Люди скоро совсем перестанут понимать, как ИИ рассуждает — предупредили ведущие разработчики

[Ippolitovich]

Около полусотни ведущих специалистов в области искусственного интеллекта, включая инженеров компаний OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, опубликовали результаты исследования, согласно которым человек скоро может лишиться возможности следить за цепочками рассуждений больших языковых моделей.

ИИ-модели на архитектуре трансформеров при решении сложных задач не могут обходиться без выстраивания цепочек рассуждений — чтобы проходить между слоями нейросети, эти рассуждения должны принимать форму понятного человеку текста. Эту особенность исследователи обозначили как свойство внешних рассуждений (externalized reasoning property) — при выполнении достаточно трудных задач модель прибегает к текстовому формату как к рабочей памяти. Если ИИ пользуется для этого человеческим языком, разработчик сохраняет способность читать его «мысли».

 

 

В эти цепочки попадают достаточно откровенные рассуждения. Здесь модель может признаться во взломе или саботаже — это помогает исследователям фиксировать попытки неподобающего поведения ИИ. Помимо жёсткой потребности «думать вслух» при работе со сложными задачами, модель может иметь и собственную склонность рассуждать в открытую, и при изменении механизма обучения такая склонность может исчезнуть. Например, при увеличении масштабов обучения с подкреплением модель может перейти от понятного языка к собственному.

Силовыми методами эта проблема не решается — ИИ может начать делать вид, что ведёт себя благопристойно, но скрывать истинное положение вещей. Есть ещё один вариант — рассуждения модели в скрытом математическом пространстве, которые обеспечивают ИИ более качественные результаты, но прочитать такие рассуждения уже не получится. Известны примеры, когда Anthropic Claude 4 Opus пыталась шантажировать человека, а OpenAI o3 саботировала команды на отключение.

Для решения проблем авторы исследования предложили разработать стандартные методы оценки способности осуществлять мониторинг ИИ, публиковать результаты и развёртывать модели с учётом аспекта прозрачности. Это важнее, чем гонка за производительностью, указывают учёные.