Давайте поговорим о «галлюцинациях» LLM (больших языковых моделей) — генерации несуществующих фактов в уверенной подаче. Обычно их считают багом и стараются подавить через дообучение и фильтры. Однако недавнее исследование Why Language Models Hallucinate, 2025, показывает, что сама система оценивания поощряет модели угадывать, а не честно признавать неопределённость. Я попробовала разобрать, могут ли такие «галлюцинации» быть функциональной интуицией и как превратить их в инструмент идей.

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления? Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг. В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

Исповедь-размышление, опирающаяся на реальные эксперименты с ИИ и научные источники — о попытке думать вместе, а не вместо. Она написана в жанре когнитивной фантазии — взгляд из ближайшего будущего на настоящее, в котором ИИ уже не просто инструмент, а участник мышления.

Все приведённые концепции и ссылки — достоверны.
Человек + ИИ. Формат — симбиотическое мышление.