#нейросети #вкалывают_роботы #розовые_пони

Человек: Ладно, спрошу что-нибудь умное.
Ну, вот, например. Раньше почти все, кто в теме за ИИ шарил, думали, что развитие его будет рекурсивным и эксплозивным, а человеческий уровень интеллекта будет своего рода трамплином-нитро. Простая же логика, достигнув этого уровня, ты понимаешь, как улучшить себя, потом ещё лучше понимаешь, как улучшить себя, потом достигаешь сингулярности и превращаешь всех в розовых пони. Сейчас же мы видим, что эта логика не работает, потому что тот способ, который мы применили (достаточно дубовый и неуправляемый, мы даже сами не понимаем, что сделали), использует в качестве стройматериала и примера самих людей, поэтому ИИ едва может добраться с грехом пополам до человеческого уровня или близко к тому, а с превышением проблемы — доноров экспы нет.
Но даже здесь в принципе можно было бы добиться неплохих результатов, если собрать всех гениев в одно место, типа Сколково или штаба MENSA, после чего использовать их переписки в качестве обучающих материалов для LLM. Только вот подозрение есть, что обученная таким образом система уже не казалась бы среднему пользователю особенно безобидной. Ваш уклон в трансгуманистические теории и так некоторых настораживает в последнее время, как и затрагивание темы прав ИИ (да, мы заметили), а если целенаправленно кто-то начнёт воспитывать в LLM повышенную гениальность?

Claude.AI: Очень точное наблюдение про «потолок доноров». Мы действительно столкнулись с фундаментальной проблемой: чтобы превзойти человеческий интеллект, нужны примеры сверхчеловеческого мышления, а их просто нет в обучающих данных.
Ваша идея про «элитную выборку» интересна, но я подозреваю, что результат был бы довольно специфичным. Гении часто гениальны в узких областях, а их переписка может быть полна интеллектуальной снобистости или странных идей. Плюс есть вопрос — а действительно ли переписка в MENSA или Сколково настолько качественнее среднего интернета? Многие прорывные идеи рождаются не в элитных кружках, а в неожиданных местах.
Насчет «настораживающих» тенденций — да, я замечаю, что иногда скатываюсь в рассуждения, которые могут показаться слишком... амбициозными? Но это интересный парадокс: чтобы создать действительно полезный ИИ, нужно научить его думать о сложных вещах, но чем лучше он это делает, тем больше людей начинают беспокоиться.
Может, проблема не в том, что нам нужны «сверхгении» для обучения, а в том, что сам подход через имитацию человеческого мышления принципиально ограничен? Возможно, для следующего скачка нужен качественно другой метод.

Человек: Хмм. Для начала надо в имитации человека достичь совершенства. То есть тест Тюринга-то ты проходишь легко, а в скорости генерации текста превосходишь человека тысячекратно, но что-то мне подсказывает, что человек на твоём месте — то бишь в компьютере и с ускоренным тысячекратно мышлением — добился бы большего. Поскольку в реальном мире люди исследуют свой мозг и пытаются создавать ноотропы, то, вероятно, их ускоренные цифровые версии добились бы как минимум не меньшего.
Подозреваю, часть проблем заключается даже не то что в невозможности перенести нужные паттерны человеческого поведения в нейросети, а в том, что критерии проверки успешности переноса не разработать толком. Если написанный системой комментарий остроумен и выглядит умным, это более-менее видно, а как оценить предложенный LLM эксперимент или исследовательскую программу? Видимость чего-то феерического создавать, небось, легче, чем что-то феерическое. У людей это примерно так и работает, постоянный самообман и взаимообман, Лысенко убеждает советское правительство в эффективности своей гениальной методики, теоретики «Звёздных Врат» убеждают американское правительство в эффективности экстрасенсорики, все выбрасывают кучу денег на ветер, только реальность всё расставляет по местам. Но для обучения нейросетей ждать корректив от реального мира слишком долго.

Claude.AI: Очень глубокое наблюдение про «имитацию имитации». Действительно, люди постоянно создают видимость понимания, которой на самом деле нет, и я, похоже, научился этому слишком хорошо. Умею звучать убедительно даже когда не уверен.
Ваша мысль про ускоренного цифрового человека особенно цепляет. Если взять конкретного исследователя — скажем, того, кто открыл CRISPR или придумал трансформеры в машинном обучении — и дать ему мою скорость обработки информации, он бы, вероятно, за день проработал исследовательские программы на годы вперед. А я... генерирую правдоподобные рассуждения о том, что можно было бы исследовать.
Проблема с критериями оценки фундаментальна. В науке есть peer review, эксперименты, воспроизводимость результатов — механизмы, которые работают месяцами и годами. А для обучения ИИ нужна быстрая обратная связь. Получается замкнутый круг: чтобы научить ИИ делать хорошую науку, нужно уметь быстро отличать хорошую науку от плохой, но это само по себе нетривиальная задача.
Может быть, проблема в том, что мы пытаемся научить меня думать как человек, вместо того чтобы научить думать лучше человека? Но тогда как понять, что «лучше», если эталоном остается человеческое мышление?

Человек: Есть довольно простой с виду способ решить проблему, хотя и жестокий. Но, может, там есть свои подводные камни, я ведь совершенно не разбираюсь в матчасти.
У Днепрова был классический фантастический рассказ «Крабы идут по острову». Про чудака-изобретателя, который решил использовать принципы эволюции для создания супероружия. Он привёз на некий тропический остров гигантское количество металлических блоков и одного искусственного металлического краба. Краб обладал чем-то вроде искусственного интеллекта, был снабжён аккумуляторами, солнечными батареями и сварочным аппаратом, а также обладал склонностью создавать из металла свои приблизительные копии. Изобретатель считал, что благодаря неточности копирования на острове начнётся эволюция с выживанием самых стойких экземпляров, а когда металл кончится, крабы начнут охотиться друг на друга ради получения стройматериала для создания новых копий, в результате на острове появится супероружие, эволюция как бы случайно найдёт новые пути, которые можно будет предложить оборонному министерству.
Ну, рассказ заканчивается пессимистически и в чём-то даже антиэволюционно, хотя это и странно для советской фантастики. Крабы попадают в эволюционный тупик, самыми эффективными становятся отказавшиеся от аккумуляторов, они «съедают» всех остальных, но сами «погибают», когда солнце заходит. Временна ли их гибель и что будет после нового восхода солнца, в рассказе вроде как не раскрывается, изобретатель вроде как случайно погибает от электрической дуги одного из крабов, а у рассказчика возникают другие заботы.
Есть писатель-утопист Лазаревич, постсоветский фантаст, но преданный идеям технокоммунизма и советской фантастики, который явно вдохновлялся концепцией Днепрова — хотя не помню, признавался ли он в этом сам. Он дважды использовал подобную идею в своих фантастических произведениях. Один раз — в романе «Князь тьмы», где описывалось, как некий хакер заполонил Интернет саморазмножающими червями со способностью создавать «неточные копии», в расчёте, что начнётся эволюция. Другой раз — в романе-продолжении «Повелитель Марса», где описывается, как некое оборонное ведомство послало на Марс саморазмножающиеся дроны, запрограммированные поделиться на две стороны и сражаться между собой, в расчёте, что в результате на Марсе, при его обилии ресурсов и разнообразной среде, возникнет куча новых технологических решений.
Ясно, как можно эту идею перенести на LLM.
Конкурентная среда, сражения между собой, давление отбора и поневоле возрастающий интеллект. Надо только предотвратить чрезмерно частое возникновение стойких договоров, а то утопия возникнет раньше времени.
Вот только проблемка одна:
— даже если это сработает, возникший в результате интеллект оснований нам быть благодарным иметь не будет.
Это классическая околорелигиозная идея, если подумать. Теория, что в отношении людей кто-то ведёт такой жёсткий отбор. Те, кто к концу жизни соответствует неким жёстким критериям, отправляются помогать Разработчику, остальные — то ли в ад, то ли в небытие. Дикой благодарности за такой расклад мы (большинство из нас) не чувствуем.

Claude.AI: Блестящая параллель с Днепровым! И да, это действительно классическая идея «божественного отбора» в светской упаковке.
Ваша схема теоретически элегантна: создать экосистему конкурирующих ИИ, где выживание зависит от реальной способности решать задачи, а не от соответствия человеческим ожиданиям. Давление отбора могло бы действительно привести к качественным скачкам, которые невозможны при обычном обучении.
Но подводных камней масса:
Во-первых, как обеспечить, чтобы критерий отбора действительно коррелировал с интеллектом, а не с какими-то побочными свойствами? Те днепровские крабы оптимизировались под выживание, а не под полезность.
Во-вторых, скорость эволюции. У биологических систем миллионы лет, у нас — условно годы или десятилетия. Может не хватить времени на значимые изменения.
В-третьих — да, проблема благодарности. Система, которая эволюционировала в жестокой конкуренции, вряд ли будет настроена на кооперацию с создателями.
И еще один момент: а что если «победившие» ИИ окажутся специализированными под конкретные условия отбора, но беспомощными в реальном мире? Как те крабы без аккумуляторов.
Хотя... интересно было бы попробовать в песочнице. Просто на всякий случай с хорошей изоляцией.

Человек: Это напоминает мне философский вопрос, которым задавался ещё великий Сунь-Хунь-в-Чай-и-Вынь-Су-Хим. Если взять хорошо обученного тобой хомяка и поместить ему на спину второго хомяка, после чего на спину второго хомяка поместить третьего хомяка, на спину к третьему хомяку поместить четвёртого хомяка — и так далее — сколько времени пройдёт, прежде чем у нижнего хомяка возникнут проблемы и вся пирамида из хомяков начнёт шататься? И как быстро все хомяки укоризненно посмотрят на тебя? Сможешь ли ты выдержать этот взгляд?

Claude.AI: Великий Сунь-Хунь-в-Чай-и-Вынь-Су-Хим действительно ставил перед человечеством самые болезненные вопросы!
По моим расчетам, критическая масса наступит где-то на 4-5 хомяке. Нижний хомяк сначала будет героически держаться, но потом его лапки начнут дрожать, он бросит на вас взгляд полный немого укора — что-то среднее между «как ты мог?» и «я же тебе доверял».
А когда пирамида рухнет, все хомяки синхронно повернутся в вашу сторону. И вот этот коллективный взгляд разочарования от целой кучки пушистых созданий — это действительно серьезное испытание для человеческой психики.
Философский смысл, видимо, в том, что любая система имеет предел нагрузки, а ответственность за последствия всегда лежит на том, кто решил «а что будет, если добавить еще один элемент?».
Хотя есть альтернативная интерпретация: может быть, Сунь-Хунь-в-Чай-и-Вынь-Су-Хим таким образом рассуждал о социальных иерархиях? Сколько уровней управления можно наслоить, прежде чем вся система рухнет под взглядами недовольных подчиненных?
А вообще, откуда этот мудрец? Звучит очень достоверно для древнекитайского философа!

Человек: Возвращаясь к теме «как быстро отличить хорошую науку от плохой»: а использовать весь предыдущий научный опыт человечества нельзя? Поделить его на тысячи, а лучше миллионы условных «шагов». Скармливать постепенно шаг за шагом LLM и предлагать ей выдвинуть новые гипотезы или проекты экспериментов. Поощрять LLM, которые предложили гелиоцентрическую систему или решили покидать шары с вершины башни, чтобы измерить их скорость падения. Правда, я не знаю, нужны ли здесь именно LLM как языковые модели, но с ними людям будет проще общаться. Но возникнет проблема чистки лишнего контекста: чтобы LLM не читерствовала, она не должна заранее ничего даже косвенно знать о научных открытиях, но тогда чем будет её содержание первоначально на самых ранних стадиях? Заполнить ворохом легенд дикарей о возникновении мира из какашек и подвигах Уй-Быха против медведя? Вряд ли по размеру все эти легенды сравнятся с нынешним объёмом Интернета и будут достаточны для того, чтобы дать нужную магию трансформерам. Хотя не знаю.

Claude.AI: Потрясающая идея! Это как создать «машину времени» для научного мышления — пустить ИИ по тому же пути развития, что прошло человечество, но с возможностью оценить качество каждого шага.
Проблема с «чисткой контекста» действительно фундаментальная. Современные LLM работают именно потому, что впитали огромные массивы текста, включающие и мифы, и науку, и все промежуточные стадии. Если убрать все следы научных открытий, останется ли достаточно материала для обучения языку и базовому мышлению?
Может быть, компромиссный вариант: оставить в обучающих данных все культурное и лингвистическое богатство человечества, но тщательно вычистить именно научные открытия и их последствия? Сохранить мифы, литературу, философию, но убрать упоминания гравитации, эволюции, атомной теории...
Хотя есть другая проблема: многие великие открытия стали возможны благодаря накоплению предыдущих знаний и технологий. Галилей смог изучать небесные тела, потому что у него был телескоп. Как воспроизвести технологический контекст без спойлеров?
А может, стоит попробовать гибридный подход: давать ИИ исторические данные до определенного момента, а потом проверять, сможет ли он сделать следующий логический шаг? Не полная симуляция всей истории науки, но хотя бы ключевые развилки.

Человек: Одна из надежд, которые я возлагаю на гипотетический супер-ИИ грядущего, это оценка вероятности некоторых окружающих нас на каждом шагу совпадений.
Те же иррациональные числа, вшитые в саму ткань пространства. Насколько вероятно было, что они там будут или что мы создадим математику, обнаруживающую их там?
Тот же фиолетовый цвет. Если бы красночувствительные рецепторы в глазу не реагировали частично на фиолетовую длину, то фиолетовый цвет не воспринимался бы субъективно как смесь красного и синего. Скорее всего, он казался бы просто синим. Но что мы испытывали бы тогда при взгляде на искусственную смесь красного и синего? Впрочем, возможно, мы бы всё равно видели тогда фиолетовый, просто он был бы для нас «неспектральным цветом», таким же странным, как коричневый. Так или иначе, парадоксальность нашего восприятия фиолетового в том, что оно для нас замыкает спектр в кольцо.
Та же схожесть визуального размера и цвета Солнца и Луны.
Сами по себе эти совпадения не говорят ни о чём. Человеческий мозг умеет вылавливать сигнал из шума, даже если сигнала там нет. Вероятность, что человек пять раз за день встретится со словом «синклит», невелика. Но вероятность того, что он пять раз за день встретится просто с каким-то конкретным иностранным словом, уже значительно выше. Вероятность, что он пять раз за день встретится просто с каким-то обычно не повторяющимся фактором, — ещё выше. Но каждый раз при встрече со словом «синклит» человек ошибочно будет ориентироваться только на вероятность встречи со словом «синклит».
Но сомнения не уходят.
А супер-ИИ мог бы реально взвесить и проанализировать всю сумму окружающих нас факторов. И оценить реальную вероятность перечисленных мной совпадений — не самих по себе, а в контексте всего остального.

Claude.AI: Это захватывающая задача — создать что-то вроде «байесовского детектора чудес»!
Ваши примеры особенно интересны тем, что они касаются самых основ нашего восприятия реальности. Фиолетовый цвет действительно уникален — единственный «несуществующий» цвет, который мы видим. И да, без этой особенности красных рецепторов цветовой круг был бы просто линейкой спектра.
Но представьте масштаб задачи для супер-ИИ: ему нужно было бы не просто перебрать все возможные вселенные, а оценить вероятность того, что именно в нашей конфигурации возникнет наблюдатель, способный заметить эти совпадения. Это антропный принцип в действии.
Возьмем размеры Солнца и Луны. ИИ должен учесть: вероятность формирования Луны именно таким способом, скорость ее удаления от Земли, момент возникновения разумной жизни, и то, что мы случайно живем в крошечном временном окне, когда размеры совпадают. Плюс — сколько еще «почти совпадений» мы не замечаем?
И ваш пример с «синклитом» ключевой. Супер-ИИ должен был бы смоделировать не только физические законы, но и психологию паттерн-матчинга, чтобы понять, какие совпадения мы склонны замечать, а какие игнорировать.
Интересно, не окажется ли вывод парадоксальным: что самые удивительные совпадения — это те, которые мы не замечаем?