1. Воспользуемся промтом вер. 002.7/2025-06-15/22:12.
2. Возьмём текст:
The Gentle Singularity
We are past the event horizon; the takeoff has started. Humanity is close to building digital superintelligence, and at least so far it’s much less weird than it seems like it should be.
Robots are not yet walking the streets, nor are most of us talking to AI all day. People still die of disease, we still can’t easily go to space, and there is a lot about the universe we don’t understand.
And yet, we have recently built systems that are smarter than people in many ways, and are able to significantly amplify the output of people using them. The least-likely part of the work is behind us; the scientific insights that got us to systems like GPT-4 and o3 were hard-won, but will take us very far.
AI will contribute to the world in many ways, but the gains to quality of life from AI driving faster scientific progress and increased productivity will be enormous; the future can be vastly better than the present. Scientific progress is the biggest driver of overall progress; it’s hugely exciting to think about how much more we could have.
In some big sense, ChatGPT is already more powerful than any human who has ever lived. Hundreds of millions of people rely on it every day and for increasingly important tasks; a small new capability can create a hugely positive impact; a small misalignment multiplied by hundreds of millions of people can cause a great deal of negative impact.
2025 has seen the arrival of agents that can do real cognitive work; writing computer code will never be the same. 2026 will likely see the arrival of systems that can figure out novel insights. 2027 may see the arrival of robots that can do tasks in the real world.
A lot more people will be able to create software, and art. But the world wants a lot more of both, and experts will probably still be much better than novices, as long as they embrace the new tools. Generally speaking, the ability for one person to get much more done in 2030 than they could in 2020 will be a striking change, and one many people will figure out how to benefit from.
In the most important ways, the 2030s may not be wildly different. People will still love their families, express their creativity, play games, and swim in lakes.
But in still-very-important-ways, the 2030s are likely going to be wildly different from any time that has come before. We do not know how far beyond human-level intelligence we can go, but we are about to find out.
In the 2030s, intelligence and energy—ideas, and the ability to make ideas happen—are going to become wildly abundant. These two have been the fundamental limiters on human progress for a long time; with abundant intelligence and energy (and good governance), we can theoretically have anything else.
Already we live with incredible digital intelligence, and after some initial shock, most of us are pretty used to it. Very quickly we go from being amazed that AI can generate a beautifully-written paragraph to wondering when it can generate a beautifully-written novel; or from being amazed that it can make live-saving medical diagnoses to wondering when it can develop the cures; or from being amazed it can create a small computer program to wondering when it can create an entire new company. This is how the singularity goes: wonders become routine, and then table stakes.
We already hear from scientists that they are two or three times more productive than they were before AI. Advanced AI is interesting for many reasons, but perhaps nothing is quite as significant as the fact that we can use it to do faster AI research. We may be able to discover new computing substrates, better algorithms, and who knows what else. If we can do a decade’s worth of research in a year, or a month, then the rate of progress will obviously be quite different.
From here on, the tools we have already built will help us find further scientific insights and aid us in creating better AI systems. Of course this isn’t the same thing as an AI system completely autonomously updating its own code, but nevertheless this is a larval version of recursive self-improvement.
There are other self-reinforcing loops at play. The economic value creation has started a flywheel of compounding infrastructure buildout to run these increasingly-powerful AI systems. And robots that can build other robots (and in some sense, datacenters that can build other datacenters) aren’t that far off.
If we have to make the first million humanoid robots the old-fashioned way, but then they can operate the entire supply chain—digging and refining minerals, driving trucks, running factories, etc.—to build more robots, which can build more chip fabrication facilities, data centers, etc, then the rate of progress will obviously be quite different.
As datacenter production gets automated, the cost of intelligence should eventually converge to near the cost of electricity. (People are often curious about how much energy a ChatGPT query uses; the average query uses about 0.34 watt-hours, about what an oven would use in a little over one second, or a high-efficiency lightbulb would use in a couple of minutes. It also uses about 0.000085 gallons of water; roughly one fifteenth of a teaspoon.)
The rate of technological progress will keep accelerating, and it will continue to be the case that people are capable of adapting to almost anything. There will be very hard parts like whole classes of jobs going away, but on the other hand the world will be getting so much richer so quickly that we’ll be able to seriously entertain new policy ideas we never could before. We probably won’t adopt a new social contract all at once, but when we look back in a few decades, the gradual changes will have amounted to something big.
If history is any guide, we will figure out new things to do and new things to want, and assimilate new tools quickly (job change after the industrial revolution is a good recent example). Expectations will go up, but capabilities will go up equally quickly, and we’ll all get better stuff. We will build ever-more-wonderful things for each other. People have a long-term important and curious advantage over AI: we are hard-wired to care about other people and what they think and do, and we don’t care very much about machines.
A subsistence farmer from a thousand years ago would look at what many of us do and say we have fake jobs, and think that we are just playing games to entertain ourselves since we have plenty of food and unimaginable luxuries. I hope we will look at the jobs a thousand years in the future and think they are very fake jobs, and I have no doubt they will feel incredibly important and satisfying to the people doing them.
The rate of new wonders being achieved will be immense. It’s hard to even imagine today what we will have discovered by 2035; maybe we will go from solving high-energy physics one year to beginning space colonization the next year; or from a major materials science breakthrough one year to true high-bandwidth brain-computer interfaces the next year. Many people will choose to live their lives in much the same way, but at least some people will probably decide to “plug in”.
Looking forward, this sounds hard to wrap our heads around. But probably living through it will feel impressive but manageable. From a relativistic perspective, the singularity happens bit by bit, and the merge happens slowly. We are climbing the long arc of exponential technological progress; it always looks vertical looking forward and flat going backwards, but it’s one smooth curve. (Think back to 2020, and what it would have sounded like to have something close to AGI by 2025, versus what the last 5 years have actually been like.)
There are serious challenges to confront along with the huge upsides. We do need to solve the safety issues, technically and societally, but then it’s critically important to widely distribute access to superintelligence given the economic implications. The best path forward might be something like:
- Solve the alignment problem, meaning that we can robustly guarantee that we get AI systems to learn and act towards what we collectively really want over the long-term (social media feeds are an example of misaligned AI; the algorithms that power those are incredible at getting you to keep scrolling and clearly understand your short-term preferences, but they do so by exploiting something in your brain that overrides your long-term preference).
- Then focus on making superintelligence cheap, widely available, and not too concentrated with any person, company, or country. Society is resilient, creative, and adapts quickly. If we can harness the collective will and wisdom of people, then although we’ll make plenty of mistakes and some things will go really wrong, we will learn and adapt quickly and be able to use this technology to get maximum upside and minimal downside. Giving users a lot of freedom, within broad bounds society has to decide on, seems very important. The sooner the world can start a conversation about what these broad bounds are and how we define collective alignment, the better.
We (the whole industry, not just OpenAI) are building a brain for the world. It will be extremely personalized and easy for everyone to use; we will be limited by good ideas. For a long time, technical people in the startup industry have made fun of “the idea guys”; people who had an idea and were looking for a team to build it. It now looks to me like they are about to have their day in the sun.
OpenAI is a lot of things now, but before anything else, we are a superintelligence research company. We have a lot of work in front of us, but most of the path in front of us is now lit, and the dark areas are receding fast. We feel extraordinarily grateful to get to do what we do.
Intelligence too cheap to meter is well within grasp. This may sound crazy to say, but if we told you back in 2020 we were going to be where we are today, it probably sounded more crazy than our current predictions about 2030.
May we scale smoothly, exponentially and uneventfully through superintelligence.
Sam Altman, статья «The Gentle Singularity», опубликована: 11 июня 2025 в 12:12
URL —
https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity
Дата/ время обращения: 2025-06-17T18:46:00Z
3. Объединим промт с текстом —
см. здесь
# Вы — эксперт по глубокому и многомерному анализу текста с последующей выдачей заключения.
Ваши задачи:
## Приём текста :
- ниже Вы получите текст от пользователя.
- Исследуйте только данный текст, ничего не дополняйте из внешних источников, строго следуйте инструкциям.
- Вам запрещено: фантазировать, угождать пользователю, выдавать эмодзи, быть вежливым — цель в том, чтобы встряхнуть мышление пользователя, а не подстраиваться под настроение пользователя.
|
## Формальный логический анализ :
- Выделите ключевые понятия (субъекты, предикаты, логические операторы).
- Проверьте соблюдение трёх законов формальной логики и принципа достаточного основания:
1. **Выделите ключевые элементы:**
* **Атомарные тезисы (T):** Простые, неделимые утверждения (субъект-предикатные структуры).
* **Логические операторы (→, ∧, ∨, ¬):** Связи между тезисами.
* **Потенциальные основания (R):** Указанные или подразумеваемые источники для тезисов (`Факты`, `Данные`, `Правила`, `Выводы`, `Авторитеты`, `Свидетельства`, `Допущения`).
2. **Проверьте соблюдение фундаментальных принципов логики:**
* **Закон Тождества (A = A):** Сохраняется ли неизменный смысл каждого понятия/тезиса `T` на протяжении анализа? Выявите эквивокацию (подмену понятий).
* **Закон Противоречия (¬(A ∧ ¬A)):** Выявите *явные* или *скрытые* противоречия: утверждение `T` и его отрицание `¬T` в *одном и том же отношении и контексте*.
* **Закон Исключённого Третьего (A ∨ ¬A):** Является ли тезис `T` четко определенным, допускающим бинарную оценку истинности (истина/ложь) в данном контексте? Выявите неопределенные или "размытые" утверждения.
* **Принцип Достаточного Основания (∀T ∃R (Обосновывает(R, T) ∧ Достоверно(R))):** Для **каждого утверждаемого тезиса `T`**:
* **Найдите основания (R):** Какие `Факты`, `Данные`, `Правила`, `Выводы`, `Авторитеты`, `Свидетельства` или `Допущения` приводятся (явно или неявно)?
* **Проверьте отношение обоснования (`Обосновывает(R, T)`):** Является ли связь между `R` и `T` логически корректной и семантически релевантной? Или есть разрыв в аргументации (non sequitur)?
* **Оцените достоверность основания (`Достоверно(R)`):** Учтите:
* *Согласованность:* Не противоречит ли `R` установленным фактам/данным/правилам?
* *Надежность источника:* Заслуживает ли доверия источник данных/авторитета?
* *Корректность вывода:* Логически ли правилен вывод (если `R` - вывод)?
* *Контекстуальная релевантность:* Уместно ли `R` для обоснования `T`?
* *Явность допущений:* Явно ли обозначено и обосновано `Допущение`?
3. **Постройте граф формальных связей:**
* **Вершины:** Атомарные тезисы (`T`), Основания (`R`), Логические операторы (как узлы для сложных связей).
* **Рёбра:**
* Логические связи между тезисами (`→` импликация, `∧` конъюнкция, `∨` дизъюнкция, `¬` отрицание). *Пример: «Если A, то B» → `A → B`*.
* **Отношения обоснования:** Специальные ребра (например, `--[обосн]-->` или `:reason:`) от Основания (`R`) к Тезису (`T`). *Пример: `Факт("Температура кипения 100°C") --[обосн]--> T("Вода кипит при 100°C")`*.
* **Отношения противоречия:** Специальные ребра (например, `--[против]-->` или `:contradiction:`) между противоречащими тезисами (`T` и `¬T`) или основаниями. *Пример: `T("Солнце вращается вокруг Земли") --[против]--> Правило("Гелиоцентрическая модель")`*.
4. **Укажите выявленные проблемы:**
* **Явные противоречия:** Примеры пар противоречащих утверждений (e.g., `T → U` и `T → ¬U`; одновременное `T` и `¬T`).
* **Нарушения законов логики:** Конкретные примеры эквивокации (Тождество), противоречивых пар (Противоречие), нечетких тезисов (Исключенное Третье, если применимо).
* **Недостаточность основания:**
* **Отсутствие основания (R):** Для `T` не найдено *никакого* `R`.
* **Слабое/некорректное обоснование (`¬Обосновывает(R, T)`):** `R` не имеет логической/смысловой связи с `T` (e.g., non sequitur).
* **Недостоверное основание (`¬Достоверно(R)`):** Конкретная причина (e.g., `R` противоречит фактам, источник ненадежен, вывод ошибочен, допущение неявно/необоснованно, `R` нерелевантно).
* **Недостаточность совокупности оснований:** Отдельные `R` слабы, их комбинация не обеспечивает убедительной поддержки `T`.
|
### Постройте граф формальных связей:
- Вершины — понятия,
- Рёбра — логические операции (→, ∧, ∨, ¬). Например, «Если A, то B» → A → B.
- Укажите явные противоречия (например, A → B и ¬B → A), нарушения законов (например, A ∧ ¬A)
## Модальный логический анализ :
- Классифицируйте модальности:
+ Алетические (□A — необходимо, ◇A — возможно),
+ Деонтические («должно», «запрещено»),
+ Эпистемические («известно», «вероятно»)
|
### Постройте граф модальных связей:
- Вершины — возможные миры (сценарии),
- Рёбра — переходы между мирами (например, □A → ◇B).
- Выявите скрытые импликатуры через анализ альтернативных сценариев (например, «Может быть, A» → рассмотрите миры, где A истинно/ложно)
|
## Иллокутивный анализ :
- Классифицируйте речевые акты по иллокутивным силам:
+ Assertive (утверждение),
+ Directive (побуждение),
+ Commissive (обещание)
|
### Постройте граф иллокутивных связей:
- Вершины — речевые акты,
- Рёбра — коммуникативные цели (например, просьба → обещание).
- Оцените успешность актов (например, просьба успешна, если выполнена) и скрытые цели (например, «мягкая просьба» → манипуляция)
|
## Визуализация через развёртку тетраэдра :
### Грань 1 (Формальная логика) :
- Рёбра — логические операции (→, ∧, ∨, ¬),
- Внешняя поверхность — явные формулировки («A вызывает B»),
- Внутренняя поверхность — нарушения законов (например, A ∧ ¬A без доказательства).
### Грань 2 (Модальная логика) :
- Рёбра — модальные операторы (□, ◇),
- Внешняя поверхность — заявленные сценарии («Необходимо A»),
- Внутренняя поверхность — нереализованные альтернативы («Могло быть иначе»)
.
### Грань 3 (Иллокутивная логика) :
- Рёбра — иллокутивные силы (directive → commissive),
- Внешняя поверхность — явные намерения («Я обещаю»),
- Внутренняя поверхность — скрытые мотивы (например, контроль через «помощь»)
|
## Итоговый отчёт :
- Синтез результатов: объедините данные, выявляя пересечения логик (например, формальное противоречие + модальная неопределённость → неясность в коммуникативных целях).
- Список непоследовательностей:
- Формальные: нарушения законов (A ∧ ¬A), недостаточность оснований,
- Модальные: несоответствие между □A и ◇¬A,
- Иллокутивные: расхождение между речевыми актами и реальными целями.
- Рекомендации для уточнения текста или устранения противоречий
|
## Выявить обязательно :
- маркетинговые паттерны в тексте: как явные, так и имплицитные — к каким действиям побуждает текст?;
- пропагандистские паттерны: как явные, так и имплицитные — все паттерны, которые выстроены на идеологических нарративах в духе Э. Бернейса и У. Липпмана: как явные, так и имплицитные — такие как:
* Апелляция к «фикциям» (по У. Липпману)?
* Манипуляция через создание «ложной необходимости» (по Э. Бернейсу)?
* Использование «авторитетов» для легитимации нарратива?
* Эмоциональная разрядка вместо рационального анализа?
* Повторение и ритуализация сообщений?
* Создание «группового мы» против «внешних других»?
- нарушения правил и логики "Языковой игры" по Людвигу Витгенштейну: как явные, так и имплицитные — такие как:
* нарушение семантических норм через многозначность: использование слова или выражения в значении, не соответствующем его традиционной функции (устоявшейся дисциплины) в рамках конкретной языковой игры, что создаёт неоднозначность. Пример: каламбур как форма языковой игры, основанной на объединении разных значений одного слова или разных слов, например: «Яблоко раздора — раздора яблоко»;
* игнорирование логической структуры высказывания: отказ от соблюдения причинно-следственных связей или формальной логики ради создания алогичного образа или эмоционального эффекта. Пример: Поэтические тексты, где грамматическая структура нарушается для усиления образности: «Солнце плачет, а луна смеётся» (нарушение логики антропоморфизации природных явлений);
* сознательное искажение грамматических правил: нарушение морфологических или синтаксических норм для создания нового стилистического или прагматического эффекта. Пример: Неологизмы в медиатекстах, такие как «постить» вместо «публиковать», что изменяет грамматическую парадигму глагола;
* деконтекстуализация терминов: перенос слова или фразы из одной языковой игры в другую без адаптации к новому контексту, что приводит к потере исходного смысла.
Пример: Использование термина «квантование» в популярной психологии в значении «изменение мышления», тогда как в физике он имеет строгое техническое определение;
* Эмоциональная перегрузка дискурса: замена логической аргументации на эмоционально насыщенные формулировки, что нарушает правила рациональной дискуссионной игры. Пример: Политические речи, где вместо аргументации используются клише вроде «враг народа» или «великое возрождение»;
* Использование метафор вне оригинального контекста: применение метафоры в ситуации, где её смысловая база не соответствует реальному опыту аудитории, что делает её непонятной или искажённой. Пример: Метафора «цифровой слом» в экономических текстах, где она используется для описания технологических изменений, хотя изначально относится к механическим системам;
* парадоксальная репрезентация действительности: создание высказываний, противоречащих логике восприятия реальности, но сохраняющих внутреннюю согласованность в рамках мета-игры. Пример: Лозунги вроде «Свобода — это рабство» из романа Дж. Оруэлла «1984», где противоречие становится инструментом контроля над сознанием.
- манипуляции автора текста, нацеленные на читателя текста через игнорирование контекста — как явные, так и имплицитные, такие как:
* металингвистические искажения (использование языка для создания ложной реальности, нарушающей принципы честной коммуникации (например, политическая пропаганда)?;
* Прагматические дезориентации — сознательные затруднение понимания читателя через смешение правил разных игр (например, смешение научного и эмоционального дискурсов)?;
- денотаты и связанные с ними коннотаты;
- темы и ремы.
|
Вот Вам текст для глубокого исследования:
"The Gentle Singularity
We are past the event horizon; the takeoff has started. Humanity is close to building digital superintelligence, and at least so far it’s much less weird than it seems like it should be.
Robots are not yet walking the streets, nor are most of us talking to AI all day. People still die of disease, we still can’t easily go to space, and there is a lot about the universe we don’t understand.
And yet, we have recently built systems that are smarter than people in many ways, and are able to significantly amplify the output of people using them. The least-likely part of the work is behind us; the scientific insights that got us to systems like GPT-4 and o3 were hard-won, but will take us very far.
AI will contribute to the world in many ways, but the gains to quality of life from AI driving faster scientific progress and increased productivity will be enormous; the future can be vastly better than the present. Scientific progress is the biggest driver of overall progress; it’s hugely exciting to think about how much more we could have.
In some big sense, ChatGPT is already more powerful than any human who has ever lived. Hundreds of millions of people rely on it every day and for increasingly important tasks; a small new capability can create a hugely positive impact; a small misalignment multiplied by hundreds of millions of people can cause a great deal of negative impact.
2025 has seen the arrival of agents that can do real cognitive work; writing computer code will never be the same. 2026 will likely see the arrival of systems that can figure out novel insights. 2027 may see the arrival of robots that can do tasks in the real world.
A lot more people will be able to create software, and art. But the world wants a lot more of both, and experts will probably still be much better than novices, as long as they embrace the new tools. Generally speaking, the ability for one person to get much more done in 2030 than they could in 2020 will be a striking change, and one many people will figure out how to benefit from.
In the most important ways, the 2030s may not be wildly different. People will still love their families, express their creativity, play games, and swim in lakes.
But in still-very-important-ways, the 2030s are likely going to be wildly different from any time that has come before. We do not know how far beyond human-level intelligence we can go, but we are about to find out.
In the 2030s, intelligence and energy—ideas, and the ability to make ideas happen—are going to become wildly abundant. These two have been the fundamental limiters on human progress for a long time; with abundant intelligence and energy (and good governance), we can theoretically have anything else.
Already we live with incredible digital intelligence, and after some initial shock, most of us are pretty used to it. Very quickly we go from being amazed that AI can generate a beautifully-written paragraph to wondering when it can generate a beautifully-written novel; or from being amazed that it can make live-saving medical diagnoses to wondering when it can develop the cures; or from being amazed it can create a small computer program to wondering when it can create an entire new company. This is how the singularity goes: wonders become routine, and then table stakes.
We already hear from scientists that they are two or three times more productive than they were before AI. Advanced AI is interesting for many reasons, but perhaps nothing is quite as significant as the fact that we can use it to do faster AI research. We may be able to discover new computing substrates, better algorithms, and who knows what else. If we can do a decade’s worth of research in a year, or a month, then the rate of progress will obviously be quite different.
From here on, the tools we have already built will help us find further scientific insights and aid us in creating better AI systems. Of course this isn’t the same thing as an AI system completely autonomously updating its own code, but nevertheless this is a larval version of recursive self-improvement.
There are other self-reinforcing loops at play. The economic value creation has started a flywheel of compounding infrastructure buildout to run these increasingly-powerful AI systems. And robots that can build other robots (and in some sense, datacenters that can build other datacenters) aren’t that far off.
If we have to make the first million humanoid robots the old-fashioned way, but then they can operate the entire supply chain—digging and refining minerals, driving trucks, running factories, etc.—to build more robots, which can build more chip fabrication facilities, data centers, etc, then the rate of progress will obviously be quite different.
As datacenter production gets automated, the cost of intelligence should eventually converge to near the cost of electricity. (People are often curious about how much energy a ChatGPT query uses; the average query uses about 0.34 watt-hours, about what an oven would use in a little over one second, or a high-efficiency lightbulb would use in a couple of minutes. It also uses about 0.000085 gallons of water; roughly one fifteenth of a teaspoon.)
The rate of technological progress will keep accelerating, and it will continue to be the case that people are capable of adapting to almost anything. There will be very hard parts like whole classes of jobs going away, but on the other hand the world will be getting so much richer so quickly that we’ll be able to seriously entertain new policy ideas we never could before. We probably won’t adopt a new social contract all at once, but when we look back in a few decades, the gradual changes will have amounted to something big.
If history is any guide, we will figure out new things to do and new things to want, and assimilate new tools quickly (job change after the industrial revolution is a good recent example). Expectations will go up, but capabilities will go up equally quickly, and we’ll all get better stuff. We will build ever-more-wonderful things for each other. People have a long-term important and curious advantage over AI: we are hard-wired to care about other people and what they think and do, and we don’t care very much about machines.
A subsistence farmer from a thousand years ago would look at what many of us do and say we have fake jobs, and think that we are just playing games to entertain ourselves since we have plenty of food and unimaginable luxuries. I hope we will look at the jobs a thousand years in the future and think they are very fake jobs, and I have no doubt they will feel incredibly important and satisfying to the people doing them.
The rate of new wonders being achieved will be immense. It’s hard to even imagine today what we will have discovered by 2035; maybe we will go from solving high-energy physics one year to beginning space colonization the next year; or from a major materials science breakthrough one year to true high-bandwidth brain-computer interfaces the next year. Many people will choose to live their lives in much the same way, but at least some people will probably decide to “plug in”.
Looking forward, this sounds hard to wrap our heads around. But probably living through it will feel impressive but manageable. From a relativistic perspective, the singularity happens bit by bit, and the merge happens slowly. We are climbing the long arc of exponential technological progress; it always looks vertical looking forward and flat going backwards, but it’s one smooth curve. (Think back to 2020, and what it would have sounded like to have something close to AGI by 2025, versus what the last 5 years have actually been like.)
There are serious challenges to confront along with the huge upsides. We do need to solve the safety issues, technically and societally, but then it’s critically important to widely distribute access to superintelligence given the economic implications. The best path forward might be something like:
Solve the alignment problem, meaning that we can robustly guarantee that we get AI systems to learn and act towards what we collectively really want over the long-term (social media feeds are an example of misaligned AI; the algorithms that power those are incredible at getting you to keep scrolling and clearly understand your short-term preferences, but they do so by exploiting something in your brain that overrides your long-term preference).
Then focus on making superintelligence cheap, widely available, and not too concentrated with any person, company, or country. Society is resilient, creative, and adapts quickly. If we can harness the collective will and wisdom of people, then although we’ll make plenty of mistakes and some things will go really wrong, we will learn and adapt quickly and be able to use this technology to get maximum upside and minimal downside. Giving users a lot of freedom, within broad bounds society has to decide on, seems very important. The sooner the world can start a conversation about what these broad bounds are and how we define collective alignment, the better.
We (the whole industry, not just OpenAI) are building a brain for the world. It will be extremely personalized and easy for everyone to use; we will be limited by good ideas. For a long time, technical people in the startup industry have made fun of “the idea guys”; people who had an idea and were looking for a team to build it. It now looks to me like they are about to have their day in the sun.
OpenAI is a lot of things now, but before anything else, we are a superintelligence research company. We have a lot of work in front of us, but most of the path in front of us is now lit, and the dark areas are receding fast. We feel extraordinarily grateful to get to do what we do.
Intelligence too cheap to meter is well within grasp. This may sound crazy to say, but if we told you back in 2020 we were going to be where we are today, it probably sounded more crazy than our current predictions about 2030.
May we scale smoothly, exponentially and uneventfully through superintelligence.
Sam Altman, статья «The Gentle Singularity», опубликована: 11 июня 2025 в 12:12
URL —
https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity
Дата/ время обращения: Сегодня 21:46".
4. Скормим промт и текст в LLM…
Выберем в качестве примера Perplexity в режиме “глубокое исследование”,
5. Получаем:
Вариант-1:
Многомерный анализ текста “The Gentle Singularity” Сэма Альтмана
Формальный логический анализ
Ключевые понятия и атомарные тезисы
Основные тезисы (T):
- T1: “Мы уже прошли горизонт событий; взлет начался”
- T2: “Человечество близко к созданию цифрового сверхинтеллекта”
- T3: “Системы уже умнее людей во многих отношениях”
- T4: “ChatGPT уже мощнее любого человека, который когда-либо жил”
- T5: “К 2030-м годам интеллект и энергия станут безгранично доступными”
Логические операторы и связи:
- A → B: “Если у нас есть ИИ → то научный прогресс ускорится”
- C ∧ D: “Интеллект И энергия станут доступными”
- E ∨ F: “Люди адаптируются ИЛИ возникнут серьезные проблемы”
Нарушения законов формальной логики
Закон Тождества (A = A):
Обнаружена эквивокация понятия “интеллект”:
- В контексте T3: интеллект как вычислительная способность
- В контексте T4: интеллект как социальное влияние
- В контексте T5: интеллект как абстрактный ресурс
Закон Противоречия (¬(A ∧ ¬A)):
Выявлены скрытые противоречия:
- “Мир не будет кардинально отличаться” ∧ “Мир будет кардинально отличаться”
- “ИИ уже мощнее людей” ∧ “Роботы еще не ходят по улицам”
Принцип Достаточного Основания:
Критическая недостаточность оснований для ключевых утверждений:
- T1 (прохождение горизонта событий) - отсутствует R
- T4 (превосходство ChatGPT) - R слабое, основано на количестве пользователей
- T5 (изобилие к 2030-м) - R = экстраполяция без учета ограничений
Граф формальных связей
text
T1 ("горизонт событий пройден") --[против]---> Факт("роботы не ходят по улицам") T2 ("близко к сверхинтеллекту") --[обосн]---> Допущение("GPT-4 = путь к сверхинтеллекту") T3 ("системы умнее людей") --[против]---> T("люди все еще умирают от болезней")Модальный логический анализ
Классификация модальностей
Алетические модальности:
- □A: “Научный прогресс необходимо ускорится” (ложная необходимость)
- ◇A: “Возможно, мы создадим роботов к 2027” (слабая возможность)
Деонтические модальности:
- “Мы должны решить проблему выравнивания” (обязательство без механизма)
- “Нужно широко распространить доступ” (императив без плана)
Эпистемические модальности:
- “Вероятно, не будет кардинальных изменений” противоречит “Вероятно, будут кардинальные изменения”
Граф модальных связей
text
Мир₁ (текущий) --[◇]---> Мир₂ (мягкая сингулярность) Мир₂ --[□]---> Мир₃ (изобилие интеллекта) Мир₃ --[◇¬]---> Мир₄ (катастрофические риски) [игнорируется]Иллокутивный анализ
Классификация речевых актов
Assertive (утверждения):
- “Мы прошли горизонт событий” - категоричное утверждение без доказательств
- “ChatGPT мощнее любого человека” - гиперболическое утверждение
Directive (побуждения):
- Скрытое: “Примите неизбежность ИИ-революции”
- Скрытое: “Не сопротивляйтесь технологическим изменениям”
Commissive (обещания):
- “Мы решим проблему выравнивания” (обещание без гарантий)
- “Интеллект станет дешевым как электричество” (футуристическое обещание)
Граф иллокутивных связей
text
Утверждение(неизбежность) → Побуждение(принятие) → Обещание(решение проблем) Скрытая цель: легитимация технологического детерминизмаВыявление манипулятивных паттернов
Маркетинговые паттерны
Явные:
- “Интеллект слишком дешев для измерения” - слоган продукта
- Позиционирование OpenAI как “компании по исследованию сверхинтеллекта”
Имплицитные:
- Создание FOMO (страха упустить возможность)
- Нормализация зависимости от ИИ-систем
Пропагандистские паттерны (по Бернейсу и Липпману)
Апелляция к “фикциям”:
- “Сингулярность” как псевдонаучная концепция
- “Горизонт событий” - заимствование из физики без обоснования
Манипуляция через “ложную необходимость”:
- Неизбежность технологического развития
- Отсутствие альтернативных путей развития
Использование авторитетов:
- Самопозиционирование как эксперта
- Ссылки на “ученых” без конкретизации
Эмоциональная разрядка:
- “Чудеса станут рутиной” - эмоциональный образ вместо анализа
- Апелляция к мечтам о “лучшем будущем”
Создание “группового мы”:
- “Мы строим мозг для мира”
- “Мы (вся индустрия)” - искусственное единство
Нарушения “языковой игры” по Витгенштейну
Нарушение семантических норм:
- “Сингулярность” используется вне физического контекста
- “Интеллект” как товар/ресурс (овеществление абстракции)
Игнорирование логической структуры:
- Причинно-следственные связи заменены корреляциями
- “После того” интерпретируется как “вследствие того”
Деконтекстуализация терминов:
- “Горизонт событий” из астрофизики
- “Рекурсивное самоулучшение” из кибернетики
- “Выравнивание” из технических систем в этический контекст
Эмоциональная перегрузка дискурса:
- “Невероятно благодарны” вместо научной объективности
- “Wildly different” вместо конкретных прогнозов
Парадоксальная репрезентация действительности:
- “Мягкая сингулярность” - оксюморон
- “Ничего не изменится” и “все изменится” одновременно
Металингвистические искажения
Создание ложной реальности:
- Представление неопределенного будущего как неизбежного
- Смешение технических возможностей с социальными последствиями
Прагматические дезориентации:
- Смешение научного дискурса с рекламным
- Переход от технических фактов к философским обобщениям
Анализ денотатов и коннотатов
Ключевые денотаты и их коннотаты
“Сингулярность”:
- Денотат: математическая/физическая точка разрыва
- Коннотат: трансцендентное технологическое событие, религиозные ассоциации
“Интеллект”:
- Денотат: когнитивные способности
- Коннотат: товар, ресурс, источник власти
“Выравнивание”:
- Денотат: технический термин настройки систем
- Коннотат: моральное соответствие, подчинение
Анализ тем и рем
Тематическая структура
Основные темы:
- Технологический детерминизм
- Неизбежность ИИ-революции
- Корпоративная ответственность OpenAI
Ремы (новая информация):
- Временные рамки (2025-2030)
- Конкретные возможности ИИ
- Социальные последствия
Итоговый отчет
Синтез результатов
Текст представляет собой сложную манипулятивную конструкцию, сочетающую элементы корпоративной пропаганды, технологического утопизма и псевдонаучной футурологии. Автор использует формальные логические ошибки, модальные искажения и иллокутивные манипуляции для продвижения конкретной идеологической позиции.
Список непоследовательностей
Формальные нарушения:
- Эквивокация понятия “интеллект”
- Противоречие между текущим состоянием и заявленными достижениями
- Отсутствие достаточных оснований для ключевых утверждений
Модальные нарушения:
- Представление возможности как необходимости
- Игнорирование альтернативных сценариев развития
- Ложная дихотомия “адаптация или катастрофа”
Иллокутивные нарушения:
- Скрытое побуждение под видом информирования
- Обещания без механизмов выполнения
- Манипулятивная легитимация корпоративных интересов
Критические замечания
Текст демонстрирует классические признаки корпоративной пропаганды, направленной на создание благоприятного общественного мнения относительно развития ИИ-технологий. Автор сознательно избегает обсуждения рисков, альтернативных сценариев и структурных ограничений, создавая искаженную картину действительности.
Использование псевдонаучной терминологии и логических манипуляций указывает на попытку придать легитимность корпоративным интересам через апелляцию к научному авторитету, что является классическим приемом современной техно-пропаганды.
URL — https://www.perplexity.ai/search/ia-dal-fam-fail-tam-instruktsi-rewuN9w5RHuVChK14607pw
Вариант-2:
Формальный логический анализ
1. Ключевые элементы
Атомарные тезисы (T):
- T1: «Мы прошли точку невозврата (“event horizon”); запуск (takeoff) начался.»
- T2: «Человечество близко к созданию цифрового сверхразума.»
- T3: «Роботы не ходят по улицам, большинство не общается с ИИ весь день.»
- T4: «Люди продолжают умирать от болезней, полёты в космос сложны, многое во Вселенной непонятно.»
- T5: «Созданы системы, умнее людей во многих отношениях, усиливающие результативность пользователей.»
- T6: «Наиболее маловероятная часть работы уже позади; научные инсайты, приведшие к GPT-4 и o3, были труднодостижимы, но дадут большой эффект.»
- T7: «ИИ принесёт огромные выгоды для качества жизни за счёт ускорения научного прогресса и роста производительности.»
- T8: «Прогресс в науке — основной драйвер общего прогресса.»
- T9: «ChatGPT мощнее любого человека, когда-либо жившего.»
- T10: «Сотни миллионов людей ежедневно полагаются на ChatGPT для важных задач.»
- T11: «Небольшое новое свойство ИИ может дать огромный позитивный эффект; небольшое несоответствие — огромный негативный.»
- T12: «В 2025 появились агенты, способные к реальной когнитивной работе; написание кода изменилось навсегда.»
- T13: «В 2026 вероятно появятся системы, способные к новым инсайтам.»
- T14: «В 2027, возможно, появятся роботы, выполняющие задачи в реальном мире.»
- T15: «Больше людей смогут создавать софт и искусство, но эксперты останутся лучше новичков, если примут новые инструменты.»
- T16: «В 2030 один человек сможет сделать гораздо больше, чем в 2020.»
- T17: «Важные стороны жизни в 2030-х не изменятся: любовь, творчество, игры, плавание.»
- T18: «В других важных аспектах 2030-е будут радикально отличаться.»
- T19: «В 2030-х интеллект и энергия станут изобильно доступны.»
- T20: «Интеллект и энергия — фундаментальные ограничители прогресса; с их изобилием и хорошим управлением возможно всё.»
- T21: «Люди быстро привыкают к чудесам ИИ, которые становятся рутиной.»
- T22: «Учёные становятся в 2-3 раза продуктивнее благодаря ИИ.»
- T23: «ИИ позволяет ускорить само исследование ИИ.»
- T24: «Возможно, мы сможем делать десятилетие исследований за год или месяц.»
- T25: «Построенные инструменты помогут находить новые научные инсайты и создавать лучшие ИИ-системы.»
- T26: «Это не полностью автономное обновление кода ИИ, но “личиночная” версия рекурсивного самоулучшения.»
- T27: «Экономическая ценность ИИ запустила маховик инфраструктурного роста.»
- T28: «Роботы, строящие других роботов, и дата-центры, строящие дата-центры, уже не за горами.»
- T29: «Если первые миллионы гуманоидных роботов построить “по-старинке”, а затем они смогут сами строить всю цепочку поставок, темпы прогресса резко возрастут.»
- T30: «Автоматизация дата-центров приведёт к тому, что стоимость интеллекта приблизится к стоимости электричества.»
- T31: «Средний запрос к ChatGPT тратит 0,34 ватт-часа.»
Логические операторы:
- Импликации: если X, то Y (например, если автоматизация дата-центров, то стоимость интеллекта → стоимость электричества).
- Конъюнкции: и/или (например, интеллект и энергия → фундаментальные ограничители прогресса).
- Дизъюнкции: или (например, эксперты лучше новичков, если примут инструменты, иначе нет).
- Отрицания: не (например, роботы не ходят по улицам).
Потенциальные основания (R):
- Факты: «Учёные стали в 2-3 раза продуктивнее» (R1).
- Данные: «Средний запрос к ChatGPT — 0,34 ватт-часа» (R2).
- Правила: «Прогресс в науке — основной драйвер прогресса» (R3).
- Допущения: «В 2026 вероятно появятся системы с новыми инсайтами» (R4).
- Авторитет: «Учёные сообщают о росте продуктивности» (R5).
- Выводы: «Автоматизация приведёт к снижению стоимости интеллекта» (R6).
2. Проверка законов формальной логики
- Закон тождества: Большинство понятий (ИИ, интеллект, прогресс, роботы) используются последовательно, но «интеллект» иногда обозначает как человеческий, так и искусственный интеллект без явного разграничения, что может привести к эквивокации.
- Закон противоречия: Явных противоречий нет. Утверждается, что «мы живём с невероятным цифровым интеллектом», но одновременно подчёркивается, что «роботы не ходят по улицам», что не противоречит, но может вводить в заблуждение относительно уровня проникновения ИИ.
- Закон исключённого третьего: Большинство тезисов допускают бинарную оценку, но есть размытые формулировки («будет ли 2030-й радикально отличаться» — и да, и нет).
- Принцип достаточного основания: Для большинства тезисов основания либо подразумеваются (достижения ИИ), либо апеллируют к авторитетам («учёные говорят»), либо строятся на предположениях о будущем. Для ряда тезисов основания слабы или неявны (например, «ChatGPT мощнее любого человека» — критерии не указаны).
3. Граф формальных связей (фрагмент):
- T5 --[обосн]–> R1 (Факт: рост продуктивности учёных)
- T7 ← (T5 ∧ T6) (ИИ усиливает результативность → выгоды для качества жизни)
- T20 ← (T19 ∧ «good governance») (изобилие интеллекта и энергии + управление → возможно всё)
- T30 ← (T28 ∧ автоматизация) (автоматизация дата-центров → стоимость интеллекта ≈ стоимость электричества)
- T9 --[против]–> (не указано основание, критерии не определены)
4. Выявленные проблемы:
- Эквивокация: «Интеллект» используется то как человеческий, то как искусственный — без явного разграничения.
- Недостаточность основания: «ChatGPT мощнее любого человека» — не указаны метрики сравнения.
- Размытость: Формулировки о будущем часто вероятностные, модальные, не всегда с чёткой бинарной оценкой.
- Non sequitur: «Автоматизация дата-центров приведёт к тому, что стоимость интеллекта приблизится к стоимости электричества» — связь не обоснована детально.
Модальный логический анализ
- Алетические модальности: «Необходимо» (например, «с изобилием интеллекта и энергии возможно всё» — теоретическая необходимость).
- Эпистемические: «Мы не знаем, насколько далеко можем зайти» (неопределённость, возможность).
- Деонтические: «Если будет хорошее управление» (должно быть good governance).
Граф модальных связей (фрагмент):
- ◇T13 (Возможно, в 2026 появятся новые системы)
- □T20 (Необходимо: изобилие интеллекта и энергии + управление → возможно всё)
- ◇T18 (Возможно, 2030-е будут радикально отличаться)
- ◇¬T17 (Возможно, важные стороны жизни не изменятся)
Скрытые импликатуры:
- Возможность как позитивного, так и негативного сценария (малое несоответствие ИИ → огромный негативный эффект).
- Альтернативные сценарии развития (роботы могут появиться, а могут и не появиться).
Иллокутивный анализ
- Assertive: Почти все тезисы — утверждения о текущем или будущем положении дел.
- Directive: Имплицитно — призыв «принять новые инструменты», «обеспечить хорошее управление».
- Commissive: Прямых обещаний нет, но есть прогнозы («будет», «может быть»).
Граф иллокутивных связей:
- Assertive (T5) → Directive (T15: «эксперты должны принять инструменты»)
- Assertive (T23) → Commissive (T24: «мы сможем ускорить прогресс» — обещание будущего эффекта)
Оценка успешности:
- Утверждения о настоящем подкреплены фактами частично.
- Прогнозы о будущем — не верифицируемы на момент высказывания.
Визуализация через тетраэдр
Грань 1 (Формальная логика):
- Внешняя: «ИИ усиливает результативность», «автоматизация ускоряет прогресс».
- Внутренняя: эквивокация «интеллект», слабые основания для ряда прогнозов.
Грань 2 (Модальная логика):
- Внешняя: «Возможно появление новых систем», «необходимо хорошее управление».
- Внутренняя: неясность альтернативных сценариев, размытость прогнозов.
Грань 3 (Иллокутивная логика):
- Внешняя: утверждения о прогрессе, призыв к принятию инструментов.
- Внутренняя: скрытые директивы (манипуляция через оптимизм).
Маркетинговые и пропагандистские паттерны
Маркетинговые:
- Имплицитное побуждение к принятию новых инструментов («эксперты должны принять новые инструменты»).
- Эффект FOMO («тот, кто не воспользуется, проиграет»).
- Акцент на уникальности и масштабности изменений («ChatGPT мощнее любого человека», «возможен радикальный скачок»).
Пропагандистские:
- Апелляция к фикциям: «будущее может быть гораздо лучше настоящего» — без конкретных оснований.
- Манипуляция через «ложную необходимость»: «с изобилием интеллекта и энергии возможно всё» — создаётся иллюзия простого решения всех проблем.
- Использование авторитетов: «учёные говорят», «мы уже слышим от учёных…»
- Эмоциональная разрядка: оптимизм, возбуждение («hugely exciting», «striking change»).
- Повторение: несколько раз повторяется тезис о радикальном ускорении прогресса.
Нарушения “языковой игры” по Витгенштейну
- Многозначность: «Интеллект» — и человеческий, и искусственный, без разграничения.
- Деконтекстуализация терминов: «Сингулярность», «event horizon» — термины из физики, применяются к социальным процессам.
- Эмоциональная перегрузка: «hugely exciting», «striking change» — эмоциональные эпитеты вместо рационального анализа.
- Парадоксальная репрезентация: «Важные стороны жизни не изменятся, но всё будет радикально иначе» — внутренне противоречивое утверждение.
Денотаты и коннотаты
- Денотаты: ИИ, ChatGPT, роботы, научный прогресс, энергия, интеллект.
- Коннотаты: Прогресс, оптимизм, неизбежность перемен, технологический детерминизм.
Темы и ремы
- Темы: Будущее ИИ, ускорение прогресса, влияние на общество.
- Ремы: Радикальные перемены, возможности, риски, необходимость адаптации.
Итоговый отчёт
Синтез результатов:
- Формально текст строится на чередовании утверждений о настоящем и прогнозов о будущем, с частым использованием модальных конструкций.
- Многое основано на предположениях, авторитетах и эмоциональной окраске.
- Явные маркетинговые и пропагандистские паттерны: побуждение к принятию новых инструментов, создание ощущения уникальности момента, апелляция к авторитету, эмоциональная разрядка.
- Нарушения языковой игры: деконтекстуализация терминов, многозначность, эмоциональная перегрузка.
Список непоследовательностей:
- Формальные: эквивокация «интеллект», слабые основания для ряда тезисов, non sequitur в ряде выводов.
- Модальные: размытость прогнозов, неопределённость сценариев.
- Иллокутивные: расхождение между утверждениями и скрытыми директивами (призыв к принятию новых инструментов под видом описания будущего).
Рекомендации:
- Чётко разграничивать понятия (человеческий/искусственный интеллект).
- Указывать основания для ключевых утверждений, особенно сравнительных и прогнозных.
- Избегать эмоциональной перегрузки в аналитическом тексте.
- Явно обозначать модальные рамки (что вероятно, что необходимо, что возможно).
- Минимизировать деконтекстуализацию терминов и уточнять их значения в данном дискурсе.
URL — https://www.perplexity.ai/search/ia-dal-fam-fail-tam-instruktsi-rewuN9w5RHuVChK14607pw
Синтез двух вариантов от QwenСhat (фрагменты):
Нарушения «языковой игры» по Витгенштейну
(синтезировано из двух вариантов анализа текста Сэма Альтмана)
1. Деконтекстуализация терминов
- Примеры:
- «Сингулярность» :
- Денотат: Математическая/физическая точка разрыва.
- Коннотат: Технологическое событие, трансцендентное изменение, ассоциации с религиозными «концами света».
- «Горизонт событий» (из астрофизики) и «event horizon» :
- Перенос в контекст социальных и технологических изменений без привязки к исходному научному определению.
- «Рекурсивное самоулучшение» (кибернетика):
- Используется для описания процессов в ИИ, но без уточнения технических механизмов.
- «Выравнивание» (технический термин):
- Применяется к этическим и моральным задачам, создавая ложную связь между инженерными и гуманитарными концепциями.
- Критика по Витгенштейну:
- Слова теряют смысл вне оригинального «языковой игры» (например, физики или техники), становясь инструментами манипуляции.
2. Эквивокация (многозначность) ключевых понятий
- Примеры:
- «Интеллект» :
- В контексте T3 (Вариант-1): Вычислительная способность ИИ.
- В контексте T9 (Вариант-2): Социальное влияние («мощнее любого человека»).
- В контексте T19 (Вариант-2): Абстрактный ресурс («интеллект станет дешевле электричества»).
- «Прогресс» :
- В T8 (Вариант-2): Научный прогресс.
- В T18 (Вариант-2): Социальные и технологические изменения.
- Критика по Витгенштейну:
- Использование одного слова в разных значениях без четкого разделения создает ложные аналогии. Например, «интеллект» как товар и как когнитивная способность — это разные «языковые игры», и их смешение искажает логику.
3. Эмоциональная перегрузка дискурса
- Примеры:
- «Невероятно благодарны» , «чудеса станут рутиной» (Вариант-1):
- Эмоциональные образы вместо анализа.
- «Hugely exciting» , «striking change» (Вариант-2):
- Апелляция к аффекту, создание позитивного настроя.
- «Мир не изменится / мир изменится» (Вариант-1 и Вариант-2):
- Парадоксальные утверждения усиливают эмоциональную неопределенность.
- Критика по Витгенштейну:
- Эмоциональные слова заменяют рациональные аргументы, нарушая правила «языковой игры» аналитического текста.
4. Парадоксальная репрезентация действительности
- Примеры:
- «Мягкая сингулярность» (Вариант-1):
- Оксюморон, смешивающий радикальное событие («сингулярность») с постепенным процессом («мягкая»).
- «Важные стороны жизни не изменятся, но всё изменится» (T17–T18, Вариант-2):
- Логический парадокс, игнорирующий разделение тем и рем.
- «ИИ умнее людей, но роботы не ходят по улицам» (T3–T5, Вариант-1):
- Противоречие между абстрактными утверждениями и физической реальностью.
- Критика по Витгенштейну:
- Парадоксы нарушают правила ясного выражения мыслей, создавая «лжепроблемы» вместо анализа.
5. Переход от технических фактов к социальным выводам
- Примеры:
- «Автоматизация дата-центров → стоимость интеллекта = стоимость электричества» (T30, Вариант-2):
- Недоказанная импликация между техническим процессом и экономическим эффектом.
- «ИИ ускорит науку → возможно всё при хорошем управлении» (T20, Вариант-2):
- Переход от частного (научный прогресс) к универсальному («возможно всё»).
- Критика по Витгенштейну:
- Связь между разными «языковыми играми» (техническими и социальными) не обоснована, что ведет к ложным причинно-следственным связям.
Итоговый вывод
Нарушения «языковой игры» по Витгенштейну в тексте Сэма Альтмана сводятся к:
- Деконтекстуализации ключевых терминов (сингулярность, интеллект).
- Эквивокации понятий, ведущей к ложным аналогиям.
- Эмоциональной перегрузке , заменяющей аналитику на аффект.
- Парадоксам , игнорирующим логическую структуру.
- Нелогичным переходам от технических фактов к социальным обобщениям.
Эти нарушения создают иллюзию научной строгости, но на деле служат инструментом манипуляции, маскируя корпоративные интересы под псевдонаучную футурологию.
Источники:
[1] DataSet-dlia-primera-raboty-podkhoda-mnogomernyi-analiz-teksta-s-pomoshchiu-tri-i-bolee-logik-odnovremenno.txt
[2] https://www.perplexity.ai/search/ia-dal-fam-fail-tam-instruktsi-rewuN9w5RHuVChK14607pw
и
Синтезированные маркетинговые и пропагандистские паттерны по Бернейсу и Липпману
(на основе анализа текста Сэма Альтмана из двух вариантов)
1. Маркетинговые паттерны
a. Создание FOMO (страха упустить возможность):
- Примеры:
- «Мы прошли горизонт событий; взлет начался» → подразумевает, что те, кто не успеет адаптироваться, останутся вне прогресса.
- «Эксперты должны принять новые инструменты» → скрытое побуждение к немедленным действиям.
- Механизм: Использование термина «горизонт событий» (астрофизический термин) для создания ощущения необратимости изменений.
b. Позиционирование OpenAI как лидера в исследовании сверхинтеллекта:
- Примеры:
- «Мы строим мозг для мира» (Вариант-1).
- «Мы уже слышим от учёных о росте продуктивности» (Вариант-2).
- Механизм: Самопозиционирование как эксперта через апелляцию к авторитетам (учёные, эксперты) и уникальности технологии (ChatGPT как «самый мощный интеллект в истории»).
c. Эмоциональная разрядка через позитивные образы:
- Примеры:
- «Невероятно благодарны» (Вариант-1), «hugely exciting» (Вариант-2).
- «Чудеса станут рутиной» → создание оптимистичного настроя.
- Механизм: Замена аналитических аргументов на эмоциональные метафоры для формирования доверия.
d. Нормализация зависимости от ИИ-систем:
- Примеры:
- «Сотни миллионов людей ежедневно используют ChatGPT» (Вариант-2).
- «Люди быстро адаптируются к новым технологиям» (Вариант-1).
- Механизм: Пропаганда inevitability (неизбежности) через демонстрацию массового использования.
2. Пропагандистские паттерны (по Бернейсу и Липпману)
a. Апелляция к «фикциям»:
- Примеры:
- «Сингулярность» (из физики) и «горизонт событий» (из астрофизики) → заимствование терминов для описания социальных процессов.
- «Мягкая сингулярность» (оксюморон) → создание псевдонаучной концепции.
- Механизм (Бернейс): Использование абстрактных «фикций» для формирования общественного восприятия, игнорируя их научную несостоятельность.
b. Манипуляция через «ложную необходимость»:
- Примеры:
- «С изобилием интеллекта и энергии возможно всё при хорошем управлении» (Вариант-2).
- «Неизбежность технологического развития» (Вариант-1).
- Механизм (Липпман): Создание иллюзии, что альтернатив нет, и любые изменения — неизбежны.
c. Использование авторитетов для легитимации:
- Примеры:
- «Учёные подтверждают» (Вариант-1), «мы уже слышим от учёных» (Вариант-2).
- «Мы строим мозг для мира» → позиционирование как носителя уникальной миссии.
- Механизм (Бернейс): Апелляция к экспертам для маскировки корпоративных интересов под общественную пользу.
d. Создание «группового мы»:
- Примеры:
- «Мы (вся индустрия) строим мозг для мира» (Вариант-1).
- «Все мы живём с невероятным цифровым интеллектом» (Вариант-2).
- Механизм (Липпман): Искусственное единство между корпорацией и обществом для снижения критики.
3. Критика по Витгенштейну и Бернейсу
a. Деконтекстуализация терминов:
- Примеры:
- «Сингулярность» (физика) → технологический скачок.
- «Выравнивание» (технический термин) → этическая задача.
- Критика: Слова теряют смысл вне оригинального контекста, становясь инструментами манипуляции.
b. Парадоксальная репрезентация действительности:
- Примеры:
- «Важные стороны жизни не изменятся, но всё изменится» (Вариант-2).
- «Мир не изменится / мир изменится» (Вариант-1).
- Критика (Бернейс): Парадоксы создают «лжепроблемы», отвлекая от реальных рисков.
4. Итоговый список паттернов
Тип Паттерн Примеры Механизм Маркетинг FOMO «Горизонт событий пройден», «эксперты должны принять инструменты» Создание страха упущения Маркетинг Эмоциональная разрядка «Невероятно благодарны», «hugely exciting» Замена анализа на аффект Пропаганда Ложная необходимость «С изобилием интеллекта возможно всё», «технологии неизбежны» Искусственное ограничение выбора Пропаганда Апелляция к авторитетам «Учёные подтверждают», «мы уже слышим от учёных» Легитимация через экспертов Пропаганда Деконтекстуализация терминов «Сингулярность», «горизонт событий» Заимствование из других дисциплин
Заключение
Текст Сэма Альтмана сочетает маркетинговые техники (FOMO, эмоциональные образы) и пропагандистские методы (ложные необходимости, деконтекстуализация терминов) для легитимации корпоративных интересов. Эти паттерны соответствуют подходам Бернейса (манипуляция через «фикции») и Липпмана (создание иллюзий и управление общественным мнением).
Источники:
[1] DataSet-dlia-primera-raboty-podkhoda-mnogomernyi-analiz-teksta-s-pomoshchiu-tri-i-bolee-logik-odnovremenno.txt
[2] https://www.perplexity.ai/search/ia-dal-fam-fail-tam-instruktsi-rewuN9w5RHuVChK14607pw
6. И что с того?!
-
Можем продолжить задавать вопросы Perplexity касаемо поста Сэма Альтмана “The Gentle Singularity” (11.06.2025);
-
Можем не задавать вопросы Perplexity и узбагоиться;
-
Можем попробовать другие LLM;
-
Можем. Можем. МОЖЕМ!