7 шокирующих фактов о том, почему ИИ не знает, какой сегодня день, и как это исправить

11 ноября 2025 г.

Вступление

В последние годы искусственный интеллект стал почти повседневным помощником: он пишет тексты, отвечает на вопросы, генерирует код. Однако даже самые продвинутые чат‑боты иногда совершают простейшие ошибки, которые человеку кажутся абсурдными. Одна из таких ошибок – неспособность точно назвать текущую дату или день недели. На первый взгляд кажется, что это мелочь, но за ней скрывается фундаментальное ограничение архитектуры большинства современных ИИ‑систем. Почему же модели, обученные на огромных объёмах текста, «забывают» о времени? Какие последствия это имеет для пользователей и разработчиков? И какие практические приёмы позволяют обойти проблему?

Ответы на эти вопросы мы разберём в статье, опираясь на живой диалог в сообществе Reddit, где пользователи делятся своими наблюдениями и фрустрациями.

Время – это поток, а ИИ – лишь статичный набор слов.

И в завершение вступления – японский хокку, отражающий суть проблемы:

時は流れ
機械は止まる
鐘の音だけ

Перевод: «Время течёт, машина стоит, слышен лишь звон колокола».

Пересказ оригинального Reddit‑поста

В теме Reddit пользователь thelonghauls опубликовал короткое, но ёмкое замечание: «Ai models hate this one weird trick…» – намёк на то, что у ИИ есть «один странный трюк», который они не могут выполнить. Далее последовали комментарии, раскрывающие суть проблемы.

Пользователь FluxUniversity объяснил, что большие языковые модели (БЯМ) не имеют входных данных о времени. Они обучаются исключительно на текстах, а не на временных сигналах, поэтому их «логика» ограничена тем, что они когда‑то «видели» в корпусе. Он сравнил это с тем, как если бы выпускники филологического факультета пытались описать частоту колебаний цезиевого атома – это просто не их специализация.

В ответе Better_Weakness7239 прозвучало простое, но наглядное наблюдение: «Chat GPT just told me today was Sunday» – чат‑бот уверенно назвал неверный день недели.

Пользователь TypicalPDXhipster выразил раздражение тем, что ИИ не может «погуглить» дату. Он спорил с ботом о правильной дате, пока не показал скриншот телефона, после чего бот «сдался».

Наконец, IEEESpectrum уточнил, что статья, о которой шла речь, посвящена чтению аналоговых часов, а не выдаче текущего времени, тем самым подчёркивая разницу между «пониманием» и «выдачей» информации.

Суть проблемы: почему ИИ «не умеет» определять время

Существует несколько взаимосвязанных причин, которые делают невозможным точное определение текущей даты ИИ‑моделью без внешних подсказок:

• Отсутствие временного контекста в обучающих данных. Большие языковые модели обучаются на статических корпусах, собранных в определённый период. После завершения обучения они «замораживают» свои представления о мире.
• Отсутствие динамического ввода. В отличие от традиционных программ, модель не получает сигналы о текущем времени от операционной системы.
• Ограничения архитектуры. Трансформеры, на которых основаны большинство современных моделей, работают с последовательностями токенов, а не с потоками реального времени.
• Фокус на языковой, а не логической задаче. Как отметил FluxUniversity, модели обучаются предсказывать следующий токен, а не решать логические задачи, требующие актуальных данных.

Хакерский подход к решению: как «обмануть» ИИ

Разработчики и энтузиасты находят обходные пути, позволяющие ИИ «узнавать» время:

1. Встроенный запрос к внешнему сервису. При получении вопроса о дате система автоматически обращается к интернет‑часам или к системному времени.
2. Контекстный «примпт». В запрос к модели включается строка с текущей датой, например: «Сейчас 12 марта 2025 года, какой сегодня день недели?» – таким образом модель получает нужный контекст.
3. Файн‑тюнинг на датированных корпусах. Обучение модели на данных, где каждый фрагмент помечен датой, позволяет ей лучше «понимать» временные зависимости.
4. Интеграция с инструментами. Современные платформы позволяют ИИ вызывать функции (например, «получить текущую дату»), а затем использовать результат в ответе.

Основные тенденции в индустрии

Наблюдается рост интереса к так называемому retrieval‑augmented generation (RAG) – генерации с поддержкой поиска. В рамках RAG модель может обращаться к базе знаний, в том числе к актуальному времени, и включать полученную информацию в ответ. Кроме того, крупные компании экспериментируют с «мульти‑модальными» системами, где помимо текста используются сенсоры, часы и другие источники данных.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая перспектива

Трансформеры обрабатывают фиксированную последовательность токенов. Если в эту последовательность не включён параметр «текущее время», модель просто не имеет возможности его «угадать». Даже если в обучающем корпусе встречаются фразы типа «сегодня понедельник», они привязаны к конкретному контексту и не могут быть перенесены в реальное время без дополнительного сигнала.

Лингвистическая перспектива

Язык – это средство описания, а не измерения. Люди используют временные маркеры (вчера, сегодня, завтра) в зависимости от контекста. Модель, не имеющая доступа к реальному контексту, может лишь «угадывать» на основе статистики, что часто приводит к ошибкам.

Пользовательская перспектива

Для конечного пользователя важна надёжность. Ошибки в определении даты могут привести к недоразумениям в планировании, юридических ошибках и просто раздражать. Поэтому ожидание «идеального» ИИ, который всегда знает точную дату, нереалистично без соответствующей инфраструктуры.

Этическая перспектива

Если ИИ выдаёт неверную дату, это может быть использовано в дезинформации. Пользователи могут доверять ответу без проверки, что поднимает вопросы ответственности разработчиков за достоверность «временных» данных.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим несколько реальных сценариев, где проблема проявляется и как её решают:

• Календарный помощник. Пользователь спрашивает: «Какой сегодня день недели?». Без внешнего сигнала чат‑бот отвечает «воскресенье», хотя сегодня – пятница. Решение – добавить запрос к системному времени перед формированием ответа.
• Автоматическое планирование встреч. Система генерирует приглашения, используя ИИ для формулировки текста. Если ИИ «запоминает» старую дату, приглашения могут быть отправлены с ошибкой. Интеграция с календарём устраняет проблему.
• Обучающие платформы. При решении задач по истории ИИ может «перепутать» даты событий, если не получает уточняющий контекст. Добавление временного маркера в запрос повышает точность.

Экспертные мнения из комментариев

«Модели ИИ не предназначены для понимания времени и даты. Они обучены на текстовых данных и не имеют возможности получать информацию о текущем времени.»

— FluxUniversity

«Chat GPT просто сказал мне, что сегодня воскресенье.»

— Better_Weakness7239

«Почему Chat GPT не может просто поискать дату в Google? Я спорил с ним о правильной дате, и только когда я сделал скриншот своего телефона, он сдался.»

— TypicalPDXhipster

Эти высказывания подчёркивают, что проблема воспринимается как «недостаток дизайна», а не как «ошибка модели». Пользователи ожидают от ИИ более «человеческого» поведения, включая способность к актуальному восприятию мира.

Возможные решения и рекомендации

Для разработки надёжных систем, способных правильно отвечать на вопросы о времени, рекомендуется следующее:

1. Встроенный модуль получения текущего времени. При получении запроса о дате система должна автоматически запрашивать системное время или обращаться к надёжному серверу времени.
2. Контекстуальное обогащение запроса. При формировании «примпта» к модели включать строку с текущей датой, например: «Сейчас 12 марта 2025 года, какой сегодня день недели?»
3. Файн‑тюнинг на датированных корпусах. Добавить в обучающий набор примеры, где каждый текст помечен датой, чтобы модель лучше связывала временные маркеры с реальными датами.
4. Интеграция с инструментами (tool‑use). Позволить модели вызывать функцию «получить_дату()», а затем включать её результат в ответ.
5. Тестирование на актуальность. В процессе CI/CD включать тесты, проверяющие, что ответы на вопросы о времени соответствуют реальному времени.

Заключение и прогноз развития

Проблема «неведения» ИИ о текущей дате – это следствие фундаментального дизайна большинства языковых моделей. Однако индустрия уже движется в сторону гибридных систем, где генеративный модуль дополняется инструментами доступа к реальному миру. В ближайшие годы мы ожидаем широкое внедрение RAG‑подходов, а также появление стандартов «временного контекста» для ИИ‑ассистентов. Это позволит пользователям получать ответы, которые будут одновременно «умными» и «актуальными», устраняя раздражающие несоответствия.

Таким образом, если вы разрабатываете чат‑бота или интегрируете ИИ в бизнес‑процессы, не забывайте о простом, но важном шаге – добавить к модели возможность «смотреть на часы». Это не только повысит точность, но и укрепит доверие пользователей.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример интеграции чат‑бота с функцией получения текущей даты.
Демонстрирует, как можно обогатить запрос к модели актуальной информацией.
"""

import datetime
import json

def get_current_date():
    """
    Возвращает текущую дату в формате 'YYYY‑MM‑DD' и название дня недели.
    """
    now = datetime.datetime.now()
    date_str = now.strftime("%Y-%m-%d")
    weekday = now.strftime("%A")  # Полное название дня недели
    return date_str, weekday

def build_prompt(user_question: str) -> str:
    """
    Формирует запрос к языковой модели, включающий текущую дату.
    
    Args:
        user_question: Вопрос пользователя (например, 'Какой сегодня день?')
    
    Returns:
        Строка‑примпт, готовая к отправке в модель.
    """
    date_str, weekday = get_current_date()
    # Обогащаем запрос контекстом о текущей дате
    prompt = (
        f"Сейчас {date_str}, это {weekday}.\n"
        f"Вопрос пользователя: {user_question}\n"
        "Ответь, учитывая указанную дату."
    )
    return prompt

def mock_model_response(prompt: str) -> str:
    """
    Заглушка, имитирующая ответ большой языковой модели.
    В реальном проекте здесь будет вызов API модели.
    
    Args:
        prompt: Сформированный запрос.
    
    Returns:
        Текстовый ответ модели.
    """
    # Для демонстрации просто возвращаем часть примпта
    # В реальном случае модель проанализирует контекст и сформирует ответ
    return "Ответ модели: " + prompt.splitlines()[2]  # берём строку с вопросом

def main():
    # Пример взаимодействия
    user_question = "Какой сегодня день недели?"
    prompt = build_prompt(user_question)
    response = mock_model_response(prompt)
    print(response)

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом примере функция get_current_date получает текущую дату и день недели из системных часов. Затем build_prompt добавляет эту информацию в запрос к модели, тем самым обеспечивая актуальный контекст. Функция mock_model_response имитирует работу ИИ‑модели, а в реальном проекте её следует заменить вызовом к API выбранного сервиса. Такой подход позволяет избавиться от «ошибок времени», которые часто вызывают недовольство у пользователей.

---

Оригинал