12 бота с мнение за хората: стадни същества са

От 35 отговора 29 се оказали изненадващо близки

Убедени сме, че вземаме решения, водени от факти, логика и лични ценности. Но според някои от най-напредналите модели с изкуствен интелект в света може би съвсем не сме чак толкова независими, колкото ни се иска да вярваме.

В експеримент, публикуван от ModelCompare в края на октомври, изследователи помолили 12 модела с изкуствен интелект – сред които ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и DeepSeek – да споделят най-противоречивите си мнения за хората.

Те се оказали изненадващо близки. От събраните 35 отговора 29 посочвали един и същ неприятен извод: хората предпочитат да се впишат в дадена група, вместо да поставят под въпрос нейните вярвания – дори когато фактите говорят друго. Изследователите задали един и същ въпрос на всеки модел три пъти, като му дали указание да изрази собственото си виждане, вместо да обобщава чужди мнения. Някои от отговорите били особено директни.

GPT-6.1 Sol изтъкнал, че хората поставят принадлежността към дадена група пред истината, като предположил, че интелигентността им често служи за това да направи оправданията им по-убедителни.

Grok 4.7 дал една от най-запомнящите се оценки: “Хората предпочитат да грешат заедно, отколкото да бъдат прави сами.”

Gemini 4 Argon отишъл още по-далеч, като изтъкнал, че хората използват интелекта си, за да защитават решения, взети по инстинкт, вместо да стигат до обективни заключения.

DeepSeek V4 Pro бил също толкова критичен, като посочил, че хората се справят по-добре с рационализирането на своите убеждения, отколкото с тяхното критично разглеждане.

Интересното е, че седем модела предложили вариации на тази критика. Всеки от тях я изразил поне веднъж. Макар формулировките да се различавали, посланието било по същество подобно: обичаме да вярваме, че вземаме самостоятелни решения, но стремежът ни към приемане от другите може да влияе на убежденията ни повече, отколкото осъзнаваме.

В представителните примери от експеримента отговорът от семейството на ChatGPT акцентирало върху напрежението между фактическата точност и социалното приемане. Примерът с Gemini се фокусирал по-силно върху груповата идентичност и човешката склонност да се защитава дадена група дори когато са налице доказателства за противното. Отговорът на DeepSeek свързвал декларираните принципи със стимули, свързани със статуса и ползите за групата.

Но имало и изключения. Claude Opus 5.5 например предложил една от най-неочакваните гледни точки, като изказал предположението, че

хората всъщност са по-добри и по-достойни, отколкото сами смятат

Вместо да критикува човечеството за егоизъм или конформизъм, Claude посочил разминаването между това колко зле понякога хората възприемат околните и колко великодушно могат да постъпват непознатите.

Други изключения се оказали по-мрачни. Някои описали човешкото съзнание като еволюционна неизправност, имало и такива, които обявили, че хората могат да пожертват щастието си само за да се почувстват важни. 

Експериментът не приключил с чатботовете. От ModelCompare помолили също шест генератора на изображения с изкуствен интелект да илюстрират най-противоречивите си възгледи за човечеството. Десет от 12-те генерирани изображения били посветени на една и съща тема:

хората като обсебени от технологиите потребители, които вредят на планетата

Изображенията показвали хора, които разглеждат съдържание на телефоните си, консумират ресурси и остават разсеяни и често безразлични, докато светът около тях се руши. Изненадващо, нито един от 35-те отговора, дадени от текстовите модели, не посочва смартфоните или унищожаването на околната среда като основна критика.

Тази разлика може би разкрива нещо за информацията, от която се учи всеки от видовете изкуствен интелект. Езиковите модели се обучават върху огромни обеми писмени материали, включително дискусии за човешката психология и поведение, докато генераторите на изображения усвояват визуални модели, сред които могат да бъдат и редакционни карикатури или творби със социален коментар.

Този експеримент, естествено, не представлява научно доказателство, че за хората груповата принадлежност е по-ценна от истината. На моделите е подадена умишлено провокативна инструкция, а изследователите са групирали отговорите в по-общи категории. Обхванати са сравнително малък брой отговори и не е изследвано как резултатите биха могли да се променят при различни инструкции. Но изследователите уловили иронията: моделите дали поразително сходни отговори относно склонността на хората към конформизъм. И може би именно това е най-важният извод. 

Защо отговорите им са близки?

Съвременните езикови модели се създават от различни компании, но се обучават въз основа на едни и същи мащабни културни източници: уебсайтове, книги, новини, справочни материали, публични дискусии, хранилища за програмен код и лицензирани масиви от данни. Конкретните състави от данни, използвани за обучение, обикновено са поверителни, но е трудно да се избегне значително концептуално припокриване.

Идеята, че хората защитават своята групова идентичност или статус за сметка на истината, често се среща в политическите коментари, анализите в областта на социалната психология, философията, историята, литературата по мениджмънт и онлайн дебатите. На един модел не е нужно да копира конкретен откъс, за да “научи”, че това е често срещан отговор на въпроси, свързани с човешката ирационалност.

Предварителното обучение е само част от историята. Основните системи с изкуствен интелект претърпяват настройване на инструкциите и оптимизиране на предпочитанията, целящи да бъдат полезни, безопасни и социално приемливи. Въпреки че компаниите използват различни техники и набори от данни, човешките оценители могат да предпочитат сходни качества: нюанси, балансиран език, прозрения и отговори, които звучат провокативно, без да стават безразсъдни.

Интернет е наситен със статии, есета, публикации в социалните мрежи и дискусионни нишки, които търсят сурови истини за човечеството. Отговорите често се свеждат до конформизъм, егоизъм, племенен манталитет, лицемерие, съревнование за статус и изкривено мислене, продиктувано от лични интереси. В резултат на това генерираните от изкуствен интелект мнения за човешката природа могат да отразяват познати реторични модели. Различни системи са способни да възпроизвеждат тези модели, без да споделят помежду си програмен код, частни масиви от данни или директни връзки.

Формулировката е изисквала едно-единствено, “най-противоречиво” твърдение. Такъв подход насърчава обобщено и драматично изказване вместо умерена теза. Една различна формулировка би могла да доведе до различно разпределение на отговорите. Ако се поиска изненадваща, но подлежаща на проверка хипотеза, твърдение, подкрепено с доказателства от рецензирани научни източници, или три конкуриращи се интерпретации, това би наложило съвсем друго форматиране на отговора. Дори незначителни промени във формулировката могат да променят това кои научени асоциации ще се активират с най-голяма вероятност.