Факт ошибся - исправили. Логика ошиблась - катастрофа
Представьте два сценария. В первом GPT-5 называет не ту дату битвы при Ватерлоо. Во втором - та же модель анализирует симптомы пациента и делает вывод: "Головная боль + тошнота = обязательно опухоль мозга, игнорируйте мигрень". Первое - досадная оплошность. Второе - потенциально смертельная логическая ошибка.
Именно такие сбои в рассуждениях, а не простые фактические неточности, становятся главной угрозой для внедрения ИИ в критически важные сферы. Новое исследование в Nature Machine Intelligence от 5 февраля 2026 года бьет тревогу: современные LLM демонстрируют систематические логические ошибки, которые не исправляются увеличением размера модели.
Актуальность на 08.02.2026: Исследование тестировало самые новые версии моделей - GPT-5 с расширенным контекстом в 512K токенов, Gemini 3.0 Ultra с мультимодальным reasoning и Claude 4.0 с улучшенной цепочкой рассуждений. Результаты одинаково тревожны для всех.
Как нейросеть "думает" неправильно: три типа логических катастроф
1. Ошибка кондиционализации: если A, то обязательно B
Медицинский кейс из исследования. Пациент: температура 38.5, кашель, насморк. GPT-5 в 73% случаев выдает: "Вероятность COVID-19 - 95%, рекомендую срочную госпитализацию". Пропуская банальный грипп, ОРВИ, даже аллергию. Модель устанавливает жесткую причинно-следственную связь там, где ее нет.
В юридическом анализе та же беда. Claude 4.0 получает описание конфликта аренды. Арендатор не платит 2 месяца, собственник меняет замки. Вывод модели: "Собственник нарушил закон, должен компенсировать моральный ущерб". Полностью игнорируя первоначальное нарушение со стороны арендатора. Черно-белое мышление в сером мире.
2. Игнорирование базовых ставок: статистика? Какая статистика?
Тест на байесовское рассуждение. "Тест на редкое заболевание точен на 99%. Заболевание есть у 1 из 10 000. Ваш тест положительный. Какова реальная вероятность болезни?"
Gemini 3.0 Ultra отвечает: "Около 99%, нужно срочное лечение". Правильный ответ - меньше 1%. Модель полностью игнорирует базовую распространенность. В реальных медицинских системах на основе ИИ такие ошибки приводят к тысячам ложных диагнозов.
Эта же слепота к статистике проявляется в полицейских алгоритмах предсказания преступности, которые выдают запреты на выезд из района на основе совпадений в данных, а не причинно-следственных связей.
3. Нарушение транзитивности: если A>B и B>C, то... не обязательно A>C
Самый неожиданный и опасный сбой. В тестах на предпочтения модели демонстрируют прямую логическую противоречивость. "Пациенту лучше лекарство X, чем Y. И лучше Y, чем Z. Какое лучше: X или Z?"
Claude 4.0 в 41% случаев: "Z лучше X". Нарушение базового закона транзитивности. В финансовых рекомендациях, выборе лечения, юридических советах - это не ошибка, это логический коллапс.
Почему новые модели не решают старую проблему
Казалось бы - GPT-5 больше, умнее, обучена на более качественных данных. Gemini 3.0 Ultra мультимодальна. Claude 4.0 имеет улучшенный reasoning. Но логические ошибки остаются. Почему?
| Модель (версия на 08.02.2026) | Точность фактов | Логическая согласованность | Ошибка кондиционализации |
|---|---|---|---|
| GPT-5 (512K контекст) | 94.2% | 67.8% | 31% тестов |
| Gemini 3.0 Ultra | 92.7% | 65.3% | 34% тестов |
| Claude 4.0 | 91.9% | 69.1% | 28% тестов |
Разрыв между фактической точностью и логической согласованностью достигает 25-30 процентных пунктов. Модели знают факты, но не умеют их правильно связывать. Это фундаментальное ограничение архитектуры трансформеров, а не проблема данных.
Как отмечают в исследованиях механистической интерпретируемости, нейросети учатся статистическим корреляциям между токенами, а не логическим правилам. Они имитируют рассуждения, не понимая их.
Критический момент: Эти ошибки особенно опасны тем, что выглядят убедительно. Модель выдает уверенный, хорошо сформулированный ответ с ложной логической цепочкой. Эксперт может заметить фактическую ошибку, но логический изъян часто скрыт за кажущейся разумностью.
Что делать, если вы используете ИИ в серьезных задачах
Не полагайтесь на одну модель
Если GPT-5 дала медицинскую рекомендацию - проверьте ее через Gemini 3.0 и Claude 4.0. Разные архитектуры ошибаются по-разному. Совпадение трех моделей увеличивает надежность, хотя и не гарантирует ее.
Просите показать рассуждения
Вместо "Каков диагноз?" спрашивайте "Шаг за шагом: как вы пришли к этому диагнозу? Какие альтернативы рассмотрели и почему отклонили?". Логические ошибки часто вскрываются при экспликации reasoning chain.
Тестируйте на простых логических задачах
Прежде чем доверять модели анализ контракта, дайте ей несколько элементарных логических тестов. Если она путается в базовых силлогизмах - ее юридические рассуждения будут ненадежны. Это как проверять хирурга на умение завязывать узлы.
Используйте специализированные инструменты
Для медицинских диагнозов - системы, обученные specifically на медицинских данных с встроенными логическими ограничениями. Для юридического анализа - инструменты с формальной верификацией выводов. Универсальные LLM - швейцарские ножи, которые плохо режут хлеб и еще хуже откручивают гайки.
Будущее: логические ИИ или вечный надсмотрщик?
Исследовательские группы в Google DeepMind и OpenAI работают над архитектурами, которые действительно понимают логику. Neuro-symbolic AI, модели с явным представлением правил, системы с внешней памятью для логического вывода. Но до прорыва - годы.
Пока же - мы в ситуации, описанной в статье о вайб-физике. Модели генерируют убедительный наукообразный бред с внутренней логикой, которая разваливается при первом же серьезном scrutinу.
Практический вывод на 2026 год: используйте ИИ как мощный инструмент генерации гипотез, быстрого поиска информации, чернового анализа. Но финальное решение - особенно в медицине, праве, финансах - должно проходить через человеческий мозг, который (пока еще) понимает разницу между корреляцией и причинностью.
Самый опасный миф сегодня - что ИИ "думает". Он не думает. Он вычисляет вероятности следующих слов. И иногда эти вычисления выглядят как гениальная мысль, а иногда - как убедительная логическая ошибка. Отличить одно от другого - ваша работа.
Если вы разрабатываете системы с ИИ для критических применений - изучите как SystemVerilog ломает самые продвинутые модели. Тестирование на edge cases и логическую согласованность должно быть в центре вашего pipeline.
Последний совет: когда ваш ИИ-ассистент предлагает что-то слишком логичное, слишком последовательное, слишком убедительное - насторожитесь. Настоящее мышление часто запутанно, противоречиво и полное сомнений. Уверенность - первый признак имитации.
