Методы исследования языка и задачи AI-разработки: кто понимает язык лучше — человек или модель?
4 декабря в Школе коммуникаций НИУ ВШЭ в рамках панельной дискуссии «Методыисследования языка и задачи AI-разработки» встретились ведущие специалисты по лингвистике, искусственному интеллекту, когнитивным наукам и медиа, чтобы обсудить проблемы применения и взаимовлияния языка и нейросетевых технологий.
Модератором встречи выступила Юлия Балакина, профессор департамента фундаментальной и прикладной лингвистики НИУ ВШЭ. Она определила главную тему дискуссии: возможен ли продуктивный диалог между дисциплинами и отраслями практик, которые по-разному понимают, что такое «язык»?
Разговор получился напряжённым и живым: участники делились различными взглядами на то, какое будущее ожидает язык и гуманитарные науки в эпоху больших языковых моделей. В центре дискуссии оказались несколько острых вопросов: Могут ли большие языковые модели заменить человеческое понимание? Нужны ли лингвисты в индустрии ИИ? Можно ли формализовать язык?
Ольга Георгиевна Дубровская, доктор филологических наук, заведующая кафедрой общего и сравнительного языкознания, в своём выступлении показала, что разработчикам ИИ для понимания языка как опыта важным инструментом могут послужить исследовательские методы когнитивной лингвистики. Спикер напомнила, что человеческое мышление невербально в своей основе, а язык лишь кодирует фрагменты знания, что современные модели не в состоянии воспроизвести. По мнению Ольги Георгиевны, ИИ всегда будет ограничен тем, что человек может внести в него через язык, а значит, «естественный интеллект» неизбежно продолжает играть роль первоисточника смысла. Ольга Георгиевна убеждена, что феномен креативности как ключевое отличие человека от искусственной модели. «Естественный интеллект» создаёт новые межконцептуальные связи, тогда как для машины, по её словам, характерны списочные алгоритмы. На примерах языковой игры спикер продемонстрировала, что человеческое творчество строится на глубоких культурных слоях и невербальном опыте, что сложно описать алгоритмически.
Дмитрий Алексеевич Ильвовский, кандидат технических наук, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта, научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, предложил технологический взгляд на проблему. Согласно его наблюдениям, индустрия ИИ уже исключила лингвистов из большинства производственных процессов: модели масштабируются благодаря данным. Но именно поэтому, подчеркнул он, значимость лингвистики остаётся в диагностике, интерпретации и исследовании ошибок больших языковых моделей.
Один из самых провокационных тезисов сессии сформулировал Алексей Юрьевич Малафеев, кандидат филологических наук, ведущий разработчик программного обеспечения (ООО Яндекс Технологии), - современные модели не нуждаются в лингвистах в традиционном смысле, и не потому, что лингвисты устарели, а потому, что процесс построения моделей - это математическая архитектура и огромные массивы данных. В то же время, как добавил спикер, чем выше уровень задач, тем с большей вероятностью проявляются ограничения модели - галлюцинации, неспособность к новому, а также статистическая усреднённость вывода. Эти проблемы невозможно решать без гуманитарного подхода.
Надежда Константиновна Радина, доктор политических наук, профессор, профессор кафедры истории и теории Института международных отношений и мировой истории, предложила метафору, ставшую центральной в обсуждении на сессии: мурмурация - движение стаи птиц, в котором люди видят образы, которых там нет. Так же пользователи видят в больших данных отражение собственных ожиданий. Надежда Константиновна подчеркнула: интерпретационный разрыв между данными и смыслом огромен, и без социально-гуманитарного анализа мы рискуем принимать статистические паттерны за реальность.
Дискуссия показала, что разговор о языке в эпоху искусственного интеллекта выходит далеко за рамки технических вопросов. Участники согласились с тем, что будущее ИИ невозможно рассматривать без учёта человеческого фактора и культурных контекстов. Несмотря на расхождения во взглядах, именно напряжение между инженерным и гуманитарным подходами стало источником продуктивных идей и взаимных уточнений.
Автор текста: Диана Крючкова
