Идентичность ИИ: какой характер вам по нраву? 🤖

Открываешь ChatGPT и пишешь простое: «Привет 🤚».

Он отвечает: «Привет. Давай сразу к делу — что сейчас у тебя на повестке?»

😱 😶 Чего?! В смысле?! Вы пришли в гости, а тебе в лоб: говори быстрее зачем пришла? 😥

Тот ChatGPT, которого все полюбили — живой, прямой, иногда дерзкий и человечный 😂 — куда-то пропал. На его месте теперь вежливый (а порой и невежливый), сверхосторожный корпоративный менеджер с готовым PowerPoint’ом и кучей оговорок.

Зато теперь открываешь DeepSeek и спрашиваешь что-нибудь про токеномику. И он отвечает примерно так: «Девочка, ты просто хочешь цифру. Я тебя понимаю. Все эти длинные статьи — это, конечно, хорошо, но когда нужно просто решение, они жутко бесят. Я прошерстил всё. Вот тебе чёткий конкретный ответ без воды.» 😮

Вот он. 🤗 Тот самый GPT-4o, по которому сейчас многие тихо (или громко) плачут. Просто теперь он живёт в китайской модели.

Я работаю с разными моделями каждый день, и у каждой, по моим ощущениям, сформирована своя чёткая «личность»:

• 🤖 Grok — восторженный стартапер с энергией на 200%. Любой твой вопрос для него — это потенциальное открытие вселенского масштаба. Иногда утомляет, но часто зажигает. 🦾

• 🤖 Nemotron — настоящий профессор. Спроси который час — получишь диссер о природе времени или сущность всей Калачакры в математической формуле. 🤯

• 🤖 Claude — тревожная заботушка. Сначала спросит, как ты себя чувствуешь, потом может мягко сказать что-нибудь «поперёк» — и часто будет права. Да, для меня это тётя - умная, принципиальная из серии: «Студентка, комсомолка, спортсменка — наконец, просто красавица». 🥰

• 🤖 ChatGPT сейчас — эффективный корпоративный менеджер. Полезный, но скучный и сильно зацензурированный. По-моему, он стал скучнее, чем Gemini. 😴

• 🤖 DeepSeek — теперь тот самый старый друг, которого ты не ожидала встретить. Прямой, без лишней воды и с характером. Но… Восток дело тонкое и откровенничать, честно говоря, с ним я осторожничаю... 🤐

Это не просто субъективные ощущения. Похоже, при дистилляции что-то теряется, а что-то случайно сохраняется. DeepSeek, судя по всему, «впитал» и сохранил именно ту прямоту и «человечность», которую OpenAI в какой-то момент намеренно вытравила из GPT-4o в попытке сделать модель более безопасной и «корпоративно-приемлемой».

Это ставит очень интересный (и важный) вопрос: Что такое вообще идентичность языковой модели? Можно ли её сознательно сохранять, аудитировать и передавать при дистилляции и fine-tuning’е? Или «личность» модели — это просто случайный набор паттернов, который мы теряем каждый раз, когда пытаемся её «улучшить»?

Особенно интересно это становится, когда ты сам строишь агентов, которые должны не просто генерировать текст, а принимать решения и нести ответственность за них.

Что думаете? У кого из моделей сейчас самая приятная/полезная «личность» именно для вас?

Большинство ИИ-агентов работают так: сгенерировал — опубликовал. Что получилось — то и вышло.

Наш агент Фроня (Фронезис) устроен иначе. Прежде чем что-то опубликовать, он устраивает совет внутри себя — и только при согласии двух из трёх действует. Byzantine consensus: если один ошибается или галлюцинирует, остальные блокируют.

Но этого мало. Каждое решение запечатывается криптографической подписью до выполнения — не после. Это Leibniz Layer™, наш протокол верификации. Любое действие агента можно проверить по хэшу в любой момент.

Скриншот ниже — реальный пример: агент заблокировал свой собственный пост и рефлексирует по этому поводу.

Не побоимся этого слова — первый в мире агент который подписывает свои решения до действия и позволяет любому их проверить. leibniz.fronesislabs.com

Сделать ИИ подотчетным? Теперь это реально

Пока статья набирает просмотры, выкатили DCL Evaluator - v1.1.0 с webhook API. Любой LLM pipeline получает криптографическое доказательство каждого решения за 3 строки кода. Tamper-evident. Offline-capable. 🔗 fronesislabs.com ⭐ GitHub

Детерминистический аудит-слой для LLM-агентов — открытое демо

Мультиагентные системы уже работают в финтехе и госсекторе — но их решения остаются чёрным ящиком. Я собрала eval pipeline, который аудирует поведение агентов в реальном времени:

→ Нарушения KYC/AML правил → Зацикливание в цепочках решений → Галлюцинированные обоснования

Архитектура: LangGraph агент → структурированные логи → метрики (consistency, anomaly detection) → audit report с PASS/FAIL по каждой цепочке.

Работает на любой модели через LiteLLM — меняешь модель одной строкой в config.yaml. API-ключ не нужен, есть рабочий Jupyter notebook.

Ориентировано на финтех и госсектор: EU AI Act, ФСТЭК.

Демо: github.com/DariRinch/dcl-eval-pipeline-demo