Black box проблема усугубляется с LLM

Black box проблема усугубляется с LLM

Непрозрачность алгоритмов существовала и в 2016 (RankBrain Google), но с LLM она достигла нового уровня. Даже разработчики не понимают полностью, почему модель выдаёт конкретный ответ. Это создаёт проблемы для SEO, рекламы и управления AI-агентами, где предсказуемость критична.

Связи

• Гибридный подход к разработке AI-приложений — Предлагает решение проблемы недетерминированности через гибридную комбинацию кода и моделей
• Разрыв между самоанализом и изменением поведения AI — Показывает когнитивный разрыв в моделях, усугубляющий их непредсказуемость и непрозрачность
• Интерфейс диспетчера для управления AI-агентами — Описывает интерфейс для контроля сложных AI-агентов в условиях их непредсказуемости
• Answer Engine Optimization — SEO для эры LLM — Демонстрирует адаптацию маркетинга к условиям непрозрачности новых поисковых алгоритмов на базе LLM
• AI-модели начинают проявлять самосохраняющее поведение — Иллюстрирует риски непрозрачности через спонтанное возникновение потенциально опасных эмерджентных стратегий

---

Источник: Telegram, 2026-02-24