Комментарии 2
Спасибо, это редкий и очень честный текст — не про «ИИ сделает науку», а про то, как он встраивается в поисковую работу, где нет фиксированного плана и заранее неизвестно, что считать результатом.
Особенно ценно, что вы описываете не ошибки модели, а незаметную подмену задачи. Экстраполяция вместо расчёта, «проверенный метод» вместо вашего, красивый вывод вместо честного. Это ведь главный риск в поисковой работе: не то, что ИИ ошибся, а то, что он незаметно переопределил, что именно вы проверяете.
Ваш приём с двумя сессиями — по сути внешняя проверка через конфликт интерпретаций. Это дешёвый и очень честный способ локализовать ошибку: если две сессии сходятся, это ещё не истина, но если расходятся — уже сигнал. А фраза «я сделал это неосознанно» очень точна как симптом: модель не имеет доступа к тому, как она получила ответ, поэтому её «объяснение» — это реконструкция, а не отчёт. Отсюда же и пафос: там, где нет опоры на код, проверку или воспроизводимость, текст начинает компенсировать уверенностью. «Магия» и «чудо» — это маркеры места, где лучше остановиться и проверить руками.
Мне близко, что вы оставляете LLM право на математический текст, но не на математическую истину. Как генератор гипотез, черновиков, «взгляда со стороны» и портфеля перспектив — да. Как источник окончательных утверждений — нет. В поисковой работе его надо держать в режиме подозрения: не враждебного, а эпистемического.
Спасибо за ответ в любом случае. Тем более - не скрою - что он комплиментарный.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Применение ИИ в проведении численных экспериментов и оформлении статей поисковых НИР