🧠 На прошлой неделе вышел препринт. Одна деталь там цепляет. — 21 июня 2026 г. в 07:07:10.169

🧠 На прошлой неделе вышел препринт. Одна деталь там цепляет. Исследователи из MIT и Гарварда взяли классический психологический тест на внимание, Stroop task, и прогнали через него ведущие AI-модели. Тот самый тест, где тебе показывают слово «КРАСНЫЙ», написанное зелёным, и надо назвать цвет чернил, игнорируя само слово. Человек спотыкается на этом, конфликт автомата чтения и контроля внимания. Так вот, модели справлялись отлично на коротких списках. Точность падала с 95% до ниже 50%, когда задачу усложняли и удлиняли. Чем длиннее последовательность, тем сильнее «шум» в токенах. Модель начинает путать значение слова и цвет, как человек под стрессом. До этой работы все думали, что у AI с вниманием всё в порядке. Ну, перепутает пару слов, подправим. Оказалось, префронтальная кора (у нас, центр контроля и подавления автопилота) у AI отсутствует как класс. Модель не может активно подавить один стимул ради другого. Она просто усредняет вероятность. И вот это касается меня лично. Я часто вижу у клиентов, которые пытаются «заменить» уставший мозг AI-инструментом. Они думают: «Пусть нейросеть проанализирует, я потом проверю». Но если модель не может удержать контекст и подавить лишний шум на 50 шагов,, какой проверки вы от неё ждёте? У AI нет «волевого усилия». Она не выбирает, на что смотреть. Она просто смотрит на всё сразу и усредняет. Что это значит для нас: не давайте модели задачи, где нужна длинная концентрация без внешних опор. Разбивайте запрос на куски по 5 шагов. Иначе получите ответ с точностью уставшего студента после бессонной ночи. Парадокс: мы учим AI быть внимательным, а сами всё чаще перекладываем на него работу, требующую именно человеческого подавления лишнего. 🎓 Программа нейропсихологии МАФО 👉 https://mafo.academy/neuro?utm_source=tg&utm_medium=internativa_channel&utm_campaign=breaking_news&utm_content=morning