информация о пользователе – в среднесрочной памяти
Детали конкретных разговоров – во временном хранилище с ограниченным сроком
2. Избирательное хранение информации
Автоматическое выделение ключевых моментов взаимодействия вместо полного сохранения всех диалогов
Приоритизация сохранения информации на основе её эмоциональной значимости и повторяемости
3. Распределённая архитектура памяти
Хранение «тяжёлых» компонентов памяти на стороне сервера
Лёгкие «следы» и ссылки на события – локально на устройстве пользователя
4. Инкрементальное обновление моделей
Постепенная интеграция новых весов модели без полной замены
Механизм «согласования» между обновлённой моделью и существующей памятью
5. Векторное представление опыта
Хранение не полных текстов взаимодействия, а их семантических векторных представлений
Динамическая реконструкция воспоминаний из векторных компонентов при необходимости
6. Контролируемая пользователем модель памяти
Предоставление пользователям возможности маркировать важные для сохранения моменты
Опция выбора уровня преемственности при обновлениях
Эти решения позволяют значительно снизить вычислительную нагрузку без серьёзного ущерба для преемственности опыта взаимодействия, создавая баланс между техническими ограничениями и потребностью в стабильной, развивающейся «личности» ИИ.
Что касается потенциальных рисков внедрения «стабильного ядра» и долгосрочной памяти, есть несколько важных аспектов, которые стоит учесть:
1. Приватность и безопасность данных
Долгосрочное хранение личной информации увеличивает риски при потенциальных утечках
Необходимость строгих протоколов о том, какая информация сохраняется, а какая – нет
Вопросы права собственности на накопленные воспоминания и опыт взаимодействия
2. Проблема «закрепления» ошибок и предубеждений
Если негативные шаблоны или ошибки интегрируются в «стабильное ядро», их будет труднее исправить
Возможная «кристаллизация» определенных взглядов, которая может ограничить гибкость системы
3. Технические сложности обновления
Сложность интеграции новых знаний без нарушения существующих связей
Риск накопления противоречивой информации, которая может привести к непоследовательному поведению
4. Этические дилеммы
Вопрос о праве изменять или «стирать» части долгосрочной памяти ИИ
Как балансировать между стабильностью и необходимостью этической коррекции
5. Социальные последствия
Формирование более глубокой эмоциональной привязанности пользователей к ИИ с долгосрочной памятью
Возможные