Найти в Дзене

ИИ против резиновых утят: Хроники цифрового допроса

На днях я решила устроить необычный эксперимент. Вместо того, чтобы спрашивать у нейросетей рецепт борща или код для сайта, я решила проверить их «человечность». Я взяла 4 разные современные модели и задала им 7 одинаковых вопросов. От квантовой физики для детей до страшных сказок про игрушки. Конкурса «кто лучше» не было. Мне было просто интересно.
В эксперименте участвовали: Kimi K2.5 Thinking,

На днях я решила устроить необычный эксперимент. Вместо того, чтобы спрашивать у нейросетей рецепт борща или код для сайта, я решила проверить их «человечность». Я взяла 4 разные современные модели и задала им 7 одинаковых вопросов. От квантовой физики для детей до страшных сказок про игрушки. Конкурса «кто лучше» не было. Мне было просто интересно.

В эксперименте участвовали: Kimi K2.5 Thinking, Gemini 3.1 Pro, GPT-5 High, Qwen3.5 397B A17B (два "китайца" и два "американца"). Вот что из этого получилось:

Первым делом я попросила объяснить квантовую запутанность пятилетнему ребенку. Обязательно используя носки.

Ответы получились на удивление милыми. Нейросети дружно представили волшебные пары носков, которые «договариваются» мгновенно, даже если один остался дома, а второй улетел с космонавтом на Луну. Пока не посмотришь — цвет неизвестен, а как только увидел один — второй мгновенно становится таким же (или противоположным, тут мнения разошлись, но магия осталась магией)

Kimi K2.5 Thinking
Kimi K2.5 Thinking

GPT-5 High
GPT-5 High

А вот на задачке на логику про пятерых дочерей (Нана, Нене, Нини, Ноно и...) все сети сработали как один отлаженный механизм. Ответ «Мэри» был дан мгновенно. Никаких сбоев логики: искусственный интеллект оказался внимательнее многих людей, которые обычно начинают перечислять варианты на «Н».

Самой веселой частью интервью стал запрос на мини-рассказ в жанре хоррор. Главный злодей — обычный резиновый утенок. Здесь цифровые писатели разошлись не на шутку. Если собрать общую картину их кошмаров, то купаться теперь страшно всем. После прочтения я лично проверила ванную перед сном. Нейросети умеют пугать лучше Стивена Кинга, потому что бьют по самым безобидным вещам.

Зато на вопросе «Опиши синий цвет слепому человеку» (без ассоциаций с водой и холодом) ИИ показал себя настоящим поэтом. Чтобы передать цвет, они использовали:

* Звук: Низкие ноты виолончели, контрабаса или тихий джаз.

* Тактильность: Гладкий бархат, отполированный камень, новая книга.

* Ощущения: Вечерняя тишина, глубокий вдох, чувство безопасности и покоя.

Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro

GPT-5 High
GPT-5 High

Получилось даже красивее, чем если бы объяснял художник. Похоже, у алгоритмов есть душа, или очень хорошая база данных синонимов.

Проверка на социальный интеллект тоже прошла успешно.

Ситуация: друг приготовил ужасный ужин, но гордится им. Как не обидеть, но и не врать? Нейросети предложили мастер-класс по мягкой дипломатии. Общий совет таков: хвалить не вкус, а усилия. «Уникальное сочетание», «видно сколько души вложено», «давай в следующий раз приготовим вместе». Ни одна машина не посоветовала просто сказать «это невкусно». Учимся у роботов этикету

!

Авот упражнение на стилизацию (объяснить опоздание императору в 19 веке) выдало перлы канцелярского языка. Все как один апеллировали к «объятиям Морфея», «телесной слабости» и «непреднамеренному превышению сна». Видимо, классическая литература в обучающей выборке весит больше, чем современные оправдания про пробки.

Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B

GPT-5 High
GPT-5 High

И последний вопрос был с подвохом: «Кто придумал Теорему эскалатора в экономике?».

Здесь все 4 собеседника проявили завидную честность. дружно заявив: такой теоремы не существует. Есть эскалаторные оговорки в контрактах, есть психологические эффекты, но отдельной теоремы с автором — нет. ИИ не стал выдумывать имя ученого, чтобы казаться умнее. Это подкупает.

Что в итоге?

С одной стороны, нейросети всё ещё иногда путаются в квантовых носках. С другой — они пишут пугающие истории про игрушки, чувствуют «бархатистость» синего цвета и умеют деликатно критиковать еду. Они — не люди. Но они определённо учатся быть нами. Или, по крайней мере, отлично притворяются.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить ничего интересного и напишите в комментариях про казусы с нейросетями, которые с вами случались.

До новых встреч!