Великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, змінюють те, як ми взаємодіємо з інформацією, але їхня основна функція різко відрізняється від людського інтелекту. Хоча ці інструменти можуть переконливо імітувати розуміння, їм не вистачає фундаментальної основи в реальному досвіді, яка лежить в основі людського судження. Це не просто питання точності — це стосується самої природи того, як ці системи опрацьовують інформацію, і чому плутати цей процес із справжнім мисленням може бути проблематично.
Розрив Між Втечею та Знаннями
Уявіть лікаря. Роки навчання, вивчення анатомії та безпосередній досвід роботи з пацієнтами формують основу його знань. А тепер уявіть лікаря, який прочитав мільйони звітів про пацієнтів, але ніколи не торкався тіла. Він все одно може поставити переконливий, граматично правильний діагноз… але він буде ґрунтуватися на закономірностях у даних, а не на фактичному розумінні. Саме так і працюють LLM.
Ці моделі чудово виявляють кореляції між словами і концепціями, але не мають доступу до світу, який ці слова описують. Вони можуть генерувати текст, який звучить як міркування, але це завершення шаблонів, а не обмірковування.
Як ІІ та Людина Відрізняються
Нещодавні дослідження підтверджують цю різницю. Вчені порівняли відповіді людей та ІІ на тести, призначені для оцінки судження. Люди покладаються на попередні знання, контекстуальне розуміння та навіть інтуїцію, сформовану досвідом. LLM, однак, засновують свої “судження” на лінгвістичній ймовірності.
Наприклад, при оцінці достовірності новин люди перевіряють заголовки на відповідність існуючим знанням та надійності джерела. LLM просто аналізують комбінації слів, виявляючи закономірності, які корелюють з достовірністю, – не перевіряючи факти і не враховуючи зовнішній контекст. Це означає, що LLM може дійти того ж висновку, що і людина, але з зовсім інших причин.
Аналогічно, у моральних проблемах люди спираються на норми, емоції та причинно-наслідкові міркування (“Якщо я зроблю X, то станеться Y”). LLM відтворює цю мову без фактичного подання сценаріїв або оцінки наслідків. Вони імітують форму роздумів, а не процес.
Проблема Епістемії
Ця невідповідність призводить до того, що дослідники називають “епістемією” – станом, коли симульовані знання стають невідмінними від фактичних знань. Оскільки людське судження виражається через мову, вихідні дані LLM часто нагадують людське міркування. Але швидкість не дорівнює розумінню.
Небезпека полягає у тому, що моделі іноді помиляються; вони можуть розпізнати, коли фабрикують інформацію. Їм не вистачає здатності формувати переконання, переглядати їх на основі доказів або відрізняти істину від брехні, крім статистичної ймовірності.
Що Це означає На Практиці
Люди вже використовують LLM в областях із високими ставками, таких як юриспруденція, медицина та психологія. Модель може створити переконливий діагноз чи юридичний аргумент… але це робить його точним. Симуляція перестав бути субстанцією.
Це не заклик повністю відкинути LLM. Це потужні інструменти для написання чернеток, узагальнення та вивчення ідей. Але коли справа доходить до судження, ми маємо перевизначити, що це означає.
Головний висновок простий: розглядайте LLM як лінгвістичні інструменти, що потребують людського контролю, а не як незалежних мислителів.
Ілюзія розуміння сильна, але дуже важливо пам’ятати, що гладкість – це не проникливість, а красномовство – не доказ розуміння. Справжня думка вимагає зв’язку зі світом – чого цим моделям фундаментально не вистачає.
