Подсказки для поиска

Можно использовать знаки подстановки

Что нейросети умеют делать с текстами и чем предстоит заняться человеку

Что нейросети умеют делать с текстами и чем предстоит заняться человеку
В коллаже использованы материалы фотобанка Unsplash

Нейросети уже неплохо справляются с анализом и порождением текстов, они умеют многое из того, что раньше делали только люди. Какие возможности это дает? Участники круглого стола «Ай да AI. Нейросети и создание текстов: проблемы и перспективы генеративных моделей» обсудили, чем ИИ может помочь в научной работе и какие навыки понадобятся людям в цифровую эпоху. Грамота записала самое главное. 

В дискуссии на Костомаровском форуме участвовали руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ, доктор физико-математических наук Константин Воронцов, руководитель образовательной программы «Цифровые методы в гуманитарных науках» НИУ ВШЭ, кандидат филологических наук Борис Орехов и директор по стратегическим коммуникациям Brand Analytics Василий Черный. Модерировала встречу Мария Лебедева, кандидат филологических наук, руководитель образовательного направления Грамоты и заведующая лабораторией когнитивных и лингвистических исследований Института Пушкина. 

Нейросеть как инструмент 

Все желающие уже успели убедиться в том, что нейросети научились генерировать тексты: они редактируют, переводят, сокращают, пересказывают и составляют аннотации. Если еще недавно сообщение о том, что ученый написал статью совместно с нейросетью, было сенсацией, то сейчас одни исследователи делают это, не афишируя, а другие — открыто говорят об этом. Так, в статье «Способен ли ИИ написать статью в юридический журнал?» описан эксперимент по проверке гипотезы, вынесенной в заглавие: первая часть статьи была полностью сгенерирована искусственным интеллектом.

Как нейросети и генеративные модели помогают ученым работать с научными текстами? Массив таких текстов огромен, а их переработка требует времени и сил.

Нейросети могут помочь, в частности, в поиске релевантных статей, их упорядочивании, в создании аннотаций.

В Институте искусственного интеллекта МГУ под руководством Константина Воронцова работает проект «Мастерская знаний», где на основе нейросети SciRus-tiny создается поисково-рекомендательная система, призванная облегчить работу с результатами поисковой выдачи по научным текстам. С ее помощью можно создавать тематические подборки, структурировать и ранжировать информацию, а также получать сообщения о новых публикациях по выбранной теме. Тестирование этой системы началось в 2024 году; нейросеть и набор тестовых задач находятся в открытом доступе. 

Участники круглого стола
Участники круглого стола

В античности знание было диалогичным, устным и не фиксировалось, напомнила Мария Лебедева. Затем произошла трансформация: устную речь научились записывать, стали хранить и распространять эти записи. Сейчас мы живем в парадигме, где научное знание скорее монологично и излагается в виде текста. Но наступает момент, когда текстов становится слишком много, и нейросеть помогает «выплыть» в этом море информации. С Марией Лебедевой согласен Константин Воронцов.

Слишком много букв — это не претензия неграмотной молодежи, а состояние современной цивилизации. Константин Воронцов

Человечество вплотную подошло к новому цивилизационному барьеру, и сегодня нужно использовать новые инструменты и навыки для того, чтобы выбирать самое главное.

Проблема авторства

Использование новых инструментов ставит вопросы: если создать тематическую подборку и выбрать из статей цитаты теперь можно с помощью ИИ, то в чем заключается роль исследователя?  Сохранится ли, к примеру, реферат как форма проверки знаний студентов? 

Ведущая роль в создании обзора принадлежит человеку, считает Константин Воронцов: у человека есть авторский замысел и цель; когда он пишет обзор для диссертации, статьи или заявки на грант, то в зависимости от цели ставит задачи своему ИИ-помощнику.

В какой момент исследования следует подключать технологии? Для кого они предназначены: мы помогаем автору писать обзор или читателю в нужном порядке осваивать информацию? Такой дилеммы никогда не было, но сейчас технологии подвели нас к тому моменту, когда нам придется дать ответ на этот вопрос.

Нейросети довольно быстро меняют и нашу повседневную жизнь. Например, уже существует немало инструментов, которые безошибочно транскрибируют видеоконференции, переводя голос сразу в текст.

ИИ-ассистенты могут подготовить в текстовом виде итоги любого совещания быстрее и лучше, чем это сделает человек.

Но тексты, сгенерированные с помощью ИИ, нуждаются в тщательной проверке. Ученые пока не смогли справиться с феноменом галлюцинаций нейросетей. Поэтому для пользователей важна верификация информации, а для специалистов — качество массива текстов, на которых проводится обучение ИИ.

Мария Лебедева привела пример таких рисков. Специалисты Грамоты попросили нейросеть ответить на вопросы о русском языке, которые поступают в справочную службу. Выяснилось, что нейросеть в большинстве случаев ошибалась, придумывая свои правила русского языка или ссылаясь на нерелевантные. 

Директор по стратегическим коммуникациям Brand Analytics Василий Черный
Директор по стратегическим коммуникациям Brand Analytics Василий Черный

А вот материалы в интернете, посвященные искусственному интеллекту и нейросетям, чат BrandGPT анализирует вполне успешно, считает Василий Черный. Компания BransAnalitics разрабатывает системы анализа социальных медиа и классических СМИ, в том числе отслеживает тенденции в области ИИ. Например, анализ показывает, что количество контента, посвященного ИИ и нейросетям, за год выросло в два раза, а интерес к конкретным нейросетям, генерирующим изображения, сегодня выше, чем к генераторам текста. 

Борис Орехов сравнил роль автора в естественных науках со вкладом автора в гуманитарных исследованиях и художественных текстах.

В гуманитарных науках отделить текст от знания невозможно. Индивидуальный стиль Гаспарова, Бахтина, Лотмана неотделим от содержания их работ.

Теоретически большая языковая модель со временем может заменить гуманитария. Возникает вопрос: чем человек как производитель текста лучше, чем генеративная модель? А что, если выяснится, что искусственный интеллект может генерировать художественные тексты? Будут ли такие тексты экспериментом или полноценным художественным произведением? И кто тогда будет автором?

Создание массовой развлекательной литературы может быть отдано ИИ, но место для писателя-человека в литературе безусловно останется. «Мне интересно, когда живой человек делится со мной своим жизненным опытом, мыслями о мире и так далее. Ради этого я читаю художественную литературу», — заметил Константин Воронцов.

Что делать людям в эпоху нейросетей

Выделять главное и строить схемы

Справиться с гигантским объемом данных нам поможет структуризация знаний. Константин Воронцов предлагает научить людей выделять главное и строить схемы, чтобы затем передать это умение следующей генерации больших языковых моделей. Важными навыками для людей в информационную эпоху становятся составление текстографических материалов, так называемых карт мыслей (интеллект-карт, ментальных карт) и питчинг — умение быстро рассказать о самом важном, чтобы завладеть вниманием аудитории. 

Руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ Константин Воронцов
Руководитель лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ Константин Воронцов

Писать промпты и интерпретировать собранные данные

Василий Черный настроен скорее оптимистично. Он сравнивает автора, работающего в паре с ИИ, с колумнистом, который пишет свою колонку по материалам газеты за неделю и обладает для издания большей ценностью, чем любые новостники.

Роль человека в том, чтобы анализировать и интерпретировать полученные нейросетью результаты.Василий Черный

С другой стороны, написание текстового запроса пользователя (промпта), по которому нейросеть генерирует контент, имеет все шансы когда-нибудь стать отдельной отраслью и отдельной профессией. Никакой боязни остаться без работы в среде тех, кто имеет дело с ИИ, нет: работы все равно очень много. Если мы правильно обучаем ИИ, он многое может делать, но инноватором он пока не является. 

Адаптироваться к цифровому миру

Год назад, когда нейросеть Midjourney доказала, что ИИ может создавать реалистичные изображения, это вызвало панику в стане фотографов, напомнил Василий Черный. Прошел год, страсти улеглись, и выяснилось, что человеческий глаз способен отличить сгенерированные изображения. Фешен-индустрия откликнулась трендом на реализм и отказом от обработки изображений, чтобы дистанцироваться от продукции ИИ. Таким образом, фотографы нашли свою нишу.

Вообще, вполне может быть, что модели станут полноправными акторами и нашими партнерами: сейчас мы помогаем этим сущностям работать, но мы на самом деле не знаем, что происходит у них внутри. Уже сейчас в исследовательской индустрии получили мощное развитие синтетические респонденты, потом будут синтетические исследователи, затем потребители будут виртуализироваться, и так возникнет параллельный виртуальный мир.

Руководитель образовательной программы «Цифровые методы в гуманитарных науках» НИУ ВШЭ Борис Орехов
Руководитель образовательной программы «Цифровые методы в гуманитарных науках» НИУ ВШЭ Борис Орехов

Борис Орехов назвал эту картину будущего прекрасной и суммировал ее так: одни нейросети будут генерировать тексты, другие нейросети будут их читать, а мы сможем «пойти на речку за червячками».

Заниматься тем, что интересно

Казалось бы, зачем вообще генерировать художественные тексты? В этом есть смысл, даже если пока непонятно, зачем это нужно, уверен Борис Орехов.

Если бы у Резерфорда спросили, зачем он изучает ядро атома, я не уверен, что его ответ убедил бы всех. Но через полвека ценность этих работ стала очевидна. Борис Орехов

Практической ценности у сгененированной литературы может не быть, но это не значит, что надо немедленно прекратить этим заниматься. У людей должна быть возможность заниматься тем, что им интересно.

Создавать позитивные образы будущего

Люди должны не только прогнозировать будущее с учетом появления ИИ, но и активно конструировать его, считает Константин Воронцов. Например, легко представить себе, что персональный помощник, который слушает совещания, читает книги, ведет вашу переписку, работает с вами десятилетиями, постепенно становится слепком вашей личности. Он обладает сверхвозможностями и может продолжать работу после вашей смерти, стать суперсотрудником для вашего работодателя или ангелом-хранителем для ваших потомков, которые смогут обратиться к нему за советом. Подобные сценарии могут стать реальностью в цифровом будущем, их нужно разрабатывать и к ним готовиться.

, редактор Грамоты

Еще на эту тему

Обучение и самообучение: как синтетические данные влияют на работу больших языковых моделей

Михаил Копотев о роли сгенерированных нейросетью текстов в развитии моделей и в жизни людей

В Институте Пушкина завершился IV Костомаровский форум

Участники обсудили не только преподавание и продвижение русского языка, но также медиатексты, вежливость, словари и нейросети

Машинный диалект: границы рефлексии

Взгляд лингвиста Бориса Орехова на язык нейросетей

все публикации

Как устроено ударение в разных языках

Оно может быть силовым, музыкальным или даже вовсе отсутствовать

«Нелицеприятная оценка»: странные формы и употребления на пути из ошибок в норму

Лингвист Ирина Фуфаева с интересом наблюдает за говорящими, уверенными в своей непогрешимости

Заец, Журавель и Казаченок: как склонять такие фамилии

Можно обратиться к словарю фамилий или прислушаться к мнению носителя

Светлана Гурьянова: «Главное — не запутаться в том, какое правило нужно применить!»

Подробный разговор о сложных заданиях на ЕГЭ, материалах для подготовки и настрое перед экзаменом

Денис Фонвизин: живая речь в комедиях и системность в словаре

Рассказываем о ключевых исторических фигурах, повлиявших на развитие русского языка

Что такое темематический язык и почему он так называется

На портале «Элементы» появились три новые лингвистические задачи

Склонение грузинских фамилий в русском языке

От Берии до Данелии и от Коставы до Окуджавы

Неологизмы бросают вызов лексикографам. Как на него ответит Лексикон Грамоты?

Чтобы ответить на запрос пользователей, выбираем слова-кандидаты, анализируем употребления, описываем значения

Мелетий Смотрицкий: архитектор славянской грамматики

Рассказываем о ключевых исторических фигурах, повлиявших на развитие русского языка

Мелет или мелит? Не трожь или не трогай? Изучаем глаголы со сложным характером

Ошибки нередко проливают свет на глубинные свойства языковой системы

Язык в большом городе: три способа адаптации к обстоятельствам

Лингвист Валерий Шульгинов — о родственных связях, чечиках и политкорректности

1/6
Большой универсальный словарь русского языка (2 тома)
1 — 4 классы
Морковкин В.В., Богачева Г.Ф., Луцкая Н.М.
4.3
Подробнее об издании
От 2320 ₽
Купить на маркетплейсах:
Назовите ваше слово года!
Какие новые слова в 2024 году прочно вошли в вашу речь? На какие вы обратили внимание, какие стали чаще слышать вокруг? Участвуйте в выборе «Слова года» по версии Грамоты.
Отправить
Спасибо!
Мы получили ваш ответ и обязательно учтем его при составлении списка слов-кандидатов
Читать Грамоту дальше
Новые публикации Грамоты в вашей почте
Неверный формат email
Подписаться
Спасибо,
подписка оформлена.
Будем держать вас в курсе!
На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия