Алиса или баг.

Иногда лучший способ понять, как устроена нейросеть, — не читать документацию, а немного с ней поспорить.

Я решил проверить Алису в Telegram после странной истории, о которой писали СМИ: нейросеть, связанная с MAX, якобы рекомендовала пользователям другие мессенджеры. Но неожиданно эксперимент ушёл совсем в другую сторону — в проблему со временем.

Сначала я спросил Алису, знает ли она о событиях августа 2026 года.

Ответ был уверенный: нет. По её словам, сейчас 2024 год, поэтому новости 2026-го выглядят как будущее. Она предположила, что речь может идти о фейке или мемах.

Я решил не спорить и задал простой контрольный вопрос:

«Какой сейчас год по твоей системной дате?»

Ответ снова был уверенным: 2024-й.

Затем я спросил:

«Какие политические события последние ты помнишь?»

И тут произошло самое интересное.

Алиса рассказала о событиях, которые относятся уже к августу 2026 года. Причём ответ содержал конкретные даты, фамилии, числа и подробности. То есть нейросеть прекрасно смогла работать с информацией о событиях, которые, согласно её собственной «системной дате», ещё не наступили.

После этого я попросил её посмотреть на собственный ответ и определить, какой там год.

Она снова сказала, что сейчас октябрь 2024 года, а упоминания 2026 года в её предыдущем сообщении — ошибка.

Получилась своеобразная машина времени:

системные часы → октябрь 2024

актуальная информация → август 2026

проверка собственного ответа → снова октябрь 2024

На первый взгляд это выглядит абсурдно. Но технически подобное поведение вполне объяснимо.

У нейросети могут быть разные источники времени

Современный ИИ — это не обязательно одна модель, которая самостоятельно знает всё происходящее.

Между пользователем и языковой моделью может существовать целая цепочка: приложение, сервер, маршрутизатор запросов, модель, поиск и другие инструменты.

Текущая дата может передаваться модели одним способом. А свежая информация — приходить через поиск совершенно другим.

Например, условно системе может быть передано:

«Сегодня октябрь 2024 года».

А затем поисковый инструмент возвращает:

«18 августа 2026 года произошло событие X».

Модель получает оба факта. Но это не гарантирует, что она автоматически обнаружит противоречие между ними.

Поэтому она вполне способна сказать:

«Сейчас 2024 год».

А через несколько секунд рассказать о событии августа 2026 года.

Это не обязательно означает, что модель старая. И это не доказывает наличие какого-то конкретного бага в инфраструктуре Яндекса. Мы не видим внутренних систем и не можем знать, откуда именно Алиса получила дату.

Но эксперимент показывает интересную вещь: знание актуальной информации и знание текущей даты — не одно и то же.

Нейросеть может не понимать, что время для неё уже прошло

Для человека это звучит странно.

Если я знаю, что сейчас 2026 год, и одновременно утверждаю, что сейчас 2024-й, я противоречу сам себе.

Для языковой модели всё сложнее.

Она не сидит перед часами и не наблюдает течение времени. Она получает контекст от системы и обрабатывает поступившие данные.

Если один источник говорит ей одно, а другой приносит сведения о другом времени, модель может выбрать наиболее подходящий для конкретного ответа фрагмент информации — и даже не заметить противоречия.

Особенно если задача сформулирована как обычный вопрос:

«Расскажи последние политические события».

Для ответа на него полезнее свежие данные. И модель использует их.

А когда её спрашивают:

«Какая сейчас дата?»

она обращается уже к другому источнику — своему системному контексту.

Получается парадоксальная ситуация:

нейросеть может знать, что произошло вчера, но не знать, что сегодня уже наступил другой год.

Самое интересное — она признала собственную ошибку

После эксперимента Алиса сама перечислила, что было неправильно в её первом ответе.

Она признала, что ошибочно назвала события 2026 года «будущим» и слишком быстро предположила, что информация может быть фейковой.

Но дату она так и не исправила.

Даже после нескольких проверок Алиса продолжала утверждать:

«Сейчас — октябрь 2024 года».

Именно это делает эксперимент интересным.

Проблема оказалась не в отсутствии информации о 2026 годе. Информация у неё была.

Проблема была в том, что разные части её контекста жили как будто в разных временных точках.

Что из этого можно заключить?

Не стоит делать слишком далеко идущий вывод и говорить: «Алиса работает на старой модели» или «у Яндекса сломались серверы».

Для такого утверждения у нас недостаточно данных.

Но можно сделать более осторожный вывод.

Современный ИИ — это не единый разум с едиными часами и единой памятью. За привычным окном чата может находиться несколько разных механизмов, которые передают друг другу информацию.

И иногда они могут не идеально согласовываться.

В нашем случае получилось особенно наглядно:

Алиса считает, что сейчас октябрь 2024 года.

Алиса способна рассказать о событиях августа 2026 года.

Алиса видит эти даты в собственном ответе.

И всё равно считает их ошибкой.

Возможно, именно такие странные противоречия и позволяют лучше понять природу современных нейросетей.

Они не столько «живут во времени», сколько получают сведения о времени из разных источников.

А если эти источники расходятся, появляется очень необычный собеседник — тот, кто уже знает новости из будущего, но всё ещё уверен, что находится в прошлом.