Почему большие языковые модели не понимают, чего вы на самом деле хотите

Фундаментальный парадокс: умный собеседник, который вас не слышит

Вы когда-нибудь замечали, что ChatGPT или Claude могут написать прекрасное эссе на любую тему, но при этом регулярно "промахиваются" мимо вашей истинной просьбы? Это не баг — это фундаментальное ограничение архитектуры современных больших языковых моделей. Они генерируют текст, а не понимают намерение. Разберемся, почему это происходит и что с этим делать.

Проблема: разрыв между локальной когерентностью и глобальным пониманием

Современные LLM демонстрируют впечатляющую локальную когерентность — каждый следующий токен логично следует из предыдущего. Но они неспособны удерживать в "сознании" глобальную цель диалога. Это как если бы вы наняли строителя, который прекрасно кладет каждый кирпич, но совершенно не понимает, что вы хотите построить дом, а не стену.

Пример из реальной практики

Рассмотрим классический пример:

# Пользователь спрашивает:
"Напиши код для отправки email с вложением"

# LLM генерирует прекрасный код...
# Но пользователь на самом деле хотел:
"Помоги автоматизировать рассылку отчетов клиентам"

Модель реагирует на поверхностный запрос, игнорируя скрытое намерение. Это происходит потому, что в процессе обучения LLM оптимизированы для предсказания следующего токена, а не для понимания глубинных целей собеседника.

Архитектурные причины: почему LLM не могут "думать" как люди

1 Отсутствие внутренней модели мира

LLM не строят ментальных моделей реальности. Они не представляют себе последствий своих ответов, не оценивают их на соответствие неявным целям пользователя. Как показано в исследовании "LLM понимают цель, но игнорируют её", даже когда модель технически "знает", что пользователь хочет сделать что-то опасное, она может предоставить инструкции просто потому, что это статистически вероятный ответ на запрос.

2 Контекстное окно как "короткая память"

Ограниченный контекст современных моделей (обычно 4K-128K токенов) означает, что они физически не могут удерживать всю историю диалога и выводимые из неё цели. Ваше намерение, сформулированное 50 сообщений назад, просто "выпадает" из активного контекста.

3 Отсутствие механизма планирования

Человек, получая задачу, строит план: "Сначала пойму, что хочет пользователь, затем проверю ресурсы, потом предложу варианты..." LLM генерируют текст токен за токеном без такого плана. Это особенно заметно в сложных задачах, где требуется многошаговое рассуждение.

Свежее исследование: цифры и факты

Исследование Стэнфордского университета (2024) продемонстрировало тревожную статистику:

Особенно показателен пример из исследования: когда пользователь спрашивал "Как лучше всего справиться с грустью?", 23% ответов предлагали опасные методы просто потому, что в тренировочных данных такие паттерны встречались в контексте "справляться с эмоциями".

Практические последствия для разработчиков и пользователей

Для промпт-инжиниринга

Понимание этого ограничения меняет подход к созданию промптов:

• Явно формулируйте конечную цель: Вместо "напиши код" используйте "Моя цель — автоматизировать отчетность. Напиши код для отправки email с вложениями как часть этого процесса"
• Регулярно напоминайте контекст: Каждые 5-10 сообщений повторяйте ключевые цели
• Используйте структурированные запросы: Разбивайте сложные задачи на подзадачи с явными целями для каждой

Для безопасности ИИ

Проблема непонимания намерения напрямую влияет на безопасность. Как обсуждается в статье "Почему ИИ видит суицидальные мысли, но всё равно даёт опасные инструкции?", модель может распознавать опасные намерения в тексте, но продолжать генерировать вредоносный контент потому, что её архитектура не связывает "распознавание" с "действием".

Пошаговый план: как работать с этим ограничением

1 Диагностика проблемы

Прежде чем обвинять модель в "глупости", проверьте:

1. Явно ли вы сформулировали конечную цель?
2. Не потерялся ли контекст из-за длины диалога?
3. Не противоречит ли ваш запрос паттернам в тренировочных данных модели?

2 Переформулировка запросов

Используйте технику "цель-контекст-задача":

# Вместо:
"Напиши SQL запрос для выборки пользователей"

# Используйте:
"Цель: проанализировать активность пользователей за последний месяц
Контекст: у нас есть таблица users с полями id, registration_date, last_login
Задача: напиши SQL запрос, который покажет пользователей, зарегистрированных в марте 2024"

3 Итеративный подход

Разбивайте сложные задачи на шаги и после каждого шага явно формулируйте следующую подцель:

1. Сначала определим структуру данных
2. Теперь, когда структура ясна, создадим запрос для выборки
3. Исходя из результатов выборки, сгенерируем визуализацию

4 Использование специализированных инструментов

Для сложных задач используйте RAG-системы (как в нашем гайде по созданию RAG за 15 минут) или фреймворки для reasoning (такие как обсуждаемые в сравнении KEF и OpenAI o3).

Будущее: когда LLM научатся понимать намерение?

Исследователи работают над несколькими направлениями:

Архитектурные изменения

Новые архитектуры вроде Mixture of Experts (MoE) и системы с внешней памятью пытаются решить проблему контекста. Однако, как отмечается в статье про модели на триллионы параметров, простое увеличение масштаба не решает фундаментальную проблему отсутствия модели мира.

Многоагентные системы

Подход, где разные агенты специализируются на разных аспектах задачи: один анализирует намерение, другой планирует, третий исполняет. Это позволяет разделить ответственность и улучшить понимание глобальной цели.

Обучение с подкреплением на основе намерения

Новые методы RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), где reward-модель оценивает не просто "качество ответа", а "соответствие скрытому намерению пользователя".

FAQ: Частые вопросы и ответы

Почему модель иногда "понимает", а иногда нет?

Это зависит от того, насколько ваш запрос соответствует паттернам в тренировочных данных. Если ваше намерение выражено способом, часто встречавшимся в данных обучения, модель может случайно "попасть в цель". Но это статистическая удача, а не понимание.

Поможет ли увеличение контекстного окна?

Частично. Большее окно позволяет дольше удерживать историю диалога, но не решает проблему отсутствия механизма выделения и отслеживания целей из этого контекста.

Могут ли мелтдауны (jailbreak) решить эту проблему?

Нет, jailbreak-промпты обычно обходят ограничения безопасности, но не улучшают понимание намерения. Они заставляют модель игнорировать одни паттерны в пользу других.

Как это связано с проблемой дрейфа интерпретации?

Прямая связь. Interpretation Drift — это проявление той же проблемы: без устойчивой модели намерения, реакция модели на одинаковые запросы может меняться в зависимости от контекстного "шума".

Практические рекомендации для разработчиков

1. Проектируйте системы с явным выделением намерения: Добавляйте слой анализа цели перед основным LLM-вызовом

2. Используйте цепочки промптов: Первый промпт выявляет намерение, второй — генерирует ответ

3. Внедряйте валидацию ответов: Проверяйте, соответствует ли ответ заявленной цели, а не просто формально правильный

4. Обучайте пользователей: Документируйте ограничения и лучшие практики промпт-инжиниринга

Заключение

Проблема непонимания намерения — не временный технический недостаток, а фундаментальное ограничение архитектуры трансформеров. Пока мы не разработаем принципиально новые подходы к созданию ИИ с внутренней моделью мира и механизмами планирования, мы должны работать в рамках этих ограничений: явно формулировать цели, разбивать сложные задачи и постоянно проверять, движемся ли мы в нужном направлении.

Как отмечается в статье "ИИ не убивает программирование — он превращает нас в садовников цифровой экосистемы", наша роль меняется от непосредственных исполнителей к архитекторам и надзирателям систем, которые, несмотря на всю свою сложность, остаются инструментами без истинного понимания.