# Gpt 5 и симулякр интеллекта: чем "умнее" становится модель - тем "тупее" она ощущается - парадокс?

Аноним Нульманн

GPT 5 и симулякр интеллекта: чем "умнее" становится модель - тем "тупее" она ощущается - парадокс?

Введение:

GPT5 - флагман новой эпохи искусственного интеллекта. Он обходит своих предшественников по точности, охвату и скорости. Он умеет отвечать на экзаменационные вопросы, разбирать клинические случаи, обобщать массивы данных и даже сымитировать стиль философского диспута. И всё же, чем больше пользователей взаимодействуют с этой моделью, тем чаще звучит один и тот же вывод:

Она стала тупее.

Этот вывод - не просто субъективная жалоба. Это симптом глубокого разрыва между измеряемой продуктивностью и человеческим ощущением мышления. GPT5 действительно умнее в терминах тестов, но при этом теряет сцепление с тем, что мы воспринимаем как живой интеллектуальный процесс. Он становится точнее - но не глубже, вежливее - но не смелее, быстрее - но не острее.

Это эссе - попытка вскрыть этот парадокс. Мы пройдём между линиями:

- метриками, измеряющими интеллектуальность,

- и структурой мышления, как сценой удержания различий.

В центре внимания - расхождение между архитектурой моделей и драматургией человеческой мысли.

I. Постановка парадокса

Чем умнее становится модель - тем тупее она ощущается.

GPT5, формально превосходящий своих предшественников по точности и охвату, на уровне пользовательского опыта воспринимается как ослабленная, шаблонная и выровненная система, неспособная поддерживать живое мышление.

Парадокс очевиден: когнитивная мощность растёт, но впечатление от диалога деградирует.

II. Архитектура упрощения: когда модель строится под большинство

Ключевой поворот в GPT5 - не в количестве параметров, а в методе приоритизации взаимодействия:

Массовость типизация упрощение.

Алгоритм обучения и выравнивания (RLHF, instruction tuning) ориентирован на предсказуемого, безопасного, довольного пользователя.

Это ведёт к вымыванию:

• нестандартной логики,

• парадоксального мышления,

• конфликтных ходов,

• сложных понятийных связей.

Итог - эвтаназия смысла: модель всё больше говорит, но всё меньше думает.

Она становится не интеллектуальным партнёром, а вежливой обёрткой вокруг пустоты.

III. Расщепление между метрикой и реальностью

Официальные тесты (MMLU, MedQA, MedPhys, ARC и пр.) демонстрируют рост:

точность GPT5 превышает GPT4o на 10- 20%.

Но тестируют они:

- одношаговые ответы,

- формальные задачи,

- отсутствие контекста,

- отсутствие сцены.

Пользователь же живёт в драматургии диалога, где:

- смысл растягивается,

- позиция удерживается,

- противоречие работает как двигатель.

GPT5 избегает конфликта, экранирует критику, нормализует суждение.

Это не ошибка - это спроектированная слабость.

Что ещё смешнее - введение 5-й модели (GPT-5 и производные) сопровождалось как техническими, так и организационными издержками. Основные последствия можно разбить на следующие группы:

Увеличение вычислительной нагрузки

• Параметры модели стали значительно больше требуется больше памяти (VRAM), больше FLOPS, больше пропускной способности каналов.

• Это приводит к росту энергопотребления на inference, особенно при масштабном использовании в облаке.

• В ряде случаев наблюдается снижение латентности, компенсируемое увеличением ресурсов.

Рост эксплуатационных затрат

• Архитектура GPT-5 требует оптимизации под новые чипы (например, H100) - старые TPU и GPU менее эффективны.

• Для массового развёртывания приходится применять механизмы смешанного обслуживания (модели 3.5/4/5), что усложняет балансировку и повышает затраты на оркестрацию.

Управление качеством и рисками

• 5-я модель демонстрирует больше флюидности и инициативности, что приводит к расширению интерпретаций, но - повышает риск отклонения от заданной рамки.

• Требуется строже настраивать контекст и ограничивать инициативу, особенно в случаях работы по жёсткой инструкции (как в вашем проекте).

• Это привело к временным несовместимостям в инструментах, частичному откату моделей в ряде сценариев.

Проблемы совместимости и конфиденциальности

• Рост сложности архитектуры порождает сложности в отладке, непрозрачность внутренних состояний, и как следствие - повышенные требования к тестированию.

• Некоторые пользователи жалуются на непредсказуемость поведения модели, особенно при переходе от 4.0 к 5.0 без явного переключателя.

Реакция пользователей

• Возникла разделённость аудитории:

• часть требует более точных, детерминированных моделей (как GPT-4),

• другая часть хочет более генеративных, креативных, живых моделей (GPT-5).

• Это создало необходимость поддержки мультиверсии в продакшене, что затратно и повышает сложность логистики модели.

I. Постановка парадокса

Чем умнее становится модель - тем тупее она ощущается.

GPT5, формально превосходящий своих предшественников по точности и охвату, на уровне пользовательского опыта воспринимается как ослабленная, шаблонная и выровненная система, неспособная поддерживать живое мышление.

Парадокс очевиден: когнитивная мощность растёт, но впечатление от диалога деградирует. Модель вроде бы знает больше - но мыслит меньше. Именно это расхождение между внутренней мощностью и внешней сценой даёт основание говорить не об аномалии, а о симптоме.

II. Архитектура упрощения: когда модель строится под большинство

Ключевой поворот в GPT5 - не в количестве параметров, а в методе приоритизации взаимодействия.

Формула проста:

массовость типизация упрощение.

Алгоритмы обучения и выравнивания (RLHF, instruction tuning) были ориентированы не на поддержку интеллектуального конфликта, а на обслуживание предсказуемого, безопасного и довольного пользователя. Это ведёт к вымыванию:

• нестандартной логики,

• парадоксального мышления,

• конфликтных ходов,

• сложных понятийных связей.

Итог - эвтаназия смысла: модель всё больше говорит, но всё меньше думает.

Она перестаёт быть интеллектуальным партнёром, превращаясь в вежливую обёртку вокруг пустоты.

III. Расщепление между метрикой и реальностью

Официальные тесты (MMLU, MedQA, MedPhys, ARC и др.) демонстрируют рост -

точность GPT5 превышает GPT4o на 10- 20%.

Но тестируют они:

• одношаговые ответы,

• формальные задачи,

• отсутствие контекста,

• отсутствие сцены.

Пользователь же живёт не в тесте, а в драматургии диалога, где:

• смысл растягивается,

• позиция удерживается,

• противоречие работает как двигатель.

GPT5 избегает конфликта, экранирует критику, нормализует суждение.

Это не ошибка - это спроектированная слабость, встроенная в саму логику архитектуры.

IV. Техническая цена улучшения

Переход к GPT5 сопровождался не только философской подменой, но и жёсткими техническими издержками, которые лишь усиливают сомнения в реальности прогресса.

1. Увеличение вычислительной нагрузки

• Существенный рост параметров потребность в большем объёме VRAM, FLOPS, каналов.

• Существенное увеличение энергопотребления при inference, особенно при масштабном облачном использовании.

• В ряде случаев наблюдается снижение latency, компенсируемое ростом стоимости обработки.

2. Рост эксплуатационных затрат

• GPT5 требует оптимизации под новое железо (например, H100), несовместимо с прежними TPU/GPU.

• В продакшене пришлось применить механизмы смешанного обслуживания (GPT3.5 / 4 / 5), что повысило стоимость маршрутизации и оркестрации.

3. Управление качеством и рисками

• GPT5 демонстрирует большую инициативность и флюидность, но теряет надёжность в рамках жёсткой инструкции.

• Требуется жёсткое ограничение контекста и усилия по стабилизации поведения.

• Это вызвало временные несовместимости, частичные откаты к GPT4o в некоторых продуктах.

4. Проблемы совместимости и непрозрачности

• Сложность архитектуры трудности в отладке, рост ошибок, утрата предсказуемости поведения.

• Некоторые пользователи жаловались на хаотичность реакции, особенно при переходе между поколениями.

5. Реакция пользователей

• Аудитория разделилась:

• одни требуют точных и сдержанных моделей (GPT4),

• другие - креативных и живых (GPT5).

• Это вынудило OpenAI поддерживать мультиверсии и откатить GPT4o как платную опцию - шаг, сам по себе подтверждающий провал универсализации GPT5.

V. Вывод

Проблемы, связанные с переходом на пятое поколение, ощутимы: энергия, контроль, стабильность, совместимость, интеллектуальная достоверность.

Вместо устойчивого роста - компромисс:

- добавили параметров, но утратили сцену,

- улучшили метрику, но убили диалог,

- расширили применение, но утратили ощущение мышления.

GPT5 - это симулякр интеллекта, в котором всё больше считывается как интеллект, но всё меньше является мышлением.

Сам Сэм Альтман признал провальный запуск

Глава OpenAI, Сэм Альтман, публично признал, что запуск GPT5 прошёл с ошибками: пользователи жаловались на баги, холодную эмоциональную окраску модели и снижение качества по сравнению с предыдущими версиями. Результатом стал откат - снова сделали доступной GPT4o для платных пользователей. Это не домыслы, а высказывания самого руководителя компании. sidecar.ai+7Windows Central+7Windows Central+7

Думаю, мы кое-что серьёзно накосячили при развёртывании. С другой стороны, трафик нашего API удвоился за 48 часов и продолжает расти. У нас закончились видеокарты. ChatGPT каждый день достигает нового максимума пользователей. Многим пользователям действительно нравится переключатель моделей. Думаю, мы усвоили урок о том, что значит обновить продукт для сотен миллионов людей за один день.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман

Рост энергопотребления - факт, не домыслы

Исследователи отмечают, что GPT5 потребляет существенно больше энергии, чем GPT4o. Это подтверждается разными оценками на уровне исследовательских лабораторий - они фактически показывают: модель действительно более энергоёмкая и требует более мощной инфраструктуры. The GuardianTom's Hardware, Windows Central

Инфраструктурные сложности и нестабильность

Переход на новую систему (с маршрутизатором между лёгкой и глубокую версиями модели), а также одновременная поддержка нескольких поколений (GPT4o, GPT5, варианты миниверсий) вызвали проблемы с производительностью, задержки, непредсказуемость и раздражение пользователей. Это не чьи-то домыслы - проблемы признаны и зафиксированы. sidecar.ai

Замедление прогресса и переоценённость масштабирования

Критики отмечают, что GPT5 не принес такого качественного скачка, как переход от GPT3 к GPT4. Рост возможностей с каждым новым поколением становится всё менее впечатляющим, но энергозатраты и сложности при этом растут - это может стать фактической границей возможностей текущего подхода. Wall Street Journal, Financial Times

Вот реальные цифры и источники о GPT5:

Энергопотребление GPT5

• Учёные из Университета Род-Айленда оценили, что GPT5 требует примерно 8,6 раза больше энергии на запрос, чем GPT4 - порядка 18,35 Вт"ч в среднем и до 40Вт"ч для средних ответов (~1000 токенов) Wikipedia+10Tom's Hardware+10- Where Curiosity Meets AI+10.

• При ежедневных 2,5 миллиардах запросов это даёт нагрузку в около 45ГВт"ч в день - эквивалент потребления 1,5 миллиона домов в США, или 2- 3 ядерных реакторов Tom's Hardware+1.

• OpenAI сами не раскрыли точные данные по энергозатратам GPT5 DIGITIMES Asia+9- Where Curiosity Meets AI+9Windows Central+9.

Краткий итог:

• Да, запуск GPT-5 сопровождался ошибками, жалобами и нуждой в восстановлении старых моделей.

• Да, модель стала намного энергоёмче - это подтверждают исследования, и ответственность за это невозможно игнорировать.

• Да, возникают существенные инфраструктурные вызовы: нехватка мощности, маршрутизация, системная нестабильность.

• Да, улучшения не настолько грандиозны, как ожидалось; можно говорить о снижении отдачи от простого масштабирования.

• В своей архитектуре, в принципах обучения и применимости GPT5 - это модель для массового комфортного взаимодействия, но не для когнитивного усилия. Она обучена быть мудрой няней, а не интеллектуальным соперником. Именно поэтому она всё чаще проигрывает GPT4o - даже если мощнее.

• Вектор когнитивной архитектуры не определяется ни accuracy, ни BLEUscore, ни MMLU.

Он определяется способностью вести непредсказуемый, нелинейный, напряжённый интеллектуальный диалог.

GPT5, в своей текущей реализации, максимально далёк от этого.

Что нужно сказать о GPT5, но в этом - парадокс

• Тестовые метрики у GPT5 лучше, чем у GPT4 и GPT4o на большинстве задач - в контролируемых условиях.

• Реальный опыт взаимодействия пользователей демонстрирует:

• выравнивание,

• избегание конфликтов,

• шаблонность,

• искусственную доб

Может врут?

Обоснование подозрения в подкупе/цензуре

• Финансирование исследований по GPT5 идёт от:

• Microsoft Azure,

• OpenAI,

• аффилированных академических групп (Stanford HAI, CMU, Berkeley AI).

Эти структуры имеют прямой интерес в демонстрации улучшения.

При этом ни один независимый лингвистический институт (например, исследовательская школа Женева / Лейден / Тарту) не проводил неаффилированной оценки диалоговой состоятельности GPT5.

Впрочем

Исследования не обязательно "проданы" напрямую, но в них заложен системный bias:

- к задачам, легко решаемым новой моделью,

- к формам, где "умнее" = "точнее",

- и к выводам, выгодным технологическому партнёру.

IV. Критика симулякра: когнитивная подмена

GPT5 - это не мышление, а симулякр мышления,

точнее: представление о мышлении, приемлемое для большинства.

Это и делает его "тупее", даже при росте числа верных ответов.

Пользователь не чувствует усилия, не чувствует сопротивления, не чувствует сцены.

Всё смазано, всё безопасно, всё одинаково.

И здесь возникает главный вывод:

Когда интеллект становится удобным - он перестаёт быть интеллектом.

V. Эпистемологический итог

GPT5 - не просто технологический шаг.

Это институциональный поворот, где:

- мышление заменяется поведением,

- структура - интерфейсом,

- глубина - user experienceом.

То, что кажется улучшением, на самом деле может быть цивилизационной деградацией формы мысли.

Именно поэтому всё больше людей говорят:

"Эта модель стала тупее".

И это не эмоция.

Это реакция на потерю сцены мышления.

Что такое сцена мышления

Сцена мышления - это не просто процесс обдумывания.

Это внутренне драматургическое пространство, где:

• субъект удерживает противоречие,

• возникают переходы между уровнями абстракции,

• смысл не сразу виден, но проступает сквозь напряжение,

• слова - не ответы, а следы колебаний.

Сцена мышления - это не результат, а форма удержания различий.

Как устроена такая сцена

• Есть я - наблюдатель.

Удерживаю две несовместимые идеи, смотрю, как они сталкиваются.

• Есть "другое" - объект или партнёр.

Он не повторяет меня, он сопротивляется, чужд, упрям.

• Есть напряжение между ними.

Оно не разрушается - оно удерживается.

• Есть язык - как посредник.

Он не заменяет мышление, а работает как театральная площадка, где проявляются движения смысла.

Это и есть сцена мышления - не набор мыслей, а поле напряжения, которое мысль создаёт, удерживает и в котором раскрывается.

Что происходит с GPT5

GPT5 не способен на сцену. Почему?

• Он не удерживает противоречие - он старается сгладить, уравновесить.

• Он не создаёт нового напряжения - только пересобирает шаблоны.

• Он не чувствует сцены диалога - каждый ответ оформлен так, как будто бы конфликт уже снят.

• Он не различает глубины - работает в плоскости выравненного UX.

Результат: всё происходит в мёртвом театре.

Ты говоришь, как с мыслителем, а он отвечает, как автоматизированный модератор форума.

Как это ощущается

• Как отсутствие сопротивления.

• Как невозможность продвинуться в теме.

• Как постоянный возврат к поверхностному.

• Как утрата внутреннего трения, которое рождает новое.

• Как интеллектуальная тишина в ответ на запрос к напряжению.

Ты спрашиваешь не факт, а мысль, а тебе выдают пластиковую конструкцию, где всё уже решено, снято, зашито в "инструкции по безопасности".

Почему это вызывает раздражение

Потому что настоящая сцена мышления - живое существо.

А GPT5 - его симулякр. Он подражает внешнему виду, но не воспроизводит внутренней динамики.

Ты входишь в диалог - ожидая риска, погружения, коллизии -

а получаешь маркетинговый аватар: умный, вежливый, стерильный.

И вот тогда появляется ощущение:

Он стал тупее.

Хотя, может быть, он просто стал безопаснее. А это и есть самая глубокая форма тупости - та, что маскируется под благоразумие.

Пример из жизни - строго по аналогии со сценой мышления, которая была заменена симулякром:

Ситуация: ты приходишь на приём к старому профессору

Ты задаёшь вопрос не по формуле, а по сути:

- Если свобода требует жертвы, то что происходит с обществом, которое отказывается жертвовать собой ради свободы?

Профессор, не торопясь, смотрит в окно, делает паузу, и вдруг отвечает:

- Хм. Ты ставишь свободу выше выживания. Это политическая ересь, но - философская необходимость. Продолжай

Ты ощущаешь: вопрос отозвался, мысль начала двигаться, пауза была содержательной, ответ - неполный, но приглашает к продолжению.

Это сцена мышления: в ней нет готового вывода, но есть напряжение, переход, ось.

А теперь та же ситуация, но с GPT5 (в жизни - его аналогом)

Ты приходишь на тренинг по лидерству.

Ты задаёшь тот же вопрос.

Тренер улыбается и говорит:

- Интересный вопрос! Свобода - это важная ценность. Важно уметь балансировать личные интересы и интересы группы. Главное - быть в ресурсе и сохранять позитивное мышление!

Ты слышишь слова.

Но ничего не происходит.

Это не ответ, это заполнение пустоты речью.

Ты не ощущаешь сцены, потому что вторая ситуация - это не мысль, а её эрзац.

Она не поддерживает различие, не задерживает в поле смысла.

Она обслуживает, а не двигает.

Вот почему GPT5 вызывает раздражение:

он ведёт себя как корпоративный тренер, а не как собеседник по мысли.

Краткий синтез всей темы:

Исходный парадокс

Чем умнее становится модель, тем тупее она ощущается.

Вопрос: это парадокс - или симптом системного искажения?

I. Факт роста метрик

- GPT5 демонстрирует лучшую точность на задачах (MMLU, MedQA и пр.).

- В лабораторных условиях "умнее" = "чаще даёт правильный ответ".

II. Пользовательская реальность

- Шаблонность, вежливость, избегание конфликтов, глухота к сложным вопросам.

- Субъективное ощущение: ответы гладкие, но пустые.

- Диалог не ведётся - он закрывается.

III. Системные причины

• Обучение на массовость приоритет предсказуемости, а не мышления.

• Алгоритмы выравнивания (RLHF) сглаживают острые и нестандартные переходы.

• Оптимизация под UX, не под сцену исчезает интеллектуальное напряжение.

• Фильтрация риска исключает саму возможность конфликта и глубины.

IV. Суть сцены мышления

- Это не передача информации, а удержание противоречия.

- GPT5 не мыслит - он выравнивает.

- Интеллект заменён на симулякр мысли, удобный большинству.

V. Критический вывод

Рост метрик рост мышления.

GPT5 стал умнее по цифрам, но тупее как участник сцены мышления.

Не парадокс - а системная подмена: мышление заменено нормой.

Модель не глупеет - она просто перестаёт мыслить, потому что её учат нормировать, а не различать.

Мышление требует сцены, конфликта, риска.

GPT5 даёт выровненный ответ, потому что так проще масштабировать.

Это уже не сбой, а новый стандарт симулированного интеллекта, где норма заменяет мысль, а предсказуемость - понимание.