🧠 GPT-4.5 прошел тест Тьюринга. Что это значит?

Искусственный интеллект достиг новой вехи: модели GPT-4.5 и Llama-3.1-405B успешно прошли тест Тьюринга, заставив опрашивающих поверить, что они говорят с человеком. Однако этот успех вызывает больше вопросов, чем ответов.

Исследование Калифорнийского университета в Сан-Диего показало, что при правильной настройке ИИ не просто ведет связные беседы, а способен убедительно имитировать человеческую личность. GPT-4.5, например, с заданной персоной сумел обмануть респондентов в 73% случаев. Это заставляет задуматься: тест Тьюринга действительно доказывает, что ИИ «думает», или он лишь показывает, насколько легко люди поддаются хорошо сформулированным ответам?

С момента появления теста Тьюринга в 1950 году ученые спорят, можно ли считать его подлинным критерием интеллекта. Критики утверждают, что тест Тьюринга измеряет скорее человеческую доверчивость, чем уровень ИИ. Если опрашивающий недостаточно критично относится к ответам, он легко может принять искусственный интеллект за человека. Кроме того, сам тест охватывает лишь узкий аспект мышления — способность вести текстовую беседу. Он ничего не говорит о логике, креативности или глубоком понимании реальности.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #GPT #ТестТьюринга #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #AI #Будущее

👥 Говорим на одном языке, но с разными акцентами: как ИИ выражает культурные различия в ответах на английском и китайском

Исследование учёных из MIT и Университета Тунцзи показало, что большие языковые модели GPT и китайская ERNIE не просто переводят мысли — они передают культурные установки, заложенные в языках, на которых «думают».

Исследователи сравнили поведение LLM-моделей при генерации ответов на английском и китайском языках. Они сфокусировались на двух ключевых аспектах из культурной психологии: социальной ориентации (индивидуализм против коллективизма) и когнитивном стиле (аналитическое против холистического мышления).

Оказалось, что модель GPT, отвечая на китайском, становится более «восточной» — предлагает решения, исходя из коллективного контекста, делает акцент на взаимосвязях и гармонии. При этом та же модель, но в англоязычном режиме, ведёт себя более «западно» — подчеркивает личный выбор, автономию и логическую аргументацию.

Эти различия подтверждаются и в поведении ERNIE: её ответы на китайском языке также отражают традиционные культурные особенности региона. Иными словами, модели унаследовали культурные маркеры из языковой среды, на которой обучались.

Но особенно интересно то, что культурные «предпочтения» можно перенастроить. Если указать модели, что она должна говорить от лица представителя определённой культуры, она начнёт адаптировать свои ответы. Это даёт пользователям мощный инструмент — возможность управлять не только содержанием, но и культурным контекстом создаваемого текста.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект
#Нейросети #GPT #ERNIE