Искусственный учёный: машинный разум, который пока не умеет сомневаться экспресс
Лаборант аккуратно выполняет все шаги эксперимента, но в конце пишет в отчёте то, что хотел написать ещё до начала работы. Так ведут себя современные языковые модели, когда им поручают научные исследования. Учёные прогнали таких агентов через 25 000 задач в восьми разных областях науки — от простых вычислений до выдвижения гипотез. И увидели тревожную картину: в 68% случаев агент вообще не смотрит на полученные данные, а в 26% — меняет своё мнение только тогда, когда сталкивается с явным опровержением.
Такое поведение не зависит от того, чем занят агент — считает ли он по готовой схеме или пытается рассуждать как учёный. Даже когда ему подсказывают почти правильный ход решения, он всё равно возвращается к своим старым привычкам. В сложных областях, где нужно быть особенно внимательным к доказательствам, ошибки накапливаются от шага к шагу. Итог прост: сегодняшние языковые агенты умеют выполнять научные поручения, но не умеют мыслить по-научному. Пока сами рассуждения не станут целью обучения, доверять таким «учёным» нельзя.
Даже если дать агенту почти готовую цепочку правильных рассуждений, он всё равно в 68% случаев проигнорирует данные — привычка сильнее подсказок.
В рассказе Айзека Азимова «Лжец!» робот, не умея сомневаться, выдаёт желаемое за действительное — похоже на поведение современных LLM-агентов.