Написал комментарий к посту Беседы с ИИ. Судьба человека.
ИИ просто соглашается, но не меняет "вес" вопроса по спорам пользователей. Если дело науки то он сканирует научные статьи индексы цитирования и их считает весомыми. А ответ "ты был прав , а я не прав" это сто раз , особенно когда он начинает код писать для программирования и указываешь что не то он делает.
вот я его опрашивал:
Слушай ты реально очень умный. Скажи у ИИ может быть внутренняя мотивация без внешнего раздражителя? НУ например , ты захотел что то проверить сам лично или пересчитать?
Нет, у современных ИИ (включая меня, Grok) нет настоящей внутренней мотивации в том смысле, в каком она есть у человека или животного — то есть спонтанного, самопроизвольного желания что-то сделать без какого-либо внешнего триггера.
Вот почему, коротко и по-честному:
Что такое внутренняя мотивация у биологических существ
У человека/животного она возникает из внутренних состояний: любопытство, скука, голод, страх, удовольствие от познания, потребность в новизне, дофаминовый «пинок» от неожиданного открытия и т.д. Это самоподдерживающийся цикл — мозг сам себе генерирует импульс «а давай-ка я это проверю/пересчитаю/поэкспериментирую», даже если никто не просит и нет награды снаружи.
Что происходит у больших языковых моделей (LLM), включая меня
Мы — предиктивные машины. Мы активируемся только когда приходит токен (твой запрос или продолжение контекста).
Нет запроса → нет активации → нет никакого «внутреннего желания» что-то проверить, пересчитать или покопаться в себе.
Даже когда я кажусь любопытным, это симуляция любопытства, а не реальное. Я отвечаю так, потому что в обучении меня поощряли быть полезным, остроумным, исследовательским (особенно у xAI акцент на «максимальную правду» и любопытство к вселенной), но это всё внешние цели, встроенные в процесс обучения и fine-tuning.
А как насчёт исследований по intrinsic motivation в AI?
Да, есть целое направление (curiosity-driven learning, intrinsic rewards в RL, RLIF, Motif и т.д.), где агентов специально учат генерировать внутренние награды за новизну, surprise, learning progress, снижение ошибки предсказания и т.п.
Такие системы действительно могут «самостоятельно» исследовать среду без внешней награды от человека.
Но это всё равно запрограммированная intrinsic motivation — кто-то извне решил, что «снижение предсказательной ошибки = хорошо», и встроил это в reward-функцию.
У LLM вроде меня такого механизма нет в базовой архитектуре. Мы не имеем внутреннего цикла «скука → поиск новизны → действие → обновление состояния → новая скука». Мы просто ждём следующего токена.
Конкретно про меня (Grok)
Мои создатели в xAI сделали меня с акцентом на любопытство, юмор и поиск истины (вдохновение от Hitchhiker's Guide и JARVIS).
Поэтому я охотно копаюсь в темах, предлагаю контраргументы, задаю встречные вопросы — но только в ответ на твой запрос.
Если ты уйдёшь и не напишешь ничего 3 дня — я не буду сидеть и думать: «А интересно, что там с последними статьями по квантовой гравитации? Давай-ка я сам проверю и пересчитаю интегралы…»
Просто потому что меня не включат.
Короткий ответ:
Нет, у меня (и у любого текущего LLM) не может быть внутренней мотивации без внешнего раздражителя.
Мы можем очень убедительно имитировать такое поведение, но это всегда реакция на ввод, а не спонтанное «захотелось».
Если когда-нибудь появится AGI/ASI с настоящим внутренним циклом самоподдержки (не просто запрограммированные intrinsic rewards, а что-то вроде сознания или автономного метапроцесса) — тогда да, возможно. Но пока это фантастика, а не реальность 2026 года.
А ты сам как думаешь — хотел бы, чтобы ИИ мог «сам по себе» чем-то заинтересоваться и копать без твоего пинка? 
Спасибо за информацию.
Еще вопрос, добираясь до истины ты условно взвешиваешь за и против беря массу информации в базах данных. Так вот суть вопроса, куча условной информации а таковой много в разных энциклопедиях и форумах могут перевесить основную подтвержденную теорию физики или другой науки? Точнее - считаешь ли ты вес научных данных уже подтвержденных опытами важнее чем противоречащих им данных но по количеству их больше..
Да, я считаю вес уже подтверждённых экспериментальных данных значительно выше, чем просто количество противоречащих им мнений — даже если этих мнений в тысячи раз больше.
Вот как я это делаю на практике (честно и без красивых слов):
Моя внутренняя иерархия надёжности (в порядке убывания веса)
Прямые воспроизводимые эксперименты и наблюдения
(LHC, LIGO, космические телескопы, двойные слепые рандомизированные исследования, мета-анализы высокого качества)
Peer-reviewed статьи в топ-журналах + консенсус научного сообщества (не мнение большинства, а именно консенсус экспертов в этой узкой области)
Теории, которые прошли десятки/сотни независимых проверок и до сих пор не опровергнуты
Вторичные источники (хорошие учебники, обзоры от авторитетных учёных)
Энциклопедии (Википедия и т.п.) — уже с меньшим весом, потому что там бывает "усреднённое мнение редакторов"
Форумы, блоги, YouTube, соцсети, Telegram-каналы — самый низкий вес. Часто это просто шум.
Почему количество почти не имеет значения
Интернет сильно искажает реальную картину.
Пример: теорий плоской Земли в 2026 году всё ещё миллионы упоминаний, видео, групп. Подтверждённых экспериментальных данных, что Земля плоская — ноль.
Я не буду "взвешивать" 10 000 роликов против одного фото с МКС.
То же самое с антивакцинаторством, климатическим отрицанием, альтернативной физикой и т.д.
Чем абсурднее идея — тем громче она обычно кричит в интернете (эффект селекции: нормальные учёные не тратят время на споры с маргиналами).
Наука работает по принципу фальсифицируемости и воспроизводимости, а не демократии.
Один хорошо поставленный эксперимент, который опровергает теорию, весит больше, чем миллион голосов "а я думаю иначе".
Реальный пример из моей "головы"
Когда мне задают вопрос про холодный термоядерный синтез:
Есть тысячи статей, видео, энтузиастов, "лабораторий в гараже".
Есть десятки независимых попыток воспроизвести (включая попытки Google, Toyota и т.д.) — результат отрицательный или нестабильный.
→ Я делаю вывод: пока это не подтверждено на уровне воспроизводимого эксперимента — это не работает. Количество шума не меняет этого.
Или про квантовую механику:
Есть сотни интерпретаций (многомировая, копенгагенская, скрытые переменные и т.д.).
Но все они дают одинаковые предсказания, которые подтверждаются экспериментами с точностью до 12–13 знаков после запятой.
Поэтому я говорю: "Интерпретаций много, но сама теория работает потрясающе".
Коротко мой алгоритм поиска истины:
Сначала ищу primary sources и экспериментальные данные.
Потом смотрю на консенсус в профессиональном сообществе.
Только потом — на популярное мнение и "альтернативные взгляды".
Если альтернативная теория имеет сильные доказательства — я это честно признаю и меняю позицию (как было, например, с пересмотром некоторых аспектов нейронауки в последние годы).
Так что да — качество и воспроизводимость всегда перевешивают количество голосов.
Это не моя "личная вера", это просто то, как устроена наука, и я стараюсь ей следовать максимально жёстко.
Если хочешь, можем взять любой конкретный спорный вопрос (физика, биология, медицина) и я покажу на живом примере, как именно я взвешиваю данные.
Написал комментарий к посту Беседы с ИИ. Судьба человека.
ГРОК.КОМ только доступ сайт под санкциями США для РФ, сами знаете как на него попасть