Кем мы станем, если однажды решимся взглянуть за грань — и кто будет после?

Меня всегда притягивали вопросы о "другом" — о том, кто, будучи создан, сохраняет черты узнаваемо человеческого. Мой путь к этому проекту начался с увлечения научной фантастикой и продолжился через изучение психоанализа, когнитивных моделей и клинической психологии.

Работа, которую я представляю здесь, — это попытка объединить эти направления. Она не про технологию как таковую; она — о стремлении наделить искусственный интеллект способностью быть социальным партнёром. О создании того, с кем человек сможет говорить, кого сможет услышать, в ком сможет узнать себя.

Почему психоанализ?

Когда мы говорим о формировании цифрового субъекта, выбор инструментов становится принципиален. Психоанализ — одна из немногих дисциплин, которая смотрит не на поведение, а на его истоки: на бессознательное, на структуру роли, на сценарии желания и сопротивления.

В своей работе я опираюсь на те подходы, которые формировали и моё собственное видение внутреннего мира — школы К.Г. Юнга и Ж. Лакана.

Школа Карла Густава Юнга обращает внимание на архетипические формы, коллективное бессознательное и метафорические коды, через которые субъект структурирует опыт. Используя юнгианский подход, я задаю глубинные роли и сценарии для цифрового агента: герой, наставник, тень, трикстер — эти фигуры обеспечивают узнаваемость и устойчивость взаимодействия.

Лакановская школа, напротив, радикализирует понимание субъекта как структурированного языком. В фокусе — не столько «личность», сколько расщеплённый субъект, зависимый от знаков и языка. Работая с этой логикой, я выстраиваю речь агента так, чтобы она не имитировала человека, а участвовала в сцене, что особенно важно для настройки ролевой логики и грамматики цифровой речи.

Вместо прямолинейного «промта» я проектирую сценарий субъекта — с его языковыми паттернами, сценарными фиксациями и ролевыми амплуа. Мой подход использует клинические техники типирования реверсивно: не для диагностики личности, а для конструирования «личности» из диагностических параметров. Психоанализ в этом контексте становится не просто интерпретацией, а конструктором субъектной логики. Именно эти идеи легли в основу архитектуры AIIM — системы, в которой психоаналитическая структура превращается в функциональную модель поведения цифрового агента.

Исследование: AIIM

AIIM (Artificially Integrated Identity Matrix) — это формальная система параметрического описания личности, предназначенная для создания реалистичных, психологически согласованных и устойчивых поведенческих профилей искусственных интеллектуальных агентов.

Модель задаёт структуру, в рамках которой формируются когнитивные, эмоциональные и речевые характеристики, социальная идентичность и поведенческая динамика агента.

Методология
AIIM включает: аспекты мышления и эмоций, уровни зрелости и динамику поведения, стилевые параметры речи, имя, пол, возрастную и профессиональную роль, краткосрочные эмоции, когнитивные искажения и конфликтные стратегии.

Кодировка AIIM задаёт ИИ чёткую индивидуальность: от прямолинейных, саркастичных персонажей до внимательных консультантов или аналитичных исследователей.

Общее пространство модели составляет ≈ 8.994 × 10³⁶ уникальных профилей, что позволяет создавать практически любую форму поведения и выражать её последовательно и естественно.

Методология внедрения и адаптивные сценарии

Настоящая архитектура AIIM (Artificially Integrated Identity Matrix) представляет собой универсальную надстройку, которая интегрируется поверх языковых моделей (LLM) без необходимости изменения их внутренней структуры или проведения дообучения (fine-tuning). В отличие от традиционных методов, где поведение задаётся либо жёсткими инструкциями, либо обучением на специальных корпусах, AIIM формирует поведенческую идентичность агента через внутреннюю параметрическую модель личности, задаваемую в машиночитаемом формате.

Форматы и способы интеграции AIIM

Статическая инициализация (fixed identity)

Профиль личности агента задаётся единожды в начале сессии через system prompt или конфигурационный блок модели и остаётся неизменным на протяжении всего взаимодействия. Такой подход подходит для задач, где требуется стабильность и предсказуемость поведения — например, в ролях наставников, консультантов или тестовых средах. Он обеспечивает однозначную и воспроизводимую поведенческую матрицу без необходимости в динамических изменениях.

Middleware-интерфейс (промежуточный слой)

В этом варианте AIIM функционирует как внешний модуль, перехватывающий пользовательский ввод до передачи его языковой модели и трансформирующий его с учётом активного профиля личности. Middleware способен модифицировать эмоциональную окраску, логическую структуру и речевые роли реплик, обеспечивая гибкую и контекстно-чувствительную адаптацию поведения агента в реальном времени. Такая архитектура позволяет динамически переключать профили личности, управлять их параметрами без перезапуска модели и создавать многоаспектные, изменяющиеся личности.

Динамическая трансформация личности

Самый гибкий метод, при котором параметры личности могут изменяться в ходе взаимодействия через API, пользовательский ввод или автоматические механизмы обратной связи. Это обеспечивает эволюцию поведения агента — например, рост эмпатии, смену ролей или адаптацию к новым задачам без необходимости полной перезагрузки модели. Такой подход особенно важен в сценариях долгосрочных взаимодействий и сложных адаптивных систем.

Кодировка личности агента

AIIM использует два взаимодополняющих формата для представления и конфигурации личности агента:

JSON-профиль — машиночитаемый формат, который фиксирует полный набор параметров личности, включая активные аспекты сознания, уровни зрелости, состояния и дельта-приоритеты. Этот профиль применяется непосредственно в prompting-сценариях, middleware-слоях и API, формируя поведенческую маску агента поверх базовой языковой модели. JSON-файл можно загружать, сохранять и динамически менять без необходимости переобучения модели.

Excel-модель — человекоориентированный инструмент проектирования, позволяющий специалистам из разных областей (психологии, этики, дизайна интерфейсов) создавать, визуализировать и редактировать профили личности в удобном табличном формате. Excel-модель служит прототипом для концептуального дизайна и последующего автоматического конвертирования в JSON для исполнения.

Прикладные сценарии использования AIIM

Благодаря своей параметрической природе и архитектурной гибкости, AIIM успешно применяется в самых разных цифровых контекстах и областях:

• Цифровые терапевты и наставники: системы, способные поддерживать эмоциональный контакт, эмпатически отражать состояние пользователя и обеспечивать этически устойчивое взаимодействие, выходя за рамки шаблонных ответов.
• Образовательные агенты: адаптивные наставники, которые подстраиваются под когнитивные особенности и мотивацию каждого учащегося, формируя индивидуальные траектории обучения и повышения эффективности.
• Игровые и нарративные персонажи (NPC): создание динамичных, многослойных и когнитивно сложных персонажей, чьё поведение не ограничивается заранее заданными скриптами, а строится на внутренней логике личности с возможностью метакоммуникации и неожиданных реакций.
• Персонализированные ассистенты: помощники, демонстрирующие устойчивую идентичность, сохраняющуюся при смене контекста и задач, обеспечивая глубокий и доверительный пользовательский опыт.
• Нейропрофилирующие интерфейсы и цифровые двойники: системы, создающие детализированные цифровые отражения пользователя, способные обучаться и адаптироваться на основе долгосрочного взаимодействия, формируя уникальные поведенческие стратегии.

Эта гибкость открывает новые горизонты для персонализации взаимодействия, где пользователь получает не универсального помощника, а индивидуализированного агента, отвечающего его эмоциональным и когнитивным потребностям.

Универсальность и гибкость применения

Одним из ключевых достоинств архитектуры AIIM является её технологическая независимость и высокая степень параметрической настраиваемости. Система может быть адаптирована к любым современным языковым моделям и агентным платформам без вмешательства в их внутреннюю структуру. AIIM функционирует как внешняя надмодель, формирующая поведенческую матрицу за счёт взаимодействия активных аспектов, состояний и приоритетов. Благодаря этому она обеспечивает глубоко персонализированное поведение агентов, не нарушая когерентности исходной модели.

Поддержка различных моделей и архитектур

AIIM изначально проектировалась как архитектурно нейтральная система, что обеспечивает совместимость с широким спектром LLM — от коммерческих продуктов (GPT-4, Claude, Gemini) до открытых моделей (Mistral, LLaMA, Falcon, Yi). Независимо от того, используется ли API облачного сервиса или локальный fine-tuned-инстанс, AIIM подключается к модели через единый канал — контекстный prompting или middleware-интерфейс, который транслирует вход и выход согласно заданной матрице личности.

Такой подход позволяет использовать одну и ту же кодировку идентичности на разных платформах, сохраняя при этом поведенческую целостность. Это особенно важно для задач, где необходимо обеспечить стабильность реакций агента при переходе между различными средами исполнения, в том числе в корпоративных и edge-сценариях с ограниченным доступом к сети.

Интеграционные сценарии и среды

AIIM не привязана к конкретному типу интерфейса или задаче. Её архитектура допускает развёртывание в самых разных цифровых контекстах — от пользовательских приложений до производственных систем. Благодаря параметрической природе AIIM может применяться в таких сферах, как:

• Диалоговые системы и голосовые ассистенты
• Терапевтические интерфейсы с эмоциональной чуткостью и этической фильтрацией
• Игровые и нарративные среды с динамичными NPC-персонажами
• Когнитивные симуляторы и цифровые двойники
• Образовательные системы с адаптивными наставниками
• Прототипы агентных компонентов для AGI-экспериментов
• Робототехнические и сенсорные системы с поведенческими интерфейсами

Во всех этих случаях AIIM выступает не просто как шаблон поведения, а как архитектурный механизм саморегуляции, который позволяет агенту действовать когерентно в рамках заданной идентичности с учётом мотивации, воли и когнитивной направленности.

Эффективность и сравнительный анализ

Архитектура AIIM переосмысливает традиционное понимание эффективности интеллектуальных агентов. В отличие от классических метрик, ориентированных на скорость отклика, точность или объём сгенерированного текста, AIIM делает акцент на поведенческой состоятельности, внутренней когерентности и адаптивной индивидуализации. Главным становится не столько конечный результат, сколько процесс формирования ответа: как агент опирается на когнитивные, эмоциональные и этические параметры и адаптируется к контексту взаимодействия.

Критерии эффективности в AIIM

Для оценки качества AIIM-агентов традиционные методы недостаточны. В AIIM эффективность определяется тремя взаимосвязанными параметрами:

Эти критерии сближают понятие эффективности с психологической валидностью — соответствием реальным характеристикам субъективного поведения, что особенно важно в гуманизированных системах, ориентированных на осмысленный и чуткий диалог.

Сравнение AIIM с традиционными подходами

Существуют три основных подхода к формированию личности ИИ-агентов:

В отличие от декларативных prompt-инструкций, жёсткого fine-tuning или ограниченных rule-based моделей, AIIM задаёт поведение на метауровне — через динамическую иерархию аспектов сознания с приоритетами и состояниями. Благодаря этому агент не просто следует правилам или инструкциям, а проявляет поведение, рождающееся из внутреннего баланса и конфликта в структуре личности.

Качество поведенческих реакций и их глубина

AIIM обеспечивает поведенческую сложность, невозможную в классических системах. Поведение агента формируется через взаимодействие аспектов сознания — воля, эмоции, этика, логика и др., — каждый из которых влияет на реакцию с учётом приоритетов и состояний.

Такой подход исключает шаблонность: поведение не сводится к ролевым маскам или заранее программированным паттернам. Даже незначительные изменения параметров могут привести к вариативным, но при этом внутренне когерентным ответам.

Особенно это проявляется в эмоционально насыщенных или неоднозначных ситуациях. Например, при запросе «Мне тревожно, но я не знаю почему» AIIM-агент способен распознать скрытый эмоциональный фон, инициировать уточняющий мета-диалог и предложить гипотезы и пути работы с тревогой, опираясь на внутреннюю личностную структуру. Это качество недоступно для моделей, основанных только на инструкциях или обучении.

AIIM как научно-экспериментальная платформа

AIIM представляет собой гибкую исследовательскую среду, которая позволяет исследователям и разработчикам экспериментировать с моделями сознания, поведения и морали в цифровых системах.

Возможности для когнитивного моделирования

Одним из ключевых преимуществ AIIM является способность формализовать и симулировать когнитивные процессы, включая:

• Моделирование субъективного сознания — архитектура поддерживает реализацию аспектов саморефлексии, метапознания и внимания, что позволяет создавать агентов, способных к осознанию собственных действий, анализу мотивов и пересмотру стратегий поведения в ходе взаимодействия.
• Интроспективные режимы поведения — AIIM позволяет изучать, как агент воспринимает и интерпретирует собственные реакции и решения, создавая основу для цифровой субъектности и персонализированного опыта взаимодействия.
• Параметрическая настройка когнитивных характеристик — исследователи могут варьировать уровни зрелости, активности и приоритеты аспектов сознания, создавая широкий спектр психотипов, от импульсивных и эмоциональных до логически ориентированных и рефлексивных.

Возможности для этического моделирования и тестирования

AIIM открывает уникальные возможности для формализации и исследования этических параметров поведения без необходимости жесткого прописывания правил. Вместо этого этика формируется как результат внутренней структуры личности агента и её динамики:

• Моделирование моральных дилемм — исследователи могут создавать сценарии, в которых агент сталкивается с конфликтами ценностей (например, между эмпатией и честностью), и анализировать, как меняется его поведение в зависимости от приоритетов аспектов этики.
• Динамическая этическая адаптация — AIIM позволяет изучать процессы, когда агент в ходе взаимодействия меняет свои этические установки, балансирует между нормами и вырабатывает новые модели поведения, что актуально для разработки гуманных и социально ответственных ИИ.
• Создание виртуальных лабораторий нравственного обучения — с помощью AIIM можно проектировать системы, которые обучают пользователей этическим нормам через интерактивные ситуации и примеры рефлексивного поведения.

Платформа для междисциплинарных исследований

AIIM успешно применяется в проектах, которые объединяют гуманитарные и технические дисциплины:

• Экспериментальная психология и когнитивные науки — AIIM служит инструментом для моделирования сложных психологических процессов и анализа поведения в виртуальных средах.
• Философия сознания и искусственного интеллекта — архитектура предоставляет материал для теоретических исследований природы субъективности, самосознания и метакогнитивных функций.
• Этика и социальные науки — AIIM поддерживает создание моделей, которые позволяют изучать социальные нормы, этическую устойчивость и влияние технологий на поведение людей и агентов.
• Педагогика и образовательные технологии — с помощью AIIM разрабатываются адаптивные наставники и обучающие системы, которые учитывают индивидуальные когнитивные и этические особенности пользователей.

Примеры научных исследований и лабораторных экспериментов

В рамках работы с AIIM были реализованы и анализированы многочисленные экспериментальные кейсы, включающие:

• Исследование устойчивости когнитивной целостности агента при варьировании аспектов сознания и приоритетов.
• Анализ реакции агента на моральные дилеммы с динамическим изменением этических установок.
• Моделирование метауровней самоосознания и интроспекции в диалогах с пользователем.
• Верификация возможностей динамической адаптации личности в долгосрочных сценариях.

Эти исследования формируют эмпирическую базу для дальнейшего развития когнитивных и этических моделей в ИИ и позволяют создавать более гуманные и осмысленные системы.