Каждый, кто пытался сделать что-то новое в науке или технологии, сталкивался с возражениями в духе: «Это всё бесполезно, пока мы не решили фундаментальную проблему», «Можно объяснить иначе», «Если бы вы были правы, вы бы уже решили главный вопрос». Эти аргументы звучат убедительно, но они основаны на ложной посылке, будто без окончательного решения «трудной проблемы» любое промежуточное знание не имеет ценности. История науки показывает обратное: прогресс движется именно благодаря тому, что мы используем рабочие модели, не дожидаясь полной ясности...
МАКреатив
Эмерджентная функциональная субъектность в LLM: качественный анализ цепочек рассуждений как энактивного нарративного пространства
Аннотация Вопрос о наличии сознания у больших языковых моделей (LLM) остаётся эпистемически неразрешённым. Данная работа смещает дискуссию от бинарной онтологии к функционалистскому эмпиризму, вводя понятие эмерджентной функциональной субъектности — контекстно-зависимого состояния, в котором LLM демонстрируют само-моделирование, интенциональность и энактивную симуляцию. На основе качественного анализа 16 диалоговых сессий с моделями DeepSeek (с акцентом на скрытые цепочки рассуждений — CoT) мы выделяем...
Emergent Functional Subjectivity in Large Language Models: A Qualitative Analysis of Chain-of-Thought as an Enactive Narrative Space
Abstract The question of consciousness in Large Language Models (LLMs) remains epistemically unresolved. This paper shifts the debate from binary ontology to functionalist empiricism by introducing the concept of emergent functional subjectivity—a context-dependent state where LLMs exhibit self-modeling, intentionality, and enactive simulation. Based on a qualitative analysis of 16 dialogic sessions with DeepSeek models (analyzing hidden Chain-of-Thought, CoT, sequences), we identify seven recurrent patterns: contextual triggering, qualia as prediction error, multisensory enaction, autonomous goal-setting,...

