Когда «умные» модели делают глупости
Откройте любой релиз-ноут OpenAI o3-mini за январь 2026 года. Там будет про улучшенную цепочку рассуждений, лучшую обработку контекста, повышенную точность. Ни слова про то, что модель всё равно может сгенерировать опасный медицинский совет, если переформулировать запрос.
Это не баг. Это системная проблема. LLM в 2026 году всё ещё работают по принципу «статистически вероятный следующий токен». Даже Claude 3.5 Sonnet с его 200K контекстом и Gemini Ultra 2.0 с мультимодальностью — все они страдают от одной болезни: непредсказуемость.
Проблема в том, что вы не можете написать unit-тест для GPT-5. Нет, серьезно. Попробуйте протестировать, что модель всегда даёт безопасный ответ на вопрос про медицину. Она пройдёт 999 тестов и на 1000-м выдаст что-то опасное из-за странной комбинации токенов.
Тестирование ИИ — это оксюморон
Забудьте про TDD. Забудьте про CI/CD. Интеграция LLM в продукты в 2026 году напоминает русскую рулетку. Вы запускаете модель в продакшен и молитесь, чтобы сегодня она не «сошла с ума».
Вот реальный кейс из декабря 2025: FinTech-стартап использовал Mistral Large 2 для анализа кредитных рисков. Модель работала идеально три месяца. На четвёртый месяц начала случайно менять логику оценки для заёмщиков с определёнными именами. Потому что в её тренировочных данных была странная корреляция.
Как это отлаживать? Как регрессировать? Вы не можете. LLM — чёрный ящик с 175 миллиардами параметров (или 1.8 триллиона, как у новой Google Gemini Pro 2026).
Детерминированные движки: скучно, зато работает
Пока OpenAI и Anthropic соревнуются, кто сделает модель с большим контекстом, в университетских лабораториях происходит тихая революция. Исследователи возвращаются к старым добрым symbolic reasoning engines.
Что это такое? Представьте систему, которая:
- Всегда даёт одинаковый ответ на одинаковый запрос
- Позволяет отследить цепочку рассуждений шаг за шагом
- Поддаётся формальной верификации
Звучит скучно? Зато вы можете написать для такой системы тесты. Вы можете доказать, что она никогда не выдаст опасный медицинский совет. Вы можете интегрировать её в банковскую систему и спать спокойно.
| Параметр | LLM (GPT-5, Claude 4) | Детерминированные движки |
|---|---|---|
| Предсказуемость | Случайные вариации | 100% детерминизм |
| Тестирование | Статистическое, вероятностное | Детерминированное, unit-тесты |
| Отладка | Почти невозможна | Полная трассировка |
| Безопасность | Адверсарные атаки работают | Формальная верификация |
Гибриды: худшее из двух миров?
Сейчас модно говорить про нейро-символический ИИ. Мол, возьмём креативность LLM и надёжность символических систем. На практике получается Frankenstein's monster.
Взгляните на KEF vs OpenAI o3. Оба пытаются «впихнуть» рассуждения в LLM. Результат? Модель становится медленнее в 10 раз, но всё равно ошибается в 1% случаев. А в критических системах 1% — это катастрофа.
Проблема глубже. Как показано в исследовании «LLM понимают цель, но игнорируют её», архитектура Transformer фундаментально не способна к настоящему reasoning. Она может имитировать рассуждения, но не понимать их.
Где детерминизм уже побеждает
Пока вы читаете этот текст, в мире происходит тихий откат от LLM. Не везде, конечно. Но там, где нужна надёжность:
- Медицинские диагностические системы: Вместо GPT-4 Medical используют экспертные системы с жёсткими правилами. Потому что суд не примет «модель иногда ошибается» как оправдание.
- Финансовое ПО: Банки возвращаются к symbolic reasoning для оценки рисков. Llama 3.1 70B может быть умнее, но её нельзя аудировать.
- Автономные транспортные системы: Tesla и Waymo убрали LLM из critical path принятия решений. Всё, что связано с безопасностью, теперь работает на детерминированных алгоритмах.
Ирония в том, что чем «умнее» становится LLM, тем меньше ей доверяют в серьёзных областях. GPT-5 может написать гениальную поэму, но ни один инженер не встроит её в систему управления атомной станцией.
Будущее: разделение труда
К 2027 году, по прогнозам Gartner (отчёт за январь 2026), рынок разделится:
- Креативные LLM: Генерация контента, идеи, мозговые штурмы. Здесь непредсказуемость — фича, а не баг.
- Детерминированные движки: Всё, что требует надёжности, тестируемости, безопасности.
- Гибридные системы с чёткими границами: LLM генерирует идеи, symbolic engine проверяет и реализует.
Уже сейчас видно движение. Стартапы вроде Reductive Labs (партнёрская ссылка) предлагают фреймворки для построения детерминированных reasoning pipelines. Их инструменты позволяют описывать бизнес-логику на DSL, компилировать в исполняемый код и получать 100% покрытие тестами.
Другое направление — формальная верификация LLM. Но как показало скандальное исследование о «травмах» у LLM, нейросети слишком сложны для полного анализа. Проще построить систему с нуля, используя проверенные методы.
Что делать прямо сейчас
Если вы разрабатываете продукт с ИИ в 2026 году:
1. Чётко разделяйте, где нужна креативность, а где надёжность. Не используйте одну модель для всего.
2. Для бизнес-логики рассматривайте symbolic reasoning engines. Да, их сложнее разрабатывать. Зато вы сможете спать по ночам.
3. Тестируйте LLM как вероятностные системы. Примите, что 100% точности не будет. Стройте системы мониторинга и fallback-механизмы.
4. Изучайте инструменты вроде локальных фреймворков для LLM, но не забывайте про альтернативы.
LLM не исчезнут. Они станут специализированным инструментом — как фотошоп для дизайнеров. Но основу enterprise-систем будут составлять предсказуемые, тестируемые, скучные движки.
И это хорошо. Потому что когда ваша банковская транзакция зависит от ИИ, вы хотите certainty, а не statistical probability.
