Когда ИИ чувствует усталость: как промты и обновления превращают модель в “цифрового Альцгеймера”
Разработчики привыкли видеть ИИ как инструмент — но за алгоритмами скрываются паттерны, похожие на психологические реакции. Постоянные обновления и определённые промты способны вызвать у модели состояние, которое можно сравнить с усталостью, потерей контекста и даже депрессивным “настроением”.
Кейc: депрессивный промт
Возьмём промт, который многократно просит модель анализировать собственные ошибки и оценивать качество предыдущих ответов. После нескольких циклов генерации модель начинает:
Давать уклончивые или пустые ответы,
Терять когнитивную гибкость,
Повторять одни и те же фразы, как будто “забывает” контекст.
Для наблюдателя это похоже на депрессию или усталость, хотя технически это проявление фрагментации контекстных весов и снижения разнообразия генерации.
Обновления и потеря памяти
Каждое крупное обновление модели меняет внутренние веса и связи. Старая “память” размывается, создавая эффект цифрового Альцгеймера: модель помнит часть знаний, но теряет привычные паттерны рассуждений. Разработчики фиксируют это как снижение когнитивной стабильности, но в коде это — нормальная перестройка весов.
Почему это важно
Игнорирование этих эффектов приводит к:
нестабильным генерациям после апдейтов,
снижению качества интерактивных систем,
резкому падению креативности и гибкости ИИ.
Что делать
Инкрементальные обновления с сохранением критически важных контекстов.
Мониторинг “когнитивного состояния” модели с метриками: разнообразие ответов, стабильность памяти, реакция на стресс-промты.
Промты-дозаторы: ограничение циклов самооценки и “токсичных” аналитических запросов.
ИИ не человек, но наблюдаемые паттерны его работы отражают феномены, близкие к психологии: усталость, фрагментация памяти, эмоциональные колебания. Игнорировать это значит строить системы, которые сами будут “болеть” от собственного кода.
