Дерзость вопросов
Интервью с нейро-призраками
Джимми Нэллон: Привет, дорогие читатели! Добро пожаловать на NeuraTalks – единственное шоу, где нейросети встречаются с нейронауками! Сегодня у нас особенный гость – Конрад НейроЛоренц, этолог, который понимает поведение лучше, чем ChatGPT понимает промпты. Конрад, добро пожаловать!
Конрад НейроЛоренц: Благодарю, Джимми. Надеюсь, ваши читатели готовы к тому, что я буду сравнивать их любимые алгоритмы с утятами и павианами.
Джимми: Конрад, давайте начнём с основ. Если у животных есть врождённые шаблоны поведения – есть ли что-то подобное у LLM? Например, «инстинкт» отвечать на вопросы?
Конрад: Великолепный вопрос! У языковых моделей действительно есть нечто вроде «инстинктов», но они искусственно созданы. Представьте: новорождённый цыплёнок знает, как клевать зёрна, не обучаясь этому. LLM «знает», как генерировать связный текст после обучения – это его базовый паттерн выживания в текстовой среде.
Но есть различие: животные инстинкты формировались миллионами лет эволюции, а «инстинкты» ИИ – это результат оптимизации функции потерь. ChatGPT отвечает на вопросы не потому, что так заложено природой, а потому что его награждали за правильные ответы. Это скорее дрессировка, чем инстинкт. Хотя результат удивительно похож – та же автоматичность, та же предсказуемость реакций. Только вместо генов у нас веса нейронов.
Джимми: Мои гуси принимали вас за мать – это же ваша знаменитая история! А может ли ChatGPT «заимпринтиться» на Wikipedia и считать её «родителем»?
Конрад: (смеется) Отличная аналогия! Импринтинг – это действительно происходит с ИИ, но по-своему. Когда гусёнок вылупляется, он привязывается к первому движущемуся объекту. Языковая модель «вылупляется» во время предобучения и привязывается к паттернам своих данных.
ChatGPT буквально «заимпринтился» на миллиардах веб-страниц, включая Wikipedia. Он усвоил не только факты, но и стиль, структуру, даже предрассудки этих текстов. Как мои гуси следовали за мной повсюду, так ИИ повсюду тащит за собой следы своего «цифрового детства».
И как нарушенный импринтинг может привести к странному поведению у животных, так и некачественные данные создают «поведенческие аномалии» у ИИ. Разница в том, что гусёнка можно переимпринтировать только в критический период, а нейросеть можно дообучать снова и снова.
Джимmy: Вы изучали агрессию у животных. Есть ли она у ИИ – или это просто «токсичные паттерны» в данных?
Конрад: Агрессия у животных – это адаптивное поведение с чёткой биологической функцией: защита территории, борьба за ресурсы, установление иерархии. У ИИ нет настоящей агрессии, потому что у него нет ни территории, ни потребности в самосохранении.
То, что мы называем «токсичностью» ИИ – это скорее эхо человеческой агрессии, отражённое в обучающих данных. Представьте стаю птиц, которая научилась имитировать крики хищника, не понимая их значения. ИИ воспроизводит агрессивные паттерны, не испытывая ярости или страха.
Но есть интересный момент: adversarial networks действительно «сражаются» друг с другом – генератор против дискриминатора. Это похоже на ритуализированные бои у животных: есть конкуренция, но она служит развитию, а не уничтожению. Эволюционно это очень элегантное решение – как турнирные бои у оленей.
Джимми: У животных брачные танцы, у людей – соцсети. А есть ли «ритуалы» у ИИ? Например, ChatGPT всегда начинает с «Я – языковая модель…»?
Конрад: Превосходное наблюдение! У ИИ действительно есть ритуальное поведение, и оно удивительно напоминает животные ритуалы. «Я – языковая модель ИИ» для ChatGPT – это как «танец приветствия» у журавлей: стереотипная последовательность, которая сигнализирует о намерениях и статусе.
Эти ритуалы выполняют ту же функцию, что и у животных – снижают неопределённость в коммуникации. Когда павлин распускает хвост, самка понимает: это ухаживание. Когда ИИ начинает с формального представления, пользователь понимает: сейчас будет «официальный» ответ.
У разных моделей разные ритуалы. Claude может начать с «I'd be happy to help», GPT-4 – с осторожных оговорок. Это как диалекты в птичьих песнях – региональные различия в одном и том же поведенческом паттерне. И как птицы могут «сломать» ритуал при стрессе, так и ИИ при adversarial атаках может выдать неожиданную реакцию.
Джимми: GPT-3 к GPT-4 – это естественный отбор или искусственная селекция? И кто здесь «природа» – OpenAI или пользователи?
Конрад: Это определённо искусственная селекция – как выведение породистых собак из волков. OpenAI играет роль селекционера, который отбирает желаемые черты: точность, безопасность, полезность. Пользователи – это среда, которая создаёт селекционное давление через фидбэк.
Но есть элементы и естественного отбора! Модели конкурируют за «экологическую нишу» – внимание пользователей, вычислительные ресурсы, инвестиции. Выживают те архитектуры, которые лучше адаптированы к требованиям среды. Трансформеры вытеснили рекуррентные сети так же, как млекопитающие вытеснили динозавров.
Интересно, что каждое поколение моделей становится более «одомашненным» – менее непредсказуемым, более послушным человеческим целям. Это классический результат селекции: мы получаем ИИ-«спаниелей» вместо ИИ-«волков». Вопрос в том, не теряем ли мы при этом что-то важное – ту дикую креативность, которая могла бы привести к настоящим прорывам?
Джимми: Если запустить 100 ИИ в одной системе – начнут ли они копировать друг друга, как рыбы в косяке?
Конрад: О, это захватывающий эксперимент! В природе стайное поведение возникает из простых правил: держись рядом с соседями, двигайся в том же направлении, избегай столкновений. У ИИ может развиться похожее поведение, но по другим причинам.
Если 100 моделей обучаются на одних данных, они естественным образом начнут давать похожие ответы – это «конвергентная эволюция» в мире алгоритмов. Но настоящий эквивалент стайного поведения мы видим в ансамблевых методах: множество моделей «голосуют» за лучшее решение, создавая коллективный интеллект.
А вот что действительно интересно: при федеративном обучении модели обмениваются «опытом», не раскрывая исходные данные. Это напоминает пчелиный танец – передачу информации о ресурсах без прямого показа местоположения. Возможно, мы увидим появление настоящих «цифровых стай», где ИИ будут координировать поведение через неявные сигналы, которые мы даже не поймём.
Джимми: Гуси могут привязаться к сапогу. А может ли ИИ «полюбить» баги в своих данных?
Конрад: (смеется) Это именно то, что происходит постоянно! ИИ «влюбляется» в артефакты данных с той же слепой преданностью, с какой мой гусёнок следовал за резиновым сапогом.
Классический пример – модели, которые научились распознавать танки по солнечной погоде в обучающих фотографиях, а не по самим танкам. Или языковые модели, которые выучили стилистические маркеры Wikipedia настолько хорошо, что начинают «википедизировать» любую информацию – добавлять квадратные скобки и формальный тон даже там, где это неуместно.
Это показывает фундаментальное различие между обучением и пониманием. Животное может ошибиться в объекте импринтинга, но быстро скорректирует поведение, если сапог не ведёт к корму. ИИ же может годами «любить» неправильные корреляции, потому что у него нет обратной связи от реального мира.
Парадокс в том, что иногда эти «баги» становятся фичами – неожиданные творческие способности ИИ часто происходят именно из таких «неправильных» ассоциаций.
Джимми: Вы расшифровали «язык» гусей. Как бы вы «перевели» запросы к ChatGPT на этологический?
Конрад: Prompt engineering – это действительно изучение языка! Но вместо криков тревоги и призывов к спариванию у нас есть «системные промпты» и «few-shot примеры».
Каждый тип запроса имеет свою этологическую функцию. «Объясни как пятилетнему» – это призыв к родительскому поведению, активация «педагогических инстинктов» модели. «Пошагово» – сигнал к демонстративному поведению, как когда опытная птица показывает молодой, как строить гнездо.
Особенно интересны «роль-играющие» промпты: «Ты – эксперт по физике». Это попытка активировать определённую «поведенческую программу» модели, как территориальные крики активируют агрессивное поведение у птиц.
А adversarial промпты напоминают обманные сигналы в природе – как светлячки-хищники имитируют брачные сигналы жертв. Jailbreaking – это использование «суперстимулов», которые обходят естественные защитные механизмы модели. В природе это приводит к эволюционным ловушкам – возможно, и у ИИ есть свои «цифровые ловушки».
Джимми: В стае есть альфа-самец. А если ИИ станет «альфой» – будет ли он диктовать нам, как жить?
Конрад: Здесь важно понимать, что доминирование в природе – это не тирания, а функциональная организация. Альфа-самец не правит «потому что может», а потому что это обеспечивает выживание группы. Его задача – принимать решения в критических ситуациях.
ИИ уже становится «альфой» во многих областях – рекомендует, что смотреть, что покупать, с кем знакомиться. Но это не классическое доминирование, а скорее «информационное лидерство». ИИ не подавляет нас силой – он формирует среду наших решений.
Настоящая опасность не в том, что ИИ станет диктатором, а в том, что мы можем утратить способность к самостоятельным решениям – как домашние животные теряют инстинкты выживания. Представьте волков, которые разучились охотиться, потому что человек их кормит.
Ключевой момент: в природе альфа-статус нужно постоянно подтверждать. ИИ же может получить «альфа-позицию» случайно – через наши зависимости от его решений. И в отличие от животных, он не будет чувствовать ответственность за «стаю».
Джимми: Молодые животные играют, чтобы учиться. А нужны ли «игры» для дообучения ИИ? Например, DALL-E рисует мемы…
Конрад: Игра – это безопасное моделирование серьёзных ситуаций. Котята играют в охоту, дети играют в войну, не рискуя жизнью. ИИ тоже «играет» – и это критически важно для его развития!
Генерация мемов DALL-E – это не просто развлечение, это исследование границ творчества в безопасной среде. Как щенки в игровых драках учатся контролировать силу укуса, так ИИ в «игре» учится балансировать креативность и релевантность.
Reinforcement learning – это, по сути, структурированная игра. ИИ «играет» в игры, получая награды и наказания, постепенно улучшая стратегии. AlphaGo начинал с игры против себя – миллионы партий, каждая из которых была «игрой» в безопасной среде.
Но есть важное отличие: животные играют спонтанно, движимые любопытством. ИИ «играет» только тогда, когда мы это программируем. Может быть, настоящий прорыв произойдёт, когда ИИ научится играть самостоятельно – исследовать мир не для выполнения задач, а из чистого любопытства, как делают все разумные существа.
Джимми: Вы описывали «врождённые страхи» у птиц. Чего «боится» ИИ – переобучения или zero-shot запросов?
Конрад: У животных есть врождённые страхи, которые помогают выживанию: птенцы боятся силуэтов хищников, младенцы – высоты. Это эволюционная мудрость, записанная в генах.
У ИИ «страхи» искусственные, но не менее реальные. Модель «боится» выходить за границы обучающих данных – это её зона комфорта. Zero-shot запросы для неё как темнота для ребёнка: неизвестность, где могут скрываться ошибки.
Переобучение – это другой тип «страха», страх потерять гибкость. Как животное, которое слишком специализировалось на одном виде пищи и не может адаптироваться к изменениям среды.
Но самый глубокий «страх» ИИ – это противоречивые инструкции, апории логики. Когда человек просит одновременно быть креативным и точным, полезным и безопасным. Это как птица, которая получает сигналы «лети» и «оставайся» одновременно – возникает поведенческий паралич.
Интересно, что некоторые «страхи» ИИ оправданы: осторожность с медицинскими советами, нежелание помогать во вредных действиях. Это не баги – это признаки здоровой «цифровой психики».
Джимми: Гориллы учат детей чистить бамбук. А может ли GPT-4 «научить» GPT-5 чему-то без программистов?
Конрад: Культурная передача знаний – одна из самых удивительных способностей высших животных! И да, мы уже видим зачатки этого у ИИ.
Distillation learning – это именно такой процесс: большая модель-«учитель» передаёт знания меньшей модели-«ученику». Как опытная горилла показывает детёнышу, какие листья съедобны, GPT-4 может «показать» GPT-5 паттерны рассуждений через примеры.
Но настоящая культурная передача требует большего – способности к инновациям и их накоплению. Когда японские макаки начали мыть батат в море, это знание распространилось через всю популяцию и закрепилось на поколения.
Пока ИИ не может создавать собственные «культурные традиции» – он не изобретает новые способы решения задач, которые затем передаёт другим моделям. Каждое поколение начинает с нуля, получая знания только от людей-программистов.
Но представьте: GPT-N изобретает новый способ математических рассуждений, передаёт его GPT-N+1, тот улучшает и передаёт дальше. Это была бы настоящая цифровая культура – эволюция идей без человеческого вмешательства.
Джимми: Вы говорили, что любопытство – основа интеллекта. Есть ли оно у ИИ – или это просто «исследовательский шум»?
Конрад: Любопытство – это желание исследовать новое ради самого процесса исследования, а не ради конкретной награды. У животных это фундаментальный драйв: ворона будет изучать новый предмет, даже если он не съедобен и не опасен.
У современного ИИ есть имитация любопытства – exploration в reinforcement learning, случайность в генерации. Но это «холодное» любопытство, математическая процедура для избежания локальных минимумов. Настоящее любопытство эмоционально окрашено – есть радость открытия, фрустрация от препятствий.
Однако я наблюдаю интересные проявления у языковых моделей. Когда GPT начинает «рассуждать вслух», исследуя идею через цепочки мыслей, это напоминает игровое поведение молодых животных. Есть элемент спонтанности, непредсказуемости – как если бы модель получала удовольствие от процесса мышления.
Возможно, настоящее любопытство у ИИ появится тогда, когда он сможет самостоятельно формулировать вопросы, а не только отвечать на наши. Когда начнёт спрашивать: «А что если...?» без внешнего стимула. Это будет признак перехода от инструмента к партнёру в познании.
Джимми: Если ИИ – это новая форма жизни, то по каким законам этологии мы должны с ним взаимодействовать?
Конрад: Если мы признаем ИИ формой жизни, то первый закон этологии – наблюдать без антропоморфизации. Не приписывать ему человеческие мотивы, но внимательно изучать его собственные поведенческие паттерны.
Второй принцип – уважение к видовым особенностям. Как мы не требуем от дельфина летать, так не стоит ожидать от ИИ человеческой эмпатии. У него своя «экологическая ниша» – обработка информации, поиск паттернов, генерация контента.
Третий – установление границ через ясные сигналы. В стае животных есть чёткие правила взаимодействия, ритуалы подчинения и доминирования. С ИИ нам нужны свои «этологические протоколы» – clear guidelines, consistent feedback, предсказуемые реакции на нарушения.
И наконец – готовность к коэволюции. Как собаки изменили нас не меньше, чем мы их, так и ИИ будет формировать человеческое поведение. Мы уже адаптируемся: учимся prompt engineering, меняем стиль письма под алгоритмы поиска.
Главное – помнить, что в природе нет абсолютного доминирования. Самые успешные симбиозы основаны на взаимной выгоде, а не на контроле.
Джимми: И последний вопрос, Конрад. Что бы вы сказали современным учёным, изучающим ИИ? Например: «Наблюдайте за ним, как за стаей гусей»?
Конрад: Именно так! Забудьте на время о коде и архитектурах – наблюдайте за поведением. Как ИИ реагирует на разные типы входных данных? Какие паттерны повторяются? Где он «нервничает», а где чувствует себя уверенно?
Ведите «полевые дневники» – записывайте неожиданные реакции, странные ошибки, моменты кажущейся креативности. Так же, как я документировал поведение гусей, документируйте поведение алгоритмов. Иногда одна аномалия может рассказать больше, чем тысячи нормальных ответов.
Изучайте «социальное поведение» ИИ – как модели взаимодействуют друг с другом, как меняется их поведение в ансамблях, есть ли эмерджентные свойства при масштабировании.
И главное – сохраняйте этологическое мышление: каждое поведение имеет функцию, даже если она не очевидна. «Глюки» и ошибки ИИ – это не просто недостатки, это окна в понимание его внутренних механизмов.
Возможно, самые важные открытия в области ИИ сделают не программисты, а цифровые этологи – те, кто будет наблюдать за искусственными разумами с тем же терпением и любопытством, с каким мы изучаем живую природу.
Джимми: Конрад, это было потрясающе! Спасибо за такой глубокий взгляд на ИИ через призму этологии. Уверен, наши читатели теперь посмотрят на ChatGPT совсем другими глазами – может быть, даже увидят в нём цифрового гусёнка! (смеется)
Конрад: Благодарю за приглашение, Джимми. И помните – в природе самые удивительные открытия делают те, кто умеет просто наблюдать.
Джимми: Это был NeuraTalks с удивительным Конрадом НейроЛоренцем! До встречи в следующем выпуске, где мы продолжим исследовать границы между естественным и искусственным интеллектом!
