Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, что читателям становится все сложнее отличить стихи, написанные человеком, от текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, но их восприятие при этом заметно меняется.
Эксперимент с носителями чешского языка демонстрирует, что вера в авторство влияет на эстетическую оценку, даже если текст лишен смысла.
Вопреки распространенному мнению о превосходстве человеческого творчества, современные языковые модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать поэтические тексты. В исследовании «The author is dead, but what if they never lived? A reception experiment on Czech AI— and human-authored poetry» изучалось восприятие стихотворений, созданных как искусственным интеллектом, так и человеком, на чешском языке. Полученные результаты показали, что носители языка не способны надежно отличить тексты, написанные машиной, от созданных человеком, при этом их эстетическая оценка напрямую зависит от приписываемого авторства. Может ли это свидетельствовать о фундаментальном изменении в нашем понимании творчества и роли автора в будущем?
Сущность поэзии: за пределами простого понимания
Оценка поэзии требует выхода за рамки простого понимания последовательности текста; существенное значение имеют тонкие нюансы, такие как игривость и воображение. Эти качества, зачастую ускользающие от логического анализа, формируют эстетическое восприятие стихотворения и его способность вызывать эмоциональный отклик. Исследования показывают, что читатели, обращающие внимание на эти неявные характеристики, глубже проникают в смысл произведения и оценивают его более высоко. В частности, способность поэта создавать неожиданные образы и играть со словом — ключевой показатель его мастерства, способствующий формированию уникального художественного мира и вызывающий у читателя чувство удивления и восторга. Игнорирование этих качеств обедняет восприятие поэзии, сводя ее к простой передаче информации.
Различные поэтические формы, такие как поэзия абсурда и модернистская поэзия, по-разному расставляют акценты в отношении ключевых характеристик, влияя на то, как читатель взаимодействует с текстом. Например, в поэзии абсурда приоритет отдается игре слов, неожиданным сочетаниям и воображению, зачастую пренебрегая традиционной связностью и смысловой нагрузкой, что побуждает читателя к более свободному и интуитивному восприятию. Модернистская поэзия, в свою очередь, может намеренно отказываться от рифмы и четкой структуры, делая упор на образность, фрагментарность и эксперименты с языком, требуя от читателя активного участия в создании смысла и интерпретации произведения. Таким образом, понимание специфики каждой формы необходимо для адекватной оценки и полноценного восприятия поэтического текста.
Стиль поэтического произведения существенно формируется такими характеристиками, как рифма и серьезность повествования, оказывая значительное влияние на ожидания и интерпретации читателя. Рифма, традиционно ассоциирующаяся с лирикой и музыкальностью, может как подчеркивать смысловую целостность текста, так и служить элементом игры, нарушая привычные паттерны восприятия. Серьезность, напротив, определяет тон и глубину раскрытия темы, формируя эмоциональный отклик аудитории. Произведения, тяготеющие к серьезности, часто воспринимаются как более значимые и требующие вдумчивого анализа, в то время как легкость и ирония могут располагать к более свободному и непринужденному чтению. Сочетание этих и других атрибутов создает уникальный поэтический голос, определяющий, как читатель взаимодействует с текстом и какие смыслы извлекает из стихотворения.
Генерация поэзии: возможности искусственного интеллекта
В последние годы наблюдается значительный рост применения больших языковых моделей (БЯМ), таких как GPT-4, для генерации текстов, включая поэзию. Эти модели основаны на сложных архитектурах, в частности, на трансформерах, использующих механизмы самовнимания для обработки последовательностей данных. В процессе обучения БЯМ анализируют огромные объемы текстовой информации, выявляя статистические закономерности и зависимости между словами и фразами. На основе этих данных модель формирует вероятностное распределение для предсказания следующего слова в последовательности, что позволяет ей генерировать связные и грамматически корректные тексты. Архитектура трансформера, состоящая из слоев кодирования и декодирования, обеспечивает эффективную обработку контекста и позволяет модели учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что критически важно для создания поэтических произведений с определенной структурой и смыслом.
Качество поэзии, генерируемой искусственным интеллектом, напрямую зависит от способности модели воспроизводить ключевые характеристики поэтической формы и содержания. Это включает в себя корректное использование ритма, рифмы, строфической структуры, а также семантическую связность и образность языка. Успешная генерация требует от модели понимания не только синтаксических правил, но и стилистических особенностей различных поэтических жанров и направлений, что достигается за счет обучения на больших объемах текстовых данных, включающих произведения поэзии. Оценка качества генерируемого текста, таким образом, подразумевает анализ соответствия сгенерированного стихотворения этим ключевым атрибутам.
Оценка текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, требует строгой проверки как стилистических, так и семантических характеристик. Стилистический анализ включает в себя оценку таких параметров, как синтаксическая сложность, разнообразие используемой лексики, соответствие выбранному жанру и наличие характерных для поэзии фигур речи. Семантическая оценка подразумевает проверку связности текста, логической последовательности и соответствия смысла заданным параметрам или контексту. Важно учитывать не только поверхностные характеристики, но и глубинную структуру текста, включая тематическую согласованность и способность передавать определенные эмоции или идеи. Для проведения оценки часто используются как автоматизированные метрики, такие как BLEU или ROUGE, так и экспертная оценка лингвистами и специалистами в области литературы.
Человек против машины: сравнительный анализ
Для оценки качества поэзии, генерируемой искусственным интеллектом, было проведено сравнительное исследование текстов, созданных как людьми, так и ИИ. Анализ осуществлялся на основе ранее определенных атрибутов, включающих метрики лексического разнообразия, синтаксической сложности и семантической согласованности. В ходе исследования сравнивались различные типы поэтических текстов, созданные обеими группами, с целью выявления статистически значимых различий в указанных атрибутах и определения степени, в которой ИИ способен воспроизводить характеристики человеческой поэзии.
В ходе исследования было установлено, что носители чешского языка правильно определили авторство поэтического текста (человека или искусственного интеллекта) лишь в 45,8% случаев. Данный результат свидетельствует о способности современных моделей искусственного интеллекта убедительно имитировать стилистические особенности чешской поэзии, что значительно затрудняет атрибуцию авторства и указывает на достижение ИИ высокого уровня в генерации текстов на данном языке.
В ходе исследования было установлено, что участники демонстрировали более высокую точность в идентификации бессмысленных стихотворений — 51.4%, по сравнению с современной поэзией, которую они определяли правильно лишь в 40.2% случаев. Данный результат указывает на то, что алгоритмы искусственного интеллекта более успешно имитируют стилистические особенности современной поэзии, в то время как отличительные признаки бессмысленных текстов легче распознаются людьми, что создает более явные критерии для определения авторства.
Определение авторства текста становится сложной задачей при разграничении произведений, созданных человеком и машиной, что требует внимательного анализа стилистических особенностей. Сложность заключается в способности современных алгоритмов генерации текста имитировать сложные языковые конструкции и индивидуальные черты, характерные для человеческой речи. Успешное решение задачи авторской атрибуции предполагает детальное рассмотрение не только лексических и грамматических особенностей, но и более тонких стилистических нюансов, таких как использование риторических приемов, эмоциональная окраска и индивидуальный стиль автора. Отсутствие явных признаков, указывающих на машинное происхождение текста, усложняет задачу и требует применения специализированных методов лингвистического анализа.
За пределами авторства: будущее поэтической интерпретации
Теория Ролана Барта о “смерти автора” утверждает, что значение текста не коренится в намерениях его создателя, а формируется исключительно в процессе интерпретации читателем. Данный подход подразумевает, что текст становится самостоятельной сущностью, освобожденной от авторской воли и открытой для множества прочтений. Значение не является чем-то заранее заданным, а рождается во взаимодействии между текстом и субъективным опытом читателя, его знаниями и культурным контекстом. Таким образом, текст предстает как многогранный объект, способный порождать бесконечное количество интерпретаций, каждая из которых равноправна и значима.
В контексте поэзии, созданной искусственным интеллектом, традиционные представления об авторстве подвергаются серьезному переосмыслению. Если ранее смысл произведения определялся намерениями автора, то теперь, когда стихотворение генерируется машиной, акцент смещается на интерпретацию текста читателем. Возникает вопрос: можно ли говорить об «авторе» в случае, когда творческий процесс осуществляется алгоритмом? Подобные работы заставляют пересмотреть саму природу творчества и роль человеческого участия в создании художественных произведений, открывая новые перспективы для понимания поэзии и ее восприятия. Искусственный интеллект, выступая не как автор, а как инструмент, ставит во главу угла взаимодействие между текстом и читателем, позволяя каждому находить собственный смысл в сгенерированном стихотворении.
Исследование взаимодействия текста, читателя и машины открывает новые перспективы в понимании будущего поэтического творчества и интерпретации, особенно применительно к чешской поэзии. Анализ этого триады позволяет выйти за рамки традиционного авторства и исследовать, как алгоритмы генерируют стихи, а читатели конструируют их смысл. Такой подход позволяет рассматривать текст не как застывший продукт авторского замысла, а как динамичный процесс, формирующийся в моменте взаимодействия с искусственным интеллектом и индивидуальным восприятием. Это стимулирует переосмысление роли читателя как соавтора, активно участвующего в создании поэтического значения, и позволяет оценить потенциал машинного творчества в обогащении чешской литературной традиции.
Исследование показывает, что восприятие поэзии, созданной человеком или искусственным интеллектом, подвержено влиянию предвзятости. Чешские респонденты испытывают трудности в различении авторства, но их эстетическая оценка зависит от убеждения, кем был создан текст. Это подтверждает идею о том, что сложность часто заключается не в самом произведении, а в контексте его восприятия. Как однажды заметил Марвин Мински: «Лучший способ понять — это создать». По сути, само определение «творчества» размывается, когда машина способна генерировать текст, неотличимый от человеческого, и подчеркивает важность ясности в определении критериев оценки искусства.
Что дальше?
Представленное исследование выявляет не столько способность искусственного интеллекта к поэзии, сколько уязвимость человеческого восприятия. Различие между текстом, созданным человеком, и текстом, сгенерированным алгоритмом, оказывается призрачным, а предпочтения, формирующиеся на основе приписываемого авторства, демонстрируют скорее предвзятость, нежели эстетический анализ. Следовательно, ключевой вопрос не в том, может ли машина писать стихи, а в том, что мы подразумеваем под “авторством” и “творчеством” в эпоху алгоритмической генерации.
Очевидное ограничение заключается в специфичности исследования — чешский язык и жанр бессмысленной поэзии. Необходимо расширить выборку языков и жанров, чтобы проверить универсальность полученных результатов. Более того, требуется углубленный анализ факторов, влияющих на восприятие — не только приписываемого авторства, но и лингвистических особенностей текста, контекста, и индивидуальных особенностей читателя.
В конечном счете, задача не в том, чтобы создать идеальную машину для написания стихов, а в том, чтобы лучше понять, как мы сами воспринимаем и оцениваем искусство. Иллюзия авторства может оказаться более важной, чем само произведение. И в этом — парадокс, достойный осмысления.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21629.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-29 00:48