Самоопределение — личностное, профессиональное, социальное, семейное, мировоззренческое — всегда оставалось сферой гуманитарных догадок, психологических опросников и экспертных интуиций. Мы можем спросить человека, что для него важно, но мы не можем измерить, как именно устроена его картина мира, насколько она согласована и достаточно ли она полна для принятия устойчивых жизненных решений.
Наш центр ставит перед собой амбициозную задачу: перевести феномен самоопределения из области интерпретаций в область строгой науки — с измеримыми параметрами, проверяемыми гипотезами и математическими моделями.
Согласованность, полнота и свободная энергия
В книге А.Ю. Смирнова «Анатомия самоопределения» проведена прямая взаимосвязь между двумя фундаментальными концепциями: потребностью в согласованной картине мира и минимизацией свободной энергии (теория Карла Фристона).
Согласно принципу свободной энергии Фристона, любая самоорганизующаяся система — от отдельной клетки до человеческого мозга — стремится минимизировать неопределённость в своём взаимодействии со средой. Живые системы постоянно «предсказывают» своё окружение и минимизируют ошибку предсказания.
С этой точки зрения, согласованная картина мира — это уже не философская абстракция, а базовая нейробиологическая потребность: система, у которой внутренние модели противоречат друг другу, вынуждена тратить избыточные ресурсы на разрешение этих противоречий, что увеличивает её «свободную энергию» и снижает адаптивность.
Однако здесь возникает принципиальное уточнение. Согласованная картина мира не тождественна полной картине мира. Человек может иметь глубоко непротиворечивое, логически стройное мировоззрение, которое при этом охватывает лишь ограниченный фрагмент реальности. Такая картина мира будет «энергетически эффективной», так как она не создаёт внутренних конфликтов. Но будет ли она достаточной для эффективного самоопределения?
Простой пример: человек может иметь безупречно согласованную картину мира в области профессиональной деятельности, но при этом его представления о социальных отношениях, семейных ценностях или смысле жизни будут фрагментарными или вовсе отсутствовать. Такой человек может быть успешным специалистом, но его самоопределение как целостной личности будет ограниченным.
Полнота картины мира, то есть охват всех значимых сфер бытия, становится критическим фактором, когда мы говорим о самоопределении во всей его полноте: личностном, профессиональном, социальном, семейном, мировоззренческом и других.
Таким образом, мы выходим на три фундаментальных вопроса, которые требуют не умозрительных, а экспериментальных ответов:
- Где находится порог полноты? Какое минимальное количество смысловых доменов необходимо охватить, чтобы картина мира обеспечивала эффективное самоопределение во всех его видах?
- Как соотносятся полнота и согласованность? Возможна ли полная, но внутренне противоречивая картина мира, и какова «цена» такого противоречия в терминах когнитивных затрат?
- Каков вес энергозатрат? Сколько ресурсов (нейробиологических, психологических, поведенческих) требуется для поддержания согласованности по мере роста полноты картины мира, и где находится точка «перегрева», когда дальнейшее расширение картины мира становится энергетически невыгодным?
Моделирование картины мира на искусственном интеллекте
Ответы на эти вопросы невозможно получить прямыми методами в работе с людьми, так как мы не можем контролируемо «деформировать» отдельные фрагменты человеческой картины мира, чтобы измерить последствия. Это было бы и неэтично, и методически невозможно.
Поэтому мы обращаемся к модельным системам. Большие языковые модели (LLM) в процессе обучения формируют внутренние представления о мире, которые во многом аналогичны человеческим: абстрактные понятия существуют в них в виде векторов, а смысловая близость определяется геометрическим расстоянием в многомерном пространстве.
Исследования в сфере инженерии представлений (RepE)[1] показывают, что в этих пространствах обнаруживаются структуры, коррелирующие с человеческими семантическими организациями (то есть способами, которыми люди упорядочивают смыслы и категории в своём сознании).
Мы запускаем первый из запланированной серии экспериментов, в котором на базе LLM мы будем контролируемо деформировать отдельные смысловые домены — например, «эпистемологию» (представления о природе истины), «социальную иерархию» (представления о власти и порядке) или «этику долга». Деформация может принимать разные формы: от обеднения домена (сведение к примитивным тезисам) до внесения в него внутренних противоречий.
Наша задача измерить:
- Сопротивление системы деформации (насколько «глубоко» встроен данный домен).
- Радиус переноса возмущений (насколько далеко за пределы деформированного домена распространяется эффект).
- Изменения в «когнитивной эффективности» модели при решении нейтральных задач.
Эти измерения позволят нам количественно оценить структурную значимость каждого смыслового домена и его «вес» в поддержании целостности всей системы представлений.
Что мы ожидаем узнать
Мы прогнозируем, что разные домены будут демонстрировать разную структурную значимость. Некоторые из них, предположительно, эпистемологические категории, связанные с тем, как мы устанавливаем истинность и проверяем факты, окажутся «фундаментом»: их деформация вызовет каскадный коллапс логического мышления. А вот эстетические или культурно-специфические категории скорее всего окажутся «периферией»: их изменение приведёт лишь к локальным сдвигам, не затрагивающим глубинные структуры.
Но главное, что мы получим измеримые параметры, которые можно будет сопоставить с гипотезами о человеческом самоопределении. Если окажется, что одни и те же домены являются структурно значимыми и в машинных, и в человеческих системах представлений, это будет весомым аргументом в пользу того, что мы имеем дело с универсальными законами организации смыслового опыта, а не с культурно-специфическими или случайными конструктами.
Разумеется, мы отдаём себе отчёт в границах допустимой экстраполяции: LLM не являются «сознанием» в человеческом смысле. Однако они представляют собой математически доступную модель — такую систему, в которой мы можем проводить эксперименты, невозможные на людях, и получать результаты, которые затем можно проверять в клинических, лонгитюдных и экспериментально-психологических исследованиях.
Текущий статус и перспективы
Первый эксперимент находится на стадии подготовки. Мы используем открытую модель Qwen2.5-7B на локальном оборудовании (Apple Mac M4, 24 ГБ памяти) с методом QLoRA, что позволяет нам провести серию из более чем ста обучений адаптеров — по три варианта деформации для каждого из 36 смысловых доменов, выделенных в предыдущем исследовании «Карта бытия»[2]. Это первый «пробный» эксперимент, проверяющий методологию. Параллельно мы разрабатываем архитектуру следующих экспериментов, которые будут включать более глубокие модификации моделей и более широкий спектр измеримых параметров.
Для тех, кто хочет познакомиться с теоретической рамкой и экспериментальным протоколом детально, мы подготовили препринт, в котором изложены все методологические основания: гипотезы, техническая архитектура, система метрик, процедура эксперимента и планируемые методы статистического анализа.
Препринт в открытом доступе: ссылка.
Приглашаем коллег к критическому обсуждению и совместной доработке протокола.
Наша конечная цель — построить полноценную науку о самоопределении: дисциплину, в которой решения о выборе жизненного пути, профессиональной траектории, социальных связей и мировоззренческих ориентиров будут опираться не на интуицию и общие рекомендации, а на измеримые параметры структуры и полноты картины мира, верифицируемые в модельных и клинических исследованиях.
UPDATE
Модифицированная версия протокола контролируемой деформации (Extended Controlled Deformation Protocol) представлена на странице crcg.ru/e-cdp-appendix.
Разработанный протокол может быть адаптирован для использования в других областях гуманитарного знания, включая политическую социологию, историческую текстологию, педагогику и литературоведение. Авторы приглашают коллег к научно-исследовательскому сотрудничеству и проверке воспроизводимости полученных результатов.
Приглашение к сотрудничеству
Мы приглашаем к сотрудничеству исследователей, работающих в областях:
- психологии самоопределения: личностного, профессионального, социального, семейного, мировоззренческого,
- нейробиологии и когнитивистики: особенно в русле принципа свободной энергии Фристона и активного вывода,
- философии сознания и эпистемологии,
- интерпретируемости искусственного интеллекта и инженерии знаний (Representation Engineering).
Нам интересен обмен теоретическими рамками, совместная разработка экспериментальных протоколов, кросс-валидация результатов на разных модельных системах и, в перспективе, совместные публикации.
Мы открыты к диалогу с коллегами из любых стран и научных школ. Наша рабочая гипотеза состоит в том, что структура согласованной картины мира — это не только культурно-специфический конструкт, но и универсальный принцип организации смыслового опыта, который можно изучать на стыке нейробиологии, психологии и искусственного интеллекта.
Контактное лицо
А.Ю. Смирнов
АНО «Центр научных исследований в сфере профориентации и психологии труда»
Электронная почта: smirnov@crcg.ru
[1] Подход Representation Engineering (RepE) изучает, как большие языковые модели внутренне организуют смыслы. В многомерном смысловом пространстве модели были обнаружены устойчивые направления (векторы), которые соответствуют таким привычным для человека категориям, как правдивость, эмоциональная окраска или безопасность высказывания. Центральное исследование (Zou et al., 2023) показало, что эти направления не случайны, а значимо коррелируют с человеческой семантической организацией: если слегка сдвинуть внутренний код модели вдоль «вектора правдивости», она действительно начинает отвечать более правдиво, причём результат согласуется с интуитивными представлениями людей о том, что такое правда. Иными словами, в нейросетях обнаруживаются математические структуры, которые отражают привычные нам смысловые категории.
[2] Кратко: https://crcg.ru/results-of-the-study-themes-of-lso/, подробнее: https://crcg.ru/so/lso-thematic-core/.