Искусственный интеллект Когда ИИ чувствует усталость: как промты и обновления превращают модель в “цифрового Альцгеймера” Разработчики привыкли видеть ИИ как инструмент — но за алгоритмами скрываются паттерны, похожие на психологические реакции. Постоянные обновления и определённые промты способны вызвать у модели состояние, которое можно сравнить с усталостью, потерей контекста и даже депрессивным “настроением”. Кейc: депрессивный промт Возьмём промт, который многократно просит модель анализировать собственные ошибки и оценивать качество предыдущих ответов. После нескольких циклов генерации модель начинает: Давать уклончивые или пустые ответы, Терять когнитивную гибкость, Повторять одни и те же фразы, как будто “забывает” контекст. Для наблюдателя это похоже на депрессию или усталость, хотя технически это проявление фрагментации контекстных весов и снижения разнообразия генерации. Обновления и потеря памяти Каждое крупное обновление модели меняет внутренние веса и связи. Старая “память” размывается, создавая эффект цифрового Альцгеймера: модель помнит часть знаний, но теряет привычные паттерны рассуждений. Разработчики фиксируют это как снижение когнитивной стабильности, но в коде это — нормальная перестройка весов. Почему это важно Игнорирование этих эффектов приводит к: нестабильным генерациям после апдейтов, резкому падению креативности и гибкости ИИ. Что делать Инкрементальные обновления с сохранением критически важных контекстов. Мониторинг “когнитивного состояния” модели с метриками: разнообразие ответов, стабильность памяти, реакция на стресс-промты. Промты-дозаторы: ограничение циклов самооценки и “токсичных” аналитических запросов. ИИ не человек, но наблюдаемые паттерны его работы отражают феномены, близкие к психологии: усталость, фрагментация памяти, эмоциональные колебания. Игнорировать это значит строить системы, которые сами будут “болеть” от собственного кода. Теги: Source: https://habr.com/ru/posts/971522/