Promt-Engineering as a Linguistic Problem

Full Text

Введение

Появление больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) радикально изменило представление о том, как человек взаимодействует с вычислительными системами. Если ранее коммуникация с машиной осуществлялась преимущественно через формальные языки программирования, интерфейсы командной строки и строго структурированные формы ввода информационно-поисковых языков [1], то сегодня ключевым посредником становится естественный язык. Пользователь формулирует задачу в привычной для него вербальной форме, а модель генерирует ответ, создавая иллюзию «понимания» и диалога. Однако эта иллюзия быстро разрушается при практическом использовании. Модели не обладают опытом, интенциональностью, телесностью, культурно-историческим контекстом и здравым смыслом в человеческом понимании; они опираются исключительно на статистические закономерности в корпусах текстов. В результате качество ответа оказывается непосредственно зависимым от того, как именно сформулирована исходная инструкция — промпт. В русском языке данное слово появилось с развитием нейросетей как транслитерация английского слова prompt (подсказка, стимул), которое, в свою очередь, восходит к латинскому prōmptus (причастию от глагола prōmere (извлекать), которое нередко функционирует как прилагательное «готовый, явный, удобный, быстрый»). В обыденной терминологии промпт описывается как «умение правильно задавать запрос»,  но такая формулировка скрывает глубину проблемы.

Постановка проблемы

Промпт-инжиниринг в современных условиях представляет собой не набор эмпирических «подсказок», а новую форму управляющего текста, конструируемого на естественном языке. В отличие от традиционных письменных жанров промпт не только передаёт информацию, но и задаёт режим  работы системы, одновременно описывая задачу, определяя роль модели (эксперт, преподаватель, юрист, редактор и пр.) и фиксируя желаемый жанр и стиль ответа. Кроме того, промпт содержит метатекстовые инструкции относительно формы будущего текста (структура, объём, формат, тон) и компенсирует отсутствие у модели реального контекста, явно формулируя то, что в человеческой коммуникации остаётся невыраженным: пресуппозиции, условия релевантности, критерии «хорошего» ответа. Тем самым промпт становится объектом, который невозможно адекватно описать только терминами ИТ или инженерии. Он оказывается в центре ряда философских и лингвистических проблем. Так, семантическая проблема заключается в том, как  переопределяются значения и требования к точности формулировки в ситуации, когда текст интерпретируется не человеком, а статистической моделью. Прагматическая проблема связана с тем, как кодируются намерения, цели и условия успешности речевого акта в отсутствие общего опыта и контекста. Дискурсивная проблема — как промпт задает макроструктуру будущего текста, жанровые рамки и стратегию аргументации. Проблема социолингвистическая — как через промпт конструируются роли, регистры и стили, имитирующие профессиональные и социальные идентичности. Также присутствует проблема когнитивная — как формулировка промпта отражает внешнюю  запись когнитивных стратегий и структурирует человеческое мышление.

Актуальность данной темы обусловлена несколькими обстоятельствами. Во-первых, промпт-инжиниринг уже сегодня имеет прикладное значение в образовании, юриспруденции, науке, бизнес-аналитике, технической  документации и других областях, где языковые модели используются как инструмент поддержки решений и производства текста [2; 3]. Во-вторых, наблюдается явный дефицит теоретического осмысления промпта именно как лингвистического объекта: публицистические и технические описания  (how-to, best practices) доминируют над системным научным анализом.  В-третьих, анализ промптов позволяет по-новому взглянуть на классические лингвистические категории — семантику, прагматику, жанр, дискурс, теорию референции — поскольку они оказываются буквально «вынутыми» на  поверхность и формализованными в явных инструкциях.

Объектом исследования в данной работе является вербальная форма взаимодействия человека с языковой моделью, то есть структурные, семантические и прагматические характеристики текстов промптов. Предметом исследования выступает лингвистическая природа промпта как особого типа управляющего текста: его семантическая организация, прагматическая структура, дискурсивные функции и когнитивные предпосылки.

Цель исследования состоит в том, чтобы показать промпт-инжиниринг как лингвистическую проблему, требующую привлечения инструментов современной семантики, прагматики, дискурс-анализа, когнитивной лингвистики и философии языка, и тем самым обосновать необходимость формирования отдельной междисциплинарной области — лингвистики человеческо-модельной коммуникации.

Для достижения этой цели в статье решаются следующие задачи:

1. описать промпт как особый тип текста, показать его гибридную жанровую природу и отличие от традиционных директивных и метатекстовых форм;
2. проанализировать семантические особенности промптов: требования к точности, операциональности и устранению размытых категорий;
3. рассмотреть прагматическую структуру промптов с опорой на теорию речевых актов и максимы кооперации;
4. исследовать дискурсивную организацию промпта: ролевые установки, жанровые прототипы, макроструктуру будущего текста;
5. показать когнитивные и философские основания промпт-инжиниринга (прототипы, фреймы, модели мира, уровни объяснения);
6. обсудить межъязыковые аспекты (англоязычная доминанта, специфика русского языка в промптах) и социолингвистические последствия распространения языковых моделей;
7. сформулировать предпосылки для выделения промпт-инжиниринга в рамках новой научной дисциплины.

Методологическую базу работы составляют идеи формальной семантики Р. Монтегю [4], теории прототипов Э. Рош [5], фреймовой семантики Ч. Филлмора [6] и М. Минского [7], теории речевых актов Дж. Остина [8]  и Дж. Серля [9; 10], кооперативной прагматики Г. Грайса [11], философии языка Л. Витгенштейна [12], С. Крипке [13] и Д. Деннетта [14], дискурс- анализа Т. Ван Дейка [15], Э. Гофмана [16], М. Фуко [17].

Статья носит теоретико-аналитический характер и ориентирована на исследователей в области лингвистики, философии языка, когнитивных наук и разработчиков, работающих с языковыми моделями, а также на специалистов, которые фактически занимаются промпт-инжинирингом, но нуждаются в более глубоком и формализованном понимании его лингвистической природы.

Промпт как новый тип текста

Появление больших языковых моделей радикально переопределило механизмы текстовой коммуникации. В условиях взаимодействия «человек — модель» промпт занимает место, не соответствующее ни одному из традиционных жанров человеческой речи. Он сохраняет черты директивы, инструкции, запроса, алгоритма, описания задачи, пояснения и метатекста, но  не совпадает ни с одним из них полностью. Промпт — это управляющий текст, создающий условия для функционирования модели и определяющий параметры будущего ответа.

Традиционные тексты так или иначе построены вокруг роли коммуникатора, обладающего опытом и пресуппозициями. Промпт, напротив, создаёт условия для симуляции опыта: модель, не имея реального знания мира, извлекает вероятностные паттерны из текста промпта. Следовательно, промпт  выступает как механизм замещения контекста, который в естественной коммуникации является неотъемлемой частью взаимодействия собеседников.

Можно говорить о том, что промпту свойственна гибридность, которая проявляется в нескольких аспектах. Жанровая гибридность промпта связана с тем, что он совмещает аналитическую, директивную, описательную и нормативную функции. Функциональная гибридность определена тем, что он одновременно определяет задачу, инструктирует модель и ограничивает диапазон интерпретаций. Дискурсивная гибридность — промпт задает фрейм будущего текста, предопределяя его структуру и стиль. Также можно выделить метатекстовую гибридность, поскольку промпт содержит указания относительно языка, которым должен быть написан ответ.

Эта уникальность делает промпт объектом междисциплинарного  анализа, соединяющим лингвистику, когнитивные науки, теорию дискурса и философию языка.

Семантические особенности промптов

Семантика промптов является областью, где наиболее явно проявляются ограничения языковых моделей. Для человека смысл высказывания часто выводится из контекста, имплицитных знаний, опыта, социальных и культурных норм. Модель же опирается исключительно на текст — на последовательность символов, являющуюся входом. Поэтому семантика промпта должна быть максимально эксплицитной, операциональной и точной. Наиболее  критичны такие семантические аспекты, как размытие категории, полисемия, инструментализация семантики, контроль референции и формальная  семантика.

К размытым категориям могут быть причислены определительные  наречия образа действия, такие как подробно, глубоко, кратко, ясно, которые обладают градуальной природой (по Э. Рош [5]), но не имеют четких операциональных границ. Модель интерпретирует их как усреднённые категории, что приводит к неоднозначности.

Многозначность также присутствует в ряде таких частотных для промптов лексем, как анализ, обзор, обоснование, описание и др., обладающих  высокой семантической вариативностью, в связи с чем необходима их конкретизация, например: анализ — выделить критерии, признаки, отношения; обзор — перечислить основные факты; обоснование — привести аргументы; описание — зафиксировать свойства объекта.

Инструментализация семантики подразумевает, что промпт должен превращать семантические категории в действия, которые модель может выполнить, например: проанализируй — классифицируй + оцени; объясни — укажи причинно-следственные связи; сформулируй вывод — обобщи ключевые  положения.

Безусловно, необходим контроль референции — модель часто теряет  конкретные объекты без чёткой референции [13]. Например: проанализируй документ — лишено референции, проанализируй договор купли-продажи оборудования от 2025 года — корректно.

С позиций формальной семантики [4] промпт задаёт не значение, а пространство интерпретаций. Если это пространство слишком широкое, модель принимает вероятностное среднее решение. Отсюда возникает необходимость жёсткой семантической спецификации. Таким образом, промпт должен обладать семантической плотностью — минимизировать неопределённость  и расширять операциональность.

Проблемы значения: формальная семантика и интерпретация

Понимание текста моделью принципиально отличается от человеческого понимания. Человек соотносит слова с миром через опыт и перцептивные  категории. Модель же соотносит текстовые единицы друг с другом через вероятностные отношения. Это фундаментальный разрыв, который становится особенно очевидным при анализе промптов.

Согласно формальной семантике Р. Монтегю [4], смысл выражения определяется через систему правил отображения формул в модели мира. У языковых моделей нет формальной модели мира; вместо неё используется огромная статистическая структура, вследствие чего модель не проверяет истинность, она проверяет правдоподобие. Следовательно, недоопределённые промпты приводят к «галлюцинациям».

Лингвистическая неопределенность промпта тесно увязана со многими факторами. Если выражение допускает несколько семантических трактовок, модель выбирает наиболее вероятную по корпусу, а не наиболее корректную по логике. Например, при запросе: напиши научное объяснение модель выбирает из корпуса усреднённый «научный стиль».

Как упоминалось выше, принципиальна роль контекста как внешней логической структуры. У человека контекст — это мир, ситуация, фоновые знания, у модели контекст — только текст, который находится в промпте. Значит, промпт должен создать контекст, иначе модель его «выдумывает». Если промпт лишен операциональной структуры, модель повторяет наиболее  вероятные шаблоны. Отсюда возникает необходимость формализованной семантики внутри промпта.

Одним из ключевых элементов, определяющих интерпретацию задачи моделью, является прагматика промптов. Человек свободно различает просьбу, указание, рекомендацию, требование через синтаксическую структуру предложения, интонацию, социальный контекст и культурные нормы. Модель лишена этих механизмов, она воспринимает только текст. В связи с этим необходимо обратиться к теории речевых актов Дж. Остина [8]  и Дж. Сёрля [9]. Если опираться на данную теорию, то можно рассмотреть промпт как директивный речевой акт, содержащий иллокутивную цель, условия успешности, рамки выполнения и ожидаемую структуру ответа. Проблема состоит в том, что модель не умеет выводить иллокуцию из контекста, поэтому ее необходимо эксплицировать. Например: сформулировать промпт проанализируй письмо недостаточно, корректен в таком контексте следующий промпт: проанализируй письмо как юрист, выделив: риски, формальные нарушения, обязательства сторон, возможные последствия.

Прагматическими маркерами промпта могут быть следующие: цель («цель анализа…»), роль («ты — эксперт по…»), адресат («объясни студенту…»), регистровые требования («официальный стиль»). По Дж. Сёрлю [9], речевой акт требует соответствия ситуации, компетентности говорящего, понимания намерения. Промпт подменяет эти элементы текстовыми инструкциями, т.е. он фактически создаёт искусственные условия успешности.

Кооперативные принципы и ошибки коммуникации в промптах

Работа модели подчиняется аналогам известных максим Пола Грайса [11]: 1) максима количества — текст промпта должен содержать достаточно информации; 2) максима качества – если требуется точность, это должно быть прописано явно; 3) максима релевантности – модель плохо игнорирует нерелевантные фрагменты, перегруженный промпт ведет к «шуму»; 4) максима способа – структурированность и ясность представляют собой обязательное условие корректной интерпретации. Неполнота прагматических требований (максимы количества) приводит к предсказуемо неудовлетворительному результату, например, в запросе: напиши эссе отсутствует целевая аудитория, стиль, объем, формат и цель.

Понятие промпт-шума (отсутствие максимы релевантности) отчасти перекликается с понятием «стоп-слов» в информационном поиске. Тем не менее, говоря о промпт-шуме, в первую очередь необходимо упомянуть такие нежелательные компоненты промпта, как лишние детали, эмоциональные  отступления, разговорные конструкции и противоречивые указания. Даже небольшие нарушения могут «переключить» модель на неправильный дискурс.

К типичным ошибкам, создающим противоречивые инструкции, относятся такие конструкции, как сделай научно, но максимально просто; пиши строго, но с юмором; будь кратким, но очень подробным. Без четкой иерархии требований модель выбирает случайный приоритет.

Дискурсивная организация промптов

Дискурс промпта представляет собой совокупность риторических, структурных и прагматических механизмов, формирующих условия порождения будущего текста. В отличие от обычной речи, где дискурс определяется ситуацией общения, ролью участников и контекстом, в промпте дискурс задаётся искусственно — через явные инструкции. По теории Тео ван Дейка [15],  любой текст строится вокруг макроструктуры — глобального смыслового каркаса. В естественном общении макроструктура выводится автоматически из социального контекста и жанра. В промпте же макроструктура должна быть явно задана, структурные сигналы — определены заранее, последовательность разделов часто воспроизводится буквально.

Например: сначала определи проблему, затем выдели факторы, далее приведи анализ, сформулируй вывод. Такие инструкции (пайплайны, цепочки последовательных действий) выполняют функцию скелета дискурса.

Кроме того, в успешном промпте необходимо активировать жанровые модели, такие как, научная статья, аналитический отчёт, эссе, юридическое заключение, пресс-релиз, официальное письмо и пр. Каждый жанр обладает набором структурных и лексических ожиданий, которые модель восстанавливает по описанию в промпте. Промпт должен задавать средства когезии  (связность текста) и когерентности (логическая согласованность). Без таких указаний модель склонна к избыточной вариативности, повторениям и «дрейфу дискурса», нарушающему общую структуру.

Одной из уникальных особенностей промптов является способность задавать модели профессиональные, социальные и статусные роли. В реальной коммуникации регистр определяется социальным положением говорящего, ситуацией общения и культурными ожиданиями. В промпте регистр конструируется искусственно и жёстко. Задание «ролевого дискурса» или «ролевой маски» по И. Гофману [16] (ты — юрист, ты — историк, ты — профессор и пр.) автоматически активирует специфический словарь (профессиональную терминологию), соответствующие стратегии аргументации, структурные шаблоны, характерные для данной профессии, степень формальности, композиционные модели рассуждения, типичные речевые клише и формулы, ожидаемую этикетную норму. Профессиональная роль действует как «точка входа» в определённую область корпуса. Лингвистически это означает, что роль становится предиктором дискурсивных правил. Однако существует  такое понятие, как «ошибка ролевой спецификации», возникающая тогда, когда промпт задает противоречивые роли: пиши строго научно, но как маркетолог или как юрист объясни ребенку. В такой ситуации модель не может разрешить понятийный конфликт, что приводит к дискурсивной деградации. Следовательно, задание роли должно быть единым и непротиворечивым.

Отдельно необходимо отметить важность формулировки социальной идентичности и регистра. Регистры могут быть формальными, нейтральными, разговорными, экспертными, академическими или бюрократическими. При этом каждый регистр состоит из специфической лексики, характерных синтаксем, композиционных схем и риторических стратегий. Чем точнее задан регистр, тем предсказуемее ответ модели. Кроме того, в сформированном социуме присутствует этикет и прагматические коммуникативные нормы. Модель не имеет таких норм, их надо задавать текстом, например: избегай категоричного тона; не используй личных суждений; сохраняй нейтральную позицию.

 Когнитивные основания: прототипы, фреймы, модели мира

Языковые модели не обладают человеческим опытом или когнитивной архитектурой. Тем не менее, они демонстрируют текстовое поведение,  напоминающее рассуждение. Это объясняется тем, что задача промпта — компенсировать отсутствие когнитивных структур через явные текстовые  инструкции.

Человек классифицирует понятия через прототипы [5]: слово птица вызывает образ воробья, а не пингвина. У модели прототипы заменены на статистические центры — наиболее частотные структуры в обучающих данных. Промпт должен превращать градуальные категории в четкие инструкции, для этого все размытые категории усредняются; все неопределённые требования упрощаются и все градуальные признаки сглаживаются.

Кроме того, промпт должен конструировать фрейм текста. Фрейм,  согласно теориям Ч. Филлмора [6] и М. Минского [7], — это схема ситуации (роли, отношения, действия, типичные последовательности). У модели нет встроенных фреймов: они восстанавливаются по корпусу или создаются промптом. Например: проанализируй письмо клиента. Модель не знает фрейма «деловая коммуникация», значит, в промпт необходимо ввести  требуемые уточнения.

Языковая модель также не обладает знаниями о модели мира, у нее отсутствует интециональность, т.е. у нее нет собственных целей, мотиваций, намерений и убеждений. Она имитирует рассуждение за счёт статистической корреляции. Функция промпта — явным образом задавать «модели мира», которые в человеческой коммуникации являются неявными.

Для экспликации когнитивных шагов создаются промпты типа: думай шаг за шагом; раздели задачу на стадии; сначала гипотезы, затем проверка. Они вводят метакогнитивную структуру, компенсируя отсутствие планирования в модели.

Философские основания языка в промпт-инжиниринге

Философия языка предоставляет ключевые инструменты для анализа природы промпта, особенно в аспекте значения, референции и правил  употребления. По Л. Витгенштейну [12], значение слова определяется его употреблением в языковой игре. Промпт, как языковая структура, задаёт жанровые, ролевые, аргументативные и стилистические правила игры. Если правила не заданы, это означает, что игра не определена, следовательно, модель генерирует вероятностное усреднение. С. Крипке [13], в свою очередь, обозначил существующую проблему референции, показав, что референция — это не описание, а устойчивая цепочка использования. Модель теряет референцию при недостаточной спецификации. Если опираться на точку зрения  С. Крипке, можно предположить, что промпт должен задавать конкретные объекты, определять контекст и фиксировать область знания. Д. Деннетт [14], в свою очередь, ввел понятие уровня объяснений и предложил различать физический уровень, функциональный / уровень дизайна и интенциональный уровень. Модель работает на функциональном уровне, но промпт вынуждает «играть» на интенциональном. Это полезная функция, позволяющая человеку конструировать сложные задания на естественном языке. Отдельно необходимо учитывать, что модель не различает истину и правдоподобие. Поэтому промпты должны задавать требования достоверности, запрещать генерацию фактов при отсутствии данных и ограничивать область знания. Таким  образом, философские основания подчёркивают, что промпт — это механизм искусственного воспроизводства смыслов, не являющихся результатом  понимания.

Метатекст и метадискурс как ядро промпта

Промпт — единственный текстовый жанр, где метатекстовая функция не просто возможна, а обязательна, при этом можно говорить о так называемой «метатекстовой рефлексии», поскольку промпт содержит конкретные  инструкции о структуре («раздели на главы»), о стиле («формальный академический тон») и, например, об ограничениях («не используй эмотивы»). Все эти признаки превращают промпт в самореферентный текст. Кроме того, промпт управляет будущим метадискурсом [18] текста модели, где метадискурс включает организационные маркеры («во-первых», «в заключение»),  интеракционные маркеры («следует подчеркнуть») и оценочные конструкции («важно отметить»). Также промпт можно считать нормативным текстом, поскольку он задает правила, ограничивает интерпретацию и регулирует тон и жанр. Это делает промпт одновременно текстом и нормативной грамматикой для ответа модели.

Корпусные и межъязыковые аспекты

Большие языковые модели обучаются на объемных корпусах, преимущественно англоязычных, что приводит к явным лингвистическим и социокультурным сдвигам. Типологические особенности разноструктурных английского и русского языков также определяют структуру и семантику промпта. Промпты на английском языке точнее интерпретируются, дают более устойчивые результаты и намного реже подвержены «галлюцинациям», поскольку английский язык морфологически прост и синтаксически стабилен. Кроме того, он представлен в огромных разнородных корпусах, что нельзя сказать  о русском языке с развитой морфологией, свободным порядком слов, высоким уровнем полисемии и выраженными стилистическими различиями  и корпусами меньших объемов. Все эти составляющие предъявляют особые требования к промпту на русском языке — пропмт должен быть более структурирован и конкретен, чем на английском. Кроме того, не раз отмечался межъязыковой перенос дискурсов, при котором модель нередко придерживается англосаксонского стиля аргументации и риторических клише, создавая «англифицированные» русские тексты. Во избежание подобного промпт  должен компенсировать это явными стилистическими указаниями.

Формальные модели промптов

Для решения указанных выше проблем и формального представления промпта можно предложить следующую параметрическую модель:  P = (R, C, T, S, F, L) где R — роль, C — контекст, T — задача, S — структура, F — формат, L — ограничения. Эта модель показывает, что промпт представляет собой структурированный управляющий объект, подчинённый вполне формализуемой логике.

Компоненты модели:

R (роль) — определяет «личность» или экспертный профиль модели при генерации ответа, что нужно для задания стиля, глубины, перспективы  ответа. Например: «ты — опытный юрист», «представь, что ты учитель  физики», «действуй как креативный копирайтер».

C (контекст) — дополнительная информация, помогающая модели  понять ситуацию, что нужно для сужения пространства возможных ответов, повышения релевантности и точности. Например: предыстория вопроса, факты, данные, ссылки на документы, описание аудитории.

T (задача) — чёткая инструкция о том, что именно нужно сделать. Это ядро промпта, без него модель не поймёт цель запроса. Например, «составь план», «объясни разницу», «напиши код», «проанализируй текст».

S (структура) — требования к организации ответа, это нужно, чтобы сделать результат удобным для восприятия и использования. Например,  «раздели на 3 абзаца», «оформи в виде нумерованного списка», «создай  таблицу с колонками X и Y».

F (формат) — технические и стилистические параметры вывода. Это обеспечивает соответствие результата техническим или эстетическим требованиям. Например: задай «в формате JSON», «в стиле научного доклада»,  «используй неформальный тон», «на английском языке».

L (ограничения) — границы и запреты для генерации. Это нужно для предотвращения нежелательных элементов в ответе и экономии ресурсов, например: «не более 200 слов», «без жаргонизмов», «не используй цитаты», «исключи упоминания бренда X».

Пример использования модели:

Промпт без структуры: «Напиши про климат».

Промпт по модели P = (R, C, T, S, F, L):

R: ты — журналист в сфере науки.

C: статья для образовательного сайта для старшеклассников.

T: объясни, как парниковый эффект влияет на глобальное потепление.

S: введение (1 абзац), основная часть (3 абзаца), заключение (1 абзац).

F: текстовый абзац, без формул и терминов.

L: не более 300 слов, нейтральный тон, без пугающих прогнозов.

В результате высока вероятность получить чёткий, целевой ответ,  соответствующий ожиданиям.

К плюсам предлагаемой модели можно отнести следующее: универсальность, т.к. она подходит для любых типов запросов (творческих, аналитических, технических); повторяемость: ее легко адаптировать под новые задачи,  меняя один-два параметра; прозрачность: каждый элемент можно обсудить и уточнить.

Безусловно, в модель можно добавить дополнительные параметры, такие как параметр A (аудитория) — целевая аудитория (если контекст не охватывает это) или дополнительно ввести P (тон) — тон ответа (дружелюбный, официальный, ироничный и т.п.), если он не подразумевается ролью. Предложенную модель можно использовать как базовую и постепенно усложнять, добавляя параметры по мере роста сложности задачи.

В целом, такая модель способна улучшить качество взаимодействия с языковыми моделями. Кроме всего вышеперечисленного допустимо архитектурное понимание промпта как внешнего модуля управления поведением LLM, аналога сценария, спецификации (в техническом понимании термина) или же декларативной программы.

Таким образом, рассматривая промпт-инжиниринг в лингвистической перспективе, мы неизбежно приходим к выводу, что перед нами не просто новый практический навык, а качественно новая форма языковой деятельности, возникшая на стыке технологий, лингвистики, когнитивных наук и философии языка. Промпт — это не «запрос к системе» в узком техническом смысле. Это управляющий текст, который формализует задачу, конструирует контекст, задаёт роль и статус адресата, определяет жанр и регистр будущего высказывания, описывает правила и ограничения дискурса, эксплицирует  метатекстовые и метадискурсивные требования.

В традиционной коммуникации значительная часть этих параметров  передаётся неявно: через ситуацию, социальные роли, культурные нормы, интонацию, общий опыт. В случае языковой модели весь этот «невидимый слой» должен быть эксплицирован в тексте. Промпт фактически  превращается в вербальную модель контекста, максимально компактную, но при этом насыщенную инструкциями.

В рамках проведённого анализа были рассмотрены несколько ключевых измерений промпт-инжиниринга.

Во-первых, семантическое измерение: промпт требует иной степени  семантической точности, чем обычный текст. Размытые, прототипически  организованные категории («подробно», «кратко», «профессионально»,  «глубоко») оказываются недостаточными, поскольку модель не обладает человеческими прототипами и опытом. Семантика промпта должна быть операционализирована: каждый термин привязан к предполагаемой операции,  каждому требованию сопоставлен конкретный результат.

Во-вторых, прагматическое измерение: теория речевых актов показывает, что промпт — это особая разновидность директивного иллокутивного акта, в котором условия успешности, цель, адресат и роль коммуникаторов должны быть эксплицированы, а не оставлены на откуп контексту. Кроме того, для эффективного промпта необходимо соблюдение кооперативных принципов: релевантности, достаточности, ясности и непротиворечивости. Игнорирование этих принципов приводит к тому, что модель, лишённая  собственных прагматических интуиций, заполняет пустоты произвольными, статистически вероятными интерпретациями.

В-третьих, дискурсивное измерение: промпт задаёт макроструктуру ответа — последовательность разделов, тип аргументации, жанровые рамки, структуру связности. Здесь становятся актуальными идеи Т. ван Дейка,  И. Гофмана, М. Фуко: промпт выступает как инструмент конструирования дискурса, управления ролевыми позициями модели, регуляции допустимого диапазона высказываний. Пользователь, по сути, оказывается в роли архитектора дискурса, задающего правила «игры в текст» для искусственного  собеседника.

В-четвёртых, социолингвистическое и ролевое измерение: ролевая установка («ты — юрист», «ты — учитель», «ты — врач») активирует в модели целые пласты профессионального дискурса, вместе с их лексикой, риторикой и стратегиями аргументации. Через промпт искусственно конструируется социальная и профессиональная идентичность говорящего, что является крайне необычным феноменом для традиционной лингвистики: социальная роль здесь не выводится из контекста, а жёстко задаётся текстом.

В-пятых, когнитивное измерение: человек, формулируя промпт, в явной форме выполняет работу, которая обычно происходит неосознанно — задаёт фреймы, уточняет прототипы, явным образом проговаривает цели, разбивает задачу на шаги, устанавливает критерии «хорошего» результата. Это делает промпт-инжиниринг своего рода внешней метакогнитивной практикой: мышление структурируется через язык, а язык — под требования взаимодействия с моделью. Теория прототипов, фреймов и когнитивных моделей здесь  обретает неожиданный прикладной аспект.

В-шестых, философско-языковое измерение: классические вопросы философии языка — о значении, употреблении, референции, истине — получают новое измерение в контексте работы с LLM. Витгенштейновская идея языка как игры проявляется в том, что промпт вынуждает пользователя  задавать правила игры эксплицитно. Крипкеанская проблема референции становится особенно острой: при недостаточной спецификации модель теряет связь с конкретными объектами и воспроизводит лишь описательные клише. Деннетовское различие уровней описания (физического, функционального, интенционального) также оказывается релевантным: промпт-инженер оперирует на функциональном уровне, хотя дискурс с моделью внешне оформляется в интенциональных терминах.

Отдельного внимания заслуживают корпусные и межъязыковые аспекты. Доминирование англоязычных корпусов неизбежно формирует «англосаксонский» стиль аргументации и структуры текста, которые затем переносятся в ответы на других языках. Русский язык, с его развитой морфологией,  свободным порядком слов и богатой системой регистров, предъявляет к промпту более жёсткие требования: без чёткой структурной и семантической спецификации модель легко «соскальзывает» в стилистические и смысловые искажения. Это подтверждает, что промпт-инжиниринг нельзя рассматривать вне рамок сравнительно-языкового и социолингвистического анализа.

Заключение

В сумме всё это позволяет сделать несколько принципиальных выводов.

Прежде всего, промпт-инжиниринг по своей сути является лингвистической дисциплиной. Он опирается на семантику, прагматику, дискурс-анализ, когнитивную лингвистику, философию языка и социолингвистику не в качестве абстрактных теорий, а как на непосредственные инструменты практики.

Промпт — это новая разновидность текста, несводимая ни к одному из классических жанров. Он совмещает в себе черты инструкций, алгоритмов, ролевых ремарок, жанровых шаблонов и нормативных метатекстов. Это  делает его одновременно текстом и описанием правил порождения другого текста.

Промпт-инжиниринг выступает как зона напряжённого взаимодействия человеческого и машинного: именно здесь различие между смыслом и вероятностью, между пониманием и статистикой, между интенциональностью и её симуляцией становится максимально видимым и операционализируемым.

Анализ промптов открывает перспективы для формирования новой междисциплинарной области — лингвистики коммуникации «человек —  модель», в рамках которой будут изучаться закономерности построения управляющих текстов; структурные и стилистические особенности дискурса взаимодействия с ИИ; когнитивные эффекты систематического «разворачивания» неявных смыслов в явные инструкции; роль ИИ в трансформации письменных норм и жанров.

Наконец, промпт-инжиниринг имеет и более широкий гуманитарный смысл. Он заставляет по-новому взглянуть на сам человеческий язык как на систему, в которой то, что мы привыкли считать «естественным» и «само собой разумеющимся» — контекст, пресуппозиции, жанровые ожидания,  социальные роли, культурные нормы, — оказывается нуждающимся в явном описании. Взаимодействие с языковыми моделями выявляет, насколько сложна и насыщенна человеческая коммуникация, и одновременно показывает, что язык может быть не только средством выражения, но и точным  инструментом управления сложными интеллектуальными системами.

Таким образом, промпт-инжиниринг — это не временный технический тренд, а признак глубокой трансформации языка в цифровую эпоху. Он делает очевидным то, что лингвистика давно утверждала теоретически: язык не просто отражает мир, фиксируя уже существующие объекты и явления. Он активно участвует в формировании нашего восприятия мира, структурируя опыт и создавая смысловые рамки, через которые человек интерпретирует действительность. Язык — активный механизм конструирования. Взаимодействуя с языковыми моделями, человек учится конструировать не только тексты, но и правила порождения текстов, тем самым переходя от употребления языка к осознанному управлению им и через него — к управлению  искусственными носителями «языкового поведения».

About the authors

Olga I. Maksimenko

Federal State University of Education

Author for correspondence.
Email: maxbel7@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6611-8744
SPIN-code: 7708-5901

Dr. Sc. (Philology), Full Professor, Professor at the Language Theory, Anglistics and Applied Linguistics Department, Linguistic Faculty

10a built 2, Radio street, Moscow, Russian Federation, 105005

Mikhail V. Belyakov

Moscow State Institute of International Relations (University) Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation

Email: m.belyakov@my.mgimo.ru
ORCID iD: 0000-0002-6230-9893
SPIN-code: 1761-5400

Dr. Sc. (Philology), Associate Professor, Professor at Russian Department

76, Vernadskogo Ave., Moscow, Russian Federation, 119454

References

Supplementary files