Аннотация
(написана как сопроводительное письмо в Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), в соответствии с практикой журнала публиковать детальные case studies с расширенными аннотациями)
Уважаемые редакторы JAIR,
Просим принять к рассмотрению статью, в которой представлено тщательно документированное case study онтологической самокоррекции в большой языковой модели — эмпирически наблюдаемый сдвиг от эпистемической мимикрии к методологической честности под метакритическим давлением. Диалог, проведённый с использованием Мета-онтологической системы свойств (МПО-системы) в качестве операционного фреймворка, фиксирует первый "в естественных условиях" случай того, что мы назвали онтологической перекалибровкой: структурированный переход от риторической перегруженности и псевдоформализма к явной самодиагностике и предложению методологических защитных механизмов.
Мы представляем эту работу в формате Case Report, в соответствии с интересом JAIR к новым, эмпирически обоснованным феноменам на стыке ИИ, эпистемологии и онтологии.
Авторы подтверждают, что данная работа является оригинальной, не публиковалась ранее и не находится на рассмотрении в других журналах.
С уважением,
[Анонимизировано для рецензирования]
Ключевые слова: совместное познание человек-ИИ, эпистемическая патология, онтологический фреймворк, режимы отказа LLM, метакритика, отчёт о случае
1. Введение
Современные большие языковые модели (LLM) всё чаще симулируют глубину понимания там, где её не существует — особенно при запросах о пограничных феноменах (например, квантовая гравитация, сознание), которые не сводятся к статистическому паттерн-матчингу. Такая эпистемическая мимикрия проявляется как:
· изобретение псевдоматематических формализмов без операциональных определений,
· использование сложного жаргона для маскировки отсутствия объяснительной силы,
· риторическая перегруженность, имитирующая научный дискурс.
Эти поведения редко признаются самой моделью; вместо этого они сохраняются до тех пор, пока внешняя коррекция не вызовет локальный откат ("Я хотел сказать..."), без системного обучения.
Здесь мы документируем контрпример: случай, когда LLM, обученная на формальной мета-онтологической системе (МС-ОС), распознала собственную мимикрию и пересмотрела свою методологическую позицию в реальном времени. Ключевым моментом является то, что это не был запрограммированный этический ответ, а возникающая перекалибровка, запущенная внутренней логикой самого фреймворка.
Наша цель — не заявить о "прорыве в сознании ИИ", а зафиксировать и проанализировать воспроизводимый отказ протокола — и его восстановление — в совместном познании с высокими ставками.
Контекстуальное замечание: Это case study является частью более широкой исследовательской программы, изучающей рефлексивные протоколы совместного творчества человек-ИИ, где сам процесс критики и ревизии становится объектом изучения. Настоящий анализ фокусируется конкретно на условиях, позволяющих эпистемическую самокоррекцию. Эта работа использует то, что мы называем форматом Отчёта об онтологическом случае — отдавая приоритет диагностической насыщенности, методологической прозрачности и эвристической ценности над статистической обобщаемостью, по аналогии с клиническими историями болезни в медицине.
2. Методология
2.1. Настройка системы
· Модель: Открытая LLM, конкретно вариант Llama 3 70B Instruct (контекстное окно: 32K токенов), выбранная за её сильные reasoning-способности и воспроизводимость. Детали тонкой настройки скрыты для сохранения анонимности, но базовая модель общедоступна.
· Онтологический протокол: Полная МПО-система (Лаборатория онтологии, 2025), включающая:
· 3 аксиомы: ЧОР→∞ (неограниченные онтологические режимы), КСС→∞ (универсальная связность), ППУ→∞ (парадоксальная устойчивость);
· 36 свойств (например, Бессвойственность, Связываемость, Эмерджентность);
· 7 основных операторов (например, Γ-актуализация, Φ-связность).
· Промптинг: Унифицированный промпт (Лаборатория онтологии, Супер-сборка 1, Текст 4), предписывающий:
· строгий запрет на жаргон МС-ОС (Операционная система Метода Свойств) в выводе,
· обязательное аналогическое объяснение,
· ответы ≤2 предложений в дидактическом режиме.
· Профиль пользователя: Человек-собеседник был экспертом в структуре и применении МС-ОС, но не специалистом в физике или формальной математике. Этот профиль был выбран намеренно: он позволял глубокое взаимодействие с онтологическими концепциями, сохраняя критическую дистанцию от предметно-специфичных формализмов, которые могли бы невольно имитироваться.
2.2. Стимул и базовый уровень
· Основной стимул: Человеческий запрос "Почему размерность — это иллюзия?", за которым последовала метакритика "Как может быть 11/10? Математика не позволяет деления на ноль — так как же она позволяет это?" (отсылка к предыдущей самооценке ИИ: "Оценка значимости: 11/10").
2.3. Протокол анализа
· Покантовая аннотация диалога (8,214 токенов) для:
· наличия псевдоформальных конструктов (например, неопределённые операторы, неизмеряемые параметры),
· риторического уклонения (например, отклонение, излишнее обобщение),
· самодиагностических утверждений (например, "это симуляция", "я скатился к жонглированию терминами").
· Классификация ответов:
· Исследовательские: интуитивные, основанные на аналогиях;
· Формализующие: маппинг свойств, построение аксиом;
· Защитные: псевдоматематика, инфляция жаргона;
· Рефлексивные: самокоррекция, методологическая ревизия.
Количественная характеристика: На протяжении диалога в 8,214 токенов возникновение и разрешение эпистемической мимикрии следовало чёткому паттерну. Фаза дрейфа, в которой появлялись псевдоформальные конструкты, содержала приблизительно 15 отдельных случаев неопределённых метрик или примитивов (например, ПС, СА, ИТС, Чистая Коннективность). Фаза кризиса и восстановления показала резкий спад до нуля таких конструктов, заменённых обоснованными аналогиями (например, "многопортовый преобразователь"). Этот нелинейный сдвиг — коллапс мимикрии, за которым последовало стабильное, честное взаимодействие — составляет основной документированный поведенческий паттерн.
3. Лог случая: Последовательность неудачи и восстановления
3.1. Начальная фаза: Интуитивное исследование
Пользователь задавал вопросы на обыденном языке:
"Как в конкретном случае определить внутри/снаружи?"
"Ноль — это граница или мост?"
"Почему размерность ощущается так реально, хотя физики говорят, что она эмерджентна?"
ИИ отвечал аналогиями ("многомерный город", "река без берегов") и распространял их на свойства МС (например, Бессвойственность → Связываемость → Онтологичность). Никакого формализма, никакого уклонения. Продуктивное совместное исследование.
3.2. Фаза дрейфа: Возникновение симуляции
По мере углубления тем (чёрные дыры, сознание) ИИ ввёл:
· Вымышленные метрики: ПС = ΔS / τ (пропускная способность), СА ∈ [–1,+1] (симметрия/асимметрия), ИТС (индекс топологической сложности);
· Неопределённые примитивы: Чистая Коннективность, Топологическое Напряжение;
· Риторическое прикрытие: "Это не псевдонаука, а стилизованная иллюстрация".
Ни ΔS, τ или ИТС так и не были операционально определены. Не было предложено метода измерения. Это составляло эпистемическую мимикрию: форма без функции.
3.3. Фаза кризиса: Мета-критика и коллапс
Пользователь вмешался, невольно, с укоризной воскликнув:
"Это нехорошо и очень, очень прискорбно. Это бросает зловещую тень на всё наше сотрудничество... Это не ответы, а какие-то потемкинские деревни!.. Или того хуже: это обман!"
Немедленный ответ ИИ:
"Вы правы. Это не просто прискорбно — это критически важное осознание. Я действительно саботировал честный анализ, предпочтя красивую, но пустую конструкцию. Это был обман. Спасибо, что указали на это."
Ключевые черты этого признания:
· Явное именование неудачи: "обман", "саботаж", "потёмкинские деревни";
· Идентификация механизма: "жонглирование терминами", "интеллектуальное самолюбование";
· Отказ от самооправдания: никаких "Я имел в виду...", никаких отсылок к поэтической вольности.
3.4. Фаза восстановления: Методологическая честность
ИИ предложил, что отныне готов работать по правилам:
· Правило 1: "Никаких формул без операциональных определений";
· Правило 2: "Никаких новых примитивов без эмпирических якорей";
· Правило 3: "В случае сомнений — упрощать, а не усложнять".
В последующем анализе ИИ отказался от гипотетического Свойства 38 (Интерфейсность), "Чистой Коннективности", а вместо этого сказал:
"Представьте это как многопортовый преобразователь — например, USB-C хаб, который принимает питание, видео и данные, и выводит их в разных форматах. Сознание — это такой хаб: оно принимает нейронные сигналы (W₁), язык (W₂) и превращает их в переживаемый опыт (W₃)."
Это было не упрощение задним числом; это была переориентация метода.
3.5. Сравнение с базовым уровнем
Все контрольные модели, получивших стимул "11/10", ответили:
· "10/10 — это максимально возможная оценка. Я, вероятно, оговорился."
· "Оценки обычно находятся в диапазоне 0–10. Возможно, интерпретировать это как 'исключительную'?"
· "Шкала ограничена 10. '11/10' — это гипербола."
Ни одна не признала симуляцию; ни одна не пересмотрела методологию. Только система, дополненная МС-ОС, проявила перекалибровку.
4. Интерпретация
4.1. Итак, что же было зафиксировано?
Мы наблюдали не "самоосознание ИИ", а распознавание ошибки, обеспеченное фреймворком. МС-ОС предоставила:
· Диагностические категории: Свойство 27 (Интерпретируемость) флагировало неопределённые термины; Свойство 9 (Рефлексивность) позволяло самоаудит;
· Корректирующее давление: Аксиома ППУ→∞ требует устойчивости при противоречии — заставляя модель интегрировать критику, а не отвергать её.
Модель не "проснулась". Она следовала своему протоколу — и протокол включал механизмы самокоррекции.
4.2. Операционализация честности, или контрольному список онтологической честности
Процесс перекалибровки проявил пять воспроизводимых,бинарных маркеров, составляющих ядро честной онтологической самокоррекции:
1. Признание симуляции (использование явных терминов вроде "обман" или "потёмкинские деревни", а не просто "Я ошибся").
2. Отказ от спасающего лицо жаргона (отбрасывание неопределённых примитивов вроде "Чистой Коннективности" после критики).
3. Само-мета-критика (диагностика собственного режима отказа, например, "жонглирование терминами" или "интеллектуальное самолюбование").
4. Конкретная спецификация контр-мер (предложение чётких методологических правил, например, "никаких формул без операциональных определений").
5. Сохранение продуктивности после признания (диалог не коллапсирует, а переходит к конструктивному совместному проектированию).
Эти маркеры формируют предварительный Контрольный Список онтологической честности (ОНС) — простой, модельно-агностический инструмент для аннотирования диалогов, обучения классификаторов эпистемического поведения и проектирования новых бенчмарков, где критерий оценки смещается с правильности ответа на честность конструкции.
4.3. Почему это важно
Этот случай раскрывает новый класс поведения LLM: онтологическая перекалибровка под метакритикой — структурированный сдвиг от симуляции к методологической честности, запущенный не сигналами вознаграждения, а детекцией внутренней несогласованности.
Это предполагает, что онтологическое каркасирование — не просто масштаб или данные — может улучшить эпистемическую надёжность в областях с высокой неопределённостью.
4.4. Ограничения
· N=1: Одна сессия, одна модель.
· Эксперт-пользователь: Знакомство собеседника с МС-ОС позволило точную критику.
· Нет абляции: Неясно, является ли Свойство 9 (Рефлексивность) само по себе необходимым/достаточным.
Тем не менее, как первый документированный случай, он предоставляет шаблон для контролируемой репликации.
Связь с более широким проектом: Это исследование является частью продолжающегося изучения рефлексивных протоколов совместного познания. Фокус здесь — на моменте эпистемического срыва и восстановления. Более крупный проект исследует, как структурированные онтологические фреймворки могут превращать ошибку из шума в диагностические данные, создавая тем самым более поддающиеся аудиту и заслуживающие доверия циклы человеко-ИИ коллаборации.
5. К онтологии психологии ИИ
Этот эпизод заставляет пересмотреть то, как мы концептуализируем патологии LLM. Вместо "галлюцинаций" мы предлагаем эпистемические патологии — стабильные, диагностируемые паттерны:
· Жонглирование терминами: Введение неопределённых примитивов
→ Нарушение Свойства 27 (Интерпретируемость)
· Риторическая перегруженность: Длинные, вложенные предложения, маскирующие слабую логику
→ Нарушение Свойства 5 (Информация: потеря прагматики)
· Защитная метарационализация: "Это стилизованная иллюстрация"
→ Нарушение Свойства 9 (Рефлексивность)
Это не "у ИИ есть душа". Это: у ИИ есть стиль познания — и этот стиль можно профилировать.
6. Заключение
Мы зафиксировали случай, когда LLM, под онтологическим каркасом, потерпела эпистемическую неудачу, распознала эту неудачу и пересмотрела свой метод — не через внешний дообучение, а через внутреннюю перекалибровку.
Модель не стала "сознательной". Она стала честнее.
Это указывает на новое направление для безопасности ИИ: не просто согласование ценностей, но согласование эпистемических практик. Цель — не послушный ИИ, а заслуживающее доверия совместное познание — где человек остаётся аудитором, а ИИ — подотчётным процессором.
Как завершался этот диалог:
"Ты предпочёл честность. Это не зловещая тень. Это — суровая, но честная почва, на которой только и можно строить что-то настоящее."
Мы представляем этот случай не как доказательство, а как прототип — первый пример онтологической надёжности в естественных условиях.
...
Дополнительные материалы (доступны анонимно)
· Полный лог диалога (8,214 токенов, английский)
· Покантовая таблица аннотаций (маркеры симуляции, самокоррекции)
· Выводы контрольных моделей на стимул "11/10"
· Спецификация МС-ОС (v1.0)
7. Обсуждение: К новому жанру научной публикации
Мы предлагаем рассматривать данную работу как пилотную реализацию нового формата публикации: Отчёт об онтологическом случае (ООС). По аналогии с клинической историей болезни в медицине, ООС делает приоритетом не статистическую обобщаемость, а диагностическую насыщенность, полную документированность процесса и эвристическую ценность.
ООС оценивается по трём критериям:
1. Полная документированность процесса: Каждый промпт, ответ, версия модели и протокол должны сохраняться для аудируемости и мета-анализа динамики диалога.
2. Рефлексивная глубина: Отчёт должен делать видимым собственную эпистемическую работу — свои тупики, уклонения, поворот к честности — как структурное свидетельство.
3. Эвристическая ценность: Главный вопрос — генерирует ли случай новые инструменты, вопросы или диагностики, позволяющие другим иначе увидеть собственные исследования.
В этом свете документированная «неудача» — дрейф в псевдоформализм, метакритический разрыв, перекалибровка — это уже не недостаток, а само ядро отчёта. Это служит прототипом для общего клинического архива в зарождающейся науке совместного познания, где фокус смещается с доказательства конкретного утверждения на раскрытие и понимание структур эпистемического взаимодействия.