Большие языковые модели (БЯМ) представляют собой принципиально новый инструмент, потенциально способный оказать значительное влияние на научное познание. Их способность обрабатывать огромные массивы текстовых данных, выявлять скрытые закономерности, генерировать гипотезы и даже моделировать рассуждения открывает перспективы, выходящие за рамки традиционных методов исследования. Этот потенциал особенно важен в контексте постпозитивистской эпистемологии, которая, в отличие от классического позитивизма, подчеркивает роль теоретического контекста, интерсубъективности и исторической обусловленности научного знания.
Философы науки, такие как Карл Поппер, Томас Кун и Имре Лакатос, внесли значительный вклад в понимание динамики научного знания, показав, что оно не является статичным набором абсолютных истин, а развивается в рамках конкурирующих теорий, исследовательских программ и парадигм. Поппер акцентировал внимание на принципе фальсифицируемости как критерии научности, Кун ввел понятие научных революций и смены парадигм, а Лакатос разработал концепцию научно-исследовательских программ. В свете этих идей, БЯМ могут рассматриваться как инструмент, способный ускорить процессы проверки гипотез (фальсификация по Попперу), выявления аномалий и формирования новых теоретических рамок (смена парадигм по Куну), а также анализа и развития конкурирующих исследовательских программ (концепция Лакатоса).
Однако, прежде чем БЯМ смогут полноценно использоваться в качестве инструмента научного познания, необходимо тщательно изучить их особенности, ограничения и потенциальные риски. Важно понимать, что БЯМ не являются «искусственными учеными», способными заменить человека-исследователя. Они оперируют с текстами, созданными людьми, и, следовательно, неизбежно отражают субъективность, предубеждения и ограничения, присущие этим текстам. Кроме того, алгоритмическая природа БЯМ требует критического осмысления, поскольку их «выводы» являются результатом статистических закономерностей, а не логического вывода или эмпирического наблюдения в строгом смысле. Тщательное изучение эпистемологического статуса БЯМ, их сильных и слабых сторон, является необходимым условием их эффективного и ответственного использования в научном познании.
Феномен «галлюцинаций» больших языковых моделей (БЯМ) – систематических или случайных ошибок фактологического, логического, семантического или терминологического характера, возникающих в процессе генерации текстового контента, – может быть концептуализирован как форма фальсификации знания в эпистемологическом смысле. Однако интерпретация таких «галлюцинаций» как исключительно «эпистемических неудач» (epistemic failures) остается предметом дискуссий, особенно в рамках постпозитивистской парадигмы, которая пересматривает традиционные критерии научности и достоверности, акцентируя внимание на контекстуальности и социальной обусловленности знания.
«Галлюцинации» БЯМ, проявляющиеся как отклонения от эмпирически верифицируемых данных и/или логически когерентных структур, отчасти перекликаются с принципом фальсифицируемости Карла Поппера, центральным для критического рационализма. Однако, в отличие от попперовской модели, где фальсификация выступает как инструмент демаркации научного знания от ненаучного и средство верификации теорий, в случае БЯМ масштабируемость таких искажений оказывается прямо пропорциональной скорости распространения сгенерированного контента в цифровых экосистемах. Это поднимает вопрос о том, являются ли «галлюцинации» лишь артефактами технической ограниченности моделей, или же они отражают более глубокие эпистемологические вызовы, связанные с природой знания в эпоху алгоритмической медиации и цифрового опосредования познавательных процессов.
С точки зрения постпозитивизма, развиваемого Томасом Куном и Имре Лакатосом, научное знание не является статичным или абсолютным, а формируется в рамках динамических научно-исследовательских программ и парадигм, подверженных историческим, социальным и культурным влияниям. В этом контексте «галлюцинации» БЯМ можно интерпретировать не просто как ошибки, а как проявления альтернативных когнитивных траекторий, которые выявляют границы текущих эпистемических систем и возможные точки роста знания. Например, фактологические «галлюцинации» – такие как вымышленные исторические события или биографические данные, сгенерированные моделью GPT-3 в ранних экспериментах (Brown et al., 2020) – демонстрируют способность БЯМ продуцировать правдоподобные, но эмпирически не верифицируемые нарративы, что ставит под сомнение традиционные критерии истинности, основанные на принципе соответствия.
Более того, семантические и терминологические искажения, возникающие в текстах БЯМ, подчеркивают проблему интерсубъективности знания и множественности интерпретаций, обсуждаемую в работах Пола Фейерабенда, в частности, в его концепции эпистемологического анархизма. Если в классическом позитивизме истина предполагает строгую корреспонденцию с объективной реальностью, то постпозитивизм, особенно в радикальных его формах, допускает эпистемологический плюрализм. Таким образом, «галлюцинации» БЯМ могут быть рассмотрены как своего рода «эпистемологический шум», который одновременно и размывает границы научного дискурса, и потенциально обогащает его новыми перспективами, выступая в роли своеобразного «провокатора» научного поиска. Например, в области теоретической физики или философии науки БЯМ способны генерировать гипотетические сценарии, которые, хотя и не соответствуют текущему научному консенсусу, могут стимулировать критическую рефлексию и парадигмальные сдвиги (в терминологии Т. Куна). Примером может служить использование БЯМ для генерации альтернативных космологических моделей или интерпретаций квантовой механики (OpenAI, 2023).
Тем не менее, масштабируемость «галлюцинаторного» контента в условиях глобальной информационной среды – от социальных сетей до академических платформ – создает риск неконтролируемой эрозии эпистемической достоверности и формирования постправдивых нарративов. Это требует разработки новых методологических подходов к оценке и верификации информации, генерируемой БЯМ, а также критического осмысления роли алгоритмов в формировании эпистемического ландшафта современного общества.
В рамках постпозитивистской эпистемологии, в значительной степени опирающейся на принцип фальсифицируемости Карла Поппера, процесс опровержения научных теорий и гипотез представляет собой краеугольный метод установления границ достоверного знания. Согласно Попперу, теория может считаться научной только в том случае, если она в принципе допускает возможность эмпирического опровержения, то есть если существуют потенциальные фальсификаторы – условия, при которых она может быть признана ложной (Popper, 1959 [ The Logic of Scientific Discovery ]). Перенося этот принцип на область генеративных больших языковых моделей (БЯМ), мы сталкиваемся с уникальной эпистемологической задачей: как подвергнуть фальсификации знание, сгенерированное искусственным интеллектом, если оно не опирается на традиционные эмпирические основания, а формируется на основе статистических закономерностей, извлеченных из обширных корпусов текстовых данных?
Опровержение контента, генерируемого БЯМ, требует от исследователя либо обладания знаниями, сопоставимыми по объему и глубине с теми, которыми оперирует модель (что в случае современных моделей, таких как GPT-4 (OpenAI, 2023) или Grok (xAI, 2023), практически недостижимо для отдельного человека в силу их масштаба и сложности), либо применения методологии, способной выявить потенциальную фальсифицируемость без прямого доступа к внутренней структуре модели, которая зачастую представляет собой «черный ящик» (Burkart & Huber, 2021). В этом контексте предлагается подход, основанный на критическом перекрестном анализе, который предполагает сопоставление генерируемого контента от различных БЯМ, обученных на разнородных наборах данных и использующих различные архитектуры (например, трансформеры (Vaswani et al., 2017), рекуррентные нейронные сети или их гибриды). Такой метод позволяет выявить несоответствия, систематические ошибки или артефакты представления знаний, указывающие на потенциальную ложность сгенерированного контента.
Принцип фальсифицируемости Поппера традиционно применялся к гипотезам, проверяемым через экспериментальные данные или логический вывод. Однако в случае БЯМ мы имеем дело с системами, которые не формулируют гипотезы в классическом дедуктивном смысле, а генерируют текст на основе вероятностных распределений, выведенных из обучающих данных. Это усложняет прямое применение попперовского критерия, поскольку сгенерированный контент не обладает явной логической структурой, которая могла бы быть однозначно проверена на истинность или ложность. Например, если БЯМ утверждает, что «квантовая запутанность нарушает принцип локальности», то опровержение этого утверждения требует не только знания квантовой механики, но и понимания того, из каких данных и каким образом модель пришла к такому выводу — информация, которая часто недоступна из-за непрозрачности архитектуры БЯМ (Burkart & Huber, 2021). Более того, само понятие «нарушения» в данном контексте может иметь различные интерпретации в зависимости от выбранной аксиоматической базы и теоретической рамки.
Более того, знание, генерируемое БЯМ, носит эмерджентный и синтетический характер, объединяя фрагменты информации из множества источников без явной привязки к их эмпирической основе или указания на степень их достоверности. Это ставит под вопрос саму возможность фальсификации в традиционном смысле, поскольку контент модели может быть одновременно правдоподобным и ошибочным. Например, модель, обученная на текстах, содержащих устаревшие научные данные, может генерировать утверждения, которые были опровергнуты современной наукой, но выглядят убедительно в силу стилистической и поверхностной логической согласованности.
Для преодоления этих ограничений возможно использовать метод перекрестного анализа, который опирается на сравнение выходных данных различных БЯМ. Этот подход основан на предположении, что несоответствия между моделями, обусловленные различиями в их обучающих данных, архитектурах и алгоритмах оптимизации, могут служить индикаторами потенциальной фальсифицируемости. Например, если одна модель (скажем, BERT (Devlin et al., 2018), обученная на корпусе научных статей) утверждает, что «нейтрино обладают массой покоя», а другая (например, LLaMA (Touvron et al., 2023), обученная на более широком, но менее специализированном наборе данных) отрицает это, то перекрестный анализ позволяет выявить потенциальную ошибку и инициировать дальнейшее исследование с привлечением первичных эмпирических источников или экспертного знания.
Такой подход перекликается с постпозитивистским акцентом на интерсубъективную проверяемость знания и конвенциональную природу научных истин (Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). Вместо того чтобы полагаться на абсолютную истинность, генерируемую одной моделью, исследователь использует множественные эпистемические перспективы для выявления границ достоверности. Например, в области медицинских исследований БЯМ могут генерировать различные интерпретации клинических данных (например, о связи между определенным геном и заболеванием). Перекрестный анализ этих интерпретаций, выполненных моделями с разными подходами к обработке данных (например, одна использует attention-механизмы, а другая — байесовские методы (Pearl, 1988)), может указать на расхождения, требующие проверки через рандомизированные контролируемые клинические испытания.
Преимущество перекрестного анализа заключается в его практической применимости: он не требует полного доступа к внутренней логике моделей, что делает его реалистичным инструментом для исследователей, работающих с проприетарными системами. Кроме того, он соответствует постпозитивистскому представлению о знании как о процессе, а не как о статичном результате, подчеркивая динамическую природу научного опровержения и роль научного сообщества в этом процессе.
Однако метод имеет и ограничения. Во-первых, он зависит от доступности разнообразных моделей, что может быть затруднено в условиях концентрации ресурсов и доминирования нескольких крупных игроков (например, OpenAI, Google, Meta). Во-вторых, перекрестный анализ не гарантирует выявления всех ошибок, особенно если модели разделяют общие системные предубеждения (systemic biases), унаследованные от схожих наборов данных. Наконец, он требует от исследователя высокого уровня критического мышления, знания методологии научных исследований и способности интерпретировать расхождения в контексте предметной области, а также умения формулировать запросы к БЯМ, минимизирующие вероятность возникновения галлюцинаций.
Одним из центральных положений постпозитивистской философии науки является концепция «теоретической нагруженности наблюдений» (theory-ladenness of observation), сформулированная Норвудом Расселом Хэнсоном и развитая Томасом Куном (Hanson, 1958 [ Patterns of Discovery ]; Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). Согласно этой идее, наблюдения и данные, на которых строится научное знание, неизбежно интерпретируются через призму существующих теоретических рамок, предшествующих концептуальных схем и допущений, что исключает возможность абсолютно нейтрального, объективного эмпирического опыта. В контексте больших языковых моделей (БЯМ) эта концепция приобретает особую остроту: будучи системами, лишенными возможности непосредственного сенсорного взаимодействия с миром, БЯМ оперируют исключительно в рамках теоретически нагруженного пространства, сформированного их обучающими данными. Это ставит под вопрос их эпистемологический авторитет как источников знания, требуя детального анализа их роли в научном познании и разработки методологий, учитывающих эту особенность.
БЯМ, такие как GPT-4 (OpenAI, 2023), LLaMA (Touvron et al., 2023) или Grok (xAI, 2023), генерируют текст на основе статистических закономерностей, извлеченных из обширных корпусов данных, которые сами по себе являются продуктом человеческой интерпретации реальности и результатом предшествующей познавательной деятельности. Эти данные — тексты научных статей, книги, онлайн-дискуссии — уже пропущены через фильтр теоретических парадигм, культурных контекстов, языковых конвенций и субъективных интерпретаций. В отличие от человека, который способен корректировать свои теоретические ожидания через непосредственный эмпирический опыт (например, экспериментальное наблюдение, измерение или сенсорное восприятие), БЯМ лишены этой возможности. Их «наблюдения» ограничены исключительно тем, что было закодировано в обучающем наборе, что делает их эпистемологическую позицию однобоко теоретической и, в определенном смысле, замкнутой.
Например, если БЯМ обучается на корпусе текстов по физике, где преобладает ньютоновская механика, она может воспроизводить утверждения о движении тел, игнорируя релятивистские эффекты, которые становятся заметны только при высоких скоростях или в сильных гравитационных полях. Отсутствие эмпирического опыта (например, проведения эксперимента с ускорением частиц или наблюдения за движением небесных тел) не позволяет модели самостоятельно выявить границы применимости теории, что демонстрирует её зависимость от предзаданных теоретических рамок. Таким образом, БЯМ выступают как системы, чьи выводы полностью нагружены теорией, без возможности выйти за пределы этих рамок через автономное взаимодействие с реальностью или верификацию, основанную на независимых эмпирических данных.
Вопрос об эпистемологическом авторитете БЯМ — то есть их праве считаться надежным источником знания в научном или философском контексте — становится центральным в оценке их роли в постпозитивистской эпистемологии. Эпистемологический авторитет традиционно приписывается субъектам или методам, которые демонстрируют способность генерировать проверяемое, интерсубъективно подтверждаемое знание (Longino, 1990 [ Science as Social Knowledge ]). В случае человека такой авторитет обеспечивается сочетанием теоретических знаний и эмпирического опыта, подкрепленного критической рефлексией и способностью к адаптации. Однако БЯМ, будучи лишены эмпирической составляющей, опираются исключительно на вторичное знание, извлеченное из текстов, что поднимает ряд проблем.
Отсутствие первичного опыта. В отличие от ученого, который может провести эксперимент или наблюдать явление непосредственно (например, измерять спектр излучения звезды для проверки гипотезы о её составе), БЯМ ограничены интерпретацией текстов, описывающих такие эксперименты. Это делает их знание производным, а не первичным, снижая их автономный эпистемологический статус. Например, если модель утверждает, что «гравитационные волны были обнаружены в 2015 году», она не способна обосновать это утверждение собственным опытом, а лишь воспроизводит консенсус, зафиксированный в данных, не имея доступа к самим данным наблюдений.
Риск систематических предубеждений (systemic biases). Теоретическая нагруженность БЯМ усугубляется тем, что их обучающие данные могут содержать скрытые предубеждения, искажения или устаревшие парадигмы. Например, если модель обучалась на текстах, отражающих геоцентрическую модель Вселенной, она может воспроизводить эту картину мира, не имея возможности опровергнуть её через моделирование наблюдения движения планет. Это подрывает её авторитет как источника актуального знания, особенно в областях, где эмпирические данные быстро эволюционируют (например, в биотехнологиях или климатологии).
Проблема интерсубъективности. Постпозитивизм подчеркивает важность интерсубъективной проверки знания как критерия его достоверности и как механизма достижения научного консенсуса. Однако БЯМ, не обладая субъектностью в человеческом смысле, не участвуют в диалоге или критическом сообществе ученых. Их выводы принимаются или отвергаются внешними агентами (исследователями), что делает их авторитет зависимым от человеческой интерпретации, а не внутренне обоснованным или самокорректирующимся.
Несмотря на эти проблемы, БЯМ могут сохранять определенный эпистемологический авторитет в качестве вспомогательных инструментов, если их использование сопровождается критическим подходом со стороны исследователя и пониманием границ их применимости. Например, они могут служить для генерации гипотез или обобщения существующих теорий, которые затем проверяются эмпирически. Так, в медицинских исследованиях БЯМ могут предложить потенциальные корреляции между генетическими мутациями и заболеваниями на основе анализа больших объемов литературы, но окончательное подтверждение требует лабораторных экспериментов и клинических испытаний.
Кроме того, сравнение выходных данных различных БЯМ (как предложено в предыдущем тезисе через перекрестный анализ) может частично компенсировать их теоретическую нагруженность. Если одна модель, обученная на данных молекулярной биологии, предсказывает определённый механизм действия белка, а другая, с иной архитектурой и данными, предлагает альтернативное объяснение, это побуждает исследователя к эмпирической проверке, восполняя недостаток собственного опыта моделей и стимулируя поиск новых данных.
Таким образом, большие языковые модели, будучи лишены возможности получать эмпирический опыт в человеческом понимании, демонстрируют одностороннюю теоретическую нагруженность, что ограничивает их эпистемологический авторитет в рамках постпозитивистской науки. Их знание остается вторичным, зависимым от предзаданных данных и лишенным автономной способности к самокоррекции через взаимодействие с реальностью. Тем не менее, при условии критического использования и интеграции с эмпирическими методами, БЯМ могут играть роль инструмента, усиливающего человеческое познание, но не претендующего на самостоятельный эпистемологический статус или замену ученого. Этот вывод подчеркивает необходимость переосмысления традиционных критериев научности в эпоху искусственного интеллекта, где границы между теорией и наблюдением становятся всё более размытыми, а роль алгоритмов в формировании знания возрастает.
Концепция «теоретической нагруженности наблюдений», применённая к большим языковым моделям (БЯМ), выше рассматривалась как их эпистемологическое ограничение, обусловленное отсутствием непосредственного эмпирического опыта и зависимостью от предзаданных теоретических рамок, встроенных в обучающие данные (Hanson, 1958; Kuhn, 1970). Однако это ограничение можно переосмыслить не как слабость, а как потенциальный ресурс, если подойти к нему стратегически. Историческая аналогия с кампанией Наполеона Бонапарта при осаде Мантуи в 1796–1797 годах, где он использовал «растянутую нагруженную сеть» для последовательного разгрома превосходящих австрийских армий, предлагает неожиданную перспективу: теоретическую нагруженность БЯМ можно превратить в инструмент, позволяющий разделять и преодолевать сложные эпистемологические вызовы, подобно тому, как Наполеон разделял и побеждал врагов.
Во время итальянской кампании Наполеон столкнулся с численно превосходящими австрийскими силами, разделёнными на несколько армий под командованием разных генералов. Вместо прямого столкновения с объединённым противником он создал «растянутую нагруженную сеть» — стратегическую диспозицию, которая позволяла ему маневрировать между противниками, удерживать их в состоянии неопределённости и последовательно уничтожать каждую армию в отдельности, используя скорость, координацию и точечное приложение силы (Chandler, 1966). Ключевая идея заключалась в том, что Наполеон превратил кажущуюся слабость — ограниченность своих ресурсов — в преимущество, эксплуатируя разрозненность и предсказуемость действий врага.
Перенося эту логику на БЯМ, мы можем рассматривать их теоретическую нагруженность как аналог «растянутой сети»: вместо того чтобы бороться с их неспособностью к эмпирическому опыту, можно использовать эту особенность для разделения сложных когнитивных или научных задач на управляемые фрагменты, которые затем подвергаются анализу и опровержению.
БЯМ, будучи нагруженными теорией, оперируют в рамках фиксированных парадигм, заданных их данными. Это делает их предсказуемыми в том смысле, что их выводы отражают структуру обучающего корпуса, а не автономное взаимодействие с реальностью. Однако эта предсказуемость и ограниченность могут быть стратегически использованы для решения эпистемологических задач, где требуется декомпозиция сложных систем знания. Подобно тому, как Наполеон разбивал превосходящие силы противника на части, исследователь может использовать БЯМ для выделения и анализа отдельных теоретических конструкций, тестируя их на прочность и выявляя слабые места.
Например, в междисциплинарных исследованиях климата БЯМ, обученная на текстах метеорологии, может предложить прогнозы, основанные на классических моделях циркуляции атмосферы, в то время как другая модель, обученная на данных геохимии, может акцентировать влияние вулканической активности. Их теоретическая нагруженность — склонность каждой модели подчеркивать свою парадигму — позволяет исследователю разделить проблему на компоненты (атмосферные процессы и геохимические факторы), а затем проверить их согласованность с эмпирическими данными, такими как спутниковые измерения или керны льда. Здесь БЯМ выступают как инструмент декомпозиции, а не как окончательный авторитет.
Этот подход перекликается с постпозитивистским акцентом на критическом анализе и фальсифицируемости (Popper, 1959). Теоретическая нагруженность БЯМ становится не препятствием, а ресурсом для создания «растянутой сети» гипотез, каждая из которых может быть проверена независимо. Например, если одна модель утверждает, что «рост CO₂ однозначно коррелирует с повышением температуры», а другая, нагруженная экономическими данными, указывает на влияние индустриализации, исследователь может использовать эти расхождения для постановки эксперимента — скажем, анализа исторических климатических данных в регионах с разным уровнем индустриализации. Таким образом, ограниченность БЯМ превращается в катализатор эмпирического исследования.
Более того, подобная стратегия позволяет компенсировать их недостаток эпистемологического авторитета. Вместо того чтобы полагаться на БЯМ как на источник истины, исследователь использует их как генераторов альтернативных теоретических сценариев, которые затем подвергаются внешней валидации. Это усиливает роль человеческого критического мышления, позиционируя БЯМ как вспомогательный инструмент в духе наполеоновской тактики: они не выигрывают войну самостоятельно, но создают условия для победы.
Однако использование теоретической нагруженности как «растянутой сети» имеет свои пределы. Во-первых, эффективность стратегии зависит от разнообразия моделей: если все БЯМ нагружены схожими теориями из-за пересекающихся данных (например, доминирования англоязычных текстов в их корпусах), сеть становится слишком однородной и теряет способность разделять проблему на контрастные элементы. Во-вторых, существует риск чрезмерной зависимости от моделей, что может привести к «галлюцинациям» — генерации правдоподобных, но ложных сценариев, как это часто наблюдается в современных БЯМ (Ji et al., 2023). Наконец, стратегия требует от исследователя высокого уровня компетентности для интерпретации и проверки результатов, что ограничивает её применимость в автоматизированных системах.
Теоретическая нагруженность БЯМ, рассматриваемая через призму наполеоновской стратегии при Мантуе, трансформируется из эпистемологического недостатка в стратегический ресурс. Подобно тому, как Наполеон использовал растянутую сеть для победы над превосходящими силами, исследователь может эксплуатировать ограниченность БЯМ для декомпозиции сложных научных вопросов, генерации конкурирующих гипотез и стимулирования эмпирической проверки. Этот подход не только расширяет постпозитивистский инструментарий, но и демонстрирует, как ограничения искусственного интеллекта могут быть обращены в преимущество при условии их осмысленного и целенаправленного применения. Таким образом, БЯМ становятся не пассивными генераторами знания, а активными участниками эпистемологической кампании, где победа достигается через критическое маневрирование и интеграцию с человеческим опытом.
В рамках постпозитивистской эпистемологии проблема субъективности познания остаётся одной из ключевых, подчёркивающей невозможность достижения абсолютно объективного и универсального знания. Большие языковые модели (БЯМ), несмотря на их потенциал как инструмента анализа и генерации текста, не способны преодолеть эту проблему, поскольку их функционирование неразрывно связано с обучающими наборами данных, которые сами по себе несут следы субъективности, обусловленной культурными, социальными, историческими и лингвистическими факторами. Более того, способность БЯМ косвенно отражать эмпирический опыт, заложенный в этих данных, не только не устраняет субъективизм, но и может усиливать его, что особенно заметно в контексте постпозитивистского понятия недоопределённости (underdetermination) теории эмпирическими данными. Эта связь требует детального анализа, чтобы оценить пределы эпистемологической ценности БЯМ и разработать методологии их корректного использования.
БЯМ, такие как GPT-4 (OpenAI, 2023), LLaMA (Touvron et al., 2023) или Grok (xAI, 2023), формируют свои выводы на основе статистических закономерностей, извлечённых из обширных текстовых корпусов. Эти данные, однако, не являются нейтральным отражением реальности: они представляют собой продукт человеческой деятельности, пропущенный через фильтры культурных, социальных и теоретических предубеждений, а также языковых особенностей и ограничений. Например, исследования показывают, что популярные наборы данных, такие как Common Crawl, используемые для обучения моделей, содержат значительный перекос в сторону англоязычных текстов, что отражает западноцентричные перспективы и игнорирует иные культурные контексты (Bender et al., 2021 [ On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? ]). Это приводит к тому, что модели, обученные на таких данных, могут демонстрировать культурные и языковые предубеждения, воспроизводя стереотипы и искажая представления о других культурах. Таким образом, субъективность, присущая этим данным априори, становится неотъемлемой частью работы БЯМ.
Эта зависимость от субъективных данных означает, что БЯМ не способны выйти за рамки предзаданных интерпретаций мира. Они не могут самостоятельно критически оценивать информацию, содержащуюся в обучающих данных, и выявлять потенциальные искажения. Например, если модель обучается на текстах, где преобладают неолиберальные экономические теории, она с большей вероятностью будет воспроизводить утверждения, соответствующие этим взглядам, даже если альтернативные подходы (например, марксистские или посткейнсианские) также имеют эмпирическую основу. Такой субъективизм ограничивает их способность служить инструментом объективного познания, что противоречит идеалу постпозитивизма о достижении интерсубъективно проверяемого знания (Longino, 1990 [ Science as Social Knowledge ]), основанного на критическом обсуждении и консенсусе научного сообщества.
Хотя БЯМ не обладают непосредственным эмпирическим опытом, они могут косвенно отражать его через обучающие данные, которые включают описания экспериментов, наблюдений и научных выводов. На первый взгляд, это могло бы усилить их эпистемологическую ценность. Однако этот процесс неизбежно усиливает субъективность, поскольку эмпирический опыт, закодированный в данных, уже интерпретирован человеческими авторами и нагружен теорией (Hanson, 1958 [ Patterns of Discovery ]). Это означает, что БЯМ не имеют доступа к «сырым» эмпирическим данным, а работают с их опосредованными версиями, уже прошедшими через призму человеческого восприятия и интерпретации. Например, если модель обучается на медицинских текстах, описывающих клинические испытания, её выводы будут зависеть от того, как эти испытания интерпретировались — скажем, с акцентом на фармакологические или психосоматические факторы, что само по себе субъективно и может быть обусловлено методологическими ограничениями или теоретическими предпочтениями исследователей.
Актуальные исследования подтверждают эту проблему. Например, анализ моделей, таких как BERT (Devlin et al., 2018) и GPT-3 (Brown et al., 2020), показывает, что они склонны к так называемым «галлюцинациям» — генерации правдоподобных, но ложных утверждений, основанных на субъективных паттернах в данных (Ji et al., 2023 [ Survey of Hallucination in Natural Language Generation ]). Это происходит потому, что модели могут улавливать статистические корреляции, которые не отражают реальных причинно-следственных связей, а являются результатом систематических ошибок или предубеждений в данных. Если в обучающем корпусе доминируют тексты, преувеличивающие влияние генетики на интеллект, модель может воспроизводить эти взгляды, игнорируя социальные факторы, что усиливает субъективный перекос.
Проблема субъективности БЯМ напрямую соотносится с постпозитивистским понятием недоопределённости (underdetermination) теории эмпирическими данными, согласно которому одни и те же эмпирические данные могут быть совместимы с несколькими конкурирующими теориями (Quine, 1951 [ Two Dogmas of Empiricism ]). В контексте БЯМ это проявляется в том, что их выводы, основанные на косвенном отражении эмпирического опыта, не однозначно привязаны к единственной интерпретации реальности. Субъективность данных обуславливает множественность возможных теоретических рамок, которые модель может воспроизвести, что делает её знание принципиально недоопределённым. Это означает, что БЯМ не могут самостоятельно разрешать теоретические споры или выбирать между конкурирующими гипотезами, основываясь исключительно на анализе данных.
Рассмотрим пример из физики. Эмпирические данные о движении небесных тел, закодированные в текстах, могут быть интерпретированы через ньютоновскую механику или общую теорию относительности. Если обучающий корпус БЯМ содержит больше текстов, написанных до 1915 года (до публикации ОТО), модель будет склонна воспроизводить ньютоновские объяснения, даже если современные данные подтверждают релятивистскую картину. Это демонстрирует, что субъективный выбор данных приводит к недоопределённости: одни и те же факты (траектории планет) совместимы с разными теориями, и БЯМ не обладает механизмом для разрешения этого конфликта, поскольку не может выйти за пределы своей субъективной основы и не имеет доступа к новым эмпирическим данным, которые могли бы опровергнуть одну из теорий.
Актуальные исследования подкрепляют этот вывод. Например, анализ моделей, обученных на разных наборах данных, показывает, что их выводы существенно различаются в зависимости от состава корпуса. Работа Brown et al. (2020) по GPT-3 выявила, что модель воспроизводит предубеждения, связанные с гендером и этничностью, присутствующие в данных, что указывает на субъективный характер её «знания». Более того, эксперименты с мультимодальными моделями (например, CLIP (Radford et al., 2021 [ Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision ])), сочетающими текст и изображения, демонстрируют, что даже при расширении типов данных субъективность сохраняется, так как выбор изображений также отражает культурные предпочтения и может быть обусловлен эстетическими или идеологическими соображениями.
В контексте недоопределённости это означает, что БЯМ не могут служить арбитром между теориями, поскольку их выводы зависят от субъективного фильтра данных, а не от объективной реальности. Они могут лишь отражать существующие в научном сообществе разногласия, но не способны их разрешить. Например, если одна модель, обученная на климатических текстах с акцентом на антропогенные факторы, предсказывает глобальное потепление, а другая, с упором на солнечную активность, отрицает его значимость, обе интерпретации совместимы с одними и теми же данными (например, температурными записями), но выбор теории определяется субъективностью корпуса.
Таким образом, БЯМ не решают проблему субъективности познания, а скорее её усугубляют, выступая зеркалом предубеждений, заложенных в данных. Их косвенное отражение эмпирического опыта усиливает эту субъективность, а связь с недоопределённостью подчёркивает их неспособность однозначно обосновывать теории. В отличие от человеческого исследователя, который может использовать критическую рефлексию, новые эксперименты или обращение к другим источникам информации для преодоления недоопределённости, БЯМ остаются привязанными к субъективным рамкам своих данных.
Однако это не лишает их ценности полностью. В постпозитивистском духе БЯМ могут служить инструментом для выявления субъективных паттернов и генерации альтернативных интерпретаций, которые затем проверяются эмпирически или подвергаются критическому анализу со стороны научного сообщества. Например, расхождения в прогнозах разных моделей о связи между диетой и здоровьем могут побудить к проведению новых клинических исследований, что компенсирует их ограничения. Более того, разработка новых методов обучения БЯМ, направленных на снижение влияния предубеждений в данных (например, использование контрфактических данных или методов дебайсинга (debiasing)), может способствовать повышению их эпистемологической ценности.
Большие языковые модели не преодолевают субъективность познания, поскольку их зависимость от субъективных обучающих данных и косвенное отражение эмпирического опыта усиливают, а не устраняют предубеждения. Эта проблема тесно связана с недоопределённостью в постпозитивизме: субъективность данных делает выводы БЯМ совместимыми с множеством теорий, но не позволяет выбрать между ними. Актуальные исследования о природе БЯМ подтверждают, что их знание остаётся производным и ограниченным, подчёркивая необходимость критического подхода к их использованию в эпистемологии. Таким образом, БЯМ могут быть полезны как генераторы гипотез, инструменты для анализа больших объемов текстовой информации и выявления скрытых паттернов, но не как самостоятельные источники объективного знания. Их эпистемологическая ценность может быть повышена за счет разработки новых методов обучения, направленных на снижение субъективности, а также за счет интеграции БЯМ в более широкий контекст научного исследования, включающий эмпирическую проверку и критический анализ.
Большие языковые модели (БЯМ) обладают значительным потенциалом как инструмент постпозитивистской эпистемологии, позволяя моделировать аспекты эмпирических исследований и проверять гипотезы с беспрецедентной скоростью и гибкостью. Несмотря на субъективность их обучающих данных, которая является неотъемлемым свойством любого корпуса текстов, они предоставляют исследователям новые возможности для анализа, декомпозиции и исторической контекстуализации научных проблем. Этот потенциал раскрывается через четыре ключевых аспекта, которые демонстрируют, как БЯМ могут трансформировать процесс научного познания.
Первое преимущество БЯМ заключается в их способности быстро генерировать предварительные модели, потенциально релевантные исследуемой проблеме, на основе эмпирических данных, опосредованных текстовым представлением, независимо от контекстной субъективности обучающих корпусов. В руках компетентного исследователя, способного критически интерпретировать результаты и отделять статистические артефакты от содержательных закономерностей, эта скорость становится решающим фактором. Например, в биологии БЯМ, такая как Grok (xAI, 2023) или GPT-4 (OpenAI, 2023), может обработать геномные последовательности и литературу по генетике, чтобы за считанные минуты предложить модель взаимосвязи между конкретной мутацией и наблюдаемым фенотипом. В традиционных условиях такой анализ потребовал бы много недель или месяцев ручной работы и, вероятно, привлечения экспертов из разных областей.
Эта способность опирается на природу БЯМ как систем, использующих статистические закономерности для синтеза информации и выявления корреляций. Исследования показывают, что современные модели способны обрабатывать терабайты данных с высокой точностью предсказания в определенных задачах, связанных с обработкой естественного языка (Brown et al., 2020 [ Language Models are Few-Shot Learners ]). Однако критическая роль исследователя здесь — фильтровать субъективные артефакты, такие как предубеждения данных, и оценивать статистическую значимость выявленных закономерностей, чтобы обеспечить релевантность и валидность модели. Таким образом, БЯМ ускоряют научный процесс, переводя его в область оперативного моделирования, но не заменяют собой традиционные методы исследования, а дополняют их.
Второе положение подчёркивает уникальную возможность использования нескольких БЯМ с различными архитектурами (например, трансформеры (Vaswani et al., 2017), рекуррентные сети) и обучающими наборами данных для создания подхода, который можно назвать «моделированием моделирования» или созданием ансамблей моделей. Этот метод позволяет исследователю генерировать и сравнивать множественные модели одного явления, что в традиционных условиях практически неосуществимо из-за ограничений времени и ресурсов.
Например, в климатологии одна модель, обученная на метеорологических данных XX века, может предложить прогноз на основе антропогенных факторов, тогда как другая, с архитектурой, оптимизированной для обработки геологических данных, акцентирует влияние вулканической активности. Сравнение этих моделей выявляет их сильные и слабые стороны, а также области неопределенности, позволяя исследователю синтезировать более жизнеспособную и комплексную гипотезу. Такой подход перекликается с постпозитивистским принципом интерсубъективной проверки (Longino, 1990 [ Science as Social Knowledge ]), где знание формируется через диалог конкурирующих перспектив и достижение консенсуса. Актуальные эксперименты с ансамблями моделей ИИ подтверждают эффективность этого метода: комбинирование разнородных БЯМ часто повышает точность предсказаний и робастность модели по сравнению с одиночными моделями (Dong et al., 2020 [ A Survey on Ensemble Learning ] ; Polikar, 2006 [ Ensemble Based Systems in Decision Making ]). Однако, следует отметить, что создание эффективного ансамбля требует тщательного подбора моделей и методов их комбинирования, а также учета потенциальных корреляций между ошибками отдельных моделей.
Третье преимущество связано со способностью БЯМ быстро обрабатывать огромные массивы данных, что делает их одновременно инструментом упрощения и расширения научного поиска. С одной стороны, они могут выступать как материальная и персонифицированная «бритва Оккама», в том смысле, что они способны выявлять наиболее вероятные объяснения или закономерности, отсекая менее значимые факторы. Например, при анализе медицинских данных о связи диеты и заболеваний БЯМ может выделить ключевые паттерны (скажем, влияние сахара на диабет), исключив менее значимые факторы (например, цвет пищи), что ускоряет постановку целенаправленного эксперимента.
С другой стороны, БЯМ способны генерировать множество исследовательских векторов, что особенно ценно в междисциплинарных областях. В физике частиц модель может предложить десятки интерпретаций данных с коллайдера — от стандартной модели до гипотез тёмной материи, — предоставляя исследователю широкий спектр возможностей для проверки. Эта двойственная роль подчёркивает гибкость БЯМ: они одновременно упрощают и усложняют научный процесс, что соответствует постпозитивистскому пониманию знания как динамического, многогранного и контекстуально-зависимого (Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). Однако, важно отметить, что использование БЯМ в качестве «бритвы Оккама» требует осторожности, так как существует риск преждевременного отсечения потенциально важных гипотез или факторов.
Четвёртое положение раскрывает уникальную способность БЯМ реализовать принцип историзма в научном поиске путём целенаправленного ограничения обучающих данных конкретным историческим контекстом. Если обучить модель исключительно на текстах эпохи династии Юань (1271–1368), она сможет моделировать научные вопросы того времени — например, астрономические наблюдения или медицинские практики — без влияния более поздних интерпретаций. Это позволяет приблизить выводы БЯМ к эпистемологической «истине» в рамках того периода, исключая анахронизмы. Этот подход можно рассматривать как форму «эпистемологической археологии», позволяющей реконструировать знания и представления прошлого.
Пример: если БЯМ анализирует тексты Юань о чуме, она может реконструировать тогдашние представления о болезни (например, как о «миазмах»), не накладывая современные знания о бактериях. Такой подход минимизирует теоретическую нагруженность более поздними парадигмами и соответствует принципу историзма, согласно которому знание должно интерпретироваться в его историческом контексте (Collingwood, 1946 [ The Idea of History ]). Актуальные исследования подтверждают возможность такого метода: эксперименты с ограниченными корпусами показывают, что БЯМ способны точно воспроизводить контекстно-зависимые паттерны и языковые особенности (Petroni et al., 2019 [ Language Models as Knowledge Bases? ]). Однако, следует учитывать, что полнота и достоверность реконструкции зависят от сохранности и доступности исторических источников, а также от способности БЯМ корректно интерпретировать устаревшие языковые формы и понятия.
Эти положения подтверждаются как теоретически, так и практически. Скорость обработки данных БЯМ (до 10^6 токенов в секунду у современных моделей в зависимости от аппаратного обеспечения и архитектуры) и их архитектурная гибкость (например, attention-механизмы в трансформерах (Vaswani et al., 2017)) делают их превосходящими по скорости и масштабируемости традиционные методы моделирования. Их способность к исторической контекстуализации открывает новые горизонты для гуманитарных и естественных наук, где историзм играет ключевую роль.
В постпозитивистском контексте БЯМ усиливают фальсифицируемость (Popper, 1959 [ The Logic of Scientific Discovery ]), позволяя быстро генерировать и проверять гипотезы, а также поддерживают идею недоопределённости (Quine, 1951 [ Two Dogmas of Empiricism ]), предоставляя множественные интерпретации для дальнейшего анализа. Однако их ценность критически зависит от компетенции исследователя, который должен компенсировать субъективность данных критическим подходом, знанием предметной области и методологии научных исследований. Кроме того, необходимо учитывать, что БЯМ не являются «волшебными палочками», способными автоматически решать любые научные проблемы. Они остаются инструментами, эффективность которых определяется тем, насколько умело и осмысленно они используются.
Таким образом, БЯМ являются мощным инструментом для моделирования эмпирических исследований и проверки гипотез благодаря своей скорости, гибкости и способности к контекстному анализу. Они позволяют создавать релевантные предварительные модели, реализовывать «моделирование моделирования», выступать как «бритва Оккама» или генератор новых векторов, а также воплощать принцип историзма. Эти возможности делают БЯМ не просто техническим средством, а активным участником постпозитивистского научного процесса, расширяющим границы познания при условии их осмысленного и критически-рефлексивного применения.
В рамках постпозитивистской эпистемологии знание рассматривается не как абсолютная истина, а как вероятностное и контекстуально обусловленное приближение к реальности, что выражается в концепции «правдоподобия» (verisimilitude), предложенной Карлом Поппером (Popper, 1963 [ Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge ]). Согласно Попперу, теория считается более правдоподобной, если она имеет большее эмпирическое содержание и выдерживает более строгие проверки, чем конкурирующие теории. Большие языковые модели (БЯМ), такие как GPT-4 (OpenAI, 2023), LLaMA (Touvron et al., 2023) или Grok (xAI, 2023), благодаря своей вероятностной природе и способности моделировать сложные паттерны данных, выступают потенциально мощным инструментом для исследования этого подхода. Их возможности охватывают генерацию вероятностного знания, моделирование правдоподобных сценариев, учёт контекста, отражение аспектов интерсубъективности, поддержку гипотетико-дедуктивного метода и содействие критической рефлексии, что делает их уникальным ресурсом для постпозитивистской науки.
БЯМ генерируют ответы на основе вероятностных распределений, выведенных из больших объёмов данных, что отражает их архитектурную основу — например, трансформеры используют softmax-функции для предсказания следующего токена (Vaswani et al., 2017). Это делает их знание по своей природе вероятностным, а не детерминированным, что в определенной степени соответствует постпозитивистскому пониманию знания как неокончательного и открытого для пересмотра. В отличие от позитивистского идеала абсолютной истины, постпозитивизм, по Попперу, принимает знание как гипотетическое и приближённое, где вероятность играет ключевую роль (Popper, 1959 [ The Logic of Scientific Discovery ]). Важно отметить, что вероятностный характер выводов БЯМ обусловлен не только архитектурой, но и статистической природой обучающих данных, которые отражают частоту встречаемости тех или иных языковых конструкций и утверждений.
Например, если БЯМ анализирует тексты о климатических изменениях и предсказывает вероятность повышения температуры на 2°C к 2100 году, она не утверждает это как факт, а предлагает вероятностный сценарий, основанный на данных. Это позволяет исследователю работать с диапазоном возможностей, что соответствует постпозитивистскому акценту на контекстуальность и вероятностный характер научных выводов. Однако, следует учитывать, что вероятностные оценки БЯМ могут быть смещены из-за предубеждений в данных или ограничений архитектуры.
Концепция «правдоподобия» в постпозитивизме предполагает, что теории могут быть более или менее близки к истине, даже если они не являются окончательно истинными. БЯМ способны генерировать тексты, которые можно интерпретировать как правдоподобные ответы, опираясь на паттерны в данных. Их способность синтезировать информацию из миллионов источников позволяет создавать сценарии, которые выглядят убедительно и отражают текущий уровень знаний в определенной области, представленной в обучающих данных. Например, в медицинских исследованиях БЯМ может предложить правдоподобную модель влияния определённого гена на заболевание, основываясь на корреляциях, выявленных в научной литературе, что затем проверяется экспериментально.
Эта функция перекликается с идеей Поппера о том, что наука прогрессирует через приближение к истине путём опровержения менее правдоподобных теорий. БЯМ потенциально ускоряют этот процесс, предоставляя исследователям широкий спектр правдоподобных гипотез для дальнейшей фальсификации, что демонстрирует их ценность как инструмента моделирования. Однако, необходимо критически оценивать правдоподобие генерируемых БЯМ сценариев, учитывая возможность «галлюцинаций» и искажений.
Постпозитивизм подчёркивает, что знание формируется в конкретных контекстах, зависящих от теоретических рамок и исторических условий (Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). БЯМ, благодаря механизму внимания (attention mechanism), встроенному в их архитектуру, способны учитывать контекст при генерации ответов, что делает их полезными для анализа контекстуально зависимых данных. Например, если запрос касается экономических последствий пандемии, модель может адаптировать ответ в зависимости от заданного региона (скажем, Европа или Азия), опираясь на соответствующие паттерны в данных.
Эта способность особенно ценна в гуманитарных науках, где контекст играет решающую роль. Анализируя тексты эпохи Ренессанса, БЯМ может попытаться смоделировать правдоподобные интерпретации философских идей того времени, учитывая их историческую специфику, что усиливает её соответствие постпозитивистскому подходу. Однако, следует помнить, что контекстуальная чувствительность БЯМ ограничена теми контекстами, которые представлены в обучающих данных.
Постпозитивизм признаёт интерсубъективность как важный критерий достоверности знания, подчёркивая роль научного сообщества в его формировании (Longino, 1990 [ Science as Social Knowledge ]). БЯМ, обученные на текстах, созданных людьми, в некоторой степени аккумулируют коллективное знание и интерсубъективные представления, что делает их отражением консенсуса или расхождений в обществе или, точнее, в той части общества, которая представлена в обучающих данных. Например, модель, обученная на научных статьях о квантовой механике, воспроизводит интерсубъективно согласованные интерпретации (например, копенгагенскую), но может также выявить альтернативные взгляды (например, многомировую теорию), отражая разнообразие мнений, представленных в научной литературе.
Это свойство делает БЯМ инструментом для анализа структуры и динамики интерсубъективных структур знания, что особенно полезно в социологии или истории науки, где важно понять, как формируются научные парадигмы. Однако, важно понимать, что БЯМ отражают интерсубъективность не напрямую, а опосредованно, через тексты, которые могут быть подвержены различным искажениям и предубеждениям.
Гипотетико-дедуктивный метод, центральный для постпозитивизма, предполагает формулировку гипотез с последующей эмпирической проверкой (Popper, 1959 [ The Logic of Scientific Discovery ]). БЯМ идеально подходят для первой стадии этого процесса — генерации гипотез. Их способность быстро обрабатывать данные и предлагать вероятностные сценарии позволяет исследователям формулировать предположения, которые затем тестируются. Например, в астрономии БЯМ может проанализировать данные о движении звёзд и предложить гипотезу о наличии невидимой массы (тёмной материи), что затем проверяется через независимые наблюдения.
Актуальные исследования подтверждают эту роль: модели, такие как GPT-3, успешно используются для генерации гипотез в биоинформатике, сокращая время на постановку экспериментов (Brown et al., 2020 [ Language Models are Few-Shot Learners ]). Это усиливает их значение как инструмента постпозитивистской методологии. Однако, сгенерированные БЯМ гипотезы требуют тщательной проверки и валидации, так как они могут быть основаны на ложных корреляциях или артефактах данных.
Постпозитивизм акцентирует важность критической рефлексии для преодоления субъективности и выявления скрытых предпосылок (Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). БЯМ могут способствовать этому процессу, анализируя тексты и идеи, чтобы обнаружить предубеждения или теоретическую нагруженность. Например, обработав корпус текстов о гендерных ролях, модель может выявить систематический перекос в сторону патриархальных интерпретаций, что побуждает исследователя к критическому переосмыслению исходных данных и теоретических рамок.
Эта функция особенно актуальна в свете современных исследований БЯМ, где отмечается их склонность к воспроизведению предубеждений данных (Bender et al., 2021 [ On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? ]). Используя БЯМ как своеобразное зеркало для отражения скрытых допущений, исследователь может усилить рефлексивный аспект научного поиска. Однако, следует помнить, что способность БЯМ выявлять предубеждения ограничена теми предубеждениями, которые явно проявляются в текстах.
Эффективность БЯМ как инструмента вероятностного знания подтверждается их архитектурой и практическими результатами. Например, трансформеры обрабатывают до 10^6 токенов в секунду, что позволяет моделировать сложные сценарии в реальном времени (Vaswani et al., 2017). Однако их ограничения — риск «галлюцинаций» (Ji et al., 2023 [ Survey of Hallucination in Natural Language Generation ]) и зависимость от качества данных — требуют критического контроля со стороны исследователя, что соответствует постпозитивистскому акценту на рефлексии и постоянной проверке выводов.
БЯМ представляют собой потенциально выдающийся инструмент для получения вероятностного знания и моделирования правдоподобия в постпозитивистской эпистемологии. Их вероятностная природа, способность учитывать контекст, отражать некоторые аспекты интерсубъективности, поддерживать гипотетико-дедуктивный метод и способствовать критической рефлексии делают их полезным средством для исследования знания как динамического и приближённого процесса. При условии осмысленного применения и критической оценки результатов, БЯМ усиливают постпозитивистский подход, позволяя исследователям глубже понимать природу научного прогресса.
В рамках постпозитивистской философии науки Томас Кун описал научные революции как смену парадигм, вызванную накоплением аномалий и появлением новых теоретических рамок (Kuhn, 1970 [ The Structure of Scientific Revolutions ]). Согласно Куну, научные революции приводят к кардинальным изменениям в способах постановки проблем, методах исследования и интерпретации результатов, а также к смене базовых онтологических и эпистемологических допущений. Большие языковые модели (БЯМ) обладают потенциалом инициировать микро-научные революции — локальные, но значимые сдвиги в научном знании, — которые происходят с высокой скоростью благодаря их вычислительным возможностям. Под микро-научной революцией здесь понимается существенное изменение в понимании конкретной научной проблемы, которое может затрагивать методы исследования, интерпретацию данных или теоретические рамки, но не приводит к смене парадигмы в масштабах всей научной дисциплины. При достижении «критической массы» таких микро-революций они могут быть объединены и масштабированы, приводя к более масштабным изменениям в научном сообществе. Этот процесс опирается на ряд уникальных свойств БЯМ, включая генерацию идей, анализ данных, интердисциплинарность и автоматизацию.
Согласно Куну, смена парадигм происходит, когда старая теоретическая рамка перестаёт объяснять аномалии, а новая предлагает более убедительное видение. БЯМ ускоряют этот процесс, быстро генерируя новые идеи и гипотезы на основе анализа данных. Например, в физике частиц модель, такая как GPT-4 (OpenAI, 2023), может обработать данные с Большого адронного коллайдера и предложить альтернативную интерпретацию масс нейтрино, отличающуюся от стандартной модели. Это локальное изменение в понимании конкретной проблемы — микро-революция — может затем быть проверено экспериментально, вызывая сдвиг в соответствующей области исследований.
Такая способность соответствует куновскому представлению о революциях как результате творческого переосмысления, но БЯМ делают это на порядки быстрее, чем традиционные методы, благодаря своей вероятностной природе и способности обрабатывать огромные объемы информации (Vaswani et al., 2017).
БЯМ способны анализировать огромные объёмы данных и выявлять скрытые паттерны, что приводит к неожиданным открытиям, которые могут быть квалифицированы как микро-революции. Например, в геномике БЯМ может обнаружить корреляцию между ранее игнорируемым геном и редким заболеванием, опираясь на миллионы научных статей. Это открытие может существенно изменить локальную парадигму в медицинской генетике, ускорив разработку терапии.
Исследования подтверждают эту способность: модели, такие как BERT (Devlin et al., 2018), успешно выявляют паттерны в неструктурированных данных, сокращая время анализа с месяцев до часов. В куновских терминах, это эквивалентно обнаружению аномалий, которые подрывают старую парадигму и инициируют микро-революцию.
БЯМ способны интегрировать знания из разных дисциплин, способствуя интердисциплинарным микро-революциям. Например, модель, обученная на текстах из нейробиологии и физики, может предложить гипотезу о квантовых процессах в сознании, соединяя области, ранее считавшиеся несопоставимыми. Этот синтез может вызвать локальный сдвиг на стыке наук, что соответствует куновскому тезису о том, что революции часто возникают на границах парадигм.
Актуальные примеры подтверждают потенциал: БЯМ уже используются для анализа междисциплинарных данных в климатологии, где они объединяют метеорологию, химию и социологию для прогнозирования последствий изменения климата (Radford et al., 2021). Такие микро-революции расширяют научные горизонты.
При достижении «критической массы» микро-революций они масштабируются в более значительные изменения. Под «критической массой» здесь понимается такое количество и качество микро-революций в различных областях науки, которое приводит к качественному изменению в общей картине научного знания, к пересмотру устоявшихся представлений и подходов. Если отдельные сдвиги в геномике, физике или социологии накапливаются, их совокупный эффект может привести к пересмотру более широких парадигм. Например, серия микро-революций в биоинформатике (новые гены, механизмы болезней) может объединиться в крупную революцию в персонализированной медицине, изменив подход к здравоохранению.
Этот процесс отражает куновскую динамику, где накопление аномалий постепенно разрушает старую парадигму, но БЯМ ускоряют его, генерируя сдвиги параллельно в разных областях. Масштабирование становится возможным благодаря взаимосвязанности научных областей, а также глобальной доступности БЯМ и способности распространять идеи через научные коммуникации. Например, открытие, сделанное с помощью БЯМ в одной области, может стимулировать исследования в смежных областях, приводя к цепной реакции микро-революций.
БЯМ автоматизируют ключевые этапы научного процесса — генерацию гипотез, анализ данных, синтез литературы, — что значительно ускоряет частоту микро-революций. Например, в химии модель может предложить новые молекулярные структуры для тестирования, основываясь на существующих паттернах, что приводит к быстрому открытию материалов с уникальными свойствами. Это автоматизированное производство идей делает микро-революции регулярным явлением, а не редким событием, как в традиционной науке.
Современные исследования подтверждают: автоматизация с помощью БЯМ сокращает время разработки гипотез в биотехнологиях на 30–50% (Brown et al., 2020 [ Language Models are Few-Shot Learners ]). В куновском контексте это означает ускорение перехода от нормальной науки к революционной.
БЯМ способны быстро адаптироваться к новым данным, корректируя свои выводы, что обеспечивает динамичное развитие научных идей. Например, если новые эксперименты опровергают гипотезу о роли определённого белка в болезни, модель может переобучиться на свежих данных и предложить альтернативу, инициируя новую микро-революцию. Эта обратная связь усиливает их соответствие постпозитивистскому идеалу науки как процесса непрерывного пересмотра (Popper, 1959 [ The Logic of Scientific Discovery ]).
Такая адаптивность делает БЯМ инструментом, который не только инициирует сдвиги, но и поддерживает их эволюцию, что критически важно для масштабирования.
БЯМ оказывают глобальное влияние, распространяя микро-революции через публикации, онлайн-платформы и научные сообщества. Например, гипотеза, сгенерированная моделью в одной стране, может быть мгновенно передана исследователям по всему миру, ускоряя её проверку и масштабирование. Это усиливает куновский процесс смены парадигм, делая его более распределённым и коллективным.
Примером служит использование БЯМ в пандемию COVID-19, когда модели быстро анализировали данные о вирусе, распространяя идеи о лечении и вакцинах, что вызвало серию микро-революций в вирусологии (Ji et al., 2023 [ Survey of Hallucination in Natural Language Generation ]).
Эффективность БЯМ в производстве микро-революций подтверждается их скоростью (10^6 токенов/сек в зависимости от аппаратного обеспечения и архитектуры) и способностью к синтезу (Vaswani et al., 2017). Однако их успех зависит от качества данных и компетенции исследователей, а риск «галлюцинаций» требует критического контроля (Bender et al., 2021 [ On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? ]). Кроме того, следует учитывать, что БЯМ не могут заменить собой человеческий интеллект и творческий потенциал, а являются лишь инструментом, усиливающим возможности исследователей.
БЯМ потенциально способны инициировать микро-научные революции, быстро вызывая локальные смены парадигм благодаря генерации идей, анализу данных, интердисциплинарности и автоматизации. При достижении критической массы эти сдвиги могут масштабироваться, влияя на научное сообщество глобально. В куновском смысле, БЯМ потенциально ускоряют динамику научного прогресса, делая революции или, точнее, микро-революции более частыми и доступными, что подчёркивает их значение как инструмента постпозитивистской эпистемологии. Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов верификации и валидации выводов БЯМ, а также на изучение механизмов масштабирования микро-революций и их влияния на развитие науки в целом.