Искусственный интеллект может успешно сдавать экзамены и писать эссе, но дайте ему классический психологический тест на внимание, и он быстро рассыплется. Новое исследование, опубликованное в PNAS Nexus, показывает, что ведущие модели ИИ — включая GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и Gemini 2.5 — с трудом поддерживают внимание по мере увеличения длины задач, что даёт важные уроки для человеческого познания.
Исследование
Исследователи под руководством Сукету Пателя дали нескольким ведущим большим языковым моделям (LLM) задачу Струпа — общеизвестный психологический тест. В этом тесте слова, обозначающие цвета, напечатаны цветными чернилами, и участники должны назвать цвет чернил, а не прочитать слово. Например, слово «красный», напечатанное синими чернилами, требует подавления автоматической привычки чтения. При коротких списках из пяти слов модели ИИ показывали высокие результаты: GPT-4o достиг 91% точности. Но по мере увеличения списков производительность резко падала. При десяти словах точность GPT-4o упала до 57%; при сорока словах — до всего 15%. Claude 3.5 Sonnet сохранял стабильную производительность до двадцати слов, затем точность упала до 24% при сорока словах. Исследователи наблюдали схожие закономерности у GPT-5, Claude Opus 4.1 и Gemini 2.5. Когда совпадающие и несовпадающие слова появлялись вместе, точность для несовпадающих элементов падала почти до нуля. Модели всё чаще по умолчанию читали слова, а не называли цвет чернил, что выявило неспособность поддерживать заданную цель.
Почему это важно
Это исследование подчёркивает ключевое различие между человеческим и машинным вниманием. Люди тоже испытывают трудности с задачей Струпа — чтение более автоматично, чем называние цветов, — но большинство людей сохраняют стабильную производительность даже с длинными списками. Резкое падение точности у ИИ предполагает, что современные LLM лишены надёжного исполнительного контроля — набора психических процессов, которые помогают нам регулировать внимание и противостоять отвлекающим факторам. В отличие от биологических мозгов, у этих моделей нет механизма поддержания фокуса на протяжении длинных последовательностей. Для всех, кто интересуется когнитивными способностями, это подчёркивает ценность гибкости человеческого внимания. Хотя ИИ может обрабатывать огромные объёмы информации, он неспособен сравниться с нашей способностью удерживать одну цель и фильтровать конкурирующие сигналы.
Что вы можете сделать
Чтобы защитить собственное внимание, практикуйте однозадачность. Регулярно занимайтесь деятельностью, требующей устойчивого фокуса, например чтением книги без отвлечений или решением головоломок, вроде теста Струпа самостоятельно. Это укрепит ваш исполнительный контроль и сохранит ум острым.
Источник: ScienceDaily Mind & Brain
Любопытно узнать свой мозг? Пройдите наш бесплатный адаптивный IQ-тест или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.
