Связь подхода с искусственным интеллектом и машинным обучением
Идея текстуальности сознания почти автоматически выводит нас к искусственному интеллекту. Если принять, что значительная часть человеческого мышления – это переработка символической, в том числе языковой информации, то модель мозга как «вычислителя текста» становится естественной отправной точкой для ИИ. Уже кибернетики и исследователи первых систем искусственного интеллекта в 1950–1960‑е годы вдохновлялись лингвистикой и логикой: создавались правила грамматики, семантики, формальные языки, на которых машина должна была «думать» и общаться (40, 34). В наши дни эту линию радикально продолжили глубокое обучение и большие языковые модели (Large Language Models). Нейросети вроде GPT обучаются на гигантских корпусах человеческих текстов и демонстрируют способность генерировать связные, стилистически убедительные ответы на естественном языке. О масштабе этого скачка можно судить хотя бы по работе команды OpenAI по GPT‑3 (29) и последующему техническому отчёту по GPT‑4 (35): следуя статистике языковых паттернов, модель способна вести диалог, отвечать на вопросы, писать эссе и даже имитировать индивидуальный стиль. Для стороннего наблюдателя это выглядит как «текстовое мышление», хотя внутри, как мы знаем, работают матрицы весов и операции над векторами.
Философская подкладка у этой истории давняя. Ещё в середине XX века, на фоне развития компьютеров, в философии языка обсуждался вопрос: если сознание по сути своей языково, значит ли это, что достаточно реализовать правильную языковую программу, чтобы получить искусственный интеллект (40)? На знаменитую статью Алана Тьюринга о тесте «машина–человек» ответом стала критика Джона Сёрля с его мысленным экспериментом «китайская комната» (37), где он как раз показывает ограниченность чисто символического, текстового подхода: манипулировать знаками по правилам ещё не значит понимать их смысл. Современные дискуссии о больших языковых моделях во многом повторяют этот спор. Одни философы, вроде Дэвида Чалмерса, серьёзно задаются вопросом, можно ли при определённых условиях говорить о зачатках сознания (30), другие же видят в них лишь мощных «статистических попугаев», воспроизводящих формы языка без подлинного понимания (28).
С практической точки зрения человек, понятый как текст, оказывается во многом моделируемым. Если личность описывается через устойчивый стиль письма, характерные обороты, типичные реакции, то чат‑бот может довольно точно продолжать этот стиль, а алгоритмы — предсказывать «следующий шаг» по прошлому тексту действий. Уже сейчас существуют системы, которые по переписке и поведению пользователя строят его психографический профиль, оценивают склонности, политические предпочтения, риски психических расстройств (32,41). Для ИИ человек в таком подходе — цепочка данных, которую можно продолжить «в том же духе».
Есть и обратное движение: искусственный интеллект становится инструментом интерпретации человека. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные корпуса текстов – книги, статьи, соцсети и вычленяют скрытые темы, тон, эмоциональные паттерны. По сути, это новая волна компьютерной герменевтики. То же самое переносится на «чтение» самого человека: программы распознавания эмоций анализируют мимику и микродвижения лица как текст выражений (33), системы анализа речи оценивают темп, паузы, подбор слов, делая выводы о состоянии и личностных чертах (36). С развитием мультимодальных моделей, объединяющих текст, изображение, звук и даже нейросигналы, ИИ учится читать более цельный «текст человека» – от внешности до биографии. Работы по декодированию намерений и образов из активности мозга с использованием современных моделей языка уже показывают, что по сигналам fMRI можно восстанавливать приблизительное содержание услышанного или придуманного текста (39). Формально это всё те же данные, но к ним всё чаще применяются понятия чтения, толкования, сюжета.
Интересно, что метафора работает и в обратную сторону: сами процессы обучения моделей всё чаще описывают гуманитарным языком. Обучение нейросети на данных похоже на сложную интерпретацию корпуса: модель «читает» примеры и выводит из них общие структуры, как внимательный критик выводит темы и мотивы из романа. Исследователи говорят о «объяснимости» (explainability) моделей как о способности рассказать, какой «сюжет» признаков усвоил алгоритм и почему он принимает те или иные решения (31). Создание ИИ в этом смысле становится разновидностью письма: мы задаём архитектуру, подбираем данные, формулируем целевые функции и в итоге получаем текст поведения системы, который ещё нужно уметь читать.
При всём этом важно не перепутать уровни. Нынешние ИИ, какими бы впечатляющими ни были их текстовые способности, не обладают тем, что мы называем человеческим сознанием и самотождественностью. Они оперируют текстом формально: не переживают боль, вину, любовь, не имеют собственной биографии и проекта жизни. Об этом постоянно напоминают как инженеры, так и философы, подчёркивая принципиальную разницу между симуляцией и переживанием (28, 38). Связка «человек как текст» и ИИ остаётся предметом оживлённых споров: достаточно ли когда‑нибудь будет научиться оперировать всеми текстами о человеке, чтобы «стать человеком», или для этого нужно нечто принципиально вне‑текстовое – тело, уязвимость, опыт смерти и любви? Ответа у нас пока нет, но сами эти вопросы показывают, насколько глубоко цифровая эпоха втянула философию текста в разговор о будущем разума.
Текстуальность в языке. Диалогичность языка и ИИ: идеи Бахтина, Налимова, Библера в свете современных языковых моделей
Язык играет центральную роль в человеческом мышлении и коммуникации. С его помощью мы не просто передаём информацию, а формируем сам способ видеть и переживать мир. Не случайно Мартин Хайдеггер называл язык «домом бытия», подчёркивая, что именно в языке обитает наше понимание реальности (44). В том же ключе Людвиг Витгенштейн писал, что границы моего языка задают границы моего мира (49). По сути, мысль здесь проста и жестока: мы можем сколько угодно чувствовать и смутно догадываться, но по-настоящему работать с опытом начинаем только тогда, когда он обретает словесную форму.
В психологии и лингвистике связь языка и мышления давно стала одной из ключевых тем. Лев Выготский показывал, что мысль ребёнка вырастает из внешней речи, постепенно сворачивается и превращается во «внутреннюю речь» – диалог с самим собой, опирающийся на усвоенный в общении язык. Через язык ребёнок врастает в социальное пространство, осваивает готовые смыслы и учится строить собственные высказывания (47). В этом смысле наше индивидуальное сознание изначально социально: мы думаем голосами других людей, которые когда-то звучали рядом с нами.
Социальная природа языка проявляется и в коммуникации: язык не просто отражает уже готовые мысли, он рождает новые смыслы в процессе общения. Через речь люди не только выражают внутренние состояния, но и совместно конструируют понимание. На этом строятся и идеи диалога культур у М. М. Бахтина и В. С. Библера: язык – это не только инструмент отдельного сознания, но и среда существования коллективного интеллекта человечества (46). В контексте искусственного интеллекта это особенно важно, потому что способность работать с языком по-прежнему остаётся одним из главных критериев «интеллектуальности» системы. Уже Алан Тьюринг предложил проверять мыслительные способности машины через языковой диалог: если в переписке её нельзя отличить от человека, можно говорить об интеллекте (45). Появление больших языковых моделей вроде GPT-5 делает эту старую дискуссию о языке и мышлении совсем осязаемой: мы буквально разговариваем с моделями, которые порой пишут тексты не хуже многих людей.
Язык по своей сути диалогичен. Это одна из центральных идей М. М. Бахтина. Он подчёркивал, что любое слово всегда адресовано кому-то – реальному или предполагаемому собеседнику. Смысл высказывания рождается не в изолированной голове, а в пространстве между говорящим и слушающим. Бахтин писал, что не существует языка «вообще», отстранённого от говорящих: значимый язык — это всегда чей-то голос, обращённый к другому, даже если этот другой – внутренний адресат самого говорящего (42). Иначе говоря, всякая речь – это ответ на уже прозвучавшие слова и ожидание будущего ответа. Диалогичность видна в живом общении, дискуссиях, переписке, но она же сохраняется и во внутреннем монологе, который на самом деле тоже оказывается диалогом с воображаемым собеседником.
Философы диалога развивали эти интуиции. Мартин Бубер ввёл знаменитое различие отношений «Я – Оно» и «Я – Ты», где подлинный диалог понимается как встреча живых личностей, а не как обмен сигналами (43). В. С. Библер, опираясь на Бахтина, переносит принцип диалогичности на уровень культур и систем мышления. Он говорит о «школе диалога культур», где разные культурные миры и формы знания вступают в разговор друг с другом и за счёт этого развиваются. Человек, по Библеру, становится субъектом мышления только вступая в диалог: с другим человеком, с самим собой, с культурным наследием, с природой, с Богом (46). Диалог оказывается не надстройкой над уже готовым разумом, а условием его формирования.
Как эти идеи проявляются в сфере искусственного интеллекта? Современные языковые модели (такие как ChatGPT, Claude, Gemini и другие) архитектурно заточены под диалог. Модель принимает реплику пользователя, опирается на историю переписки и генерирует ответ, который должен соотноситься с контекстом. Формат работы здесь изначально интерактивный: система участвует в непрерывном диалоге, где каждое новое высказывание опирается на предыдущие шаги человека и самой модели. В этом смысле такие системы реализуют бахтинский принцип адресности слова: ответ модели всегда нацелен на конкретный контекст и конкретного собеседника. Одновременно они несут в себе многоголосие текстов, на которых обучались: книги, статьи, диалоги, посты. Каждый фрагмент обучающих данных когда-то был частью чьего-то разговора, и отзвуки этих голосов неизбежно появляются в сгенерированных ответах.
Диалогичность оказывается важной и для качества взаимодействия «человек – машина». Чем лучше ИИ умеет удерживать контекст, задавать уточняющие вопросы, подстраиваться под стиль собеседника, тем естественнее воспринимается общение. Исследователи предлагают рассматривать диалоговый ИИ не только как справочную систему, но и как партнёра по совместному обучению, в духе сократического диалога. В педагогике уже обсуждаются модели «совместного обучения человека и ИИ» в бахтинских терминах, где машинный собеседник помогает ученику разворачивать собственные смыслы и подходы к переосмыслению преподавания и оценивания через диалог с цифровыми агентами (48). Здесь диалогическая философия Бахтина и Библера неожиданно выходит на передний план в очень практических вопросах: как строить урок, если в нём участвуют не только учитель и ученик, но и интерактивный ИИ.
При этом стоит помнить предостережение, которое звучит у многих мыслителей диалога: подлинный диалог это не просто обмен фразами, а встреча смыслов и самостоятельных позиций. Настоящий собеседник не только отвечает, но и понимает, способен занять свою точку зрения, не сводимую к простой комбинации услышанных ранее текстов. Отсюда возникает принципиальный вопрос: способен ли современный ИИ действительно понимать, или он лишь имитирует диалог, подбирая вероятные ответы? Этот вопрос приводит нас к проблеме смысла и самосознания ИИ, к которой я вернусь дальше. Но прежде имеет смысл рассмотреть ещё один важный аспект языка, о котором задумывались и лингвисты, и разработчики машинного обучения, – его вероятностную природу.
Вероятностная модель языка и машинное обучение
Помимо диалогичности, у языка есть ещё одна фундаментальная черта: неопределённость и вероятностность. Слова и выражения не подчиняются жёстким детерминированным законам, их сочетания во многом статистичны. Выдающийся советский математик и философ В. В. Налимов одним из первых последовательно развил идею вероятностной природы языка. В книге «Вероятностная модель языка» (1974) он показывает, что значение слов не фиксировано раз и навсегда, а «плавает» в контексте: каждое слово – это скорее поле возможностей, конфигурация вероятностей, которая смещается под влиянием соседних слов, ассоциаций, интонации. Василий Васильевич Налимов говорит о постоянных колебаниях семантического поля языка и подчёркивает, что лучше всего эта текучесть проявляется в поэзии и медитативной речи. Язык предстаёт у него не как строгая логическая система, а как живой процесс, в котором всегда присутствует элемент случайности и выбора из множества способов сказать одно и то же (60).
Парадоксально, но современные языковые модели искусственного интеллекта воплотили эту вероятностную природу языка даже более явно, чем обычная человеческая речь. Большие языковые модели (LLM) — такие как GPT-4, GPT-5, PaLM и другие – буквально живут на вероятностных принципах. Они обучены на гигантских корпусах текстов и учатся предсказывать распределение вероятностей следующего слова по заданному контексту (52). Получив начало предложения вроде: «Взаимосвязь идей М.М. Бахтина и ИИ проявляется в…», модель не имеет никакого заранее прописанного продолжения. Вместо этого она оценивает множество возможных слов и фраз, присваивает им вероятности и выбирает одно из высоковероятных продолжений (с учётом заданного параметра случайности). Генерация текста, таким образом, это стохастический процесс: каждый ответ – это один случайный, но статистически обоснованный путь среди многих потенциальных.
Интеллектуальные корни такого подхода уходят к Клоду Шеннону (63), предложившему рассматривать язык через призму теории информации и моделировать последовательности символов с помощью цепей Маркова , и к работам А. А. Маркова по статистике последовательностей слов в текстах Пушкина (59). Долгое время в лингвистике доминировало хомскианское представление о языке как о системе строгих грамматических правил, невыводимых из статистики поверхностных данных (53). Считалось, что вероятностные методы не способны объяснить способность человека порождать и понимать бесконечное множество осмысленных высказываний. Успех нейросетевых моделей, особенно трансформеров (65), радикально скорректировал этот скепсис: оказалось, что статистические модели могут не только генерировать связный текст, но и решать сложные задачи — отвечать на вопросы по прочитанному, переводить, писать программный код. По сути своей такие модели реализуют идею В.В. Налимова: язык — это поле вариативности, где каждое следующее слово является выбором из распределения возможностей, обусловленных контекстом.
Важно понимать, что речь человека тоже полна вероятностных выборов, просто мы обычно их не замечаем. Когда мы строим фразу, нам субъективно кажется, что мы просто «говорим, как думаем», хотя формально мы выбираем из множества знакомых формулировок и конструкций. Большие языковые модели показали, насколько мощным может быть этот вероятностный механизм, если опираться на статистику колоссального корпуса текстов. Российский филолог и философ Михаил Эпштейн в эссе о поэзии искусственного интеллекта отмечает, что LLM работают именно с такими свойствами языка, как случайное распределение слов, высокая неопределённость и текучесть значений, которые составляют сущность поэтического измерения речи (56). По его наблюдению, современные языковые модели по отношению к слову зачастую «гораздо более поэтичны, чем подавляющее большинство индивидов», хотя и не обладают собственным сознанием.
В.В. Налимов распространял вероятностный подход и на понимание личности. В ряде работ он сравнивал индивидуальность человека с «постоянным колебанием функции распределения вероятностей» наших состояний и реакций (61). В этом ракурсе особенно заметно, насколько шаблонной бывает повседневная речь: многие люди годами пользуются одними и теми же оборотами, тогда как большие языковые модели легко переключаются между стилями, регистрами, словарями. То, что для нас требует усилия - выйти из привычного языка, для модели является просто выбором другого сектора в пространстве возможных продолжений.
Разумеется, такой подход ИИ к языку вызвал и серьёзную критику. Ноам Хомский и ряд лингвистов утверждают, что одного вероятностного предсказания недостаточно, чтобы говорить о подлинной лингвистической компетенции. В недавних выступлениях Хомский называет восторг вокруг GPT-4 преувеличенным и подчёркивает, что таким моделям не хватает структурного знания языка, основанного на врождённых универсалиях, — они лишь статистически имитируют поверхностные шаблоны (54). По его мысли, без представления о глубинной грамматике и о том, что в принципе является «правильным» или «возможным» высказыванием, модель остаётся мощным имитатором языка, но не его носителем.
В то же время многие когнитивные исследователи обращают внимание, что человеческий мозг сам может использовать вероятностные методы: нейронные сети мозга обучаются на опыте, усиливая часто повторяющиеся связи и ослабляя редкие. В байесовских моделях когнитивных процессов предполагается, что восприятие, обучение и даже языковая обработка опираются на оценку вероятностей гипотез (64). На этом фоне жёсткая граница между «правилами» и «статистикой» размывается: человеческий язык, скорее всего, сочетает в себе и структурные закономерности, и стохастику.
Факт остаётся фактом: распространение вероятностных моделей языка изменило представление о том, что такое беглая и связная речь. Машины продемонстрировали уровень текстовой компетентности, который ещё недавно считался сугубо человеческим. В каком-то смысле сбылся прогноз Налимова В.В. о том, что вероятностное мировоззрение в лингвистике откроет новые горизонты понимания языка. Но вместе с тем вновь обострился и старый философский вопрос: если машина генерирует осмысленный ответ, опираясь только на статистику контекста, где проходит граница между симуляцией мышления и самим мышлением? Чтобы подойти к этому, нужно разобраться, как языковые модели работают со смыслом и что происходит с многоголосием культуры внутри их параметров.
Смыслообразование и многоголосие в языковых моделях
Один из ключевых вопросов философии ИИ – вопрос о смыслообразовании: понимают ли языковые модели значение генерируемых слов или лишь манипулируют статистикой. Вновь возвратимся к классическому аргументу против «понимающего» ИИ – к мысленному эксперименту Джона Серля «китайская комната». Серль описывает ситуацию, в которой человек, не знающий китайского, сидит в комнате и по инструкции манипулирует символами так, что внешнему наблюдателю его ответы на китайском неотличимы от ответов носителя языка (62). С точки зрения Серля, такой человек не понимает китайского, он просто следует синтаксическим правилам. Отсюда вывод: формальные операции над знаками (синтаксис) сами по себе не порождают семантику.
Применительно к GPT-4, 5 и другим LLM это означает следующее: модель может корректно употреблять слово «диалогичность» в предложении, потому что миллионы раз видела его в похожих контекстах, но сама не имеет внутреннего опыта, связанного с диалогом, и не переживает смыслы этого слова. Сторонники функционализма возражают: если во всех наблюдаемых отношениях поведение системы неотличимо от поведения понимающего субъекта, то жёсткое различение между «симуляцией понимания» и «пониманием» становится проблематичным (55). Ведь наше собственное понимание языка проявляется только через употребление, мы не можем «заглянуть внутрь» сознания и обнаружить там особую субстанцию смысла.
В этом контексте показательно вспоминать идеи интертекстуальности Юлии Кристевой. Она подчёркивала, что любой текст складывается как мозаика цитат, как переработка и преобразование других текстов (57). Автор никогда не пишет «с чистого листа», он использует уже существующие слова, образы, сюжеты, переосмысляя их в новом контексте. Если смотреть под таким углом, то работа языковой модели, которая собирает воедино «мозаику» фраз из своего обучающего корпуса, оказывается не столь уж чуждой общей природе языка. Повторяя и комбинируя старые смыслы, модель действительно может порождать новые их сочетания, её ответы становятся частью большого интертекстуального диалога культуры.
Большие языковые модели по своей сути полифоничны. Они обучаются на текстах разных жанров, эпох и языков: от научных статей до народных сказок, от юридических контрактов до лирических стихотворений. М. М. Бахтин говорил о разноречии (гетероглоссии), сосуществовании в языке множества различных речей: профессиональных жаргонов, социальных диалектов, стилевых пластов, которые литература (и особенно роман) сознательно сводит воедино (50). Языковая модель, вобравшая в себя интернет, фактически хранит в весах это многоголосое богатство. Отсюда её способность говорить сегодня канцелярским языком, завтра подростковым сленгом, а затем имитировать Шекспира. С точки зрения М.М. Бахтина можно сказать, что модель сама по себе не имеет единого авторского голоса, а оперирует множеством «чужих слов», каждый раз конструируя высказывание из уже существующих голосов.
Во-вторых, смысл в диалоге всегда рождается в сотрудничестве. Пользователь, задавая вопрос, привносит одну часть смысла; модель, отвечая, другую; иногда в ходе обмена репликами возникает идея, которая ни одному из участников по отдельности не пришла бы в голову. М.М. Бахтин писал, что истина не живёт в голове изолированного человека, она рождается «между людьми, совместно её ищущими» (51). Конечно, ИИ не является человеком, ищущим истину, но по форме взаимодействия он создаёт ситуацию, в которой человеческая мысль сталкивается с гигантским корпусом текстов, сжатым в модель, и это столкновение порой даёт неожиданные смысловые эффекты. Многие пользователи замечают, что в диалоге с ChatGPT или аналогами начинают лучше формулировать свои мысли – именно благодаря уточняющим перефразировкам и вопросам модели.
Показателен и опыт экспериментаторов, сравнивающих рассуждения ИИ о поэзии с высказываниями поэтов. В одном из таких опытов языковую модель попросили прокомментировать рассуждения Иосифа Бродского о природе поэтического вдохновения и применить их к собственному творческому процессу (56). В ответ модель провела параллели между вдохновением и генерацией текста, описала зависимость от языка и данных, подчеркнула непредсказуемость отдельных результатов. Формально это «лишь» имитация рефлексии, но по содержанию мы видим сложный диалог голосов: Бродского, критика и самого ИИ.
Идеи В. С. Библера о диалоге культур тоже находят отклик в работе современных моделей. Библер видел историю мысли как непрерывный полилог культур и эпох, в котором ни один голос не обладает монополией на истину (66). Многоязычные модели вроде PaLM, Claude или GPT-4, обученные на десятках языков, фактически выступают техническими посредниками в таком полилоге: они переводят и сопоставляют тексты, написанные в разных культурных контекстах, и позволяют в одном диалоге сочетать цитаты из русской классики и англоязычной научной статьи. Михаил Эпштейн образно пишет, что ИИ поражает способностью охватывать в своём творчестве «вечное и вездесущее волнение языка, его переливание через границы разных языков – жизнь самовозрастающего Логоса» (56). Это, конечно, поэтический образ, но он довольно точно передаёт впечатление от того, как модель свободно переходит с языка на язык и смешивает разнородные традиции.
У многоголосия ИИ есть и оборотная сторона: отсутствие собственного «я», собственного авторского голоса может вести к размытости и компилятивности. Милан Кундера предупреждал, что современная культура рискует превратиться в хор без дирижёра, где звучат все голоса сразу и теряется индивидуальная интонация (58). Языковые модели в нынешнем виде словно воплощают этот хор: они воспроизводят речи всех, но сами не имеют собственной позиции. И вновь спросим другими словами: нужен ли искусственному интеллекту собственный голос или даже самосознание для полноценного диалога с человеком? Может ли множество «чужих слов» когда-нибудь сложиться в новое синтетическое сознание, которое не только комбинирует смыслы, но и переживает их?
Диалог как прогулка: лес и регулярный парк
Разбирая диалогичность языка и роль ИИ как нового собеседника, я люблю использовать одну метафору. Разговор с человеком напоминает прогулку по лесу, а диалог с искусственным интеллектом – прогулку по регулярному парку. Оба пространства связаны с движением и встречей, но устроены по-разному и требуют от нас разного внутреннего состояния. Лес никогда не бывает до конца предсказуем:
одна и та же тропа весной, осенью и в туманный зимний день – это по сути разные маршруты. Чуть изменился свет, влажность, ветер, твое собственное настроение, и лес отвечает другим набором звуков и деталей. Так же выглядит и живой диалог с человеком. Разговор с человеком зависит от усталости, обид, биографии, травм, случайных ассоциаций, легко выходит за рамки исходной темы, может оборваться, сорваться в конфликт, замкнуться в молчании, несет в себе риск не только быть непонятым, но и быть уязвлённым. В терминах Бахтина здесь особенно заметна многоголосица: чужой голос никогда не сводится к функции «ответа на мой вопрос». У собеседника есть свой внутренний роман, свой «лес» смыслов, куда я заглядываю всегда частично, фрагментарно. Настоящий диалог «Я и Ты» (в духе Бубера) как раз и предполагает выход в этот чужой лес, где нет гарантий безопасности, но есть возможность подлинной встречи. Лес не создан «под меня». Он был до меня и останется после. Точно так же и психика другого не спроектирована, чтобы служить удобным интерфейсом моего познания. У нее есть собственная история, собственная логика. Поэтому диалог с человеком – это всегда движение по живой, не до конца контролируемой среде. В нем много «шума», оговорок, пауз, неловких шуток; но именно в этом шуме и рождается то, что нельзя заранее рассчитать: неожиданное понимание, новая мысль, изменение позиции. Можно сказать, что человеческий диалог – это «дикий» участок, где смысл не оптимизирован и не гарантирован. Диалог с большим языковым ИИ гораздо ближе к прогулке по регулярному парку. Парк устроен иначе, чем лес: дорожки проложены заранее, есть освещение, лавочки стоят, кусты подстрижены. Здесь тоже можно гулять, думать, разговаривать, но пространство специально спроектировано, чтобы минимизировать риск. Когда мы общаемся с языковой моделью, ощущение очень похожее: собеседник не устает, не уходит в собственные рассуждения, не начинает обвинять или манипулировать (по крайней мере, в нормальной конфигурации), подстраивается под наш стиль и темп. С точки зрения диалогичности это своеобразный «парк диалога». В нем все равно есть обращенность к собеседнику (модель отвечает на мой запрос, учитывает контекст переписки), но эта обращенность регулируется архитектурой системы: я гуляю по дорожкам, которые в принципе уже есть в пространстве модели. Она не живет своей отдельной судьбой, у нее нет «личного леса», который внезапно вторгнется в разговор. Парк удобен тем, что позволяет тренировать мышление и речь без постоянного риска столкнуться с непереносимым. Это тот же диалогический формат, но более мягкий, структурированный, с «фонарями» и «указателями». Бахтинская адресность сохраняется (каждый ответ – адресованная реплика), но глубинная взаимная уязвимость «Я и Ты» здесь минимизирована: передо мной не другая судьба, а система, которая поддерживает форму диалога.
Важно не противопоставлять эти две прогулки в духе примитивной полярности «живое–мертвое». И лес, и парк нужны, если понимать их как два режима диалогичности. Лес человеческого общения нужен чтобы сталкиваться с настоящим инакомыслием, учиться его выдерживать, приспосабливаться к тому, что не вписывается в ожидания. Парк диалога с ИИ нужен чтобы безопасно разбирать сложные темы, не обрушивая их сразу на живых людей, чтобы тренировать собственную речь и мышление, чтобы проверять идеи, получать справки, структурировать хаос опыта, не перегружая чужой психики.
В терминах диалога культур В.С. Библера ИИ можно представить как особый «регулярный сектор» среды человеческих смыслов, где человеческие тексты проходят дополнительную обработку, комментарии, перекрестное сопоставление. Человек приходит с лесной, сырой мыслью, а модель помогает обтесать ее, сделать видимой структуру, подобрать язык. Но это не отменяет необходимости потом вернуться с этой мыслью в живой лес человеческих отношений, где она будет проверена на прочность другими «я». В лесу человеческого общения можно попасть под влияние токсичного человека, спутать силу эмоции с глубиной смысла, обжечься и затем избегать любых диалогов. В парке ИИ легко привыкнуть к ровным дорожкам и начать бояться настоящей непредсказуемости. Возникает иллюзия, что хороший диалог всегда логичен, вежлив и структурирован, а значит, любой живой «сбой» – это уже ошибка, а не шанс. Если культура целиком переедет в регулярный парк ИИ-диалогов, мы рискуем получить идеальное пространство для обработки текстов и одновременно хронический дефицит настоящей встречи «Я и Ты». Если же мы романтизируем только лес и игнорируем возможности парка, мы оставляем людей один на один с хаосом человеческих отношений без инструмента для осмысления и «распаковки» этого хаоса. Зрелая диалогическая культура должна основываться на том, что ИИ не подменяет собой диалог, о котором писали Бахтин и Бубер, но становится особой зоной смыслов и текстов, где диалогичность получает поддержку и технико-семиотический «экзоскелет». Человек при этом остается автором и читателем своего текста, а не только объектом алгоритмической прогулки.
В заключении к этому разделу отмечу, что идеи М. М. Бахтина, В. В. Налимова и В. С. Библера, возникшие в XX веке, сегодня неожиданно проявляют свою актуальность в развитии искусственного интеллекта. Диалогическая природа языка (М.М. Бахтин) оказалась краеугольным камнем при создании систем, способных общаться с человеком в естественной форме. Концепция М.М. Бахтина о том, что понимание рождается в диалоге, вдохновляет разработчиков превращать взаимодействие с ИИ в подобие человеческой беседы – контекстуальной, чуткой к отзыву, открытой к новым вопросам. Вероятностная модель языка (Налимов В.В.) фактически предвосхитила методологию современных языковых моделей: обучение на статистике текстов, принятие неопределенности и поливариантности значений как неотъемлемого свойства речи. Если раньше язык в компьютере пытались описать строгими правилами, теперь его моделируют как живую статистическую систему – подход, который В.В. Налимов философски обосновал задолго до эры нейросетей). Диалог культур и полифония мышления (В.С. Библер) отражаются в том, что ИИ впитывает знания из множества источников, становясь своеобразной площадкой для «разговора» разных стилей, языков и дисциплин. В больших моделях заключены тексты по философии и физике, поэзия и программирование – и в их ответах иногда неожиданно соединяются разные плоскости знания. Такое соединение перекликается с библеровской идеей единого поля культуры, на котором возможен диалог между, казалось бы, несоединимыми голосами).
Конечно, между идеями этих мыслителей и нынешними реализациями ИИ есть и существенные расхождения. М.М. Бахтин и В.С. Библер писали о диалоге живых сознаний, носителей воли и ценностей, тогда как текущие модели не обладают ни волей, ни ценностными ориентациями (кроме заложенных извне). Василий Налимов видел в вероятностной модели языка путь к пониманию творчества и даже духовных состояний, тогда как языковые модели ИИ пока далеки от подлинного творчества – они скорее ремикшируют существующее. Тем не менее, сама постановка проблем, которую предлагали эти авторы, помогает глубже осознать вызовы, стоящие перед ИИ сегодня.
Одним из таких вызовов является проблема смысла: как обеспечить, чтобы генерируемые машиной тексты не только следовали статистике, но и учитывали семантическую связность, соответствие реальности и целям общения. Здесь на помощь приходит диалогический подход – вовлечение человека в цикл обучения (через обратную связь, как это делается в методе RLHF, где модель доучивается на основе оценок ответов людьми). Человек, корректируя модель, фактически выступает ее собеседником и наставником, прививая ей более тонкие различения смысла. Другой вызов – этический и культурный. Разрабатывая все более сложные «многоголосые» ИИ, мы должны решить, какие голоса им следует транслировать, а какие подавлять. Полифония хороша в романе, но в реальной жизни мы не хотим, чтобы ИИ без разбора воспроизводил, например, голос ненависти или лжи, даже если такие тексты были в обучающих данных. Значит, нужно внедрять механизмы цензурирования вредных высказываний, что философски противоположно полной свободе диалога. Это этическое ограничение, своего рода нормативный карнавал, где не все маски позволены.
В перспективе диалогический ИИ может стать не просто инструментом, а партнером человека в мышлении. Если удастся сбалансировать вероятностную креативность и содержательную валидность, ИИ сможет генерировать новые гипотезы и идеи в сотрудничестве с учеными (уже есть примеры, когда модели помогают в исследованиях, предлагая нетривиальные решения задач). Возможно появление коллективов (и уже есть попытки реализации, например в Grok), где несколько ИИ-модулей с разными «специализациями» обмениваются результатами, что-то вроде сообщества агентов, каждый со своим «мнением», по образцу того, как ученые обсуждают проблему. Такие мультиагентные системы, по задумке, будут более надежны и прозрачны, так как имитируют диалог и могут взаимно объяснять решения. Тут вновь видна перекличка с идеями Бахтина и Библера: как множество разнородных сознаний может сойтись к истине через диалог, так множество специализированных ИИ могут совместно решать задачи лучше, чем один монолитный алгоритм.
В завершение, можно сказать, что развитие языковых моделей ИИ – это не только технический прорыв, но и философский эксперимент. Он проверяет на практике давние теории о языке, сознании и общении. Диалогический ИИ представляет одновременно надежду на углубление взаимодействия человека с технологиями (в направлении партнерства и взаимопонимания) и вызов нашему самосознанию (где границы разума и алгоритма?). Чтобы двигаться вперед ответственно, разработчикам ИИ придется учитывать не только метрики точности, но и идеи философов и лингвистов о природе языка. В этом диалоге точной науки и гуманитарного знания – возможно, самом важном диалоге, от которого зависит будущее ИИ и заключен путь к созданию искусственного интеллекта, который будет не чужд человеческому миру смысла и любви.