„Czy popełniłeś błąd, ChatGPT?” Niewinne pytanie, które może wszystko zmienić

Może to zrobiłeś. Używasz ChatGPT lub innego chatbota opartego na sztucznej inteligencji i zdajesz sobie sprawę, że popełnił błąd. Mówisz mu o tym, mając nadzieję, że weźmie to pod uwagę… a on ci to mówi. Ale w głębi duszy nic się nie stało. Gdyby tak się stało, moglibyśmy mówić o prawdziwej zmianie paradygmatu w równości między samoświadomością człowieka a maszyn. Czegoś, co – na dobre lub na złe – jeszcze się nie wydarzyło.

Dlaczego oczekujemy, że maszyna będzie wyjaśniać swoje błędy tak, jak zrobiłby to człowiek? Co skłania nas do myślenia, że za zdaniem napisanym przez asystenta AI kryje się intencja lub świadome rozumowanie? Być może największe nieporozumienie dotyczące sztucznej inteligencji nie ma dziś nic wspólnego z jej możliwościami, ale z naszą skłonnością do humanizacji .

Niedawna historia Groka i ChatGPT to potwierdza: zdezorientowani użytkownicy bezpośrednio pytają te systemy o ich awarie i otrzymują odpowiedzi, które są równie pewne, co błędne. Problem tkwi jednak nie tylko w odpowiedzi. Chodzi o pytanie. Zrozumienie, co się dzieje, gdy model języka odpowiada na pytanie „Dlaczego to zrobiłeś?”, wymaga całkowitego zburzenia naszych wyobrażeń o tym, czym jest, a czym nie jest sztuczna inteligencja.

Interakcja z zaawansowanym chatbotem, takim jak ChatGPT czy Grok, może przypominać dialog z inteligentną istotą. Projektowanie konwersacyjne wzmacnia to złudzenie. Prawda jest jednak taka, że za każdą sesją nie stoi żadna trwała tożsamość , żadna stabilna pamięć ani spójne „ja”.

Te błędne odpowiedzi wynikają z samej istoty tego modelu: generatora języka opartego na wzorcach, który nie ma dostępu do rzeczywistości, którą opisuje.

Modele językowe takie jak ChatGPT nie wiedzą, co wiedzą. Nie potrafią analizować sposobu, w jaki zostały wyszkolone, ani nie mają dostępu do ustrukturyzowanej mapy swoich umiejętności. To, co generują, gdy są pytane o swoje umiejętności, to odpowiedź oparta na prawdopodobieństwach tekstowych, a nie funkcjonalna ocena ich systemu.

Badanie przeprowadzone w 2024 roku przez Bindera i in. podkreśliło tę niezdolność: modele potrafiły przewidzieć swoje zachowanie w prostych zadaniach, ale konsekwentnie zawodziły w zadaniach złożonych lub nieprzewidywalnych . Co więcej, w niektórych eksperymentach próby samokorygowania modeli wręcz pogarszały ich wyniki.

Dzieje się tak, ponieważ prawdziwa introspekcja wymaga świadomości kontekstu, pamięci i dostępu do struktur wewnętrznych. Żadnego z tych elementów nie ma na studiach LLM. Jeśli człowiek powie: „Popełniłem błąd, bo myślałem, że plik został zapisany”, kryje się za tym proces myślowy . Jeśli model języka mówi to samo, to po prostu naśladuje zdanie, które widział tysiące razy. Nie ma tu doświadczenia wewnętrznego. Tylko tekst.

Kolejny fundamentalny problem leży w tym, jak podpowiedzi (pytania użytkownika) kształtują odpowiedzi modelu. Na pytanie „Czy potrafisz programować w Pythonie?”, sztuczna inteligencja zazwyczaj odpowie twierdząco. Ale na pytanie „Jakie są Twoje ograniczenia w Pythonie?”, prawdopodobnie wymieni szereg ograniczeń… mimo że w praktyce może wykonać wszystkie te zadania.

Dzieje się tak, ponieważ model nie opiera się na ocenie rzeczywistych ograniczeń. Zamiast tego, poszukuje wzorców językowych zgodnych z tonem i treścią pytania. Zatem zdenerwowany użytkownik pytający: „Czy właśnie wszystko usunąłeś?” prawdopodobnie otrzyma bardziej alarmującą odpowiedź niż ten, który zada to samo pytanie spokojnym, technicznym tonem.

Odpowiedź dostosowuje się do emocjonalnego i semantycznego kontekstu rozmówcy, a nie do obiektywnej prawdy.

Modele takie jak ChatGPT nie są systemami monolitycznymi. Za asystentem, który pisze odpowiedzi, stoją warstwy moderacji , moduły narzędzi, rozszerzenia nawigacji, zewnętrzne bazy danych i filtry bezpieczeństwa. Wszystkie te elementy działają bez wiedzy modelu bazowego o ich istnieniu.

Na przykład, jeśli warstwa moderacji zablokuje określone słowa lub funkcje, model nie będzie w stanie wyjaśnić, dlaczego nie zareagował w określony sposób. Wygeneruje po prostu wiarygodnie brzmiące stwierdzenie: „Nie mam uprawnień do wyświetlania tych informacji”, mimo że tak naprawdę nie rozumie, co się stało w systemie.

Ten projekt sprawia, że każda próba autodiagnozy czy autorefleksji staje się fikcją. Wciągająca, ale pusta historia. Jak aktor improwizujący rolę, której nie do końca rozumie.

Całe życie słuchaliśmy ludzkich wyjaśnień. Od dzieciństwa pytamy: „Dlaczego to zrobiłeś?” i uczymy się oczekiwać logicznych lub emocjonalnych powodów. Dlatego kiedy sztuczna inteligencja odpowiada: „Przepraszam, to był błąd”, czujemy, że kryje się za tym jakiś zamiar. Ale go nie ma.

Modele językowe nie rozumieją tego, co mówią. Po prostu powtarzają formy tekstowe, które zaobserwowały w określonych kontekstach . Przeprosiny napisane przez ChatGPT nie oznaczają skruchy; po prostu pasują do statystycznego wzorca przeprosin.

Ma to głębokie implikacje. Nie tylko techniczne, ale także filozoficzne. Mamy do czynienia z bytami, które naśladują myślenie bez myślenia, które argumentują bez wiary, które zdają się wiedzieć… bez wiedzy o niczym.

Wszystko to rodzi pilne pytanie: w jaki sposób powinniśmy wchodzić w interakcje z systemami, które nie rozumieją, co robią, ale tłumaczą nam to tak, jakby rozumiały?

Rozwiązaniem nie jest czekanie na zmianę modeli. Być może chodzi o zmianę naszych oczekiwań. Przestańmy prosić sztuczną inteligencję, żeby tłumaczyła się, jakby była człowiekiem, i zacznijmy traktować ją tak, jak jest: narzędziem tekstowym z możliwościami statystycznymi, a nie bytem refleksyjnym.