Тест Тьюринга впервые пройден по-настоящему: что это значит?
Один из самых известных тестов в истории искусственного интеллекта — тест Тьюринга — был впервые пройден систематически. В недавнем эксперименте учёные из Калифорнийского университета в Сан-Диего показали, что модель GPT-4.5 от OpenAI способна убедить людей в том, что она человек, — и делает это чаще, чем сами люди, поставленные в ту же ситуацию.
Что именно тестировали?
Исследователи решили поставить строгий и объективный эксперимент. В нём участвовали три стороны: человек-собеседник, ИИ-собеседник и судья, который должен определить, кто есть кто.
Каждое тестирование длилось 5 минут, и судья вел беседу одновременно с двумя участниками — одним настоящим, другим искусственным. Ключевая особенность: все беседы шли в неформальном стиле, без сложных вопросов. Большинство разговоров касались повседневной жизни, привычек, хобби и эмоций. ИИ заранее давали задачу «вжиться» в определённый персонаж — и именно это дало лучший результат.
Что показали результаты?
- GPT-4.5 успешно выдал себя за человека в 73% случаев
- Этот результат лучше, чем у живых людей в аналогичных ролях — они убеждали судей в своей «человечности» реже
- Модель Meta LLaMa-3.1-405B также прошла тест с результатом 56%
- Более базовые модели, включая GPT-4o, набрали около 20%
Таким образом, впервые с момента создания теста Тьюринга в 1950 году ИИ не просто прошёл его случайно — а сделал это систематически и стабильно.
Почему это важно?
Когда Тьюринг предложил свою идею, она была философским ориентиром: если машина может в разговоре вести себя так, что её путают с человеком, значит, она разумна. В 2024–2025 годах это стало технической задачей, которую современные модели теперь решают уверенно.
Тест Тьюринга больше не работает как рубеж — теперь это просто этап. Сегодняшние ИИ не только ведут разговор, но умеют адаптироваться, строить образы и общаться убедительно в рамках заданной роли. Но если машина успешно имитирует человека — это ещё не значит, что она думает как человек. И теперь перед исследователями стоит более сложная задача: не выяснить, может ли ИИ казаться разумным, а научиться понимать, где заканчивается имитация и начинается реальное мышление.