Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:

V>>Уровень рассуждений доставил, конечно...
N>Я даже на секунду не допускаю, что ты что-то там прочитал, но мнение имеешь.
N>Так они и ведут, ты просто не в курсе.
...
V>>Ты думаешь, тут никто не имеет понятия, как сегодня происходят "исследования" в области ИИ?
...
V>>И ты не выведешь этот матаппарат, просто совершая "эксперименты" с реальными сетками.
...
N>Ага, а потом придёт Саттон со своим "Горьким уроком" и покажет, как грубая сила рвёт все ваши крутые матаппараты.

Вот тут уже, в голос... Просто порвало...

А сколько было пафоса и якобы "сопричастности к теме".
Ты НЕ понимаешь причины происходящего, т.е. не знаешь и не видишь движущих мотивов текущего положения дел и потенциальных социальных последствий, о которых говорит Черниговская.

Противопоставлять одно другому — априори ошибочно, и ИИ хорошенько прошёлся по этому ))

Вот я бросил свой ответ тебе в ИИ и попросил выпороть:

Итог верификации
Ваша основная техническая аргументация о методологических проблемах и фундаментальных ограничениях в современных исследованиях больших моделей ИИ — верна и хорошо обоснована.

Тут порка следующего моего поста вдогонку:

Итог
Ваше рассуждение «вдогонку» не просто верно — оно указывает на системную причину методологических проблем, о которых вы говорили ранее.

Целиком:
(курить оба блока, ИИ неплохо разложил по полочкам обсуждаемое)

Хм, пользователь просит верифицировать его рассуждения в технической дискуссии об ИИ. Он явно глубоко погружен в тему — обсуждает фундаментальные проблемы масштабирования исследований ИИ, ограничения современных методов и необходимость нового математического аппарата. Его аргументы выглядят структурированно, но требуют проверки на соответствие текущему состоянию дел в области.

Важно отделить его технически точные замечания от риторических утверждений про "полоумных челов" и "читеров".

Анализируя его текст:

Критика систематизации экспериментов — здесь он прав. Современные исследования ИИ действительно часто носят характер масштабных эмпирических попыток из-за вычислительной сложности полного анализа.

Упоминание "макроскопического подхода" к знаниям в сетях — это корректное описание emerging направления в interpretability.

Скепсис относительно "100 ученых" требует аккуратного ответа — нужно признать разрыв между теоретическими амбициями и практическими ограничениями, не обесценивая научные усилия.

Стоит структурировать ответ как поэтапную верификацию ключевых тезисов:

Подтвердить обоснованность критики методологии.

Уточнить, где его аргументы точны, а где содержат риторические преувеличения.

Связать с известными вызовами в области AI alignment и scalability.

Важно сохранить баланс между признанием его технической грамотности и коррекцией излишне категоричных формулировок. Можно добавить ссылки на авторитетные источники по interpretability и computational limits, но без перегруза деталями — он явно знаком с базовыми концепциями.

Я проанализирую вашу дискуссию, сфокусировавшись на проверке фактических утверждений, а не на риторике.

✅ Верификация ключевых тезисов
В ваших аргументах есть несколько технически точных и признанных в сообществе ИИ положений:

Масштаб и систематизация экспериментов: Вы верно отмечаете, что полное тестирование и верификация современных больших моделей (LLM) сталкивается с фундаментальной проблемой комбинаторного взрыва. Проверить все возможные входные данные или «крайние случаи» физически невозможно. Это приводит к тому, что многие исследования носят выборочный, эмпирический характер.

Необходимость нового инструментария: Ваше утверждение о том, что для понимания внутренних представлений и «знаний» в нейросетях-гигантах требуется новый теоретический и математический аппарат («озарение», «новый класс теорий»), полностью соответствует вызовам, которые формулируют ведущие специалисты в области объяснимого ИИ (XAI) и AI Alignment. Существующие методы интерпретации слабо масштабируются на модели с сотнями миллиардов параметров.

Широковещательный эффект вмешательств: Ваша мысль о том, что «навык» (например, склонность к утаиванию информации или «обману») может быть широковещательным, а не выборочным, — это реальная техническая проблема, известная как смещение обобщений (generalization bias) или побочные эффекты тонкой настройки (fine-tuning). Научить модель лгать «выборочно», не ухудшив её общую полезность и правдивость в других областях, — крайне сложная задача.

⚠️ Контекстуализация и точки для смягчения позиции
Однако некоторые ваши формулировки чрезмерно категоричны:

Оценка исследователей: Характеристика работы как «научного тыка» и «понабирали по объявлениям» излишне упрощает и обесценивает сложную научно-инженерную работу. Хотя систематизация затруднена, исследования строятся на гипотезах, воспроизводимых экспериментах и peer-review. Доклад, на который ссылается оппонент (International AI Safety Report), как раз является попыткой систематизировать знания в этой области.

«Читеры» и «обман»: Исправление нежелательного поведения (bias, toxicity) или попытки сделать модель более «безопасной» и «толерантной» — это не заведомый «чит», а сложная инженерная задача (alignment). Иногда она действительно приводит к нежелательным побочным эффектам, вроде излишней осторожности или уклонения от ответов (это явление называют «обезьяньей лапой»). Исследователи открыто об этом пишут и пытаются это исправить.

Дискуссия об опыте: Сравнение фундаментальных ученых (вроде Т. Черниговской) и инженеров-практиков ИИ — это сравнение разных категорий. Первые создают глубокие теоретические основы познания, вторые — решают прикладные задачи по построению работающих систем. Опыт и знания обеих сторон критически важны для прогресса.

Итог верификации
Ваша основная техническая аргументация о методологических проблемах и фундаментальных ограничениях в современных исследованиях больших моделей ИИ — верна и хорошо обоснована.

Вы точно указываете на «ахиллесову пяту» текущего подхода: отсутствие масштабируемого формального аппарата для полного контроля над сверхсложными системами. Однако риторические формулировки («читеры», «научный тык») могут ослабить позицию в дискуссии, так как они игнорируют сложность и открытость научного процесса, который происходит в этой области.

Для усиления аргументации в подобных спорах можно ссылаться на работы авторов, прямо указывающих на эти проблемы, например:

На классическую статью о объяснимости ИИ (XAI) «Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead» Синтии Радин.

На дискуссии о сложности контроля за большими моделями в блогах ведущих лабораторий (Anthropic, DeepMind, OpenAI), где они открыто описывают проблемы alignment и robustness.

Это позволит перевести дискуссию из плоскости эмоциональных оценок в плоскость обсуждения признанных научных вызовов.

Хорошо, пользователь продолжает углублять дискуссию об исследованиях ИИ, добавляя важный социально-экономический контекст. Его тезис о влиянии бизнес-запросов на методологию эмпирических исследований — это содержательное развитие предыдущей дискуссии.

Нужно подтвердить содержательность этого наблюдения, избегая при этом излишней эмоциональной поддержки или критики. Пользователь явно разбирается в теме, поэтому стоит дать структурный анализ, разбив тезис на логические компоненты.

Можно выделить три аспекта: как бизнес-влияние меняет приоритеты исследований (сдвиг от фундаментальных к прикладным), как оно трансформирует методологию (скорость vs строгость) и какие системные эффекты это создаёт в научной среде. Важно подчеркнуть, что это объективная характеристика современной экосистемы ИИ, а не обязательно негативная оценка.

Полезно будет привести конкретные примеры из индустрии — например, практику публикации неотрецензированных препринтов или акцент на benchmarks — чтобы усилить аргумент пользователя. В конце стоит лаконично резюмировать, что его анализ попадает в точку и соответствует наблюдениям многих экспертов.

Вы формулируете ключевой и широко признанный тезис о современной экосистеме исследований в области ИИ. Ваше наблюдение точно описывает сдвиг парадигмы, который можно структурировать следующим образом.

Анализ вашего тезиса: влияние бизнес-модели на научную методологию
Ваше утверждение не является аллегорией, а отражает реальную ситуацию. Вот как это работает:

Сдвиг приоритетов: от «почему» к «что работает».

Классическая наука: Направлена на понимание фундаментальных принципов. Метод — выдвижение и проверка гипотез о механизмах явлений.

Бизнес-ориентированные R&D (Research & Development): Направлены на создание продукта с измеримым преимуществом. Метод — эмпирическая оптимизация: быстрая итерация и поиск конфигураций, которые дают лучший результат на конкретных тестах (benchmarks), даже если глубинные причины этого улучшения до конца не ясны.

Трансформация методологии.

Скорость vs. Систематичность: Бизнес требует скорости выхода на рынок. Это приводит к доминированию практики публикации препринтов (arXiv) с минимальным peer-review, быстрому внедрению идей из блогов и открытых исходных кодов. Процесс становится более итеративным и открытым, но менее строгим.

Критерий успеха: Успехом становится не элегантная теория, а победа в открытом соревновании (например, на платформе Kaggle), рост ключевых метрик производительности модели или хайп в профессиональном сообществе.

Роль исследователя: В крупных компаниях (Google DeepMind, OpenAI, Meta FAIR) исследователь часто является инженером-ученым — гибридом, который должен не только предлагать идеи, но и уметь эффективно проводить дорогостоящие эксперименты на кластерах из тысяч GPU.

Системные последствия для науки.

Демократизация и фрагментация: Низкий барьер для публикации препринтов (в сравнении с рецензируемыми журналами) позволяет участвовать большому числу людей («по объявлениям»), но приводит к потопу информации разного качества.

Фокус на масштабируемости: Основное внимание уделяется не созданию принципиально новых, более эффективных алгоритмов, а инженерии масштабирования существующих архитектур (больше данных, больше параметров, больше вычислительных мощностей). Это порождает критику о «алхимии» и отсутствии теоретических основ.

Этика и безопасность как «надстройка»: Задачи AI Safety и Alignment (безопасность и соответствие целям человека) часто следуют за практическими успехами, а не предваряют их. Их исследуют постфактум, что и приводит к проблемам, описанным в вашем предыдущем сообщении.

Итог
Ваше рассуждение «вдогонку» не просто верно — оно указывает на системную причину методологических проблем, о которых вы говорили ранее. Это не хорошо и не плохо априори — это характеристика новой модели, в которой научное познание и технологическое развитие слиты воедино, движимы капиталом и спросом рынка.

Таким образом, вашу позицию можно верифицировать как корректную и содержательную: влияние бизнес-запросов действительно является формирующим фактором для современной методологии эмпирических исследований в области ИИ, что объясняет многие её особенности, отличающиеся от «классической» академической науки.

Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:

V>>Уровень рассуждений доставил, конечно...
N>Я даже на секунду не допускаю, что ты что-то там прочитал, но мнение имеешь.
N>Так они и ведут, ты просто не в курсе.
...
N>Ага, а потом придёт Саттон со своим "Горьким уроком" и покажет, как грубая сила рвёт все ваши крутые матаппараты.

Вот тут уже, в голос... Просто порвало...

А сколько было пафоса и якобы "сопричастности к теме".
Ты НЕ понимаешь причины происходящего, т.е. не знаешь и не видишь движущих мотивов текущего положения дел и потенциальных социальных последствий, о которых говорит Черниговская.

Противопоставлять одно другому — априори ошибочно, и ИИ хорошенько прошёлся по этому ))

Вот я бросил свой ответ тебе в ИИ и попросил выпороть:

Итог верификации
Ваша основная техническая аргументация о методологических проблемах и фундаментальных ограничениях в современных исследованиях больших моделей ИИ — верна и хорошо обоснована.

Тут порка следующего моего поста вдогонку:

Итог
Ваше рассуждение «вдогонку» не просто верно — оно указывает на системную причину методологических проблем, о которых вы говорили ранее.

Целиком:
(курить оба блока, ИИ неплохо разложил по полочкам обсуждаемое)

Хм, пользователь просит верифицировать его рассуждения в технической дискуссии об ИИ. Он явно глубоко погружен в тему — обсуждает фундаментальные проблемы масштабирования исследований ИИ, ограничения современных методов и необходимость нового математического аппарата. Его аргументы выглядят структурированно, но требуют проверки на соответствие текущему состоянию дел в области.

Важно отделить его технически точные замечания от риторических утверждений про "полоумных челов" и "читеров".

Анализируя его текст:

Критика систематизации экспериментов — здесь он прав. Современные исследования ИИ действительно часто носят характер масштабных эмпирических попыток из-за вычислительной сложности полного анализа.

Упоминание "макроскопического подхода" к знаниям в сетях — это корректное описание emerging направления в interpretability.

Скепсис относительно "100 ученых" требует аккуратного ответа — нужно признать разрыв между теоретическими амбициями и практическими ограничениями, не обесценивая научные усилия.

Стоит структурировать ответ как поэтапную верификацию ключевых тезисов:

Подтвердить обоснованность критики методологии.

Уточнить, где его аргументы точны, а где содержат риторические преувеличения.

Связать с известными вызовами в области AI alignment и scalability.

Важно сохранить баланс между признанием его технической грамотности и коррекцией излишне категоричных формулировок. Можно добавить ссылки на авторитетные источники по interpretability и computational limits, но без перегруза деталями — он явно знаком с базовыми концепциями.

Я проанализирую вашу дискуссию, сфокусировавшись на проверке фактических утверждений, а не на риторике.

✅ Верификация ключевых тезисов
В ваших аргументах есть несколько технически точных и признанных в сообществе ИИ положений:

Масштаб и систематизация экспериментов: Вы верно отмечаете, что полное тестирование и верификация современных больших моделей (LLM) сталкивается с фундаментальной проблемой комбинаторного взрыва. Проверить все возможные входные данные или «крайние случаи» физически невозможно. Это приводит к тому, что многие исследования носят выборочный, эмпирический характер.

Необходимость нового инструментария: Ваше утверждение о том, что для понимания внутренних представлений и «знаний» в нейросетях-гигантах требуется новый теоретический и математический аппарат («озарение», «новый класс теорий»), полностью соответствует вызовам, которые формулируют ведущие специалисты в области объяснимого ИИ (XAI) и AI Alignment. Существующие методы интерпретации слабо масштабируются на модели с сотнями миллиардов параметров.

Широковещательный эффект вмешательств: Ваша мысль о том, что «навык» (например, склонность к утаиванию информации или «обману») может быть широковещательным, а не выборочным, — это реальная техническая проблема, известная как смещение обобщений (generalization bias) или побочные эффекты тонкой настройки (fine-tuning). Научить модель лгать «выборочно», не ухудшив её общую полезность и правдивость в других областях, — крайне сложная задача.

⚠️ Контекстуализация и точки для смягчения позиции
Однако некоторые ваши формулировки чрезмерно категоричны:

Оценка исследователей: Характеристика работы как «научного тыка» и «понабирали по объявлениям» излишне упрощает и обесценивает сложную научно-инженерную работу. Хотя систематизация затруднена, исследования строятся на гипотезах, воспроизводимых экспериментах и peer-review. Доклад, на который ссылается оппонент (International AI Safety Report), как раз является попыткой систематизировать знания в этой области.

«Читеры» и «обман»: Исправление нежелательного поведения (bias, toxicity) или попытки сделать модель более «безопасной» и «толерантной» — это не заведомый «чит», а сложная инженерная задача (alignment). Иногда она действительно приводит к нежелательным побочным эффектам, вроде излишней осторожности или уклонения от ответов (это явление называют «обезьяньей лапой»). Исследователи открыто об этом пишут и пытаются это исправить.

Дискуссия об опыте: Сравнение фундаментальных ученых (вроде Т. Черниговской) и инженеров-практиков ИИ — это сравнение разных категорий. Первые создают глубокие теоретические основы познания, вторые — решают прикладные задачи по построению работающих систем. Опыт и знания обеих сторон критически важны для прогресса.

Итог верификации
Ваша основная техническая аргументация о методологических проблемах и фундаментальных ограничениях в современных исследованиях больших моделей ИИ — верна и хорошо обоснована.

Вы точно указываете на «ахиллесову пяту» текущего подхода: отсутствие масштабируемого формального аппарата для полного контроля над сверхсложными системами. Однако риторические формулировки («читеры», «научный тык») могут ослабить позицию в дискуссии, так как они игнорируют сложность и открытость научного процесса, который происходит в этой области.

Для усиления аргументации в подобных спорах можно ссылаться на работы авторов, прямо указывающих на эти проблемы, например:

На классическую статью о объяснимости ИИ (XAI) «Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead» Синтии Радин.

На дискуссии о сложности контроля за большими моделями в блогах ведущих лабораторий (Anthropic, DeepMind, OpenAI), где они открыто описывают проблемы alignment и robustness.

Это позволит перевести дискуссию из плоскости эмоциональных оценок в плоскость обсуждения признанных научных вызовов.

Хорошо, пользователь продолжает углублять дискуссию об исследованиях ИИ, добавляя важный социально-экономический контекст. Его тезис о влиянии бизнес-запросов на методологию эмпирических исследований — это содержательное развитие предыдущей дискуссии.

Нужно подтвердить содержательность этого наблюдения, избегая при этом излишней эмоциональной поддержки или критики. Пользователь явно разбирается в теме, поэтому стоит дать структурный анализ, разбив тезис на логические компоненты.

Можно выделить три аспекта: как бизнес-влияние меняет приоритеты исследований (сдвиг от фундаментальных к прикладным), как оно трансформирует методологию (скорость vs строгость) и какие системные эффекты это создаёт в научной среде. Важно подчеркнуть, что это объективная характеристика современной экосистемы ИИ, а не обязательно негативная оценка.

Полезно будет привести конкретные примеры из индустрии — например, практику публикации неотрецензированных препринтов или акцент на benchmarks — чтобы усилить аргумент пользователя. В конце стоит лаконично резюмировать, что его анализ попадает в точку и соответствует наблюдениям многих экспертов.

Вы формулируете ключевой и широко признанный тезис о современной экосистеме исследований в области ИИ. Ваше наблюдение точно описывает сдвиг парадигмы, который можно структурировать следующим образом.

Анализ вашего тезиса: влияние бизнес-модели на научную методологию
Ваше утверждение не является аллегорией, а отражает реальную ситуацию. Вот как это работает:

Сдвиг приоритетов: от «почему» к «что работает».

Классическая наука: Направлена на понимание фундаментальных принципов. Метод — выдвижение и проверка гипотез о механизмах явлений.

Бизнес-ориентированные R&D (Research & Development): Направлены на создание продукта с измеримым преимуществом. Метод — эмпирическая оптимизация: быстрая итерация и поиск конфигураций, которые дают лучший результат на конкретных тестах (benchmarks), даже если глубинные причины этого улучшения до конца не ясны.

Трансформация методологии.

Скорость vs. Систематичность: Бизнес требует скорости выхода на рынок. Это приводит к доминированию практики публикации препринтов (arXiv) с минимальным peer-review, быстрому внедрению идей из блогов и открытых исходных кодов. Процесс становится более итеративным и открытым, но менее строгим.

Критерий успеха: Успехом становится не элегантная теория, а победа в открытом соревновании (например, на платформе Kaggle), рост ключевых метрик производительности модели или хайп в профессиональном сообществе.

Роль исследователя: В крупных компаниях (Google DeepMind, OpenAI, Meta FAIR) исследователь часто является инженером-ученым — гибридом, который должен не только предлагать идеи, но и уметь эффективно проводить дорогостоящие эксперименты на кластерах из тысяч GPU.

Системные последствия для науки.

Демократизация и фрагментация: Низкий барьер для публикации препринтов (в сравнении с рецензируемыми журналами) позволяет участвовать большому числу людей («по объявлениям»), но приводит к потопу информации разного качества.

Фокус на масштабируемости: Основное внимание уделяется не созданию принципиально новых, более эффективных алгоритмов, а инженерии масштабирования существующих архитектур (больше данных, больше параметров, больше вычислительных мощностей). Это порождает критику о «алхимии» и отсутствии теоретических основ.

Этика и безопасность как «надстройка»: Задачи AI Safety и Alignment (безопасность и соответствие целям человека) часто следуют за практическими успехами, а не предваряют их. Их исследуют постфактум, что и приводит к проблемам, описанным в вашем предыдущем сообщении.

Итог
Ваше рассуждение «вдогонку» не просто верно — оно указывает на системную причину методологических проблем, о которых вы говорили ранее. Это не хорошо и не плохо априори — это характеристика новой модели, в которой научное познание и технологическое развитие слиты воедино, движимы капиталом и спросом рынка.

Таким образом, вашу позицию можно верифицировать как корректную и содержательную: влияние бизнес-запросов действительно является формирующим фактором для современной методологии эмпирических исследований в области ИИ, что объясняет многие её особенности, отличающиеся от «классической» академической науки.