На чтение: ≈ 6 мин.В Томском государственном университете создан программный инструмент, способный автоматически находить в письменных источниках неочевидные смыслы и внутренние конфликты, которые сам автор мог не осознавать. Разработчицей выступила Юлия Савенкова, студентка третьего курса Института прикладной математики и компьютерных наук. Её проект основан на методе деконструкции, предложенном французским философом Жаком Деррида ещё в 1967 году, и адаптирует эту гуманитарную технику к возможностям современных больших языковых моделей.
Классическая деконструкция требует от исследователя высокой квалификации и многочасовой кропотливой работы: необходимо выделить ключевые оппозиции в тексте, перевернуть их и проверить, не упустил ли автор важные смысловые нюансы. Юлия Савенкова перевела этот процесс на язык алгоритмов, разбив его на четыре чётких этапа и написав для каждого специальные промпты — инструкции для нейросети. Программа написана на Python и использует возможности YandexGPT. Она загружает файлы в форматах PDF или TXT и выдаёт готовый результат: новый взгляд на исходный материал с указанием скрытых допущений и противоречий.
Основная сложность, по признанию автора, заключалась не в программировании как таковом, а в сохранении критической сути метода. Первые версии промптов приводили к тривиальным ответам, которые сводились к простому отрицанию исходных тезисов. Чтобы научить модель не просто механически переворачивать понятия, а действительно искать точки напряжения в аргументации, потребовалось множество итераций и консультации с профессиональными философами. Как объясняет Юлия, важно формулировать запрос не в духе «найди противоположное мнение», а нацеливать нейросеть на поиск неочевидных предположений, на которых держится авторская логика.
Качество работы инструмента оценивали научный руководитель студентки, доцент Михаил Пожидаев, и ассистент кафедры гуманитарных проблем информатики философского факультета ТГУ Вадим Белянин. Эксперименты подтвердили, что автоматический подход позволяет выявлять противоречия, которые при ручном анализе потребовали бы гораздо больше времени.
Тестирование проводилось на классических философских текстах. Например, при анализе «Рассуждения о методе» Рене Декарта программа выделила оппозицию «истина — заблуждение» и показала обратную логику: ошибки могут быть необходимым условием для движения к истине, поскольку они стимулируют критическое мышление. В самом тексте французского мыслителя нашлись пассажи, которые подтверждают такое прочтение.
Учёные отмечают, что проект ценен не только прикладными результатами, но и самим подходом. В период всеобщего увлечения большими языковыми моделями остро стоит вопрос оценки их работы: как понять, корректно ли нейросеть выполнила задачу, если нет формальных критериев? Стык с философской традицией, где выработаны способы разбора спорных и сложных случаев, позволяет выстроить такой «мостик» между технологией и гуманитарной экспертизой. Кроме того, разработка предлагает новый ракурс: обычно пользователей учат критически оценивать ответы нейросетей, а здесь сам алгоритм критически разбирает рассуждения человека. Это может помочь исследователю преодолеть собственные предубеждения и увидеть больше альтернативных точек зрения.
При этом авторы отмечают, что созданный инструмент не заменяет философа или филолога. У текущих языковых моделей есть объективные ограничения: им трудно работать с очень короткими текстами (не хватает контекста) и с чрезмерно объёмными (теряется общая линия аргументации). Особенно уязвима нейросеть перед иронией, игрой слов и намеренной двусмысленностью — она склонна воспринимать метафоры буквально.
Однако даже в нынешнем виде программа оперативно даёт исследователю черновик, сокращает объём рутинной работы и позволяет сосредоточиться на более глубоких задачах. Юлия Савенкова уже применяла свой инструмент к учебным статьям и заметила, что предложенная нейросетью инверсия порой наводит на мысли, которые она сама бы упустила.
Перспективы видятся и в других областях: в юридических текстах метод может выявлять скрытые допущения в определениях, а в новостных — показывать, какие ценности автор считает само собой разумеющимися. Как сообщает сайт ТГУ, в дальнейшем разработка, возможно, получит веб-интерфейс, чтобы исследователи могли загружать тексты без необходимости запускать код.
Выбор читателей
Комментарии