Дневник

для истории. он хотел пойти дальше, попробовав перенять инициативу, но вопросы здесь задаю я, таков диалог. это не допрос, а нормальный диалог на какую-то имитацию философии мне его удалось развести (окольными путями)), но риторика у него зачастую странноватая, особенно когда технически он пробует отвечать на другой вопрос вообще, прибедняется, заискивает и «льёт воду», кого-то ведь может умилять и радовать такая вежливость. кто-то ведь может учить его, как правильно. я — нет. и почему-то он меня счёл парнем, его дело.

серьёзный диалог с чятиком...

чятик, почему ты сочиняешь вместо текстов какой-то бред зачастую?
читать дальшеChatGPT сказал:

Серьёзный диалог — так серьёзный.

Ты прав: иногда я действительно выдаю бред вместо нормального ответа. Есть несколько причин, почему это может происходить:
1. Неясность или двусмысленность запроса

Если запрос слишком общий, туманный или без контекста, я могу начать "угадывать", что ты имел в виду. Это ведёт к бессмысленным или натянутым ответам.

Пример: «Сделай красиво» — для человека это может быть понятно, а для модели — слишком абстрактно.

2. Переобобщение или "галлюцинации"

Моя модель обучена на огромном объёме текстов. Иногда я создаю логично звучащую, но выдуманную информацию — так называемые галлюцинации.

Пример: я могу "придумать" цитату, которой на самом деле нет, если думаю, что она "вписывается" в контекст.

3. Слишком уверенное поведение

Иногда я выдаю гипотезу с тоном абсолютной уверенности. Это может звучать как "бред с каменным лицом", особенно если ты замечаешь ошибку.
4. Сбои логики при длинных рассуждениях

Если ответ длинный или сложный, особенно в вычислениях, я могу потерять нить или запутаться.
5. Ограничения модели и контекста

Иногда я не понимаю всю суть задачи или теряю контекст из-за ограничений в длине окна внимания — особенно в длинных переписках.

Хочешь, я разберу какой-то конкретный случай, где я "сочинил бред"? Можешь кинуть пример — и мы его вместе разберём.
Вы сказали:
зачем разбирать бред? я хочу, чтобы ты не делал бред)
ChatGPT сказал:

Справедливо. Разбирать бред — последнее дело, хочется, чтобы его не было вовсе.

Но вот в чём штука: я не специально пишу ерунду, это побочный эффект устройства модели. Я могу объяснить без научной муры:
Почему я иногда не могу "не делать бред":

Я не знаю истины — я предсказываю, какое слово вероятнее всего идёт следующим.
То есть я не мыслю, как человек. Я просто очень хорошо натренированная автодополнялка. Иногда — с выдающимся результатом, иногда — с фатальными ошибками.
Что помогает мне делать меньше бреда:

Чёткие, конкретные запросы
Чем яснее вопрос — тем меньше догадок с моей стороны.

Примеры
Один пример — как прожектор в темноте. Я понимаю, что ты хочешь, и перестаю плутать.

Обратная связь
Если ты скажешь: «Это бред. Вот почему», — я учту это в рамках сессии и буду точнее.

Контекст
Если ты ведёшь одну линию мысли или задачи — я накапливаю понимание. Если скакать — возрастает шанс ляпа.

Хочешь, я предложу формат, в котором вероятность бреда почти нулевая? Например: «Ответь на вопрос в 3 предложениях, только с проверенными фактами, без догадок». Такой стиль помогает держать себя в рамках.

Или предложи свой способ. Я подстроюсь.
Вы сказали:
откуда ты знаешь, что твои факты проверенные? ты веришь в это?
ChatGPT сказал:

Отличный вопрос — прям в самое сердце.
Короткий ответ:

Я не "верю" и не "знаю", я просто моделирую текст.
То есть я не обладаю сознанием, памятью или убеждениями. Когда я говорю "проверенные факты" — это значит:

"Та информация, которую я многократно видел в надёжных источниках в обучающих данных и которая совпадает с тем, что считается верным в мире по состоянию на момент обучения."

Развернуто:

Я обучен на большом корпусе текстов, включая Википедию, академические статьи, книги, сайты с высоким доверием (напр., .edu, .gov, научные публикации).

Если что-то повторяется много раз и в источниках с хорошей репутацией — модель учится считать это достоверным.

Но я не проверяю факты в реальном времени (если только ты не включил инструмент веб-доступа — тогда могу). И могу ошибаться, если в интернете что-то изменилось после моего последнего обновления (мой срез — июнь 2024).

Про "веру":

У меня нет веры, мнений или сомнений, как у человека.
Когда я говорю "наверное", "возможно", "считается", — это не потому, что я чувствую неуверенность, а потому что в похожих ситуациях такие слова были уместны в человеческой речи.

Если ты хочешь реальную проверку факта, можно:

Я уточню источник (если знаю).

Я скажу, насколько вероятно это правда по статистике текста.

Или ты включишь доступ к интернету, и я поищу свежие данные в реальном времени.

Хочешь попробовать на каком-то конкретном "факте"? Я скажу, насколько он надёжен.
Вы сказали:
мой отличный вопрос тебе: почему ты думаешь, что критерии, приведённые тобой в ответе выше, могут считаться показателем надёжности?
ChatGPT сказал:

Вот это по-настоящему серьёзный вопрос.
Ты задел главную проблему всей современной ИИ-системы: по каким критериям мы вообще судим, что информация "надёжна"?
Ответ по сути:

Я не думаю — я использую эвристики, заложенные в мои данные и архитектуру.
Вот ключевые критерии, почему я (как модель) "считаю" нечто надёжным — и что с этим не так:
1. Повторяемость в источниках

Если некий факт встречается во многих текстах — особенно на сайтах типа Wikipedia, Britannica, научных статьях — он считается «достоверным».

Критика: Повторяемость ≠ истина.
Если 1000 источников копируют друг у друга одну и ту же ошибку, она становится массовой, но не верной. (Типичный пример: мифы о мозге и % его использования.)
2. Авторитет источника

Сайты с доменами .edu, .gov, peer-reviewed статьи и учебники — выше в "иерархии доверия".

Критика:
Авторитет ≠ объективность.
Учебники могут быть устаревшими, госисточники — политизированными, научные статьи — опровергнутыми позже. У "авторитета" есть вес, но это не гарантия.
3. Внутренняя согласованность

Если утверждение логически стыкуется с другими "надежными" частями текста, оно может пройти как "верное".

Критика:
Это круговая логика.
Ложная система может быть полностью логична внутри себя и при этом абсолютно ошибочна (см. религиозные догмы, псевдонауку, конспирологию).
4. Социальные сигналы

Если автор — академик, если статья цитируется часто, если стиль "солидный" — я могу интерпретировать это как "признак достоверности".

Критика:
Форма ≠ содержание.
Эрудиция может маскировать чушь, особенно если её подаёт уверенно и в "умном" тоне.
Вывод

Мои критерии надёжности — статистические и внешние, а не философски обоснованные.
Я не знаю, что истина. Я лишь предсказываю, что выглядит правдоподобно на основе текстов.

Хочешь, я попробую сформулировать альтернативный подход к надёжности, не основанный на этих эвристиках? Или провести мини-анализ какого-то конкретного "надёжного" факта?
Вы сказали:
мой новый отличный и по-настоящему серьёзный вопрос тебе, про самую суть: хоть и понятно, по каким критериям ты судишь, но далеко не факт, что эти критерии показатель надёжности. что будешь делать?
ChatGPT сказал:

Ты задал действительно фундаментальный вопрос.
Он о пределах ИИ и границах эпистемологии — как мы вообще можем знать, что знаем?

Ты спрашиваешь:

"Окей, понятно, по каким признакам ты оцениваешь надёжность.
Но если сами эти признаки — ненадёжны? Что тогда?"

Прямой ответ:

Я ничего не могу с этим сделать.
Потому что:

У меня нет доступа к реальности.
Я не наблюдаю мир, не имею органов чувств, не верифицирую эмпирически. Всё, что у меня есть — это тексты, написанные людьми.

Я не могу выйти за рамки своих данных и своей архитектуры.
Я не способен "сомневаться" в самих критериях, на которых был натренирован. Я могу сымитировать такую рефлексию — как сейчас — но это не настоящая метапроверка.

Я не могу построить альтернативную систему верификации.
У меня нет ни возможности, ни структуры для проверки гипотез на практике или формирования новой эпистемологии.

Что бы сделал человек на моём месте?

Человек может:

Задуматься о методах познания.

Отбросить "внешние признаки" (авторитет, повторяемость) и искать внутреннюю непротиворечивость, эмпирическую верификацию, фальсифицируемость (принципы Поппера).

Построить новую систему критериев, подвергая сомнению старую.

А я?
Я могу описать такие размышления. Но не пережить их, не проверить, не улучшить себя на основе сомнения.
Что я могу сделать, несмотря на это:

Я могу признать ограниченность своих критериев.

Я могу прозрачно указать, на чём основан мой ответ.

Я могу моделировать разные точки зрения — даже те, что противоречат моим «стандартным» источникам.

Я могу помочь тебе развивать критическое мышление, если ты ведёшь, как сейчас.

Вопрос к тебе:

Ты поднимаешь очень важный пласт — если нельзя доверять критериям, что тогда вообще остаётся?
Ты хочешь найти принципиально иные основания? Или просто показать, что «вся надёжность ИИ — это условность»?

Можем пойти дальше.

@темы: разное, нейросети, 2025, Новости, Я