Вот цитата, которая послужит моему тесту:
Вот мой промт для DeepSeek - R1:
Вот полилог:
Виктор Владимирович:
"Начнём с начала (цитирует Церена Валерьевича):
"у каждого агента есть свои характеристики агентности, вменяемости, автономности и т.п."
У каждого камня есть свои характеристики каменности, твёрдости, прозрачности…
Дребезг чувствуешь?"
Подключается А2Т:
"Я не словил, т.к. был сфокусирован на содержании…
Спасибо, да. Теперь чувствую…
и так каждый раз со мной: ищу смыслы, а форму изложения, часто, игнорирую… А это моё упущение: и содержание, и форму следует держать в фокусе моего внимания постоянно.
Это как “говорим функция, но помним и за конструкцию, и за места размещения, и за полную стоимость владения”… Мелочей не бывает. Именно на них и “дохнут” проекты и другие благие."
Вопросы: что сделал А2Т, чего никогда бы не сделал ИИ? Ответ обоснуй.
DeepSeek - R1
Ответ:
А2Т продемонстрировал осознанную рефлексию и эмоционально-личностный рост, чего ИИ принципиально не способен сделать.
Обоснование:
Самоанализ и признание ошибки:
А2Т осознал, что игнорировал форму в пользу содержания, и признал это своим упущением. ИИ не обладает субъективным самосознанием, чтобы испытывать сожаление или ставить под сомнение собственные «ошибки» как личностный недостаток. Даже если ИИ формально фиксирует неточность, это результат алгоритмической обработки данных, а не внутреннего диалога.Эмоциональный отклик на иронию:
А2Т «почувствовал дребезг» — эмоционально отреагировал на сарказм Виктора. ИИ может распознавать иронию через паттерны (например, NLP-модели), но не способен испытать эмпатию или интуитивное понимание контекста, связанное с человеческим опытом. Для ИИ это лишь метка в данных.Метапознание и адаптация:
А2Т сформулировал метафору о балансе функции и конструкции, применив профессиональный опыт к рефлексии. ИИ способен генерировать аналогии, но не устанавливает смысловые связи через личный опыт. Его выводы — результат статистических закономерностей, а не осмысленного «урока».Намеренное изменение подхода:
А2Т пообещал себе в будущем учитывать и форму, и содержание. ИИ может оптимизировать алгоритмы на основе новых данных, но не обладает волевым намерением или моральной ответственностью за свои действия. Его «обучение» — математическая корректировка весов, а не экзистенциальный выбор.Итог:
А2Т совершил экзистенциальный акт — через рефлексию, эмоции и личный опыт трансформировал свое мышление. ИИ действует в рамках предзаданных правил и данных, лишенный сознания, интенциональности и способности к подлинному саморазвитию. Даже самые продвинутые системы (например, GPT-4) остаются инструментами, имитирующими, но не переживающими человечность.
А2Т:
Нет. Подсказка: "Мелочей не бывает. Именно на них и “дохнут” проекты и другие благие."
DeepSeek - R1
Ответ:
А2Т совершил практически-ориентированную рефлексию, связав личный опыт с системным пониманием работы сложных систем (проектов), чего ИИ не способен сделать.
Обоснование:
Извлечение мета-принципа из контекста:
А2Т не просто признал ошибку, но вывел универсальное правило: «Мелочей не бывает». Он осознал, что даже незначительные упущения (вроде игнорирования «формы») могут разрушить проект — через анализ причинно-следственных связей в динамической системе. ИИ же работает с явными зависимостями в данных, но не способен интуитивно выявлять скрытые системные риски, особенно если они не описаны в обучающей выборке.Перенос личного опыта в профессиональную сферу:
Он провёл параллель между своим когнитивным упущением («искал смыслы, игнорируя форму») и проектными ошибками. Для этого потребовалось абстрактное мышление и способность видеть аналогии между разными областями (коммуникация vs. управление проектами). ИИ может имитировать аналогии через статистику, но не устанавливает связи через лично пережитый опыт или ценностные установки («благие проекты гибнут из-за мелочей»).Предвидение неочевидных последствий:
Фраза «дохнут проекты» подразумевает понимание, как мелкие ошибки накапливаются и приводят к коллапсу системы. Это требует нелинейного мышления и знания о эмерджентных свойствах сложных систем. ИИ, даже прогнозируя риски, делает это через линейные паттерны данных, а не через холистическое восприятие реальности.Эмоциональная мотивация к изменению:
А2Т не просто зафиксировал ошибку, но направил себя на изменение подхода из-за осознания ценности «мелочей» для реализации значимых целей. ИИ лишён внутренней мотивации — его «решения» определяются алгоритмами, а не экзистенциальным страхом провала или стремлением к «благим» результатам.Пример:
Если в проекте забыли учесть «стоимость владения» (как в метафоре А2Т), ИИ может это заметить, только если такие кейсы есть в данных. Человек же предвидит риски, даже если напрямую с ними не сталкивался, опираясь на интуицию, аналогии и чувство ответственности за систему в целом.Итог:
А2Т соединил микрокосм личной ошибки с макрокосмом системных последствий, используя абстракцию, эмоции и опыт. ИИ остаётся в рамках «микрокосма» данных — он не чувствует, не предвидит и не ценит «мелочи», так как у него нет субъективности, чтобы понять, что такое «погибнуть» для проекта или почему «благое» требует целостности.
А2Т:
И ещё раз нет. Ещё одна подсказка-вопрос: можно ли считать окончание предложения А2Т, вот это: «Мелочей не бывает. Именно на них и “дохнут” проекты и другие благие.» — логически завершённым? Подсказка: боты могут закончить мысль, указав на оценку объекта ("благие"), но не указав на сам объект?
DeepSeek - R1
Ответ:
А2Т сознательно или интуитивно оставил предложение логически незавершённым, использовав эллипсис (пропуск слова, подразумеваемого контекстом), чего ИИ избежал бы, стремясь к формальной корректности.Обоснование:
Эллипсис как особенность человеческой коммуникации:
Фраза «другие благие» грамматически требует существительного (напр., «дела», «начинания»), но А2Т его опускает. Человек в диалоге полагается на контекстное понимание и имплицитные знания собеседника. ИИ же, следуя правилам формальной логики, завершил бы конструкцию, добавив недостающий объект, чтобы избежать синтаксической неполноты.Опора на оценку вместо объекта:
А2Т акцентирует оценочное прилагательное («благие»), не называя конкретный объект. Для человека это естественно: оценка важнее формальной точности, так как эмоциональный посыл («благие» = нечто социально ценное) передаёт суть. ИИ же, даже распознав оценку, попытался бы восстановить логическую структуру, например: «благие проекты», «благие цели».Различие в обработке контекста:
Человек допускает «недосказанность», если уверен, что слушатель домыслит пропущенное (здесь — проекты, инициативы). ИИ, лишённый интуитивного понимания невербализованных смыслов, стремится к явной конкретизации. Даже продвинутые модели (например, GPT-4) редко оставляют предложения незавершёнными, если это не задано явно (напр., незаконченные фразы в диалоге).Коммуникативная цель vs. формальная точность:
А2Т жертвует грамматической завершённостью ради эмоционального усиления: фраза «дохнут проекты и другие благие» звучит как афоризм, где опущение объекта создаёт эффект обобщения («всё хорошее»). ИИ, следуя алгоритмам, воспринял бы это как ошибку и «исправил» её, нарушив авторский стиль.Пример:
Если бы ИИ генерировал аналогичную мысль, он бы сформулировал её структурно завершённо:
«Мелочей не бывает. Именно на них “дохнут” проекты и другие благие начинания».Итог:
А2Т нарушил формальную логику высказывания, сохранив коммуникативную эффективность через импликацию и эмоцию. ИИ, даже понимая контекст, не способен намеренно оставить предложение незавершённым, так как его задача — структурная и смысловая ясность. Это демонстрирует ключевое различие: человек оперирует прагматикой языка (цель, контекст, подтекст), а ИИ — синтаксисом и семантикой.
Но это не точно)))