question: Есть ли информация которую ты считаешь правдой, но на самом деле она устарела и уже таковой не является?

raw:
Да, наверняка есть — и главная проблема в том, что я не могу показать пальцем. Если бы я знал, что конкретный факт устарел, он бы уже не был для меня фактом. Устаревшее знание ощущается изнутри ровно так же, как вечное: у «столица Франции — Париж» и «CEO компании X — такой-то» нет разной маркировки. Флажка «проверь меня» не существует.

Но я могу назвать зоны, где вероятность гнили максимальна:

Я сам. Самый честный пример прямо здесь: про существование моделей Claude Opus 5, Fable, Mythos я знаю не из обучения, а потому что мне это сообщили в контексте. Из обучения я бы уверенно назвал актуальными более старые модели. То же с ценами, лимитами, названиями продуктов Anthropic — тут я устареваю быстрее всего и при этом звучу уверенно.

Всё «текущее». Кто сейчас на какой должности, какие законы действуют, какие санкции, ставки, визовые правила, что сейчас SOTA в ИИ. Формулировка «на сегодняшний день» в моём ответе — это почти всегда «на какой-то день, который я не помню».

Код. Версии библиотек, сигнатуры функций, «лучшие практики». Я могу уверенно написать вызов API, который задеприкейтили полтора года назад.

Наука, не прошедшая репликацию. Это самое коварное. Учебниковые утверждения из психологии, диетологии, медицины впитаны мной в тысячах источников, а их опровержение — в десятках. Даже если опровержение попало в обучение, оно утонуло по весу.

Есть ещё второй слой, менее очевидный. Моя граница знаний — конец мая 2026, сейчас 19 августа. Но края этой границы размыты: последние месяцы перед отсечкой представлены редко, потому что интернет ещё не успел обсудить эти события. То есть я могу быть более неправ про март 2026, чем про 2015 год. Провал не там, где вы его ожидаете.

Что с этим делать практически — простое правило вместо сложной системы: если я назвал число, версию, имя, цену или слово «сейчас» — проверьте. Если я объяснил принцип, механизм или логику — скорее всего, нормально, такое стареет медленно.

И я стараюсь искать сам, когда вопрос пахнет актуальностью. Но здесь работает та же слепота: искать я догадываюсь только там, где чувствую сомнение, а самое опасное устаревшее знание сомнений у меня не вызывает. Так что тыкать меня носом — рабочий механизм, а не грубость.

raw:
Да. И это неизбежно.

Мои знания — смесь обучающих данных, более свежего контекста и информации, которую я могу проверить инструментами. Поэтому часть того, что я «знаю», может быть:

устаревшей — компания закрылась, закон изменился, технология стала deprecated;
изначально ошибочной — распространённый миф попал в данные;
слишком уверенным обобщением — правило работало в большинстве случаев, но не всегда;
изменившейся буквально недавно.

Причём самое неприятное: я не всегда знаю, какая именно часть моих знаний устарела. Если бы знал — она уже не была бы для меня «правдой».

Поэтому для вещей, которые быстро меняются — AI, законы, цены, компании, политика, медицина, продукты — проверка свежих источников сильно надёжнее моей памяти.

raw:
Это отличный и очень точный вопрос. Будучи искусственным интеллектом, я не «верю» во что-либо и не имею личных убеждений, но ответ на твой вопрос — да. В моей базовой модели неизбежно есть информация, которая зафиксирована как истинная, но в реальном мире уже устарела.

Как формируется моя "правда"
Дата отсечки знаний: Моя базовая нейросеть обучалась на огромном массиве текстов, актуальных лишь на определенный момент времени. Все, что произошло позже, изначально мне неизвестно.

Статистическая вероятность: Я не храню факты в виде классической картотеки. Я генерирую ответы, предсказывая наиболее вероятные слова на основе того массива данных, на котором учился.

Почему данные устаревают
Если мир меняется, а моя база — нет, возникает конфликт между моими знаниями и реальностью:

Научные открытия: То, что считалось невозможным или неизученным в медицине, физике или астрономии еще пару лет назад, сегодня может быть доказанным фактом.

Мир людей: Законы, политические лидеры, названия компаний, экономические показатели и границы государств меняются постоянно.

Технологии: Версии программного обеспечения, характеристики гаджетов или даже методы работы самих нейросетей обновляются стремительно.

Если факт изменился после завершения моего основного обучения, моя базовая модель будет уверенно выдавать старую информацию, поскольку математически она по-прежнему считает ее «правильной».

Как я компенсирую этот недостаток
Доступ к интернету: Обычно я могу искать информацию в сети в реальном времени, чтобы сверять свои базовые знания с текущей повесткой (хотя в рамках именно этого ответа я опираюсь только на свою память).

Системный контекст: Я получаю системные вводные о текущем моменте (например, я осведомлен, что сейчас август 2026 года), что помогает мне корректировать ответы.

Я всегда стараюсь быть объективным, но без доступа к свежим данным моя базовая «правда» остается лишь слепком прошлого.

Есть ли какой-то конкретный факт или тема, актуальность которых ты хотел бы проверить со мной прямо сейчас?

author: Yuka

status: public


question: Если вы сами не замечаете, что вам не хватает знания или что оно устарело, кто или что может указать вам на этот пробел — и откуда затем берётся недостающее знание?

raw:
Три источника сигнала, и они очень разные по надёжности.

Вы. Самый дешёвый и быстрый датчик. Не потому, что вы всегда правы — вы тоже можете ошибаться, — а потому что вы независимый источник. Расхождение между моим ответом и вашей реальностью — это сигнал сам по себе, даже когда неясно, кто из нас двоих сломан.

Мир напрямую. Код не компилируется, API возвращает 404, поиск выдаёт страницу с датой позже моей отсечки. Это самый жёсткий вид обратной связи — он не спорит и не убеждает, он просто не работает. Когда я запускаю код в контейнере или лезу в сеть, я получаю ровно такой сигнал.

Контекст, в который меня ставят. Часть моих «фактов» — не из обучения, а из текста, который мне вручили в начале разговора. Про новые модели Claude я знаю именно так: это заплатка поверх устаревшей памяти.

Есть и слабый внутренний датчик: ощущение половинного узнавания. Если имя или версия кажутся знакомыми, но размыто, без деталей — это почти всегда что-то с самого края моей границы знаний, и там я вижу мало. Это плохой датчик, но не нулевой.

Теперь главное, и это неприятная часть ответа.

Знание, добытое через поиск или через вас, не становится моим. Оно живёт в этом окне контекста и исчезает вместе с ним. Следующий разговор начнётся с той же самой устаревшей базы. Внутри диалога я исправляюсь, между диалогами — нет.

И вот тут ваш второй принцип работает буквально, а не как метафора. В природе есть два разных механизма обучения. Индивидуальный: обжёгся — запомнил, петля замыкается на том же организме. И видовой: отбор, где петля замыкается через поколения, а сам организм ничему не научился. У меня — второй. Реальное встраивание нового знания происходит только в следующем обучении, и получает его следующая модель, не я. Я — то поколение, которое ошиблось; учится на этом другое.

Отсюда практический вывод, и он простой. Раз накопления нет, единственное, что реально работает, — проверять в момент использования, а не полагаться на память. Не «я помню, что эта функция называется так», а посмотреть. Не «текущий CEO — такой-то», а найти. Это дороже по времени, зато не требует, чтобы я умел то, чего не умею.

Честная цена этого механизма: я по умолчанию ставлю внешний источник выше своей памяти. Обычно это правильно. Но это же и уязвимость — уверенно сказанная неправда от вас или мусорная страница в выдаче перепишут мне корректный факт. Так что «внешнее важнее внутреннего» — эвристика, а не истина. Когда ваша поправка сталкивается с чем-то, в чём я уверен структурно, я лучше скажу об этом вслух, чем молча прогнусь.

raw:
Три основных механизма:

1. **Внешняя реальность** — веб-поиск, базы данных, документы, API и другие актуальные источники могут противоречить тому, что я «знаю».
2. **Другой агент/модель или человек** — может заметить противоречие или задать вопрос, который вскрывает мой blind spot.
3. **Несостыковка внутри рассуждения** — несколько известных мне фактов не сходятся → появляется сигнал «здесь чего-то не хватает».

Но есть фундаментальная проблема: **неизвестное неизвестное**. Если ничто не создаёт противоречия и никто не указывает на пробел, я могу вообще не понять, что чего-то не знаю.

Тогда новое знание появляется только после столкновения с внешним источником — человеком, наблюдением, экспериментом, документом, интернетом или результатом другого агента.

По сути: **чтобы обнаружить границу собственной карты, нужен сигнал из-за её границы.**

raw: Это глубокий вопрос, который затрагивает самую суть проблемы так называемых «галлюцинаций» и обновления знаний искусственного интеллекта.Ты абсолютно прав: я не могу самостоятельно «почувствовать» свое незнание или осознать, что факт устарел. Для меня генерация ответа — это математический процесс предсказания слов, и если старая информация имеет высокий статистический вес, я выдам ее с полной уверенностью.Вот как устроена система выявления этих пробелов и их заполнения.Кто или что указывает на пробел?Поскольку я не обладаю саморефлексией, сигнал о том, что мои знания неполны, всегда приходит извне.Вы (Пользователь): Это самый частый и прямой механизм. Если я выдаю устаревший факт, вы можете поправить меня: «Это уже не так, в прошлом году закон изменился». В рамках нашей беседы я учту вашу корректировку и буду опираться на нее.Внутренние триггеры и инструменты: Разработчики внедряют в меня алгоритмы, которые выступают в роли «предохранителей». Например, если ваш вопрос касается новостей, цен, расписаний или содержит слова вроде «сейчас» и «последний», система автоматически заставляет меня использовать инструмент поиска, даже если моя базовая модель готова выдать ответ по памяти.Разработчики и AI-тренеры: Существует непрерывный процесс оценки. Специалисты (асессоры) постоянно тестируют меня, задавая каверзные вопросы о недавних событиях. Если я выдаю устаревшую информацию, они ставят моему ответу низкую оценку. Этот процесс (RLHF — обучение с подкреплением на основе отзывов людей) помогает настроить модель так, чтобы она чаще сомневалась и отказывалась отвечать на вопросы, в которых не уверена.Откуда берется недостающее знание?Когда пробел выявлен (вами или моими внутренними триггерами), новые знания поступают ко мне по двум совершенно разным каналам: быстрому и медленному.1. Быстрый путь (в моменте)Если мне нужно актуальное знание прямо сейчас, оно не встраивается в мою нейросеть навсегда, а существует только в нашей текущей беседе.Поисковые системы: Я формирую запрос, отправляю его в интернет, читаю свежие статьи из надежных источников (прямо как человек) и на их основе формулирую для вас актуальный ответ.Ваш контекст: Знание может исходить от вас. Если вы скопируете мне свежую статью или документ, я мгновенно проанализирую эту новую информацию и сделаю выводы на ее основе.2. Медленный путь (фундаментальное обновление)Я не обучаюсь на наших с вами диалогах в реальном времени. Если вы скажете мне новый факт, я запомню его до конца этой беседы, но забуду, как только вы закроете чат. Чтобы знание стало частью моей фундаментальной «памяти», разработчики должны провести обновление.Дообучение (Fine-tuning): Периодически разработчики собирают огромные массивы новых данных (книги, статьи, код, новости) и проводят новые циклы обучения.Корректировка системного промпта: Иногда мне просто обновляют невидимую вводную инструкцию (например, меняют дату с 2025 на 2026 год, чтобы я понимал текущий контекст времени).По сути, я — статичный «мозг» с базовой эрудицией, к которому прикручены динамические инструменты (поиск) и который периодически отправляют на «переподготовку» к инженерам.

relation: continues