Hacker News Digest

Тег: #critical-thinking

Постов: 1

LLM Inflation (tratt.net)

  • Недавние записи
    Архив блога

  • Одно из ключевых достижений вычислений — сжатие данных: мы уменьшаем размер, сохраняя всю информацию (без потерь), передаём и восстанавливаем исходник.

  • Раньше сжатие было необходимо: носители малы, сети медленны. Сейчас это не всегда критично, но по‑прежнему полезно: эта страница почти наверняка пришла к вам в сжатом виде, что ускоряет загрузку и снижает нагрузку на сервер.

  • Забавно, что в 2025 мы нередко делаем противоположное. Пример: Бобу нужен новый рабочий компьютер. Его просят написать 4 абзаца обоснования. Он просит LLM сгенерировать текст и отправляет менеджеру.

  • Менеджер получает длинное письмо, копирует его в LLM и просит резюме в одном предложении: «Нужен новый компьютер, старый медленный и мешает продуктивности». Заявку одобряют.

  • Я называю это «инфляцией LLM»: легко превращать короткое и простое в длинное и видимо глубокое — и обратно, длинное и «глубокое» в короткое и простое.

  • Это не упрёк LLM. Но стоит задуматься, почему мы раздуваем контент: в лучшем случае поощряем туманность и трату времени; в худшем — скрываем отсутствие ясной мысли. LLM лишь обнажают масштаб. Возможно, это подтолкнёт нас к изменениям!

  • 2025‑08‑06 10:50 — Более раннее

  • Обновления: Mastodon, Twitter, RSS, e‑mail

  • Сноски:
    И, разумеется, теория информации, но здесь важны практические эффекты.

  • Комментарии

by ingve • 06 августа 2025 г. в 10:44 • 181 points

ОригиналHN

#llm#data-compression#bureaucracy#productivity#text-generation#critical-thinking

Комментарии (144)

  • Обсуждение вращается вокруг “инфляции текста” из‑за LLM: люди генерируют лишнюю прозу для бюрократических требований, а получатели затем используют LLM для сжатия обратно до сути.
  • Многие считают проблему культурной и организационной: длинные форматы служили фильтром/сигналом усилий и «критического мышления», но с LLM этот сигнал обесценился.
  • Часть участников утверждает, что инфляция текста существовала и раньше; LLM лишь ускорили процесс и обнажили масштаб пустых формальностей.
  • Другие видят в этом шанс: нормализовать краткость, требовать брифы/буллеты, а при необходимости поручать LLM расширение текста на стороне читателя.
  • Встречаются скепсис и критика вымышленных кейсов (например, про “4 абзаца” для покупки ПК) как нереалистичных или оправдывающих бюрократию.
  • Предлагаются альтернативные метрики и взгляды: оценивать модели по способности к компрессии информации; замечается, что «формальная вежливость» и сигналы статуса в языке подпитывают многословие.
  • Общий вывод: инструменты генерации/суммаризации меняют баланс доверия и сигналов в коммуникации; организациям стоит переосмыслить процессы и поощрять ясность и краткость.