«Теории всего» под копирку: как LLM создаёт иллюзию гениальности

Думаю вы видели такие тексты, где автор открыл универсальный закон мироздания, всё разложил по полочкам и теперь делится с миром. На первый взгляд — вау, гениально! А приглядишься и понимаешь: что‑то тут не так.

Что происходит? Берётся одна и та же базовая схема, чуть‑чуть перекрашивается и «уникальная теория» готова ! Причём чаще всего за этим стоит не кропотливая работа автора, а ChatGPT или другая большая языковая модель.

Примеры? Да сколько угодно:

где‑то это «информация – симметрии – поля – гравитация»;

где‑то — библейская троица как схема устройства вселенной;

а где‑то — «сознание = вычисление» или «мультивселенные = вероятности».

Одна суть обёрнутая в понятные пользователю слова.

Так получается , потому что LLM :

1. Учат говорить чётко и связно, поэтому модель мастерски соединяет несвязанные на первый взгляд темы.

2. Подстраивается под тебя. Говоришь научным языком — получишь формулы и термины. Используешь религиозные образы — будет про дух и божественный замысел. Пишешь как айтишник — получишь схемы и алгоритмы.

3. Переиспользует заготовки. Модель обучается на огромных массивах текстов и типовые куски постоянно гуляют по сети. В итоге получается такой «гладкий синтез» — красиво, складно, но без глубины.

4. Создаёт иллюзию авторства. Автору кажется, что это его собственные идеи и формулы. На деле — стандартные блоки, собранные под его стиль. Причём формулы чаще всего декоративные: «несложно показать», но никаких конкретных расчётов нет.

Распознать «LLM‑теорию всего» легко.

Вот короткий чек‑лист. Если нашли хотя бы три совпадения — перед вами не теория, а жанр:

1. Нет чётких границ. Где диапазоны применимости? Где оговорки «работает тут, но не там»?

2. Пропущены ключевые шаги. «Очевидно следует…» и всё, никаких доказательств.

3. Ссылки размыты. «Смотрите обзоры» вместо конкретной страницы и формулы.

4. Обозначения плывут. Индексы то появляются, то исчезают без объяснений.

5. Резкие смены темы. За один абзац от физики к психологии, а инструменты рассуждения те же.

6. Нет репликации. Ни кода, ни примеров, ни таблиц , только красивые слова.

И дело не в том, что кто‑то пишет красивые тексты. Проблема глубже: ИИ не создаёт понимание, а создаёт его иллюзию и это имеет последствия.

Гомогенизация идей:

Исследования (MIT, Корнелл) показывают, что ИИ-тексты сходятся к усреднённому, «безопасному» консенсусу, вытесняя уникальный стиль и мысль.

Замкнутый цикл:

Если ИИ обучать на текстах, созданных другими ИИ, происходит «копия копии» — необратимая деградация качества и разнообразия.

Когнитивные риски:

Слепое доверие к гладкому изложению ослабляет наши навыки критического анализа и глубокого мышления. «Иллюзия гениальности» оборачивается интеллектуальным обеднением.

Если вы заявляете, что создали «теорию всего», покажите:

Где она работает. Приведите конкретный пример, где ваша схема позволила решить реальную задачу — от инженерного расчёта до прогноза социального поведения.

Как её проверить. Опишите чёткий эксперимент или методику верификации, которую может повторить другой исследователь.

В чём польза. Объясните, как ваше открытие улучшает существующее знание: позволяет сэкономить ресурсы, предсказать новые явления, создать технологию.

Какие ограничения. Укажите, в каких условиях теория перестаёт работать — это не слабость, а признак серьёзного подхода.

Без этих элементов «теория всего» остаётся просто словесной конструкцией — красивой, но бесполезной. Она может впечатлять, вдохновлять или развлекать, но не способна двигать науку или практику вперёд.

А ведь именно практическая ценность — главный критерий истины. Если идея не даёт результатов, не позволяет что‑то предсказать или создать, не помогает решать задачи — значит, это не теория, а скорее художес��венная импровизация на тему мироздания.