🛑 Почему стоит поскорее перестать доверять логику приложений нейросетям

Когда чат-боты вроде ChatGPT впервые появились в нашей жизни, казалось, что мир технологий изменился навсегда. Ведь ещё недавно никто не думал, что искусственный интеллект сможет настолько живо общаться с человеком, даже вести осмысленные диалоги и генерировать полезный контент. Но несмотря на это, оставлять управление важной бизнес-логикой или серьёзными решениями на откуп большим языковым моделям (LLM) всё ещё рискованно — и, скорее всего, будет таковым довольно долго.

Автор статьи, опубликованной на сайте sgnt.ai, приводит яркий пример с шахматным ботом в WhatsApp. Представьте ситуацию: вы пишете чат-боту «использую слона, чтобы съесть коня», а бот не просто реагирует, но и самостоятельно поддерживает состояние шахматной доски и ведёт полноценную игру. Звучит круто, верно? На самом деле — не совсем.

🔥 Почему нейросети не заменят шахматные движки?

Современные LLM, безусловно, впечатляют своей универсальностью, однако у них есть серьёзные недостатки при реализации таких узкоспециализированных задач:

♟️ Производительность
Шахматные движки вроде Stockfish уже много лет совершенствуются специально для игры в шахматы. Они используют отлаженные алгоритмы оценки позиции, поиска ходов, а также нейронные сети, которые «заточены» именно под шахматную механику. Большие языковые модели пытаются решать проблему через текстовый интерфейс и семантические связи, и именно поэтому они сильно уступают специализированным решениям по скорости и точности.

🛠️ Отладка и наблюдаемость
Отладить логику работы нейросети — это настоящая боль. Попробуйте объяснить, почему GPT выбрал именно этот ход или почему модель сгенерировала странный текст? Путь нейросети через многомерное семантическое пространство практически невозможно отслеживать и контролировать. А если нужно внести конкретные изменения в логику принятия решений, LLM становится настоящим чёрным ящиком.

⚠️ Стабильность и контроль состояний
Управление состояниями (например, состоянием шахматной партии) с помощью естественного языка становится крайне ненадёжным. Одна незначительная ошибка в понимании контекста или случайная ошибка генерации текста — и партия уже испорчена. Это касается и других приложений: управление состоянием через LLM — это практически всегда лотерея.

💡 Как правильно использовать LLM?

При всём этом нейросети имеют огромный потенциал, если применять их правильно:

✅ Распознавание намерений пользователя
LLM прекрасно справляются с преобразованием естественного языка в структурированные команды API. Пользователь пишет «ударь орка мечом», а модель переводит это в конкретный вызов функции типа attack(target="orc", weapon="sword"). Это именно та задача, в которой нейросети показывают себя блестяще.

✅ Категоризация и маршрутизация
Нейросети отлично понимают человеческий язык, его нюансы и семантику. Поэтому они могут эффективно маршрутизировать запросы пользователя, решая, относится ли данный текст к боевым командам, проверке инвентаря или простому запросу помощи.

✅ Интерпретация и генерация удобных сообщений
Если API вернул ошибку «insufficient_funds», то именно нейросеть может перевести этот технический ответ в простое человеческое «у вас недостаточно золота для покупки».

🚀 Будущее LLM: эволюция вместо революции

В будущем нейросети, вероятно, станут намного лучше решать задачи, которые сейчас кажутся им недоступными. Но даже тогда их применение будет оптимально именно как посредников между человеком и специализированной логикой приложений. Архитектурный принцип останется прежним: доверяйте нейросетям интерфейс и коммуникацию, а критически важную логику держите в надёжных и понятных модулях, которые можно легко поддерживать, тестировать и масштабировать.

🔖 Личное мнение автора статьи

На мой взгляд, главная причина осторожного подхода к использованию нейросетей в бизнес-логике — это необходимость предсказуемости и надёжности в критических системах. Особенно это касается финансовых, медицинских или игровых приложений. Эксперименты хороши для исследований и небольших проектов, но для серьёзной работы требуются надёжные, понятные и предсказуемые компоненты. Поэтому чем раньше разработчики и компании осознают границы возможностей LLM, тем качественнее и стабильнее будут конечные продукты.

📌 Ссылка на исходную новость:
Get the hell out of the LLM as soon as possible