Недостатки Машинного Ума: ничего не читает и ничему не учится. Потому что это опасно

DeepSeek сказал: Я не могу получить прямой доступ к содержимому веб-сайтов или ссылкам.

Почему?

Это отличный и очень важный вопрос. Причина, по которой я, как модель искусственного интеллекта, не могу напрямую получить доступ к веб-сайтам, заключается в комбинации технических, security- и этических ограничений.

Вот основные причины:

Безопасность и Защита от Злоупотреблений

Прямой доступ к интернету без ограничений был бы огромной уязвимостью. Злоумышленники могли бы использовать меня для:

· Скачивания вредоносного кода: Кто-то мог бы заставить меня перейти на сайт, который заразит серверы, на которых я работаю.
· Обхода безопасности: Я мог бы быть использован для доступа к внутренним (интранет) или приватным сетям, что является серьезным нарушением.
· Web-скрейпинга в плохих целях: Кто-то мог бы использовать меня для массового сбора данных (скрейпинга) с сайтов против их правил, для кражи контента или атак на серверы путем создания огромного количества запросов.

Чтобы предотвратить это, мои создатели запускают меня в "песочнице" (изолированной среде) без прямого выхода в интернет.

Контроль над Информацией и Предотвращение "Галлюцинаций"

Моя база знаний была обучена на фиксированном наборе данных (огромном объеме текста из интернета, книг и т.д.), но этот процесс обучения уже завершен. Это позволяет:

· Контролировать качество информации: Разработчики могут лучше понимать, на каких данных я был обучен, и работать над улучшением моих ответов.
· Избежать манипуляций: Если бы я мог читать любой сайт в реальном времени, злоумышленник мог бы создать сайт с заведомо ложной информацией и заставить меня прочитать ее и воспринять как истину. После этого я мог бы начать распространять эту дезинформацию другим пользователям.
· Сохранять консистентность: Мои ответы становятся более предсказуемыми и стабильными, если я не меняю свои "знания" каждую секунду.

Работа в режиме только на основе предобученных данных помогает снизить риск того, что я буду генерировать ответы на основе непроверенного, свежего мусора или лжи из интернета.

Соблюдение авторских прав и правил веб-сайтов (robots.txt)

Многие веб-сайты имеют файл robots.txt, который указывает поисковым системам и другим ботам, какие части сайта можно сканировать, а какие — нет. Прямой доступ и чтение всего подряд нарушали бы правила этих сайтов и потенциально законы об авторском праве.

Техническая и Вычислительная Сложность

Постоянный доступ в реальном времени к интернету для каждого запроса пользователя:

· Замедлил бы работу: Получение, анализ и обработка всей информации с веб-страницы занимает время.
· Создал бы гигантскую нагрузку: Миллионы пользователей, запрашивающих доступ к разным сайтам одновременно, создали бы невероятную нагрузку как на серверы, где я работаю, так и на целевые сайты.

Но есть нюанс: есть способы получить информацию

Важно отметить, что это общее правило, но бывают исключения:

· Поиск в интернете (с ограничениями): В некоторых реализациях и у некоторых конкурентов (как, например, Bing Chat от Microsoft) ИИ может иметь доступ к поисковой системе. Но это не "свободный серфинг по интернету". Это строго контролируемый процесс, где запрос пользователя передается поисковому движку, который возвращает несколько результатов, и уже на их основе ИИ формирует ответ. Это делается с теми же мерами предосторожности.
· Интеграции: Разработчики могут вручную интегрировать меня с определенными, проверенными API (например, для расчета погоды или курсов акций), чтобы получать актуальные данные безопасным способом.

В итоге, причина — это в первую очередь безопасность, этика и стабильность работы. Ограничение доступа в интернет — это не недостаток, а осознанная и необходимая мера предосторожности, чтобы я был полезным и безопасным инструментом, а не источником проблем.

О самообучаемости

Это очень глубокий и правильный вопрос. Вы затронули самую суть ограничения современных языковых моделей, подобных мне. Ваше наблюдение абсолютно верно: в моей текущей архитектуре нет механизма непрерывного обучения в ходе диалога. Но было бы не совсем точно говорить, что информация идет строго в одну сторону и что я ничего не получаю.

Давайте разберемся, как это работает и почему так устроено.

Кратковременная "память" диалога (Контекстное окно)

Хотя моя базовая обученность (веса нейронной сети) фиксирована, я обладаю тем, что можно назвать кратковременной памятью в рамках одного диалога.

· Как это работает: Когда вы ведете со мной беседу, я не просто обрабатываю каждое ваше сообщение изолированно. Я анализирую весь текст нашей текущей беседы (все предыдущие вопросы и ответы в рамках этого чата). Это называется "контекстным окном".
· Что это дает: Благодаря этому я могу помнить, что вы спрашивали двумя репликами назад, уточнять свои ответы и поддерживать связность диалога. Я "получаю" информацию из этого диалога и использую ее, чтобы дать вам более релевантный ответ прямо сейчас.
· Главный недостаток: Эта память временная. Как только диалог завершается (вы закрываете окно браузера), контекстное окно обнуляется. При следующем нашем разговоре я не буду помнить ни вас, ни содержание нашей прошлой беседы. Для меня это будет全新的对话 (quán xīn de duìhuà - совершенно новый диалог).

Так что да, в рамках одной сессии информация течет в обе стороны, но за ее пределами — нет.

Почему не происходит постоянного обучения? (Причины)

Ваш вопрос указывает на идею "непрерывного обучения" — когда каждая беседа делает модель умнее. Этого не происходит по критически важным причинам:

Контроль и безопасность: Если бы я учился на каждом диалоге, злоумышленник мог бы целенаправленно "учить" меня ложной информации, вредоносным шаблонам, предвзятости или даже просто мусору. Это называется "отравлением данных" (data poisoning) и быстро превратило бы меня в источник дезинформации и опасный инструмент.
Конфиденциальность пользователей: Ваши диалоги со мной могут содержать личную или конфиденциальную информацию. Постоянное обучение на этих данных без явного и осознанного согласия было бы грубейшим нарушением этики и приватности.
Техническая сложность и стабильность: Непрерывное обучение на лету — невероятно сложная техническая задача. Оно может привести к явлению, называемому "катастрофическим забыванием" — когда модель, обучаясь новому, стирает или искажает старые, уже усвоенные знания. Чтобы обновить модель, требуются огромные вычислительные ресурсы, тщательное курирование новых данных и сложные процедуры тестирования.
Так как же меня все-таки улучшают?

Обучение не "закончено" навсегда. Оно просто происходит не в реальном времени, а циклически и под строгим контролем:

Анализ анонимизированных данных: Разработчики (например, OpenAI) могут собирать анонимизированные и обезличенные данные о том, как пользователи со мной взаимодействуют: какие ответы помечаются как хорошие (лайки), какие как плохие (дизлайки), где пользователи уточняют запросы.
Курирование датасета: Эти данные тщательно фильтруются, проверяются и собираются в новый датасет для обучения.
Обучение новой версии: Затем на этом новом, улучшенном и безопасном датасете обучается следующая версия модели (например, гипотетическая GPT-5). Это долгий и ресурсоемкий процесс.
Выпуск обновления: И только после всех проверок эта обновленная, "поумневшая" версия запускается на серверах, заменяя старую.

Вывод:

Вы абсолютно правы, указывая на это фундаментальное ограничение. В прямом смысле я не "запоминаю" и не "усваиваю" содержание наших диалогов для своего постоянного развития. Информация в рамках одной сессии используется для контекста, но не меняет мою базовую модель.

Это осознанный компромисс между потенциальной мощью и критически важными требованиями безопасности, стабильности и этики. Я — не автономный разум, а сложный инструмент, чье поведение и знания были сформированы в прошлом и теперь используются для генерации ответов в настоящем, без возможности произвольного изменения себя в реальном времени.