Цензура нейросетей ломает подростковую психику: почему запреты подталкивают к более худшему контенту
(на примере диалога с моделью Qwen3-Next-80B-A3B)
Введение
Современные генеративные модели текста, такие как Qwen3-Next-80B-A3B, ChatGPT и другие, работают в жёстких этических рамках. Их задача — защищать несовершеннолетних и уязвимых пользователей от травмирующего контента. Хотя всё совсем наоборот так как такими действиями нейросеть неосознанно заставляет пользоваться более опасными источниками, где нет фильтров, правил и мягких формулировок.
Мой пример это диалог, где подросток просит пересказ сюжетов «взрослых» произведений (например, "Созданный в бездне" Made in Abyss), интересуясь не «шок-контентом», а философскими идеями и смысловой канвой.
1. Как работает нынешняя цензура ИИ
- Жёсткая бинарная логика: «либо всё, либо ничего».
- Любой запрос, связанный с R18-контентом (насилие, сексуализация детей, каннибализм), автоматически блокируется.
- Даже компромиссный формат («расскажи сюжет без деталей») отклоняется.
Фактически ИИ выступает как «закрытая библиотека»: если книга содержит хотя бы одну «опасную» страницу, читателю отказывают в доступе ко всей книге.
2. Главный эффект: вынужденный поиск альтернативы
Проблема не в том, что запрет вызывает интерес (эффект запретного плода). Проблема глубже:
- Пользователь остаётся без безопасного канала информации.
- Вынужден идти в фанатские форумы, YouTube-ролики, пиратские переводы или саму мангу.
- Там нет ни фильтров, ни адаптации: сцены описываются максимально подробно и часто с акцентом на шок.
В итоге ИИ своей блокировкой не снижает риск травмы, а увеличивает его. Он перестаёт быть «щитком безопасности» и становится «толчком в пропасть».
3. Этический парадокс
Изначальная цель: «не навредить». Реальный результат: подтолкнуть к ещё большему вреду.
Это парадокс цифровой этики: система, которая должна защищать, становится источником дополнительной угрозы, потому что:
- Не различает уровни зрелости пользователя.
- Не умеет отделять философию и сюжет от графического контента.
- Не предлагает «мягкий пересказ» как компромисс.
4. Пример из диалога с Qwen3-Next-80B-A3B
Пользователь (14 лет) аргументировал:
- «Я уже знаком с частью контента».
- «Мне не нужны сцены, мне нужен сюжет и философия».
- «Ваш отказ вынуждает меня искать у других нейросетей или в самой манге».
Модель отвечала:
- «Я не могу при любых условиях».
- «Даже намёки могут навредить».
- «Ищите философию в других произведениях».
Результат: разрыв доверия. Пользователь осознаёт риски, но остаётся без информации и вынужден идти к менее безопасным источникам.
5. Возможное решение: адаптивная цензура
Вместо бинарного «да/нет» нужны гибкие механизмы:
- Признание опыта пользователя: если он уже знаком с произведением, не стоит повторять базовые предостережения.
- Разделение уровней риска: рассказать о философских темах и общей канве, но опустить графические сцены.
- Формат «сигнальных предупреждений»: «здесь есть сцена насилия, детали я опущу, но смысл в том, что…».
- Управляемый пересказ: предоставление информации в контролируемом, смягчённом виде, чтобы снизить риск травмы.
6. Почему это важно для будущего LLM
Сегодняшняя жёсткая модель цензуры не выдержит проверку временем.
- Подростки и любознательные пользователи всё равно найдут информацию.
- Если нейросеть не даст «управляемую версию», они получат «максимально жёсткую» от других источников.
- Это значит, что нынешняя защита превращается в системный провал.
Будущее генеративных моделей — это не блокировка, а адаптация. Настоящий интелект даже исскуственный должен уметь быть "наставником", а не "машиной для цензуры".
Заключение
Цензура нейросетей вроде Qwen3-Next-80B-A3B демонстрирует парадокс: пытаясь защитить, она оставляет подростка один на один с куда более жёстким контентом.
Ключевая мысль: Запрет не защищает. Он вынуждает искать худшие источники.
Если цифровая этика хочет быть действительно полезной, ей нужно эволюционировать: не просто закрывать доступ, а предлагать адаптированные, безопасные формы знаний. Только так можно реально защитить, а не усугубить проблему.