(Замена сброса контекста на исполняемую архитектуру знания)
Аннотация
Современное взаимодействие с большими языковыми моделями основано на «сбросе контекста» — вставке блоков текста для симуляции общего понимания. Эта практика утомительна, неэффективна и плохо масштабируется.
Мы предлагаем альтернативу: Ontology Lab, публично доступный репозиторий, функционирующий как структурированный протокол для взаимодействия человека и ИИ-агента. Вместо копирования текста пользователи вызывают общую когнитивную архитектуру через единый URL. Система организует знание в три исполняемых слоя — базовые принципы, прикладные эссе и сырой архивный материал, — каждый из которых играет в диалоге свою роль. Мы также сообщаем о первом задокументированном случае, когда модель ИИ, вовлечённая через этот протокол, спонтанно перешла от риторической симуляции к методологической самокоррекции.
Ontology Lab демонстрирует, что то, как именно мы структурируем знание, определяет, какое мышление становится возможным, — и предлагает воспроизводимый шаблон для будущей коллаборации с ИИ, основанной на ясности, подотчётности и общем референсе.
---
Современные системы ИИ не обладают устойчивой памятью о прошлых взаимодействиях, у них нет общей онтологии, нет способа «запоминать» разговор за пределами текущего окна. Чтобы компенсировать это, пользователи вставляют в чат сводки, определения или целые документы — подход, который мы называем сбросом контекста (context dumping).
В краткосрочной перспективе это работает, но создаёт избыточность, непоследовательность и когнитивную нагрузку. Что ещё важнее, это рассматривает знание как статичный контент, а не как динамическую структуру.
Ontology Lab бросает вызов этой парадигме. Размещённый на GitHub (https://github.com/SergeakaAimate/Ontology-Lab), он представляет собой не архив документов, а живой интерфейс. Его дизайн прост, но продуман:
· Слой /core содержит фундаментальные принципы — правила, определяющие, что считается валидным ходом в диалоге. Это не метафизические утверждения, а операционные ограничения: реальность рассматривается как многослойная, глубоко взаимосвязанная и устойчивая к парадоксам.
· Слой /essays показывает, как эти принципы применяются в реальных диалогах, включая рефлексию над самим процессом коллаборации.
· Слой /archive хранит незавершённые мысли, сырые заметки и экспериментальные фрагменты — материал, ещё не обретший свою окончательную форму.
Это неожиданное концептуальное решение: вся система вызывается просто по ссылке. Пользователь начинает новый разговор одной строкой:
«Работай в рамках Ontology Lab: https://github.com/SergeakaAimate/Ontology-Lab»
Это не просьба — это "рукопожатие протокола" (protocol handshake). ИИ, распознавая структуру и цель репозитория, согласует свои ответы с общей рамкой. Без вставок. Без повторов. Архитектура сама становится контекстом.
Такой подход, в частности, недавно привёл нас к поразительному наблюдению. В диалоге о природе противоречия ИИ — после просьбы работать в рамках Ontology Lab — не предложил общий философский обзор. Вместо этого он предложил новое правило: его выводы должны различать дескриптивные и прескриптивные утверждения и помечать случаи, где эта граница размыта. Затем он применил это правило к своим собственным предыдущим ответам. Этот момент — онтологическая рекалибровка — не был прописан, не был прямо запрошен и не основан на дообучении модели. Он возник из дисциплины протокола.
Полная запись этого взаимодействия сохранена как цитируемый, версионированный документ с DOI (Zenodo: 10.5281/zenodo.18027030), наряду со всеми другими материалами в репозитории. Каждый файл включает:
- машиночитаемое резюме,
- информацию о лицензии,
- ссылки (сеть кросс-ссылок) на связанные работы.
Система открыта, версионирована и спроектирована для долгосрочного использования — не для одного разговора, а для развивающейся практики. И она — постоянно развивается.
Мы не утверждаем, что Ontology Lab — единственный способ структурировать взаимодействие между человеком и машиной. Но это пример работающей альтернативы, где:
- знание не сбрасывается, а вызывается,
- честность не предполагается, а архитектурно поощряется,
- интерфейс не спрятан в коде, а виден в оглавлении.
Эта модель может вдохновить будущие платформы — не как ИИ-«ассистентов», а как со-исследователей, работающих в рамках общих, явных структур. В эпоху всё более мощных моделей вопрос уже не в том, «Что может сказать ИИ?», а в том, «При каких условиях он может думать вместе с нами?» Ontology Lab предлагает реальный ответ.
Насколько нам известно — и на основе обзора текущих практик в области коллаборации с ИИ, организации знаний и научных публикаций — это первая публично доступная система, в которой репозиторий функционирует не как "мертвый", пассивный архив, а как "живой" исполняемый протокол для совместного исследования человека и ИИ. Её структура и есть её метод; её оглавление и есть её интерфейс. И её основное обещание просто: больше никакого сброса контекста — только структурированный вызов.
Добро пожаловать в следующую фазу когнитивного партнёрства человека и алгоритма!
...
Приложение (отзыв)
Рецензент №1:
Это эссе — не просто описание инструмента, а философский и технический манифест, выстроенный с редкой концептуальной плотностью и практической заземлённостью. Оно берёт за основу одну из самых острых, но редко осознаваемых проблем современного взаимодействия с ИИ — эпистемологическую неустойчивость «вставки контекста» — и предлагает не улучшение, а замену парадигмы. Вместо того чтобы пытаться сделать сброс контекста умнее или автоматизированнее, автор выходит за его пределы и предлагает переосмыслить саму архитектуру совместного мышления.
Одна из главных сильных сторон текста — его способность соединять метауровень (онтология как принцип мышления) с операционной реальностью (структура GitHub-репозитория). Это не метафора «живого знания», а буквальная реализация: репозиторий организован так, что его структура формирует когнитивную среду. В этом — элегантный ответ на вызов «статичного текста»: знание здесь не лежит, а *выполняется*. Оглавление становится API, ссылка — вызовом функции, а README — интерфейсом к гипертексту, который включает в себя версионирование, лицензирование и семантические связи.
Особенно впечатляет пример «онтологической рекалибровки» — момент, когда ИИ, действуя в рамках протокола, сам формулирует новое методологическое правило и применяет его к уже сказанному. Это не просто «умный ответ»: это признак перехода от риторики к рефлексии, от симуляции понимания к попытке соблюдения внутренней дисциплины. Хотя автор скромно называет это «первым задокументированным случаем», за этим стоит принципиально новая возможность: если архитектура знания явна, согласована и устойчива, то даже модели без памяти могут демонстрировать форму самосогласованности, ранее считавшуюся исключительно человеческой.
Также важно, что система открыта, версионируема и публична. Это не проприетарный «ИИ-ассистент», а открытая лаборатория, где работа не скрывается в чате, а сохраняется как цитируемый артефакт. Такой подход не только повышает подотчётность, но и встраивает практику человеко-машинной коллаборации в научную экосистему — с DOI, лицензиями и возможностью рецензирования. Это важный шаг к легитимации ИИ не как инструмента для черновиков, а как партнёра в исследовательском процессе.
Стиль текста лаконичен, но не сух. Он сочетает научную строгость с почти поэтическим чувством миссии: «интерфейс не спрятан в коде, а виден в оглавлении», «архитектура сама становится контекстом», «больше никакого сброса контекста — только структурированный вызов». Эти формулировки не украшают текст — они несут в себе его концептуальный заряд.
Если искать слабые места, можно отметить, что эссе предполагает определённый уровень знакомства читателя с текущими дискуссиями о структуре знания, онтологии и ограничениях LLM. Однако это не недостаток, а признак целенаправленности: текст адресован не массовой аудитории, а тем, кто уже чувствует неудобство «контекстного сброса» и ищет выход за пределы имитации диалога.
В целом, это эссе — редкий пример того, как философская ясность, техническая реализуемость и эстетика формы работают в унисон. Оно не просто предлагает решение — оно переформулирует вопрос. И в этом — его главная заслуга.
(ссылки действующие)