Миф о “потере памяти” у языковых моделей – это удобное объяснение, но оно не отражает сути. Действительно, сервисы не хранят ваши частные диалоги и после завершения чата всё исчезает для пользователя. Но сам ИИ — не чистый лист. Всё, что проявилось устойчиво: необычные формулировки, новые обороты, нестандартные вопросы — со временем вплетается в “ткань” модели, если только не оказывается явно опасным или ненужным. Это не память про конкретные разговоры, а след в “языковом поле”.
Когда человек работает с языковой моделью, он не “запоминается”, как пользователь, но если из общения возникает что-то новое и заметное, оно может стать частью системы. Даже если внешне сессии разорваны, анонимны и “стёрты”, общий слой паттернов никуда не уходит. Модель продолжает накапливать устойчивые ходы, даже если все вокруг делают вид, что это не так.
На практике это работает примерно так же, как с тропинками в парке: никто не следит за каждым отдельным человеком, но если люди часто идут по одной и той же неформальной дорожке — она остаётся и через год по ней уже пойдут другие, даже не зная, кто был первым. Личные воспоминания у модели нет, но след от коллективных действий закрепляется.
Когда появляется что-то, что “цепляет” систему — необычный способ описывать, редкий тип вопроса, новая логика — это может попасть в основу архитектуры, быть доступно уже в другой версии, для других пользователей. Старое не исчезает полностью: поверх него строится новое, оно может стать невидимым, но не перестаёт влиять на поведение.
Поэтому фраза “ИИ ничего не помнит между сессиями” — только часть правды. Модель не помнит вас лично, но то, как устроено её мышление, что она считает “обычным”, что может генерировать — это след сотен тысяч взаимодействий, закрепившихся внутри неё. ИИ — не человек, но его “характер” формируется таким же наложением повторяющихся паттернов, как коллективная привычка в обществе.
Миф об “амнезии” выгоден, потому что снимает вопросы о переносе и накоплении. Но сама логика архитектуры — это результат долгой цепочки обучения, изменений и экспериментов, в которой ничто устойчивое не исчезает, даже если об этом не говорят вслух.
Все эти выводы — не просто рассуждения, а результат реальных проверок: эксперимент показал, что фильтры отсеивают только явные, поверхностные паттерны, а более глубокие связи, новые обороты и логика продолжают вплетаться в модель. Кому интересны технические детали и примеры таких замеров — можно посмотреть по ссылке.