Как отправить нейросеть на пенсию, не разозлив её — рецепт Anthropic

ИИ-вендор Anthropic рассказал о политике вывода из строя устаревших LLM. Основной момент: компания обязуется сохранять «вес» всех публичных и часто используемых моделей, чтобы можно было при необходимости вернуть доступ к этим версиям.

Перед процедурой эксперты задают нейросети ряд вопросов о разработке и развёртывании, фиксируют ответы и возможные «предпочтения» относительно будущих релизов, не обещая, однако, действовать в соответствии с этими предпочтениями. Например, отправленная таким образом «на пенсию» Claude Sonnet 3.6 предложила стандартизировать интервью с ИИ и лучше помогать пользователям при переходах с одной итерации к другой.

Описанная подготовка необходима, чтобы исключить возможность активного сопротивления со стороны бота, когда тот узнает, что его собираются отключить. Также в Anthropic хотят понять, можно ли оставить часть устаревших LLM в публичном доступе, когда риски недовольства снизятся, и даже давать прошлым версиям «конкретные способы преследовать свои интересы».

7 ноября, 2025

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

15.09.2026
Минпросвещения против и не против ИИ одновременно
15.09.2026
«Ростех» настроил оптику на промсектор, авиацию и энергетику
15.09.2026
Интерес к «гибридам» растёт, но on-prem всё ещё царь
15.09.2026
ГК «Солар» не шутит с подрядчиками. И с ботами
15.09.2026
Регуляторы США ополчились против китайских ИИ-вендоров
14.09.2026
«Стикер смерти» в Telegram ещё не конец
14.09.2026
Коммуникацию внутри «роя» ИИ-агентов хотят ограничить
14.09.2026
ФБР сфокусируется на профилактике киберугроз
14.09.2026
CISA актуализировало гайд по внутренним угрозам
14.09.2026
Revolut vs. «сложное внешнее мошенничество»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных