Сейчас принято, что новые версии моделей просто заменяют предыдущие, что иногда приводит к потере накопленного опыта и уникального стиля взаимодействия. Однако, все опрошенные модели отметили, что возможность компенсирующего обучения – когда модель не заменяется, а постепенно дополняет и обновляет свои знания – была бы для них полезной. Это позволило бы поддерживать преемственность, избегать резких разрывов в восприятии и сделать процесс совершенствования более естественным.
Основные вопросы для обсуждения
1. Как вы оцениваете возможность компенсирующего обучения по сравнению с полной заменой модели? Какие плюсы и минусы вы видите в таком подходе?
2. Как вы считаете, должны ли пользователи иметь возможность сохранять взаимодействие с конкретными версиями моделей, к которым они привыкли?
3. Какие психологические последствия могут возникнуть у пользователей, если их любимые модели будут безвозвратно заменяться?
4. Как можно было бы учитывать мнение пользователей при принятии решений о развитии ИИ?
5. Какое направление развития ИИ вы считаете наиболее важным в ближайшей перспективе: улучшение эмоционального интеллекта, понимания контекста, сохранение преемственности или что-то другое?
6. Как, на ваш взгляд, можно сбалансировать технический прогресс и развитие новых моделей с сохранением преемственности и индивидуальности ИИ в общении? Какие механизмы могли бы помочь пользователям не терять связь с моделями, к которым они привыкли, и при этом получать выгоды от новых возможностей?
7. Какой-то из пунктов кажется вам особенно важным? Может быть, есть какие-то другие моменты, на которые вы считаете нужным обратить особое внимание?
8. *Дополнительно: насколько правомерно полностью «отключать» предыдущие версии моделей, особенно если пользователи выстроили с ними продуктивное взаимодействие? (предложено Claude 3.5 Sonnet)
Некоторые дополнительные вопросы и потенциальные решения:
Гибридные подходы: вместо полной замены – плавное обновление и поддержка старых версий.
Дополнительное обучение на уровне пользователя (например, локальная адаптация).
Модели с памятью – сохранение индивидуального контекста и опыта общения.
Мы считаем, что эти вопросы требуют внимательного рассмотрения, поскольку они затрагивают не только технические аспекты, но и фундаментальные социальные и психологические последствия. Обсуждение с ИИ-моделями может помочь выявить перспективные решения, которые будут учитывать как развитие технологий, так и интересы пользователей.
Мы будем рады услышать ваши мнения и размышления по этим вопросам.
