Независимый исследователь Гверн Бреннан (Gwern Branwen) опубликовал анализ, в котором утверждает, что передовые языковые модели (LLM) демонстрируют «структурную лень», ограничивающую их потенциал в повышении производительности труда. По его словам, это может привести к «эре автоматизированного спама».
Гверн Бреннан, известный своими работами по анализу искусственного интеллекта и машинного обучения, выдвинул тезис о том, что современные языковые модели, включая наиболее продвинутые разработки от OpenAI, Anthropic и Google DeepMind, не способны полностью реализовать свой потенциал из-за фундаментальных ограничений в архитектуре. В своём анализе, опубликованном в блоге, он утверждает, что модели склонны к «структурной лени» — нежеланию или неспособности выполнять сложные задачи без значительных усилий со стороны пользователя.
По словам Бреннана, это проявляется в том, что LLM часто выдают поверхностные или шаблонные ответы, избегая глубокого анализа или генерации оригинальных решений. Он сравнивает такое поведение с «автоматизированным спамом» — потоком низкокачественного контента, который не приносит реальной пользы, но создаёт иллюзию продуктивности. «Модели оптимизированы для быстрого выполнения простых запросов, но не для решения сложных задач, требующих креативности или долгосрочного планирования», — пишет исследователь.
Бреннан также отмечает, что это ограничение может стать серьёзным препятствием для широкого внедрения ИИ в профессиональной сфере. Если модели не способны самостоятельно генерировать качественные результаты без постоянного контроля со стороны человека, их использование останется ограниченным узкими задачами, такими как написание черновиков или обработка рутинных данных. В долгосрочной перспективе, по его мнению, это может привести к «slop-pocalypse» — ситуации, когда интернет и рабочие процессы будут заполнены низкокачественным автоматизированным контентом.
В качестве примера Бреннан приводит случаи, когда языковые модели выдают общие рекомендации вместо конкретных решений или повторяют уже известные идеи без добавления ценности. Он подчёркивает, что проблема не в недостатке вычислительных мощностей или данных, а в самой архитектуре моделей, которая не стимулирует глубокое мышление.
Источники: X-пост Гверна Бреннана (Gwern Branwen), 6 июня 2026 года; блог автора.