[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-constitutional-ai::ru":3,"gloss-cluster-constitutional-ai::ru":23,"gloss-next-constitutional-ai::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"constitutional-ai","core-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)","Конституционный ИИ — техника выравнивания, разработанная Anthropic, при которой модель обучается критиковать и переписывать собственные ответы, сверяясь с письменным набором принципов — «конституцией», — а не полагается только на людей, размечающих каждый вредный или бесполезный вывод. Модель генерирует ответ, проверяет его по принципам, переписывает, и эти самоисправления становятся обучающим сигналом; на более позднем этапе значительная часть настройки безопасности использует предпочтения, сгенерированные ИИ (RLAIF), а не оценки людей. Модели Claude от Anthropic обучаются именно так. Для разработчиков это полезная ментальная модель того, как современные ассистенты обретают своё поведение и границы: правила, которым следует модель, можно сделать явными и проверяемыми, а не спрятанными в миллионах человеческих меток. Практическая заметка: конституцию размещённой модели вы отредактировать не можете, но можете формировать поведение на своём уровне через чёткий системный промпт, излагающий ваши принципы и приоритеты, — считайте его облегчённой конституцией вашего приложения. Стоит заранее снять два неверных прочтения. Конституцию не подают модели как системный промпт во время обычной работы — это прежде всего техника этапа обучения, формирующая усвоенное поведение, а не документ, к которому модель обращается на инференсе; поэтому её нельзя ни просмотреть, ни переопределить из вызова API так, как вы это делаете со своими инструкциями. И безупречного следования каждому заявленному принципу она не гарантирует. Как всякий метод выравнивания, она снижает нежелательное поведение, но не устраняет его: обученная так модель по-прежнему непоследовательно отказывает на краевых случаях и по-прежнему сбивается с политики упорным джейлбрейком. Что подход действительно даёт — это масштаб и проверяемость. Поскольку значительная часть разметки предпочтений порождается ИИ, следующим письменным принципам, а не людьми-оценщиками — семейство техник, известное как RLAIF, — узкое место разметки, сдерживающее чисто человеческую обратную связь, во многом исчезает, а вместе с ним падают и стоимость, и календарный срок обучения безопасности. А поскольку принципы записаны, их можно прочитать, оспорить и пересмотреть: это заметно иная история подотчётности, чем миллионы непрозрачных человеческих суждений о предпочтениях, которые постфактум не исследуешь. Очевидная зависимость в том, что качество теперь опирается на собственное суждение направляющей модели и на чёткость формулировок конституции: расплывчатый или неудачно выбранный принцип тиражируется в масштабе, вместо того чтобы усредниться среди множества независимых оценщиков. Не исчезает и человеческий надзор — конституцию по-прежнему пишут люди, и результаты аудируют тоже они. Практический вывод для вашего собственного слоя таков: пишите принципы коротко, по порядку и без внутренних противоречий. Несколько ясных приоритетов с указанием, какой из них побеждает при конфликте, соблюдать намного легче — и модели, и вашей команде, — чем длинный перечень запретов.","Конституционный ИИ от Anthropic учит модель критиковать и переписывать свои ответы по письменному набору принципов вместо разметки каждого вывода людьми.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Ограждения (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"red-teaming","Red-teaming (Красная команда)",{"slug":21,"name":22},"rlhf","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)",[24,28,30,34,37,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":29},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":31,"category":5,"name":32,"updated_at":33},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":29},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":29},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":33},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":29},"direct-preference-optimization","Прямая оптимизация предпочтений (DPO)"]