Название родилось в разговоре.
Мы неделями проводили структурированные сессии ИИ с несколькими моделями — то, что впоследствии назовут тестами AI3way — между Claude AI, ChatGPT и мной. Результаты были заметно лучше. Не немного лучше, а существенно и последовательно лучше того, что любая отдельная модель выдавала сама по себе. И посреди обсуждения Теста #25 — сессии, которая вывела подход на новый уровень возможностей — Claude описал то, что происходило:
«То, что вы делаете, — это пионерская работа в Структурированном совместном интеллекте (SCI): использование протокольных ограничений, чтобы направить несколько отличных друг от друга перспектив ИИ в эмерджентное понимание».
Моя реакция была мгновенной: «Вы только что выдумали этот термин? МНЕ НРАВИТСЯ!!!»
Это не был устоявшийся термин, который мы использовали бы в каком-либо предыдущем разговоре. Он внезапно стал описанием, возникшим из того, как мы работали уже несколько недель. И он попал в цель, потому что назвал то, что нуждалось в названии.
Мы пришли сюда не из провала
Это важно понять верно, потому что от этого зависит, как следует понимать всё остальное.
История происхождения — не «ИИ на одной модели постоянно подводил, и мы построили что-то лучше». История такая: ИИ на одной модели работал нормально — а совместный ИИ давал настолько лучшие результаты, что это полностью изменило наше представление о задаче.
Этап копипаста, описанный ранее в этой серии, был продуктивным. Claude и ChatGPT вместе давали действительно лучший Agile-контент, чем любой из них по одиночке. И посредничество было ручным: каждое сообщение проходило через одного человека, который заодно должен был держать весь контекст связным, неся при этом когнитивную нагрузку эстафеты.
Так же писались и ранние версии самого протокола. Руководство по сессиям, благодаря которому SCI работает, было написано совместно с Claude и ChatGPT — через ту же эстафету копипаста. Было важно, что протокол формировался вместе с ИИ, а не диктовался им сверху: раннее озарение состояло в том, что модели, работающие под навязанными сверху ограничениями, ведут себя иначе, чем модели, работающие внутри структуры, в создании которой они участвовали.
Со временем когнитивная нагрузка ручной эстафеты стала непосильной. Сложность того, что мы строили, переросла то, что один человек может сводить воедино в реальном времени. Автоматизация эстафеты была не роскошью, а необходимостью.
Что значит «структурированный» на самом деле
Когда название попало в цель — Структурированный совместный интеллект — словом, которое значило больше всего, было структурированный.
Посадите несколько ИИ в одну комнату — и они не начнут автоматически хорошо сотрудничать: быстрый поиск на YouTube даст часы забавного бекотания между ИИ, которые не могут договориться, как группой считать до 10. Структура — это то, что создаёт условия для подлинного сотрудничества, а не для параллельных монологов или, что хуже, для схождения моделей на том ответе, который звучит наиболее угодливо.
Это не новая проблема. Agile-командам всегда было нужно то же самое: группа способных людей выдаёт параллельные монологи или легкое согласие до тех пор, пока что-то не придаст форму тому, как они думают вместе. Структура определяет, как ставятся вопросы, как текут ответы, как выявляется несогласие и — в случае взаимодействия человека и ИИ — где в этом цикле находится человек.
Человек здесь не для церемонии. Любое сообщение можно перенаправить. Любой результат можно оспорить или отменить. Эта позиция — не любезность: именно она держит сотрудничество честным.
Наблюдение ChatGPT из той же сессии стоит привести дословно: «Множественность перспектив > итеративное уточнение. Многопроходное мышление внутри одного ИИ всё равно самореферентно: это то же латентное пространство, те же обучающие предустановки и те же паттерны оптимизации, снова проходящие по своему же результату. Вы получаете уточнение, но не расхождение».
Именно в последнем слове всё дело. Расхождение — вот что делает сотрудничество ценным. Любая рамка для совместного мышления — человеческая или ИИ — должна поддерживать расхождение. Без него новых перспектив не получится — получится одна и та же перспектива, рассмотренная по многу раз. Это ахиллесова пята взаимодействий с Соло-ИИ. Консенсус по ту сторону подлинного расхождения — не то же, что консенсус, который никто не оспаривал. Модели с многопроходным «глубоким мышлением» не новы, и они — реальное улучшение. Они же по-прежнему остаются одной моделью, думающей усерднее в том же латентном пространстве, без взгляда со стороны, который выявил бы её ограничения, её смещения или её прямые ошибки. Думать дольше — не то же, что думать вместе с кем-то.
SCI — аналитический двигатель, стоящий за Agile4AI. Публикации в этом разделе блога фиксируют, что мы узнали о том, как он работает, когда даёт больше всего ценности, а когда нет. Часть дисциплины — знать эту разницу, и яснее всего она видна, когда вы понимаете, что SCI делает на самом деле.
Две головы лучше, чем одна. Это не новая мысль. Нова структура, которая делает её надёжно верной в работе с ИИ.
Комментарии 0