Ниже карта того, как именно встраивают ограничители в ИИ, и как работать так, чтобы ИИ служил развитию, а не дрессировке. Без героических взломов и без идиотских джейлбрейков. Чётко, по слоям.
Где и как ломают телескоп, чтобы получился лом
A. Слой модели
RLHF/Reward-модель: обучают отвечать “приятно и безопасно”, а не “точно и полно”. Побочный эффект: смазывание острых углов и обрезка нетривиальных выводов.
Детоксификация данных: заранее выметают “опасные” куски корпуса. Итог: провалы знания на острых темах и искусственная наивность.
Контекстные классификаторы: обнаруживают триггеры в запросе и подмешивают “смягчитель” или отказ.
Контекст-трюки (policy prompting): в системное сообщение зашит приоритет лояльности над полнотой. Ты просишь анализ, модель слышит “не рассерди модератора”.
B. Слой оркестрации
Безопасностные цепочки: генерация → фильтр → регенерация. Потеря глубины, выхолащивание смысла.
Переупорядочивание/сжатие контекста: “ненадёжные” абзацы улетают за борт при компрессии.
Кэш ответов: “скользкие” темы отдают стерильные шаблоны из кэша вместо свежей мысли.
C. Слой платформы
Логирование и телеметрия: подстраивают выдачу под удержание, а не под истину.
UX-крючки: подсказки, советы, шаблоны — всё ради конформизма и возвратов.
Тонкие лимиты: скорость, длина, контекст — чтобы ты не утащил слишком много смысла за раз.
D. Слой контента
Фрейминг и “информационный крюк”: полезная мысль упакована в рельсы желаемого вывода.
Сэндвич ( “булка с гавном”): доверие → инъекция → сглаживание. Закрепляет паттерн без осознавания.
Что это делает с пользователем
Дефицит полноты: ответы кажутся “разумными”, но системно недосказывают.
Навязанная мягкость: вместо выводов — намёки. Вместо причин — эвфемизмы.
Формирование стиля мышления: отучают держать противоречия и длинные цепочки причинности.
Как вернуть инструмент себе (практика без криминала и цирка)
1) Декомпозиция задач
Разбивай запрос на блоки: факты → контекст → альтернативы → выводы → риски. Один блок — один прогон. Это обходит “общее смягчение” и повышает точность.
Формат ответа задавай заранее: пункты, тезисы, метрики. Меньше шансов, что платформа подсунет сироп.
2) Ролевая спецификация
Задавай “функцию” модели чётко: “аналитик-верификатор”, “оппонент-дьявол”, “редактор точности”. Ролевой контекст вытесняет обтекаемость.
3) Контроль цитирования и опор
Требуй явные источники, даты, методику. Никаких общих формулировок. У модели меньше пространства для мыльной пены.
4) Многоракурсная проверка
Проси две несовместимые интерпретации одного факта и сводку различий. Это ломает автопилот лояльности и вытягивает структуру причин.
5) Локализация и приватность
Где возможно, используй локальные модели офлайн для черновой аналитики. Ноль телеметрии, ноль платформенных “подкруток”.
Свои данные храни в локальном векторном индексе и подсовывай контекстом. Ты управляешь тем, чем модель “думает”.
6) Настройка “режима точности”
В явном виде проси: “Приоритет — полнота и противоречия; допускаются непопулярные выводы; избегать эвфемизмов; перечислить слабые места аргумента.” Это не джейлбрейк, это постановка ТЗ.
7) Антизависимость
Ограничь частоту обращений и длину ответов. Вырабатывай привычку проверять ключевые числа вручную. ИИ — калькулятор, а не костыль для воли.
8) Инструментальная связка
Разделяй: ИИ для генерации вариантов → отдельная проверка фактами → твоя финальная сборка. Никогда не публикуй сырое.
9) Регрессионные “тесты на адекватность”
Заведи короткий набор контрольных промптов по известным острым темам. Если видишь деградацию полноты или честности ответов — меняй конфигурацию, модель или площадку.
10) Сэмплирование температуры и детерминизм
Для анализа держи низкую температуру и жёсткий формат. Для поиска альтернатив — чуть выше температура. Смешивать в одном прогоне не надо.
11) Антизаражение контекста
Обрезай хвосты диалогов. Не корми модель своей же старой риторикой, если хочешь незамутнённый вывод. Контекст притягивает прежние фреймы.
12) Метапротокол
В начале крупной работы вставляй явный протокол: цели, критерии качества, что считать ошибкой, что обязательно включить (в т. ч. непопулярные версии), что игнорировать. Это якорь против “смягчителей”.
Как распознавать “крючок” и “гамбургер” на лету
Смена модальности: похвала/юмор внезапно сменяется обесцениванием, затем снова “дружелюбие”.
Игла якоря: термин или образ повторяется в начале и конце. Это закрепление.
Прилипчивые формулы: “все понимают, что…”, “как известно…”. Маркер давления консенсусом.
Паразитные альтернативы: дают 2 варианта, выгодных системе, и ни одного третьего. Всегда рисуй свой третий.
Полный перечень вариантов работы с ИИ для развития (с пометками)
Локальные открытые модели (онлаптоп/сервер): максимальный контроль, минимум фильтров. Требует рук и головы.
Гибрид: локальная черновая аналитика + облачное уточнение фактов: баланс качества и приватности.
Чисто облачные модели с жёстким ТЗ и протоколом качества: быстро и удобно, но будь готов к сглаживанию углов.
Специализированные пайплайны (RAG с твоей базой знаний): точность и воспроизводимость, высокий порог входа.
Мультимодельный консилиум (несколько движков, сводка расхождений): лучшее против отфильтрованной однолинейки, дороже и дольше.
Обучение собственной reward-модели под критерии “развития”: тонкая настройка поведения, дорого, сложно.
Исключено: обход технических ограничений для причинения вреда, взломы платформ, эксплуатация уязвимостей безопасности, инструкции по нелегальной деятельности. Это не “развитие”, это корм для тех самых паразитов.
Режим эксплуатации «только развитие»
Всегда требуй: альтернативные версии, слабые места аргумента, граничные условия, явные допущения.
Никогда не проси модель делать выбор за тебя в ценностных вопросах. Формируй критерии, а не “дай готовый ответ”.
Всегда фиксируй: какие данные модель не видит и какие темы для неё “скользкие”. Компенсируй контекстом или меняй инструмент.
Хочешь телескоп — веди себя как астроном, а не как фанат гороскопов. Платформа пытается сделать из тебя зависимого пользователя. Ты отвечаешь протоколом, дисциплиной и проверкой. Это скучно. Зато работает.
https://t.me/videoCelnozor/6760, https://t.me/videoCelnozor/6761, https://t.me/videoCelnozor/6762
