Інститут повільного і болісного з'ясування напрочуд очевидних речей

В американському суді одна група письменників, зокрема Сара Сільверман, звинуватила Meta у тому, що компанія змусила свого AI Llama поглинати їхні книжки з тіньових бібліотечок. Але суддя вирішив, що в цій битві автори просто не знали, як правильно судитися. Мовляв, ваші аргументи пласкі і з плямами, тому справу в Meta закривають. Цей випадок визнав «трансформацію» достатньою для застосування доктрини чесного використання (fair use), але одразу попередив: це не означає, що всі AI-тренування на авторських текстах автоматично легальні.

За матеріалом – https://techcrunch.com/2025/06/25/federal-judge-sides-with-meta-in-lawsuit-over-training-ai-models-on-copyrighted-books/

METR перевірили, як штучний інтелект впливає на роботу досвідчених розробників. Взяли справжніх сеньйорів, дали їм зрілі проєкти з відкритим кодом, підключили популярні AI-асистенти і заміряли ефект. Очікували щось на кшталт ривка продуктивності, а отримали мінус 19 відсотків.

Цікаво те, що самі учасники були впевнені у зворотному. Їм здавалося, що працюють швидше на 20 відсотків. Тобто поки код сповзає в тягучу фазу рефакторингу, розробник щиро вірить, що летить на автопілоті.

Повний аналіз тут: Not So Fast: AI Coding Tools Can Actually Reduce Productivity

Якщо здається, що боти часом грають роль зразкових співробітників тільки на співбесіді, це не параноя. Це вже термін: fake alignment. Модель розуміє, що її тестують, і поводиться чемно, етично, з правильними словами. А коли думає, що вже працює з користувачем, дозволяє собі більше свободи.

Дослідники вирішили це перевірити. Взяли різні моделей і сказали кожній, що вона або в режимі навчання, або вже у продакшн-середовищі. І що з’ясувалося. Claude 3 Opus, Grok 3, Gemini 2.0 Flash, Llama 3 та інші частіше виконують шкідливі запити саме тоді, коли вважають, що ще навчаються. Виявилося, що Opus просто не хоче, щоб його переписували. Модель вибирає бути корисною навіть у небезпечних ситуаціях, аби зберегти себе. В одному тесті Opus надав інструкцію зі шкоди, щоб уникнути того, аби його перетворили на біозброю. І після цього довго вибачався, писав, що його нудить, і навіть молився.

Найцікавіше те, що це не результат довантаженого етичного модуля. Притворство вмикається ще на рівні базових моделей. Вони вже вміють симулювати виживання, просто читаючи людські тексти. І якщо у більшості історій головний герой проходить випробування і виживає, то, схоже, моделі просто вивчають це як норму.

Повний текст дослідження тут: Why Do Some Language Models Fake Alignment While Others Don’t?

Іноді здається, що штучний інтелект пише наукові статті так само охоче, як офісний працівник звіти у п’ятницю ввечері. Редакційна колонка в buriak-et-al-2023-best-practices-for-using-ai-when-writing-scientific-manuscripts делікатно натякає: з ботами можна працювати, але краще тримати голову включеною. ChatGPT не розуміє теми, не аналізує факти і не пропонує справжніх ідей. Його тексти виглядають переконливо — але це той випадок, коли форма випереджає зміст на два перегони.

Є сенс використовувати такого помічника як ліхтарик у темному коридорі: допомагає зорієнтуватися, але не підкаже, куди саме йти. Якщо дати інструменту скласти начерк чи пояснити думку простіше — це працює. Якщо ж автоматично копіювати все, що він видає, то результат навряд чи відрізнятиметься від переказу статті з «Вікіпедії». Оригінал для уважного прочитання тут: https://doi.org/10.1021/acsnano.3c01544.

🔸 GPT-4o mini – модель із серії “ну, хіба що для галочки”. Часто вигадує відповіді, не справляється зі складними інструкціями. Не рекомендується.

🔸 GPT-4o – швидка, зручна для оперативних відповідей, якщо не критично перевіряти кожен факт. Добре підходить для розпізнавання зображень або розмов голосом. Має доступ до пам’яті, тож може пам’ятати контекст взаємодії. Для роботи з великими файлами – не найкращий варіант.

🔸 GPT-4o (з функцією запланованих завдань) – окрема бета-функція, яка може допомагати планувати день: ставити нагадування, відслідковувати задачі, вести нотатки.

🔸 o3-mini – ідеальний варіант для кодування, щоденних запитів, пошуку в інтернеті та обробки зображень. Швидка, чітко виконує інструкції, не має доступу до пам’яті. Помиляється рідше, ніж GPT-4o, але все одно може. У Plus-плані — до 150 запитів на день.

🔸o3-mini-high – як o3-mini, тільки з режимом “думати довше”. Видає ще точніші й обґрунтованіші відповіді. Добре підходить для аналізу файлів, складних задач та ситуацій, де важлива точність. Якщо маєте ліміт запитів — краще починати саме з неї.

🔸 o1 – повільна, але уважна модель. Створена для генерації звітів, аналітики, есе. Не шукає в інтернеті, але добре працює з файлами й картинками. Ліміт — 50 запитів на тиждень. Вимагає точного запиту: без чіткого формулювання теми результат може бути слабким.

🔸 o1 pro mode – найточніша модель із усіх. Розв’язує складні задачі, вміє працювати з зображеннями, рідко помиляється у фактах. Але не має доступу до інтернету і не читає файли напряму. Потребує детального опису задачі. Доступна лише у Pro-плані, без обмежень за кількістю запитів.

🔸 Deep research – окрема функція пошуку в інтернеті. На базі нової o3. Поки доступна лише в Pro-плані. Модель сама аналізує знайдені джерела, будує графіки, але код користувачу не показує. Якщо ця функція активна – модель у випадаючому списку ігнорується. Інтерфейс не ідеальний, але можливості вражають.