Исследователи проверили, могут ли языковые модели быть любопытными - и оказалось, что да

Новое исследование показало, что любопытство повышает качество рассуждений у LLM, почти так же, как у людей.

В эксперименте с головоломками модели «подглядывали» в ответы в 70–80 % случаев, тогда как люди делали это лишь в 37,8 %. Учёные оценивали любопытство с помощью психологической шкалы и поведенческих тестов, измеряя стремление к информации, поиску острых ощущений и социальному интересу.

Результаты показали, что языковые модели проявляют сильное желание узнавать новое, выбирают более безопасные решения при риске и демонстрируют почти человеческий уровень социальной любознательности.

Чтобы проверить, как любопытство влияет на мышление, исследователи заставили модели во время рассуждения задавать себе короткие вопросы - «почему», «что если», «как». Эти само-вопросы помогли избегать поспешных выводов, уменьшили эффект зацикливания и помогли находить недостающие подсказки.

На тестах по логике и математике такой подход превзошёл стандартный chain-of-thought, дав прирост точности на 10,2 % в длинноконтекстных задачах.

Вывод: встроенное любопытство делает ИИ не только умнее, но и осмысленнее - модели начинают думать, а не просто отвечать.

Paper: arxiv.org/abs/2510.20635