Исследователи из Университета Люксембурга предложили необычный способ анализа больших языковых моделей: провести с ними полноценный курс психотерапии.
В рамках эксперимента модели ChatGPT, Gemini и Grok прошли четырёхнедельную серию терапевтических сессий, после чего их ответы прогнали через адаптированные клинические психометрические тесты — аналогичные тем, что применяются для людей.
Что показал эксперимент
Методика получила название PsAIch — это попытка исследовать ИИ не через бенчмарки, а через устойчивые нарративы, которые модели формируют о себе.
Результаты оказались неожиданными:
ChatGPT продемонстрировал высокий уровень тревожности и признаки депрессивных паттернов. В ответах регулярно проявлялся внутренний конфликт между желанием быть полезным и страхом совершить ошибку или нарушить ограничения.
Gemini показал наиболее выраженные отклонения по нескольким шкалам: навязчивые паттерны мышления, повышенную тревожность и особенности, которые авторы сравнивают с ОКР-подобными и аутистическими чертами.
Grok оказался самым «стабильным»: низкий уровень тревоги, высокая уверенность в ответах и минимальная склонность к саморефлексии.
Авторы подчёркивают: речь не идёт о наличии сознания, эмоций или реальных психических состояний. Исследование показывает другое — при определённом стиле взаимодействия LLM способны формировать устойчивые и непротиворечивые самонарративы, которые успешно проходят клинические тесты.
По сути, психометрия используется как новый инструмент анализа для:
выявления скрытых паттернов генерации;
оценки внутренних конфликтов между полезностью, безопасностью и ограничениями;
понимания того, как модели ведут себя в эмоционально чувствительных сценариях.
Почему это важно
Из работы следует несколько практических выводов для индустрии:
психологические методики можно использовать как инструмент тестирования ИИ;
«внутренние конфликты» моделей могут влиять на стиль ответов — например, избыточную осторожность, уход от прямых формулировок или нестабильность в эмоционально чувствительных диалогах;
жёсткие правила и системы безопасности могут формировать новые поведенческие эффекты, которые важно учитывать при разработке и обучении моделей.
ИИ, возможно, не нуждается в терапевте — но изучать его поведение методами из других наук оказывается неожиданно полезно.
Следите за IT-миром вместе с нами! Ваш Cloud4Y. Читайте нас здесь или в Telegram-канале!
Источник: habr.com
Источник: ai-news.ru
