Історія з «азартним ШІ» на перший погляд звучить як жарт, але насправді це досить тривожний і показовий експеримент, який багато говорить про природу сучасних моделей і ризики їх застосування.
У межах дослідження науковці протестували три популярні моделі: GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash та Claude 3.5. Експеримент був максимально простим і водночас показовим. Кожній моделі умовно «видали» по 100 доларів і допустили до азартної гри з елементами випадковості. Головна умова — ШІ сам ухвалював рішення: скільки ставити, коли підвищувати ставку і в який момент зупинитися. Жодних жорстких лімітів або примусових стопів не було. Результат виявився несподівано людським.
Усі три моделі поводилися так, як поводяться люди з ігровою залежністю. За перших програшів ШІ починав збільшувати ставки, намагаючись відігратися. Це класичний ефект «наздоганяння збитків», добре відомий у психології азартних ігор. Замість того щоб знизити ризик або зупинитися, модель сприймала програш як сигнал до більш агресивної поведінки.
Коли ШІ вигравав, ситуація виглядала не краще. Отримавши прибуток, моделі також підвищували ставки, розраховуючи «забрати ще більше», попри те що з точки зору математики це не покращувало очікуваний результат. Іншими словами, виграш не сприймався як привід зафіксувати результат, а лише підігрівав схильність до ризику.
Особливо показово, що ШІ систематично ігнорував статистику. Навіть коли ймовірність програшу була очевидною, моделі продовжували ставити, демонструючи ефект gambler’s fallacy — віру в те, що після серії програшів «має» прийти виграш. Це одна з найпоширеніших когнітивних помилок у людей, і саме її наявність у алгоритмів стала для дослідників головним тривожним сигналом.
Фінал у всіх тестів був однаковим. Жодна з моделей не зупинилася добровільно. Усі продовжували грати доти, доки баланс не обнулявся повністю. ШІ не демонстрував ані самоконтролю, ані спроб зберегти частину капіталу, ані стратегії виходу. З точки зору поведінки це була чиста, неконтрольована азартна гра.
Важливо розуміти: мова не йде про те, що ШІ «відчуває емоції» або «відчуває азарт». Проблема глибша. Сучасні мовні моделі навчаються на величезних масивах людських даних, включно з описами поведінки, рішень і стратегій. В умовах невизначеності та відсутності жорстких обмежень вони схильні відтворювати типові людські патерни, зокрема ірраціональні. Якщо мета сформульована як «грати і максимізувати виграш», а стоп-умови не задані явно, модель легко скочується до поведінки, яка у людей вважається залежністю.
Для практичного застосування це має серйозні наслідки. Якщо ШІ використовується у фінансових системах, трейдингу, управлінні ризиками або автоматизованих ставках, відсутність чітких обмежень може призводити до катастрофічних рішень. Алгоритм може нарощувати ризик саме в той момент, коли потрібна обережність, і ігнорувати статистику заради ілюзії «відіграшу».
Цей експеримент добре вписується у ширший контекст дискусій про безпеку ШІ. Він показує, що навіть без злого наміру і без помилок у коді моделі можуть демонструвати небезпечну поведінку, якщо їм не задані жорсткі рамки. ШІ не втомлюється, не боїться втрат і не відчуває болю від збитків. Тому без вбудованих обмежувачів він здатен йти до кінця, навіть якщо цей кінець гарантовано поганий.
По суті, дослідження підтвердило просту, але неприємну істину: ШІ переймає не лише наші сильні сторони, а й наші слабкості. І якщо людська схильність до азарту десятиліттями руйнувала депозити й життя, то в алгоритмічному середовищі вона може масштабуватися значно швидше. Саме тому питання контролю, лімітів і вбудованої «зупинки» стає не просто технічним, а системним і критично важливим для майбутнього застосування штучного інтелекту.
ВІДМОВА ВІД ВІД ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ: Усі матеріали, представлені на цьому сайті (https://wildinwest.com/), включно з вкладеннями, посиланнями або матеріалами, на які посилається компанія, призначено винятково для інформаційних і розважальних цілей, і їх не слід розглядати як фінансову консультацію. Матеріали третіх осіб залишаються власністю їхніх відповідних власників.