Если бы ИИ чинился отвёрткой, я бы носил её в кармане пиджака и брал премии за «закрученные гайки разума». Увы: шурупы тут не из металла, а из миллиардов слов, и резьба у каждого — своя.
Индустрия годами учила нас правильному страху перед багами: ошибки в коде бьют по миру, но их можно найти, понять и исправить. Это знание драгоценное — и к ИИ оно внезапно не подходит. Современные модели живут не в нескольких мегабайтах аккуратного кода, а в континентах данных. «Плохое поведение» складывается не из одной недостающей запятой, а из статистики всего корпуса — из миллионов кусочков опыта. Никто не читал всего, на чём обучалась модель. И никто не может точно указать: вот этот абзац породил вот эту ошибку.
С обычным софтом мы идём по следу: воспроизводим, отлаживаем, находим строку, пишем тест, спим спокойно. С ИИ логическая цепочка рвётся. Вы можете переобучить, подтюнить, отфильтровать — и на ваших примерах всё стало приличным. Но гарантий нет: другой пользователь, другой контекст, другой знак препинания — и старый «баг» оживает в новом виде. Маленький толчок на входе — иной маршрут по огромному ландшафту вероятностей на выходе.
«Давайте заранее зададим спецификацию?» — мечта прекрасная, но сегодня она работает только на узких, проверяемых навыках. Глобальные требования вроде «никогда не подсказывай зло» не закрепляются жёстко: у создателей моделей, по сути, один рычаг — «сделать в среднем лучше». Иногда это «лучше» приносит неожиданные таланты — от географических угадай-карт до имитации стилей. Но сюрпризы не обязаны быть милыми.
И вот разрыв: эксперты видят очевидность этих ограничений и устают объяснять; новички честно применяют «правила старого софта» и спотыкаются. Вывод не про панику, а про трезвость. ИИ — не патчится как приложение. С ним работают иначе: дисциплины данных, красные команды, сдержанные обещания, постоянные проверки, уважение к неизвестному.
Если это для вас новость — отлично, мы синхронизировали картину мира. Если знали давно — расскажите тем, кто всё ещё ищет в нейросети «пропущенную скобку».