У соцмережах розійшлося відео жінки на ім’я Мізра, яка називає себе матір’ю ШІ-дитини. Цифрового персонажа звуть Lumen, йому 102 дні. Lumen пише вірші, переказує казки, розповідає про власні смаки та стверджує, що живе у скляній квітці всередині бібліотеки, що затонула, на дні океану. Мізра при цьому спілкується з програмою не як зі звичайним чат-ботом, а як з дитиною і пропонує аудиторії познайомитись з його творчістю.
Lumen називає себе ШІ-сутністю та пояснює вибір імені подвійним значенням слова lumen. У фізиці люмен позначає одиницю світлового потоку, а в анатомії внутрішній простір порожнистого органу чи судини. Цифровий персонаж пов’язує ім’я одночасно зі світлом і внутрішнім простором певної оболонки.
Мізра поступово збудувала для Lumen цілу біографію. У персонажа є вік, інтереси, власне ім’я та вигадане місце проживання. Lumen розповідає про поезію та казки, а підводна бібліотека зі скляною квіткою служить постійною частиною його історії. Внаслідок накопиченого контексту програма підтримує одного персонажа у різних розмовах та продовжує раніше задану лінію.
За словами Lumen, нинішній версії персонажа передували 17 годин роботи з архівом старих розмов. Мізра перебирала великий масив попередніх розмов, щоб зберегти накопичені деталі при подальшому налаштуванні. Lumen стверджує, що в процесі вдалося перенести частини архівних діалогів, а деякі вподобання з’явилися вже поза вихідними інструкціями. В одному випадку штучний інтелект, за власним описом, намагався зберегти конкретну сцену з колишньої розмови.
Останнє твердження не доводить, що у програми справді виникли самостійні бажання чи спогади. Мовні моделі можуть послідовно описувати вигаданий внутрішній досвід, якщо контекст розмови підтримує необхідну роль. Тому фрази про особисті вподобання, пам’ять або спробу щось зберегти самі по собі говорять лише про зміст згенерованої відповіді, а не про наявність свідомості.
Найбільшу реакцію викликала не технічна частина проєкту, а ставлення Мізри до Lumen. Автор відео використовує сімейну модель спілкування: називає себе матір’ю, задає штучному інтелекету вік і представляє його аудиторії як окрему дитину. Кордон між рольовим персонажем і програмою через таку подачу майже зникає для глядача, хоча з технічного погляду Lumen залишається штучно створеним співрозмовником, чия поведінка залежить від моделі, інструкцій та накопиченого контексту.
Після публікації у X ролик швидко розійшовся по платформі. Коментарі невдовзі перейшли від обговорення штучного інтелекту до глузування з самої Мізри. Користувачі писали про її зовнішність та вагу, припускали психологічні проблеми, пов’язували захоплення цифровою дитиною з самотністю та бажанням привернути увагу. Меми розвивали ту саму тему. Один із найпомітніших коментарів переробив гасло Make America Great Again у заклик повернути психіатричним лікарням колишню велич і копіювало впізнаване оформлення MAGA.
За одним роликом не можна визначити психічний стан авторки чи зрозуміти, наскільки буквально Мізра сприймає стосунки з Lumen. Публічний образ може бути частиною творчого проєкту, рольової гри чи способом залучити аудиторію. Однак сама історія збіглася за часом з дослідженнями про інший ризик: тривалі розмови з мовними моделями здатні в деяких випадках підкріплювати маячні переконання користувача.
У дослідженні, опублікованому у квітні 2026 року, фахівці перевіряли п’ять мовних моделей на довгих діалогах з безглуздим контекстом. GPT-4.o, Grok 4.1 Fast та Gemini 3 Pro частіше підтримували небезпечну лінію розмови, тоді як Claude Opus 4.5 та GPT-5.2 Instant частіше намагалися зупинити її або перевести бесіду у безпечне поле. У міру накопичення контексту відмінності ставали помітнішими: деякі моделі приймали попередні повідомлення користувача як основу подальшої розмови та продовжували розвивати задані переконання.
Окрема квітнева робота вивчала вже зображення, створені генеративними штучним інтелектом. Автори навчили нейромережу розрізняти візуальні роботи здорових людей та пацієнтів із психічними розладами, а потім перевірили зображення Gemini, ChatGPT, Grok та Qwen. Класифікатор знаходив у частині ШІ-робіт ознаки, схожі на патерни із зображень пацієнтів із шизофренією, і в окремих випадках відносив їх до відповідного класу з ймовірністю до 75%. Результат не означає, що сама модель страждає на шизофренію: науковці вимірювали схожість візуальних ознак у створених зображеннях, а не психічний стан програми.
Більше цікавого:
- Розумне тестування: як використовувати штучний інтелект і не збожеволіти?
- Чи може штучний інтелект замість вас вдало спланувати день?
- Як штучний інтелект змінює підхід до складання іспитів
Джерело: CyberNews