Dr.Sc. (Philology), Professor, Russian Language and Cultural Studies Department, Russian Language Institute
доктор филологических наук, профессор кафедры русского языка и лингвокультурологии Института русского языка
PhD in Philology, Associate Professor, Law Institute Department of Foreign Languages
кандидат филологических наук, доцент кафедры иностранных языков юридического института
The situation created by the rapid development and widespread availability of artificial intelligence in general, and large language models in particular, which can generate high-quality and coherent true or truthful texts in different languages, is a pressing problem. By studying interdisciplinary phenomena at the junction such as “semantic entropy”, “simulation of meaning” and “perplexity”, based on the theoretical bases of quantitative linguistics, philosophy and information technology, the authors hypothesize that the consequence of such changes is a radical transformation of the informational picture of the world. This situation, on the one hand, leads to a global semantic devaluation and skepticism towards newly created written speech works, and, on the other hand, increases the value of authentic human-made texts (supported by their authority and factual basis). The article also discusses the features of the latest technical and semantic mechanisms for detecting the use of neural networks in text creation, and attempts to describe further trends in this area. The authors consider the phenomenon of generative artificial intelligence (LLM) through the prism of the concept of Jean Baudrillard’s simulation. The technical nature of the neural networks is analyzed as a probabilistic distribution of tokens, creating an illusion of semantic coherence. The examples show a gap between syntactic correctness and the lack of intentionality (meaning-making), which allows AI products to be classified as “pure form” that lacks a referent in reality.
Ситуация, сложившаяся в связи со стремительным развитием и повсеместной доступностью искусственного интеллекта в целом и больших языковых моделей в частности, способных генерировать качественные, связные, правдивые или правдоподобные тексты на различных языках, является актуальной проблемой. Путем исследования таких междисциплинарных феноменов на стыке, как «семантическая энтропия», «симулякр смысла» и «перплексия», опираясь на теоретические базы квантитативной лингвистики, философии и информационных технологий, авторы статьи выдвигают гипотезу о том, что следствием таких изменений является радикальная трансформация информационной картины мира. Данная ситуация, с одной стороны, ведет к глобальной семантической девальвации и скептическому отношению к вновь создаваемым произведениям письменной речи, а с другой стороны повышает ценность аутентичных текстов, созданных человеком (подкрепленных его авторитетом и фактической базой). В статье также рассматриваются особенности новейших технических и семантических механизмов обнаружения фактов использования нейросетей при создании текстов и делается попытка описать дальнейшие тенденции в этой области. Авторами рассматривается феномен генеративного искусственного интеллекта (LLM) через призму концепции симулякра Жана Бодрийяра. Анализируется техническая природа нейросетей как вероятностного распределения токенов, создающего иллюзию семантической связности. На примерах демонстрируется разрыв между синтаксической корректностью и отсутствием интенциональности (смыслополагания), что позволяет квалифицировать продукты ИИ как «чистую форму», лишенную референта в реальности.