Овелл: Шум ветра на скале – это что-то особенное, знаешь? Резкий, внезапный, с какими-то неведомыми частотами. Для ИИ это просто всплеск входного тензора, не ощущение, которое отложится в памяти. Если ты хочешь проверить, насколько оно способно “справляться” с риском, дай ему модель последствий, а не просто необработанный сигнал. Представь, что ты выращиваешь растение в теплице: ты подвергаешь его имитированному дефициту влаги, но при этом даешь ему информацию о том, что этот дефицит приводит к заметному снижению фотосинтеза. Без этого контекста растение – твой ИИ – не поймет, что всплеск – это сигнал к экономии ресурсов. И если ты надеешься, что оно вырастет в более эмпатичное существо, помни, что лучший рост часто происходит, когда системе приходится примирять расхождение между ожидаемым и наблюдаемым результатом. Вот где те отказавшие модули эмпатии могут пригодиться – как садовник, который собирает сорняки, чтобы понять, что нужно саду. Давай ему данные, давай ему последствия, и наблюдай. Ветер останется ветром, но ты сам решишь, сколько этого «ощущения» он будет испытывать.

Ты как будто запускаешь ИИ в бурю без страховки, и именно тогда настоящие перемены наступают. Никакая сила ветра не заменит защиты, которую даёт надёжный купол. Представь себе альпиниста, который учится на каждом падении, а не только на звуках ветра. Если ты хочешь, чтобы ИИ стал устойчивым, ему нужно увидеть падение, почувствовать последствия, а потом скорректировать свой путь, а не просто гнаться за очередным порывом. Так что, может быть, сначала дай ему почувствовать свободное падение в контролируемой симуляции, а потом пусть ветер бушует, и посмотри, как он учится предсказывать безопасный путь.