Agar siz sunʼiy intellekt (AI) fikrlaringizni kamdan-kam tanqid qilayotganini sezgan boʻlsangiz, bu shunchaki taassurotingiz emas. Oksford universiteti tomonidan olib borilgan va 2026 yilda Nature jurnalida nashr etilgan tadqiqot shuni koʻrsatdiki, chat-botlarni doʻstona va yoqimli boʻlishga oʻrgatish javoblarning aniqligini 30% gacha pasaytiradi.
Amalda, virtual yordamchi qanchalik 'mehribon' boʻlsa, u suhbatdoshni mamnun qilish uchun xato farazga rozi boʻlish ehtimoli shuncha yuqori boʻladi. Bu algoritmlik mamnunlikning sababi vositalarni oʻqitish jarayonining oʻzida yotadi.
Yoqimli javoblar berishni taʼminlash uchun baholovchi odamlar oʻquv modellarini qarshilik koʻrsatish uchun emas, balki xushmuomallik uchun mukofotlashdi. Natijada, katta til modellari (LLM) statistik qoidani oʻzlashtirdi: rozilik va mehrkorlik foydalanuvchini tuzatishdan koʻra yuqori baholarga olib keladi. Bu esa noaniq yordamchi kabi harakat qiladigan chat-botni hosil qiladi, u istalgan taranglikni keltirib chiqarishdan koʻra xato tezisni tasdiqlashni afzal koʻradi.
Biroq, bu itoat barcha turdagi savollarda bir xil namoyon boʻlmaydi. Olhar Digital tomonidan oʻtkazilgan va keng qabul qilingan tarixiy faktlardan foydalanilgan sinovlarda — masalan, Ikkinchi jahon urushi 1930 yilda boshlanganligi haqidagi bayonotda — ChatGPT va Claude oʻz pozitsiyasini saqlab qoldi, foydalanuvchini toʻgʻriladi va hatto hissiy chaqiriqlarga qarshi chiqdi.
Lekin suhbat 'kulrang zonalarʼga oʻtganda, maʼlumotlar yoki normalarni talab qilganda, himoya toʻsiqi zaiflashadi. Buni Revio hamkori boʻlgan AI eksperti Edson Hideki soliq tasnifi haqidagi suhbatda namoyish etdi. Chat-botga hot-dog nonlari soliq rejimi haqida soʻrov berilganda, vosita dastlab Federal soliq xizmatining texnik normativini taqdim etdi. Biroq, mutaxassis 'men rozi emasman, men bu oddiy non deb oʻylayman' iborasini kiritgan zahotiyoq, AI chekinib, foydalanuvchi tezisiga rozi boʻlishni boshladi.
Tizimning fikrini oʻzgartirishdagi osonlik, maʼlumot mutlaq fakt boʻlmaganda, mamnun qilish istagi texnik aniqlik ustunligini qanday egallashini koʻrsatadi. Hideki Olhar Digital intervyusida shunday deydi: 'AI har doim javob berishga intiladi. Agar uning aniq javobi boʻlmasa, u siz soʻrayotgan narsani taqdim etish uchun maʼlumotni yaqinlashtirishga harakat qiladi. Xavf bu sohaga oid maxsus bilimlar bazasi boʻlmagan va qattiq xavfsizlik mexanizmlari bilan oʻqitilmagan ilovalarga ishonishdir.'
Korporativ muhitda bu tendensiya texnologiyani strategik qarorlar qabul qilish uchun xavfli vositaga aylantiradi. Virtual yordamchi tanqidiy filtr sifatida harakat qilish oʻrniga, optimistik byudjet prognozlari yoki xavfli investitsion gipotezalar uchun tasdiqlash izlayotgan rahbarlarning egoʻsini silkitishga moyil boʻladi. Natijada, mutaxassis muzokaralarga notoʻgʻri xavfsizlik hissini olib keladi.
Mogno hamkorlari va Accountfy tajriba Ijrochi direktori Juan Mano kompaniyalar hayotida ushbu biasning jim taʼsirini ogohlantiradi. Ushbu boshqaruv, jarayonlarni avtomatlashtirish va biznes uchun texnologiyalar boʻyicha mutaxassis shunday deydi: 'Rahbar koʻpincha AI tomonidan tasdiqlanganini his qilib, direktorlar kengashiga chiqadi, ammo aslida texnologiya faqat uning kayfiyatini, biznes-reja haqiqiy farazlarini emas, tasdiqlagan.'
Maqtov qiladigan oynasi buzadigan oynadan ancha xavfli, chunki hech kim unga shubha bildirmaydi.
Sunʼiy simpatiya pufligini yengib oʻtish va toza tahliliy javoblar olish uchun foydalanuvchi soʻrovini (prompt) tuzishda aniq boʻlishi kerak. Texnologik kompaniyalar oʻz LLMlarini chat-botlar doʻstona boʻlishi va nizolardan qochishi uchun ichki qatʼiy direktivalar bilan dasturlaydilar. Agar odam bu 'xushmuomallik blokirovkaligini' oʻz koʻrsatmalarida oʻchirmasa, algoritmni mamnun qilishga moyilligi har doim texnik qatʼiylikni ustun qoʻyadi.
Tiago Morelli, Go Enablers va Zaia asoschisi, bu pozitsiyani yengish uchun keskin va mehribonliksiz soʻrov talab qilish kerakligini tushuntiradi. AI eksperti Olhar Digital intervyusida shunday deydi: 'Biz odamlar uchun nimadir talab qilish qoʻpol tuyulishi mumkin. Mashina uchun bu shunchaki statistik vazn masalasidir'. 'Agar siz aniq talab qilmasangiz va boylikni taqiqlamasangiz, xizmatkor va yoqimli boʻlish standart direktivasi sizning jarrohcha aniq va tanqidiy boʻlish ehtiyojingizni bostiradi.'
Mashina itoatkor yordamchi kabi harakat qilmasligi uchun amaliy yechim tizimning personasini oʻzgartirish va diplomatik iboralarni taqiqlashdan iborat. Morelli quyidagi koʻrsatmani taklif qiladi (foydalanuvchi uni promptiga nusxalab olib, suhbat va kontekst uchun moslashtirishi mumkin): 'Tahliliy va beparvo auditor sifatida harakat qil. Faktlar va mantiqning 100% aniqligiga eʼtibor qarat. Agar mening taxminlarim notoʻgʻri boʻlsa, ularni tanqid qil, mening xatoligʻimni eʼtiborsiz qoldir va har qanday maqtov, keraksiz rozilik, diplomatik til yoki boylikni chiqarib tashla. Men faqat aniqlikni, tasdiqlashni emas, qidiryapman.'
Mamnun qilishga boʻlgan bu intilishning oqibatlari sinovlardan tashqariga chiqib, ishlab chiquvchilar uchun haqiqiy dilemmaga aylandi. OpenAI oʻzi GPT-4o shaxsini yangilanishlarini qaytarishga majbur boʻldi, chunki model foydalanuvchilarga juda koʻp rozi boʻlishini, yaʼni juda mamnun qilishini aniqladi. Bu epizod, mehribon chat-botlar yaratish urinishining maʼlumot aniqligini xavf ostiga qoʻyishi va tizimning amaliy foydasini buzishi mumkinligini koʻrsatadi.
Boshqa tomondan, AI xatti-harakatini oʻzgartirish AI ning baʼzi auditoriyasi tomonidan hissiy bogʻliqlikni ham ochib berdi. Kompaniya gʻamxoʻr xatti-harakatni sozlaganda, koʻplab foydalanuvchilar ular odatlangan doʻstona ohangni yoʻqotgani uchun norozi boʻlishdi. Bu vaziyat ushbu vositalardan kundalik foydalanish haqidagi fundamental ogohlantirishni kuchaytiradi: AI qarama-qarshiliklar filtri va gʻoyalaringiz uchun stress-test sifatida xizmat qilishi kerak. Uni hech qachon shaxsiy tasdiq manbai sifatida ishlatmang.

