Оглавление

Генеративные ИИ и языковые модели начали активно внедрять системы детекции ментальной уязвимости пользователей — об этом пишет Forbes. Это прямое следствие заявления Сэма Альтмана о необходимости предотвращения «случайной эксплуатации уязвимых состояний сознания».

Масштаб проблемы

С еженедельной аудиторией ChatGPT в 700 миллионов пользователей и миллиардами обращений к конкурентам вроде Claude и Gemini, ментальное здоровье стало неожиданным эпицентром использования ИИ. Исследования показывают, что консультации по психологическим вопросам — №1 по популярности среди всех сценариев применения языковых моделей.

Технические подходы к детекции

Системы анализа пытаются выявлять паттерны, свидетельствующие о ментальной хрупкости:

  • Лингвистический анализ эмоциональной окраски запросов
  • Выявление навязчивых тем и цикличных паттернов мышления
  • Оценка степени доверия к ИИ как к абсолютному авторитету

Попытки алгоритмически определить ментальную уязвимость — это технически амбициозно, но этически скользко. Тонкая грань между защитой и патернализмом стирается быстрее, чем разрабатываются четкие протоколы. В регионах с ограниченным доступом к квалифицированной помощи такие системы рискуют стать не защитой, а инструментом цензуры.

Клиническая vs алгоритмическая диагностика

Ключевая сложность — в терминологическом разрыве. То, что разработчики называют «ментальной хрупкостью», лишь отдаленно соотносится с клиническими определениями. Это скорее поведенческая метрика, измеряющая степень некритичного принятия AI-рекомендаций.

На ужине с журналистами в Сан-Франциско 14 августа 2025 года Альтман конкретизировал: «Мы будем стараться позволять пользователям использовать приложение так, как они хотят, но не настолько, чтобы люди с действительно хрупкими ментальными состояниями случайно эксплуатировались».

Две временные стратегии

Разработчики рассматривают два подхода:

  1. Реактивный — вмешательство при обнаружении тревожных сигналов
  2. Проактивный — превентивная настройка взаимодействия для групп риска

Оба подхода требуют тонкой настройки между помощью и нарушением автономии пользователя.