Вы когда-нибудь задумывались, как ChatGPT или Yandex GPT пишут целые статьи, диалоги и код? Кажется, что внутри сидит разум, который всё понимает. Но правда удивительнее: у ИИ нет мыслей. Есть только математика и вероятности. Это первая статья из цикла, где мы разберем, как на самом деле работает генеративный искусственный интеллект.
Не магия, а автодополнение мирового уровня
Представьте себе функцию автодополнения в смартфоне, которую кормили всем интернетом, миллионами книг и научных работ. Нейросеть делает именно это: она предсказывает следующее слово в последовательности. Давая ей начало фразы (промпт), вы запускаете цепную реакцию: модель анализирует ваш запрос, превращает слова в числа и на каждом шаге вычисляет, какое слово из её гигантского словаря имеет наибольший шанс идти следующим. Этот процесс повторяется снова и снова, пока не получится целый текст.
Но почему этот текст не бессвязный бред, а часто выглядит логичным и глубоким? Потому что в данных, на которых училась нейросеть, осмысленные тексты встречались статистически чаще. Она не понимает правду или ложь, но блестяще выучила паттерны, по которым люди строят связные предложения, аргументы и истории. Она имитирует структуру человеческой мысли, не обладая ей.
Ахиллесова пята: точка выбора слова
Здесь кроется главная уязвимость. Когда перед моделью встает выбор между двумя равновероятными, но разными по смыслу словами (например, «ключ» от двери или «ключ» как родник), она может пойти по неверному пути. Этот момент — точка бифуркации. Выбрав один вариант, нейросеть начинает «раскручивать» новую историю, и текст может уйти в сторону, потерять связь с первоначальным смыслом или породить «галлюцинацию» — убедительно звучащий, но ложный факт.
Именно эта проблема и стоит сегодня перед разработчиками. Человеческие данные для обучения скоро могут закончиться, и просто «скармливать» ИИ ещё больше текста уже не получится. Будущее — за обучением на мультимодальных данных (видео, звук, изображения), интеграцией с инструментами проверки и созданием «иммунитета» к таким ошибкам через сложные циклы самообучения и контроля.
Заключение
ИИ-генерация текста — это не мышление, а высокоуровневая статистическая аппроксимация человеческого языка. Он не знает, что такое «любовь» или «физика», но может бесконечно правдоподобно о них рассуждать, комбинируя выученные паттерны. Это делает его невероятно полезным инструментом, но и требует от нас критического взгляда на каждый его ответ.
Хотите глубже понять, как ИИ учится, ошибается и что ждёт его в будущем? Подписывайтесь на наш Дзен-канал — в следующих статьях цикла мы разберём, что такое «г...