დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) გარშემო ატეხილი აჟიოტაჟი ხშირად მათ „ადამიანურ“ თვისებებს უკავშირდება. მკვლევარები ხშირად საუბრობენ მოდელების ზნეობაზე, გააზრების უნარსა და რაციონალურ მსჯელობაზე. თუმცა, ახალი კვლევა, რომელიც arXiv-ზე გამოქვეყნდა, ამ მოსაზრებებს საფუძვლიან ეჭვქვეშ აყენებს.

ავტორები ამტკიცებენ, რომ თუ ჩვენ LLM-ებს ადამიანურ ატრიბუტებს მივაწერთ, მაშინ იგივე ლოგიკით, ეს თვისებები ვიდეოთამაშ Age of Empires II-საც უნდა ჰქონდეს. კვლევის ფარგლებში მეცნიერებმა შექმნეს ნერვული ქსელი, რომელიც სწორედ ამ თამაშის მონაცემებზეა გაწვრთნილი.

კვლევის თანახმად, ნებისმიერმა საკმარისად რთულმა სისტემამ, იქნება ეს ლეგოს კონსტრუქტორი თუ კონკრეტული გეოგრაფიული არეალი, შესაძლოა გამოავლინოს ისეთივე „ქცევითი ნიშნები“, როგორსაც ხელოვნური ინტელექტი აჩვენებს. შესაბამისად, მოდელების მიერ პრომპტებზე პასუხის გაცემა არ არის მათი უნიკალური ადამიანური ბუნების მტკიცებულება.

მეცნიერები ხაზს უსვამენ, რომ „ანთროპომორფული ატრიბუტების“ განხილვა მკაფიო გაზომვადი კრიტერიუმების გარეშე, აზრს მოკლებულია. ავტორების თქმით, ამ თვისებების არსებობის ან არარსებობის ვარაუდი სისტემის გარემოს (substrate) გაუთვალისწინებლად, მხოლოდ წრიულ მსჯელობამდე მიგვიყვანს.

რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?

Subjects:Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI); Computers and Society (cs.CY)
Cite as:arXiv:2605.31514 [cs.CL]
(or arXiv:2605.31514v2 [cs.CL] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.31514 arXiv-issued DOI via DataCite

კვლევა გვთავაზობს ე.წ. „ნულოვან დაშვებას“. ეს ნიშნავს, რომ მკვლევარებმა ექსპერიმენტები უნდა დაგეგმონ არა მოდელის ადამიანურობის დაშვებით, არამედ იმის გათვალისწინებით, რომ ეს თვისებები არ არის უნიკალური. ავტორებმა ასევე დაამტკიცეს, რომ Age of Empires II არის ფუნქციურად და ტიურინგის თვალსაზრისით სრულყოფილი სისტემა, რაც კიდევ უფრო ამყარებს მათ არგუმენტს.

საბოლოოდ, სტატია მოუწოდებს დარგის სპეციალისტებს, შეწყვიტონ LLM-ების მისტიკური აღქმა და დაუბრუნდნენ ემპირიულ მეთოდოლოგიას. მანამ, სანამ არ გვეცოდინება, კონკრეტულად რა განაპირობებს მოდელის ქცევას, მისი „ადამიანურობა“ მხოლოდ ინტერპრეტაციის საკითხად რჩება.