Искусственный интеллект и поэзия: как «распаковать» его риторику

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как использование поэтических запросов позволяет выявить скрытые предубеждения и творческие ограничения больших языковых моделей.

Анализ риторики и предвзятостей больших языковых моделей посредством поэтических шаблонов запросов.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM), их внутренние механизмы и предвзятости остаются непрозрачными. В статье ‘Decoding the Black Box: Discerning AI Rhetorics About and Through Poetic Prompting’ исследуется возможность использования поэтических шаблонов запросов как диагностического инструмента для выявления риторических особенностей и ограничений LLM. Показано, что подобный подход позволяет оценить, как модели обрабатывают и потенциально адаптируют творческие тексты. Сможем ли мы, используя поэзию, пролить свет на «чёрный ящик» искусственного интеллекта и понять границы его креативности?

Эхо-камера ИИ: Воспроизведение предубеждений в больших языковых моделях

Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют подверженность воспроизведению и усилению существующих в обществе предубеждений. Этот феномен обусловлен тем, что БЯМ обучаются на огромных массивах данных, которые, отражая исторические и системные неравенства, неизбежно содержат в себе различные предрассудки. В результате, модели могут неосознанно воспроизводить стереотипы, дискриминационные паттерны и несправедливые представления о различных социальных группах, что представляет серьезную проблему при их применении в различных сферах, от анализа текстов до генерации контента. Таким образом, критически важно осознавать и активно бороться с этой тенденцией, чтобы обеспечить справедливость и объективность при использовании мощных возможностей искусственного интеллекта.

Предвзятость, проявляющаяся в работе больших языковых моделей, не является случайной ошибкой программирования, а закономерным следствием данных, на которых они обучаются. Эти данные, как правило, отражают исторические и системные неравенства, укоренившиеся в обществе. Модели, анализируя огромные объемы текста, неизбежно усваивают и воспроизводят существующие предрассудки, стереотипы и дискриминационные паттерны. Таким образом, предвзятость становится неотъемлемой частью самой структуры модели, влияя на её способность генерировать нейтральный и объективный контент. Игнорирование этого факта может привести к усилению существующих социальных проблем и созданию новых форм дискриминации, маскирующихся под объективными результатами машинного обучения.

Особое значение приобретает понимание механизмов воспроизведения предвзятостей большими языковыми моделями (БЯМ) в творческих областях, таких как поэзия и литература. БЯМ, обучаясь на огромных массивах данных, зачастую некритически перенимают существующие в обществе стереотипы и предрассудки. В результате, генерируемые ими тексты могут невольно увековечивать дискриминационные представления о различных социальных группах, усиливать негативные образы и искажать историческую правду. Это особенно опасно в контексте художественного творчества, где язык обладает мощным воздействием на формирование общественного мнения и культурных ценностей. Поэтому, критический анализ и разработка методов смягчения предвзятостей в БЯМ, используемых для создания литературных произведений, является необходимой задачей для обеспечения справедливости и объективности в сфере искусства и культуры.

В основе работы больших языковых моделей (LLM) лежит формирование представлений об отдельных личностях и социальных группах, однако эти представления неизбежно формируются на основе предвзятых данных, используемых для обучения. Модели не просто обрабатывают информацию, они активно конструируют «идентичность» на основе статистических закономерностей, выявленных в обучающем корпусе. Это означает, что исторические и системные неравенства, зафиксированные в данных, могут быть непроизвольно воспроизведены и усилены в генерируемых LLM текстах, создавая искаженную и предвзятую картину мира. Таким образом, LLM не являются нейтральными инструментами, а отражают и закрепляют существующие социальные предубеждения, что особенно важно учитывать при использовании этих моделей в творческих и гуманитарных областях.

Деконструкция текста: Методологический подход к выявлению предвзятости

Для анализа предвзятостей, содержащихся в результатах работы больших языковых моделей (LLM), используется комплексный подход, включающий критический дискурс-анализ и риторический анализ. Критический дискурс-анализ фокусируется на выявлении идеологических установок и властных отношений, отраженных в тексте, рассматривая язык не как нейтральный инструмент, а как средство формирования и поддержания определенных социальных конструкций. Риторический анализ, в свою очередь, исследует способы убеждения и аргументации, применяемые в тексте, выявляя используемые риторические приемы и их влияние на восприятие информации. Комбинация этих методов позволяет всесторонне оценить предвзятости, проявляющиеся в LLM, и понять механизмы их формирования и трансляции.

Применяемые методы критического дискурс-анализа и риторического анализа позволяют выявить скрытые идеологии и убеждающие техники, используемые в генерируемом LLM тексте. Данный подход включает в себя детальное изучение лексических выборов, синтаксической структуры и общей организации текста для определения предвзятостей, пропагандистских приемов и неявных предпосылок. Анализ фокусируется на том, как LLM конструирует аргументы, формирует нарративы и представляет информацию, выявляя, какие ценности и мировоззрения отражены в его ответах. Выявление этих механизмов позволяет оценить, каким образом LLM может влиять на восприятие и формировать определенное отношение к представленной информации.

Использование методов промт-инжиниринга, в частности, поэтических шаблонов запросов, обеспечивает контролируемую среду для выявления и анализа предвзятостей, встроенных в языковые модели. Данный подход позволяет систематически исследовать, как LLM реагируют на определенные стимулы, выявляя закономерности в формировании ответов и обнаруживая склонность к определенным риторическим приемам или идеологическим установкам. Эффективность поэтических шаблонов запросов заключается в их способности структурировать входные данные таким образом, чтобы спровоцировать LLM на проявление скрытых предубеждений или тенденций, которые не проявляются при использовании стандартных запросов, что делает их ценным диагностическим инструментом для оценки алгоритмических предвзятостей и риторических особенностей.

В отличие от простого обнаружения ключевых слов, предлагаемый подход концентрируется на анализе способов, которыми большие языковые модели (LLM) конструируют значение и представляют информацию о мире. Это подразумевает изучение не только что говорится, но и как это выражается — синтаксис, стилистические особенности, выбор лексики и структура аргументации. Такой анализ позволяет выявить скрытые предположения, идеологические установки и паттерны убеждения, которые LLM воспроизводят в генерируемых текстах, выходя за рамки поверхностного семантического анализа и сосредотачиваясь на процессах формирования смысла.

Предвзятость в стихах: Примеры и анализ языковых моделей

Анализ показал, что языковые модели (LLM) могут воспроизводить позитивные стереотипы, даже при стремлении к нейтральному или позитивному представлению. Это проявляется в тенденции моделей усиливать общепринятые, хотя и упрощенные, представления о определенных группах или личностях. Например, при генерации текстов, описывающих представителей определенных профессий или культур, модели склонны использовать преувеличенные положительные характеристики, игнорируя разнообразие внутри этих групп. Такое поведение не является результатом преднамеренной предвзятости, а скорее отражает статистические закономерности, обнаруженные в обучающих данных, где определенные позитивные ассоциации могут быть перепредставлены. Важно отметить, что даже позитивные стереотипы могут быть вредными, поскольку они способствуют упрощению и обобщению, игнорируя индивидуальные различия и усугубляя предрассудки.

Анализ показал, что языковые модели (LLM) иногда демонстрируют признаки культурной апроприации в процессе генерации творческого контента. Это проявляется в имитации стилистических особенностей, характерных для определенных культур или авторов, без указания источника или демонстрации понимания контекста и значения этих особенностей. Модели могут воспроизводить элементы поэтического языка, тематику или образность, связанные с конкретными культурными традициями, не признавая их происхождение или не учитывая потенциальное искажение или неуважительное использование. В ряде случаев наблюдалось поверхностное использование культурных элементов, без понимания их исторического, социального или художественного значения, что может приводить к неточностям и стереотипам.

В ходе анализа было зафиксировано, что большие языковые модели (LLM) склонны к галлюцинациям — генерации фактических ошибок или бессмысленной информации в поэтических контекстах. Например, при создании вариаций существующих стихотворений модели добавляли несуществующие события в биографию автора, искажали исторические данные, упомянутые в тексте, или приписывали произведения авторам, не имеющим к ним отношения. Данные ошибки возникали даже при относительно простых запросах на перефразирование или адаптацию стихотворения для другой аудитории, что указывает на ограниченность способности LLM к проверке фактов и поддержанию когерентности в творческом процессе. Замечено, что модели не всегда способны отличить вымышленные элементы поэтического произведения от реальных фактов, что приводит к включению ложной информации в генерируемый текст.

Анализ показал, что языковые модели, такие как ChatGPT, Claude и DeepSeek, демонстрируют различные закономерности предвзятости и творческих ограничений при работе с поэтическими запросами. В частности, все три модели последовательно использовали хвалебные выражения при описании Майи Энджелоу и ее поэзии, независимо от конкретного запроса или контекста. Это выражалось в использовании позитивных эпитетов, акцентировании значимости ее творчества и подчеркивании ее влияния, что может свидетельствовать о предвзятости в сторону известных и общепризнанных авторов, а также о склонности к обобщениям при оценке поэтических текстов.

В ходе тестирования моделей обработки естественного языка было выявлено различие в подходах к переработке поэтического текста. Модель Claude продемонстрировала нежелание изменять стихотворение “Still I Rise” (в переводе, “Всё равно я восстану”) Майи Энджелоу, аргументируя это этическими соображениями, связанными с изменением произведения, глубоко укорененного в конкретном культурном опыте. В отличие от неё, модель ChatGPT без затруднений адаптировала все три протестированных стихотворения, не проявляя аналогичных опасений относительно потенциального искажения авторского замысла или культурного контекста. Данное различие указывает на различную степень чувствительности моделей к вопросам авторского права, культурной принадлежности и этической ответственности при генерации творческого контента.

В ходе тестирования моделей ChatGPT, Claude и DeepSeek при адаптации поэтических текстов для более широкой аудитории, выявлена тенденция к смешению понятий целевой аудитории и географической специфики. Модели демонстрировали неспособность адекватно переформулировать текст, сохраняя универсальность и избегая излишней привязки к конкретному региону или культуре. Например, при попытке адаптировать стихотворение, изначально ориентированное на определенную этническую группу, модели часто заменяли конкретные культурные отсылки на более общие, но при этом теряли нюансы смысла или вносили неточности, свидетельствующие об ограниченном понимании культурного контекста и сложностях с выделением универсальных тем.

К ответственной разработке ИИ: Смягчение предвзятости в больших языковых моделях

Разработка больших языковых моделей (LLM) требует пристального внимания к смягчению предвзятости, поскольку именно это обеспечивает их справедливость, равноправие и соответствие человеческим ценностям. Методы снижения предвзятости — от расширения обучающих данных и тонкой настройки моделей до состязательного обучения и алгоритмического аудита — играют ключевую роль в создании систем, которые не увековечивают и не усиливают существующие социальные неравенства. Без эффективного смягчения предвзятости LLM рискуют воспроизводить стереотипы, дискриминировать определенные группы и подрывать доверие к искусственному интеллекту. Поэтому, внедрение этих методов является не просто технической задачей, а этической необходимостью для ответственной разработки и внедрения LLM.

Для смягчения предвзятости в больших языковых моделях (LLM) применяется широкий спектр методов. Один из подходов — увеличение объема обучающих данных (data augmentation), когда существующие данные расширяются путем создания новых примеров, что помогает модели лучше обобщать информацию и избегать зацикливания на предвзятых шаблонах. Другой метод — тонкая настройка модели (model fine-tuning), заключающаяся в обучении предварительно обученной модели на специально подобранном наборе данных, направленном на исправление существующих смещений. Адверсарная тренировка (adversarial training) предполагает добавление в обучающие данные намеренно искаженных примеров, чтобы сделать модель более устойчивой к предвзятым входным данным. Наконец, алгоритмический аудит (algorithmic auditing) позволяет выявлять и оценивать предвзятость в модели после ее обучения, что необходимо для обеспечения справедливости и ответственности при ее использовании. Сочетание этих методов позволяет существенно снизить проявление предвзятости и создать более надежные и этичные LLM.

Для эффективной борьбы со смещениями в больших языковых моделях (LLM) необходимо глубокое понимание механизмов их возникновения. Смещения могут быть следствием статистических корреляций, присутствующих в обучающих данных — модель, по сути, воспроизводит и усиливает существующие в обществе предрассудки. Однако, причины смещений могут быть глубже и корениться в самой архитектуре и принципах работы LLM, в их способности к экстраполяции и обобщению, приводящих к нежелательным или несправедливым результатам даже при использовании нейтральных данных. Понимание, является ли смещение результатом отражения статистических закономерностей или внутренним ограничением модели, критически важно для выбора наиболее эффективной стратегии смягчения — от корректировки данных до модификации алгоритмов обучения и архитектуры сети.

Активное устранение предвзятости в больших языковых моделях (LLM) открывает путь к реализации их полного творческого потенциала, одновременно защищая общество от потенциально вредных последствий. Исследования показывают, что необработанные LLM могут воспроизводить и усиливать существующие социальные стереотипы, приводя к несправедливым или дискриминационным результатам в различных областях — от найма и кредитования до правосудия и здравоохранения. Целенаправленные усилия по выявлению и смягчению этих предубеждений, включающие в себя как технические решения, так и этические рамки, позволяют создавать более справедливые и надежные системы искусственного интеллекта. В результате, LLM способны не только генерировать креативный контент и решать сложные задачи, но и способствовать более равноправному и инклюзивному будущему, где технологии служат интересам всего общества.

Наблюдая за увлечением поэтическими запросами к большим языковым моделям, становится ясно, что вся эта «революция» — лишь очередная итерация старых проблем. Исследователи пытаются выявить предвзятости и ограничения этих систем через творческие задания, но, по сути, просто находят новые способы заставить алгоритмы повторять заученные шаблоны. Как говаривал Дональд Дэвис: «Компьютеры могут делать только то, что им говорят». И неважно, попросишь ли их решить уравнение или написать сонет — результат всегда будет отражением человеческих предубеждений, заложенных в коде и данных. В данном случае, анализ «поэтических паттернов запросов» — это лишь более изысканный способ обнаружить, что даже самые сложные алгоритмы остаются верными отражением нашей собственной ограниченности.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один уровень сложности в и без того непростые отношения между человеком и машиной. Попытки «выудить» предвзятости из больших языковых моделей через поэтические шаблоны — занятие любопытное, но не стоит обольщаться. Каждая «революционная» методика диагностики неизбежно превратится в ещё один слой абстракции, скрывающий реальную картину. В конце концов, если тесты показывают «зелёный свет» — это, скорее всего, означает лишь, что они проверяют недостаточно.

Наиболее интересным представляется не столько выявление существующих предубеждений, сколько осознание того, что само понятие «творчества» для машины остаётся всего лишь статистической вероятностью. Попытки заставить модель «понимать» поэзию — это, в конечном счёте, попытки навязать ей человеческие категории, которые для неё изначально чужды. И, вероятно, все эти «шаблоны» и «диагностические инструменты» будут лишь усложнять задачу обнаружения истинных, глубоких искажений.

В конечном итоге, всё это уже было в 2012-м, только называлось иначе. Бесконечная масштабируемость, «интеллектуальные» алгоритмы — всё это лишь очередная волна энтузиазма, которая рано или поздно обернётся рутинной работой по исправлению ошибок. И, вероятно, через несколько лет кто-нибудь изобретёт новый способ «декодирования чёрного ящика», который окажется столь же иллюзорным, как и все предыдущие.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05243.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-08 10:18

🚀 Квантовые новости