LLM как культурный феномен и эпистемологическая революция
Что появление генеративного ИИ меняет в самом понимании знания и культуры?
В статье «Повестка дня в области генеративного ИИ для цифровых гуманитарных наук» главный редактор журнала Umanistica Digitale Фабио Чотти предлагает осмыслить растущее значение генеративного искусственного интеллекта для исследований в сфере Digital Humanities. «Адаптации» к LLM мало: нужно пересмотреть устоявшиеся методы анализа текстов, представления знаний и научной интерпретации, задать новые методологические и эпистемологические вопросы.
Чотти выделяет три направления анализа:
1. LLM как теоретический объект. Что значит «понимать» текст, если система способна очень убедительно его пересказывать, интерпретировать и создавать новый? Достаточно ли объяснить работу LLM через вероятности и предсказание следующего токена?
2. ИИ как социокультурная технология. Искусственный интеллект обучается на огромном массиве человеческих текстов, а затем сам производит новые тексты, которые возвращаются в культуру. Что происходит с культурной памятью, авторством и интерпретацией?
3. ИИ как метод исследования. LLM способны вмешиваться практически во весь исследовательский workflow гуманитария. Вот они создают корпус, классифицируют материалы, аннотируют тексты, ищут закономерности, формулируют гипотезы, предлагают интерпретации, помогают представить результат. То есть ИИ потенциально участвует во всей цепочке производства гуманитарного знания. Каким оно станет, когда в нем постоянно участвует нечеловеческий агент?
🔜 Читать «An Agenda on Generative AI for the Digital Humanities»
Что появление генеративного ИИ меняет в самом понимании знания и культуры?
В статье «Повестка дня в области генеративного ИИ для цифровых гуманитарных наук» главный редактор журнала Umanistica Digitale Фабио Чотти предлагает осмыслить растущее значение генеративного искусственного интеллекта для исследований в сфере Digital Humanities. «Адаптации» к LLM мало: нужно пересмотреть устоявшиеся методы анализа текстов, представления знаний и научной интерпретации, задать новые методологические и эпистемологические вопросы.
Чотти выделяет три направления анализа:
1. LLM как теоретический объект. Что значит «понимать» текст, если система способна очень убедительно его пересказывать, интерпретировать и создавать новый? Достаточно ли объяснить работу LLM через вероятности и предсказание следующего токена?
«Подобно тому, как теория человеческого поведения не может быть сведена к биохимии или нейрофизиологии, даже если она их включает, так и теория LLM не может ограничиваться уровнем архитектуры или инженерной реализации. Она должна включать функциональные описания и, в контролируемом и не наивном смысле, интенциональные понятия: речь идет о навыках, способностях, обобщении, контекстной чувствительности»
2. ИИ как социокультурная технология. Искусственный интеллект обучается на огромном массиве человеческих текстов, а затем сам производит новые тексты, которые возвращаются в культуру. Что происходит с культурной памятью, авторством и интерпретацией?
3. ИИ как метод исследования. LLM способны вмешиваться практически во весь исследовательский workflow гуманитария. Вот они создают корпус, классифицируют материалы, аннотируют тексты, ищут закономерности, формулируют гипотезы, предлагают интерпретации, помогают представить результат. То есть ИИ потенциально участвует во всей цепочке производства гуманитарного знания. Каким оно станет, когда в нем постоянно участвует нечеловеческий агент?
🔜 Читать «An Agenda on Generative AI for the Digital Humanities»