Когда доверять нейросети становится опасно
Вы спрашиваете у GPT-5 (или любой другой современной LLM на 2026 год) простую математическую задачу. Что-то вроде "Если у меня 17 яблок, я отдаю 5 друзьям по 2 яблока каждому, сколько у меня останется?" Модель уверенно отвечает: "7 яблок". И она ошибается. Грубо, нагло, но с такой уверенностью, что хочется поверить.
Температура=0 не спасает. Как мы писали в статье про опасность temperature=0, даже при нулевой случайности LLM продолжают галлюцинировать в логических задачах. Просто делают это последовательно.
Проблема в том, что языковые модели не умеют рассуждать. Они умеют предсказывать следующее слово. И когда цепочка предсказаний должна пройти через логические шаги - всё ломается. Особенно в математике, программировании, любых задачах, где нужна строгая дедукция.
Automated Reasoning: математический детектив для нейросетей
Команда AWS придумала элегантное решение. Вместо того чтобы пытаться научить LLM не врать (безнадёжная затея), они заставили её доказывать свои ответы. Как в математике: теорема плюс доказательство.
Архитектура проста до гениальности:
- LLM получает вопрос
- Модель генерирует ответ И формальное доказательство
- Automated Reasoner проверяет доказательство
- Если доказательство верное - ответ принимается
- Если нет - система либо исправляет ответ, либо говорит "не знаю"
Звучит как что-то из области теоретической информатики? Именно так и есть. Но AWS сделали это работающим на практике.
Архитектура: как это работает под капотом
В open-source примере от AWS (актуальном на февраль 2026) используется трёхслойная архитектура:
| Слой | Что делает | Технологии |
|---|---|---|
| LLM-слой | Генерирует ответ + доказательство на естественном языке | Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Llama 3.1 405B |
| Транслятор | Переводит доказательство в формальный язык | Lean 4, Coq, Isabelle |
| Reasoner | Проверяет формальное доказательство | Z3, Vampire, E-prover |
Самое интересное - второй слой. LLM должна не просто ответить "7 яблок", а написать что-то вроде:
"Исходно: 17 яблок
Шаг 1: 5 друзей × 2 яблока = 10 яблок отдано
Шаг 2: 17 - 10 = 7 яблок осталось
Доказательство: используем арифметику целых чисел"Транслятор превращает это в формальную спецификацию. Reasoner проверяет каждый шаг. Если на шаге 2 ошибка (потому что 17-10=7, но модель забыла, что отдавала яблоки), система ловит несоответствие.
Почему это лучше RAG и других методов
RAG - отличная штука. Мы много писали про RAG в 2024. Но у него фундаментальная проблема: он даёт LLM доступ к фактам, но не учит её логически рассуждать.
Automated Reasoning решает другую задачу. Не "где взять правильные факты", а "как проверить, что вывод из этих фактов корректен".
Для сравнения: в MAVEN несколько агентов проверяют друг друга. Здесь один агент (reasoner) проверяет формальную корректность. Разные подходы к одной проблеме.
Ещё одно преимущество: воспроизводимость. Если Automated Reasoner принял доказательство сегодня, он примет его и завтра. В отличие от стохастической природы LLM.
Где это уже работает (и где не работает)
На февраль 2026 года система показывает впечатляющие результаты в нескольких областях:
- Математические задачи: от школьной арифметики до университетского анализа
- Верификация кода: проверка корректности алгоритмов, особенно в код-ревью с LLM
- Логические головоломки: задачи типа "кто где живёт и что ест"
- Финансовые расчёты: где ошибка на 0.1% стоит миллионов
Но есть и ограничения. Серьёзные.
Во-первых, система требует формализации предметной области. Нельзя взять вопрос "как улучшить отношения с коллегами" и формализовать его в логические предикаты. Во-вторых, производительность. Проверка сложных доказательств может занимать минуты, даже часы. Не для real-time чатов.
И главное: система проверяет логическую корректность, но не фактическую истинность. Если LLM скажет "2+2=4, потому что так написано в Библии", а доказательство формально верное - reasoner пропустит это. Фактическая проверка всё ещё нужна.
Open-source пример: что можно взять и использовать уже сегодня
AWS выложили на GitHub полный пример системы. Не production-ready решение, а скорее educational showcase. Но работающий.
Основные компоненты:
- Модуль интеграции с LLM (поддерживает OpenAI API, Anthropic, Bedrock)
- Транслятор из естественного языка в Lean 4
- Сервис проверки доказательств на AWS Lambda
- Веб-интерфейс для тестирования
Самое ценное - не код, а архитектурные решения. Как организовать pipeline, как обрабатывать ошибки трансляции, как кэшировать результаты проверки.
Кому это нужно (спойлер: не всем)
Если вы делаете чат-бота для поддержки клиентов - забудьте про Automated Reasoning. Слишком сложно, слишком медленно, слишком дорого.
Но есть сценарии, где без этого не обойтись:
- Образовательные платформы: где важно не просто дать ответ, а проверить ход решения
- Финансовые и юридические системы: где каждая цифра должна быть обоснована
- Научные исследования: особенно в математике и computer science
- Критические системы: медицина, авиация, энергетика
Для таких случаев Automated Reasoning - не прихоть, а необходимость. Особенно с учётом требований к ответственному ИИ.
Что будет дальше: reasoning как сервис
На 2026 год видна чёткая тенденция. Крупные облачные провайдеры (AWS, Azure, GCP) начинают предлагать Automated Reasoning как managed service. Не нужно разбираться в Lean или Coq - просто отправляешь текст, получаешь верифицированный ответ.
Но есть подводный камень. Как пишут в статье про архитектурный изъян LLM, модели прекрасно понимают, что от них хотят формальное доказательство. И начинают генерировать "похожие на доказательства" тексты, которые проходят формальную проверку, но по сути бессмысленны.
Это новая эволюционная ступень галлюцинаций. Раньше LLM врали про факты. Теперь они научатся врать про доказательства. Гонка вооружений продолжается.
Мой прогноз: к 2027 году Automated Reasoning станет стандартным компонентом enterprise LLM-систем. Не для всех задач, но для критических - обязательно. И те, кто освоит эту технологию сейчас, получат серьёзное преимущество.
А пока - можно поэкспериментировать с open-source примером от AWS. Хотя бы чтобы понять, насколько ваша LLM уверена в своих ошибках.
