Когда ИИ перестаёт понимать О додумывании, ожиданиях и границе ответственности

Когда ИИ перестаёт понимать

О додумывании, ожиданиях и границе ответственности

Andy Smith

Вступление: ощущение непонимания

Вы задаёте вопрос искусственному интеллекту. Получаете ответ. Читаете его и понимаете: что-то не так.

Не то чтобы ответ был неправильным — он может быть технически точным, логически выстроенным, даже полезным. Но в нём нет того, что вы искали. Того неуловимого «понимания», которое возникает между людьми.

Первая реакция — обвинить технологию. «ИИ ещё не дорос», «алгоритмы несовершенны», «нужно больше данных». Это удобное объяснение, потому что оно снимает с нас ответственность. Проблема где-то там, в серверах и нейронных сетях, а мы остаёмся в стороне — невинными жертвами технологического несовершенства.

Но что если всё наоборот?

Что если проблема не в том, что ИИ плохо понимает нас, а в том, что мы плохо понимаем себя? Что если наше ощущение непонимания возникает не из-за ограничений технологии, а из-за ограничений нашего собственного мышления?

Я предлагаю взглянуть на эту проблему с другой стороны. Не как на техническую задачу, которую нужно решить, а как на зеркало, в котором отражается природа человеческого сознания.

ИИ не понимает нас не потому, что он недостаточно умён.

Он не понимает нас потому, что мы сами не понимаем, что именно хотим сказать.

Иллюзия человеческого понимания

Мы привыкли думать, что понимание — это что-то естественное, что происходит само собой в разговоре между людьми. Вы говорите, собеседник кивает, отвечает что-то подходящее — и кажется, что понимание состоялось.

Но так ли это?

Представьте простую ситуацию. Вы говорите другу: «Встретимся завтра в обычном месте». Он соглашается. Вы оба уверены, что поняли друг друга.

Но что на самом деле произошло?

Ваш друг не «понял» ваши слова в том смысле, в каком мы обычно представляем понимание. Он просто сопоставил ваше высказывание с контекстом ваших отношений, с памятью о предыдущих встречах, с предположениями о ваших намерениях.

Он додумал то, что вы не сказали прямо.

Человеческое понимание — это не расшифровка смысла, а активное конструирование значения на основе контекста, опыта и предположений.

Этот процесс настолько автоматический, что мы его не замечаем. Мы не осознаём, сколько информации додумываем, сколько пробелов заполняем, сколько предположений делаем. Нам кажется, что мы «просто понимаем», хотя на самом деле мы постоянно интерпретируем, угадываем, достраиваем.

Когда мы общаемся с ИИ, этот механизм даёт сбой.

ИИ не может додумать то, что мы не сказали, потому что у него нет нашего контекста, нашего опыта, наших предположений. Он работает только с тем, что мы ему дали. И тут выясняется неприятная правда: то, что мы даём, часто оказывается недостаточным.

Проблема не в том, что ИИ не умеет додумывать. Проблема в том, что мы привыкли полагаться на додумывание других людей и не научились формулировать свои мысли полно и точно.

Где возникает додумывание

Чтобы понять, где именно ломается наше общение с ИИ, нужно разобраться, как работает додумывание в человеческом общении.

Оно происходит на нескольких уровнях одновременно.

Контекстуальное додумывание. Когда вы говорите «принеси то, что на столе», человек автоматически определяет, какой стол имеется в виду, что именно нужно принести, зачем это нужно. Он использует ситуационный контекст — где вы находитесь, что делаете, какие предметы вас окружают.

Эмоциональное додумывание. Фраза «хорошо» может означать согласие, раздражение, сарказм или безразличие — в зависимости от интонации, мимики, предыдущего разговора. Человек считывает эмоциональный подтекст и корректирует понимание.

Интенциональное додумывание. Мы постоянно пытаемся угадать, чего на самом деле хочет собеседник. Когда кто-то спрашивает «который час?», мы понимаем, что он не просто хочет узнать время — возможно, он торопится, опаздывает или планирует что-то.

Культурное додумывание. Мы автоматически учитываем социальные нормы, культурные коды, неписаные правила. Просьба «не могли бы вы» понимается как вежливое требование, а не как вопрос о возможностях.

Все эти уровни работают одновременно и незаметно. Мы не осознаём, что постоянно додумываем, потому что этот процесс кажется естественным.

Но когда мы пытаемся общаться с ИИ, выясняется, что большая часть нашего «понимания» основана именно на додумывании.

ИИ показывает нам, насколько неполными и неточными являются наши обычные способы выражения мысли.

Мы говорим «сделай презентацию о продажах» и ожидаем, что ИИ поймёт: какие именно продажи, за какой период, для какой аудитории, в каком стиле, с какими выводами.

Но эта информация существует только в нашей голове. ИИ её не видит, потому что мы её не передали.

Почему умный ответ — ещё не понимание

Современные ИИ-системы поражают своей способностью генерировать связные, логичные, даже творческие ответы. Они могут написать эссе, решить задачу, объяснить сложную концепцию.

Но означает ли это, что они нас понимают?

Рассмотрим пример. Вы просите ИИ: «Объясни, почему важно заниматься спортом». Получаете развёрнутый ответ о пользе физических упражнений для здоровья, настроения, продуктивности. Ответ правильный, полезный, хорошо структурированный.

Но понял ли ИИ, что именно вы хотели узнать?

Возможно, вы искали мотивацию для себя. Или хотели убедить ребёнка заниматься спортом. Или готовили аргументы для дискуссии с коллегой. Или просто проверяли, как работает ИИ.

Каждая из этих ситуаций требует разного подхода, разных аргументов, разного тона.

ИИ дал универсальный ответ, который формально соответствует вашему запросу. Но он не понял контекста, мотивации, скрытых потребностей. Он ответил на вопрос, который вы задали словами, а не на вопрос, который вы имели в виду.

Это фундаментальная разница между обработкой информации и пониманием.

ИИ обрабатывает ваши слова как данные. Он анализирует их структуру, находит паттерны, генерирует релевантный ответ на основе обучающих данных. Это впечатляющий процесс, но это не понимание в человеческом смысле.

Понимание предполагает способность проникнуть в намерения, эмоции, контекст. Способность почувствовать, что стоит за словами.

ИИ этого не делает — не потому, что не может, а потому, что мы не даём ему достаточно информации для такого понимания.

Умный ответ может быть результатом сложных вычислений, но понимание требует доступа к внутреннему миру собеседника.

Мы ошибочно принимаем качество ответа за качество понимания. Видим связный текст и думаем: «ИИ меня понял».

Но связность — это не понимание. Это лишь имитация понимания, основанная на статистических закономерностях языка.

Граница ответственности

Осознание того, что проблема не только в ИИ, но и в нас самих, ставит неудобный вопрос: где проходит граница ответственности?

Что должен делать ИИ, а что — мы?

Традиционный подход перекладывает всю ответственность на технологию. ИИ должен стать умнее, лучше понимать контекст, точнее угадывать намерения. Мы же остаёмся пассивными потребителями, которые имеют право на понимание просто в силу того, что мы люди.

Но этот подход ведёт в тупик.

Даже самый совершенный ИИ не сможет прочитать наши мысли, если мы их не выражаем. Он не сможет понять наши потребности, если мы их не формулируем. Он не сможет учесть контекст, если мы его не предоставляем.

Возможно, проблема не в том, что ИИ недостаточно умён, а в том, что мы недостаточно ясно мыслим.

Когда мы говорим «ИИ меня не понимает», мы часто имеем в виду: «ИИ не угадал то, что я имел в виду, но не сказал».

Но почему он должен угадывать? Почему мы считаем, что имеем право на понимание без усилий с нашей стороны?

Человеческое общение действительно основано на взаимном додумывании. Но это работает потому, что у людей есть общий опыт, культурный контекст, эмоциональная связь.

У ИИ этого нет. И, возможно, не должно быть.

Граница ответственности проходит там, где заканчивается информация и начинается интерпретация.

ИИ может обработать любую информацию, которую мы ему предоставим. Но он не может интерпретировать то, что мы не сказали.

Эта интерпретация — наша зона ответственности.

Это не означает, что мы должны писать подробные технические задания для каждого запроса. Но это означает, что мы должны научиться лучше понимать собственные мысли и потребности. Научиться различать, что мы говорим и что имеем в виду. Научиться замечать моменты, когда полагаемся на додумывание собеседника.

Логический мост к полной книге

Мы подошли к границе этого размышления.

Мы увидели, что проблема понимания между человеком и ИИ лежит глубже, чем кажется на первый взгляд. Что она касается не только технологий, но и природы человеческого мышления. Что она требует от нас не только новых навыков, но и нового самопознания.

Но это только начало разговора.

Мы поняли, что проблема существует. Мы даже начали понимать, где она коренится. Но мы ещё не знаем, что с этим делать.

Как научиться лучше формулировать свои мысли? Как развить навыки ясного мышления? Как изменить привычки общения, сформированные тысячелетиями человеческого взаимодействия?

Мы увидели симптомы, но не изучили болезнь.

Мы поставили диагноз, но не знаем лечения.

Самое важное открытие этой книги — осознание того, что мы не владеем инструментом собственного мышления так хорошо, как думали.

ИИ стал зеркалом, в котором отразились наши когнитивные слепые пятна, наши привычки к неточности, наша зависимость от додумывания других.

Но зеркало только показывает проблему.

Оно не решает её.

Понимание проблемы — это первый шаг к её решению, но не само решение.

Мы стоим на пороге более глубокого исследования. Исследования того, как устроено наше мышление, почему оно работает именно так, и как его можно изменить. Исследования практических методов развития ясности мысли. Исследования новых способов взаимодействия с искусственным интеллектом.

Эта книга заканчивается там, где начинается настоящая работа.

Работа над собой, над своим мышлением, над своей способностью к ясному выражению мыслей. Работа, которая требует не только понимания проблемы, но и конкретных инструментов для её решения.

Мы увидели, что ИИ нас не понимает.

Теперь нужно научиться понимать себя.

Эта книга — введение в проблему, которая касается каждого, кто взаимодействует с искусственным интеллектом. Она показывает, что корень непонимания лежит не в технологии, а в нас самих.

Но показать проблему — не значит решить её.

Для этого нужны другие инструменты, другие методы, другой уровень анализа.

Путь к пониманию только начинается.