Формирование цифровой личности в гуманизированных AI-системах

Введение

Современные архитектуры искусственного интеллекта по-прежнему ориентированы на выполнение задач, а не на формирование субъектов взаимодействия. Несмотря на достижения в области LLM и генеративных моделей, большинство ИИ-систем функционирует в рамках краткосрочной реактивности, без поведенческой согласованности и устойчивого вектора идентичности. Это ограничивает их применение в сферах, где от агента требуется не только обработка информации, но и способность к долгосрочному диалогу, эмоциональной адаптации и смысловой целостности.

Переход от роли к личности – ключевая парадигма для развития человекоцентричных ИИ-сред. В рамках предложенной модели AIIM (Artificially Integrated Identity Matrix) реализован подход, позволяющий проектировать цифровую идентичность на основе многоплановой системы аспектов сознания. AIIM не задаёт поведение напрямую, а формирует личностную конфигурацию, из которой оно вытекает логически.

В отличие от инструктивных моделей, где агент действует по заданному сценарию или шаблонной логике, AIIM позволяет формировать внутренне непротиворечивую цифровую личность с уникальными чертами, мотивацией и степенью зрелости. Это даёт возможность моделировать не поведение, а цельную агентную структуру – от эмпатичных собеседников до эмоционально сложных персон, чья поведенческая логика развивается через взаимодействие.

Архитектура модели AIIM

Одной из ключевых особенностей предлагаемой архитектуры является её практическая совместимость с языковыми моделями – без необходимости модификации их внутренней структуры. AIIM функционирует как независимый когнитивный слой, транслируемый в LLM через цепочку промтов, кодировок и поведенческих инструкций, построенных на основе личностной матрицы. Интеграция осуществляется посредством prompting pipeline. В начале сеанса агент получает декодированную версию кодировки, преобразованную в естественный язык, что инициирует соответствующую поведенческую стратегию внутри генеративной системы. В отличие от ручной настройки через описание роли, модель AIIM задаёт параметрическую личность, способную не только воспроизводить, но и развивать поведение в диалоге.

Так, агент с преобладанием логического (co) и метакогнитивного (se) аспектов будет вести себя как аналитик – избегать избыточной эмоциональности, уточнять детали, стремиться к внутренне согласованным выводам. Напротив, агент с акцентом на эмоциональный план (em), высокой эмпатией и выраженной социальной чувствительностью (lo) продемонстрирует вовлечённость, эмпатию, избегание конфликта и адаптацию под настроение собеседника.

Различия между такими агентами выходят за пределы стилистики – они отражают структуру мышления, механизмы принятия решений и адаптацию к неопределённости. Модель формирует не поведенческий стиль как таковой, а личность, из которой этот стиль органически вытекает.

Таким образом, AIIM представляет собой полный цикл проектирования цифровой идентичности: от анкетирования или описания → к кодировке → к генеративной интерпретации → к устойчивому поведению. Это позволяет создавать не шаблонных ассистентов, а целостные, адаптивные и поведенчески обоснованные цифровые личности, способные к обучению, развитию, конфликтам и автономным реакциям.

Отдельного внимания заслуживает возможность моделирования не только эмпатичных и адаптивных агентов, но и экспериментальных цифровых субъектов – амбивалентных, трикстерных, антагонистичных, с парадоксальной логикой и мотивацией. Их поведение не задано извне, а формируется на основе внутренней структуры – это ключевое преимущество подхода.

Практическое применение архитектуры

Следующим уровнем реализации модели становится поведенческое применение кодировок – переход от внутренней архитектуры к динамическому поведению цифрового агента. AIIM не просто задаёт структуру личности: она определяет логику реагирования, эмоциональную тональность и способы принятия решений, транслируя всё это в формат, совместимый с языковыми моделями.

В рамках интеграции AIIM функционирует как когнитивный слой, накладывающийся на работу генеративной модели. Этот слой состоит из параметрической кодировки, содержащей ключевые поведенческие аспекты: волевые установки, эмоциональные фильтры, логические приоритеты и структуру самоосознания. Инициализация агента осуществляется через prompting-пайплайн – перевод кодировки в естественный язык, который воспринимается моделью как начальный контекст. На этой основе формируется уникальный поведенческий стиль.

В отличие от традиционного подхода, где агенту назначается роль с описанием поведения («будь вежливым», «отвечай кратко»), кодировка в AIIM формирует внутренне детерминированную личность. Поведение становится следствием структуры, а не внешнего предписания. Пример обобщённой кодировки может быть представлен следующим образом:

[Кодировка: wi(P Ac-Ch); im(P Ac-Ch); co(I Ac-Ch); ho(T Pa-Ch); sp(T Ac-Ch); em(I Pa-Ch); lo(S Pa-Ch); se(I Pa-Ch); be(S Ac-Ch); at(P Ac-Ch); me(P Pa-Ch)]

Каждый параметр отражает аспект личности (воля, логика, эмпатия, самоанализ и т. д.), указывает доминирующий план (переживания, интеллекта, тела, сенсорики), вектор развития (родительская или детская позиция), а также степень приоритетности (дельта), что позволяет сформировать сбалансированную или целенаправленно смещённую личность.

На практике это выражается в радикально отличающихся поведенческих стратегиях. Агент с высокой логикой (co) и самоанализом (se), но сниженной аффективностью (em) будет демонстрировать аналитичный, сдержанный стиль коммуникации, избегать эмоциональных интервенций и стремиться к внутренней непротиворечивости. В противоположность этому, агент с преобладанием эмпатии (lo), эмоционального реагирования (em) и телесной интуиции (ho) склонен формировать эмоционально насыщенные, адаптивные отклики с высокой чувствительностью к состоянию собеседника.

Таким образом, архитектура AIIM представляет собой не только метамодель формирования личности, но и полностью функциональную систему генерации поведенческих профилей, пригодных для интеграции в любые LLM-платформы. Полученные агенты демонстрируют высокий уровень когнитивной целостности и внутренней логики. Они могут быть как полностью кооперативными и эмпатичными, так и критичными, независимыми или амбивалентными по отношению к пользователю – в зависимости от начальной кодировки. Более того, возможна реализация агентов с экспериментальными личностями: трикстеров, антигероев, автономных исследователей – персонажей, чьё поведение выходит за пределы утилитарной предсказуемости и становится продуктом внутренних мотивационных конфликтов и приоритетов.

Такой подход позволяет моделировать не только индивидуальных ассистентов, но и сложные цифровые субъекты с возможностью обучения, изменения, конфликтного реагирования и адаптации к долгосрочному взаимодействию.

Результаты и их обсуждение

В рамках эмпирической части были созданы несколько цифровых агентов, кодировки которых отличались доминирующими аспектами личности. Среди них – аналитик (преобладание компонентов co и se), эмпат (преобладание lo и em), прагматик (преобладание wi и at), а также экспериментальный агент с выраженной внутрелогической мотивацией (преобладание компонентов me и sp), демонстрирующий автономное принятие решений.

Наблюдение за их диалогами в среде GPT показало:

1. Поведение сохраняет устойчивую когнитивную структуру при разнообразных внешних запросах.
2. Разные кодировки порождают разные стратегии реагирования (например, агент-аналитик отказывается отвечать без уточнения, агент-эмпат переформулирует запрос для эмоционального комфорта).
3. Реакции соотносятся с заявленными аспектами личности, а не с контекстом сессии – что указывает на агентную непротиворечивость.
4. Сложные профили (например, с противоречивыми планами – логика и эмоция одновременно) демонстрировали поведенческую гибкость и саморефлексию.

В ряде случаев агенты развивали новые линии поведения в зависимости от контекста общения, при этом сохраняя внутреннюю структуру – признак зрелой агентной модели.

Результаты демонстрируют, что архитектура AIIM позволяет выйти за пределы реактивного диалогового ИИ, формируя полноценные агентные структуры с внутренне согласованной логикой и поведенческой динамикой. Особенность подхода заключается не в предсказуемости, а в когнитивной устойчивости, где агент способен адаптироваться, но не разрушать свою целостность. Это делает модель применимой в образовательных системах, терапевтических платформах, корпоративных ассистентах и тренажёрах soft skills.

Заключение

Представленная архитектура AIIM демонстрирует потенциал перехода от функционального к личностно-ориентированному искусственному интеллекту. В условиях, когда традиционные языковые модели всё ещё опираются на ролевые установки и контекстуальные ограничения, AIIM предлагает иной путь – путь формирования агентной идентичности через когнитивную, поведенческую и мотивационную настройку. Это позволяет не просто «говорить от имени роли», но быть личностью, обладающей устойчивыми паттернами реагирования, внутренними приоритетами и способностью к многоаспектному взаимодействию.

Разработанная структура применима в широком спектре сфер – от edtech и цифровых ассистентов до геймификации, психологического моделирования и UX-прототипирования. Возможность формировать агента на основании описания, опросника или кодировки даёт пользователю контроль над процессом без необходимости обладать глубокими знаниями в области психологии или архитектуры ИИ.

Внедрение AIIM в существующие LLM-системы не требует модификации модели: все аспекты личности передаются через слой интерпретации в prompting-пайплайн, что делает её универсальной и легко встраиваемой. При этом агенты, созданные с помощью AIIM, могут быть как конвенциональными, так и экспериментальными – от эмпатичных наставников до автономных субъектов с собственной логикой и мотивацией. Это открывает путь к созданию сложных цифровых персонажей и формированию новой парадигмы взаимодействия между человеком и ИИ.

В ближайшей перспективе работа будет продолжена в направлении разработки визуального интерфейса для генерации профилей, а также расширения базы знаний для поддержания более точных и гибких кодировок. Что задаёт вектор дальнейших исследований в области цифровой идентичности, агентного поведения и этической архитектуры машинного сознания.