# Исследование: языковые модели генерируют уникальные аргументы лишь в 3,4% случаев

> Доцент кафедры компьютерных наук Мэрилендского университета Йекюн Ким (Yekyung Kim) опубликовала результаты исследования, согласно которым современные языковые модели страдают от «коллапса аргументации» — повторяют одни и те же доводы вместо формирования...

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/issledovanie-jazykovye-modeli-generirujut-unikalnye-argumenty-lish-v-3-4-sluchaev
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/issledovanie-jazykovye-modeli-generirujut-unikalnye-argumenty-lish-v-3-4-sluchaev.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-09T21:37:35+03:00
- Modified: 2026-06-09T21:37:35+03:00

Доцент кафедры компьютерных наук Мэрилендского университета Йекюн Ким (Yekyung Kim) опубликовала результаты исследования, согласно которым современные языковые модели страдают от «коллапса аргументации» — повторяют одни и те же доводы вместо формирования оригинальных суждений. 

Исследование, проведенное командой под руководством Йекюн Ким, выявило системную проблему в работе крупных языковых моделей (LLM): при генерации аргументов они воспроизводят ограниченный набор шаблонных формулировок. В выборке из 1000 сгенерированных ответов на спорные темы уникальными оказались лишь 3,4% аргументов. Остальные повторяли ранее встречавшиеся в обучающих данных конструкции, часто с незначительными вариациями.

Авторы работы связывают это явление с особенностями архитектуры моделей и методами обучения. Как отмечается в публикации, LLM оптимизированы для воспроизведения наиболее вероятных последовательностей слов, а не для критического анализа или творческого мышления. «Коллапс аргументации» проявляется особенно ярко в дискуссиях на этические и социальные темы, где модели склонны воспроизводить распространенные клише вместо выработки самостоятельной позиции.

Результаты исследования обсуждались в экспертном сообществе. Профессор Уортонской школы бизнеса Итан Моллик (Ethan Mollick) в комментарии к публикации указал, что обнаруженный эффект может ограничивать применение LLM в образовательных и аналитических задачах, где требуется разнообразие точек зрения. В то же время исследователи из DeepMind Эндрю Лампинен (Andrew Lampinen) и Лука Амброджиони (Luca Ambrogioni) отметили, что проблема может быть частично решена за счет дообучения моделей на специализированных наборах данных с акцентом на оригинальность аргументации.

Работа Ким и коллег опубликована в репозитории препринтов и доступна для обсуждения научным сообществом.

Источники: X-пост Йекюн Ким, 8 июня 2026; репозиторий исследования Мэрилендского университета.