Лингвист или нейросеть: что такое «знать язык» в эпоху искусственного интеллекта?

В нынешнее время ИИ — стремительно развивающаяся отрасль. Всё начиналось с
помощников для людей и бизнеса, которые не тратят много сил, времени и ресурсов, но
сейчас нейросети захватывают всё большие и большие сферы общественной жизни.
Постепенно люди начали опасаться такой помощи, ведь зачастую кажется, что
искусственный интеллект ^[1] намного умнее любого человека, но на самом ли деле ИИ так
совершенен? Действительно ли он всё понимает, или же это лишь иллюзия?

В чём заключается работа лингвиста?

Самое первое и простое, что приходит на ум — это переводческая деятельность. Но кто
такой переводчик? Конечно, это человек, который понимает другой язык и способен
произвести качественную адаптацию текста или разговора с одного языка на второй.
Казалось бы, всё предельно просто и понятно, и эти действия с лёгкостью заменит ИИ. Но
везде есть свои подводные камни и детали:

1. Понимание культуры. Культура каждой страны разнится, имеет свои особенности, которые проявляются в поведении ^[2] говорящего, взглядах, отношении ко времени и многом другом. Одной из задач лингвиста является понимание и считывание эмоций ^[3] и подтекстов, посылов, которые имеет в виду человек, не говоря о них прямо.

2. Креативность. Из первого пункта исходит следующий. Человек способен мыслить глубже, чем искусственный интеллект, осознавать, как работает язык, и это позволяет лингвисту понять сарказм, иронию и ответить уместно тем же.

3. Языковая интуиция ^[4]. Благодаря пониманию глубинных уровней языка, у человека развита так называемая «языковая интуиция», и он может осознанно нарушать установленные правила (например, в искусстве) так, чтобы носителю языка было понятно, о чём идёт речь.

«Продвинутый» искусственный интеллект.

Нейросети обучаются в быстром темпе, создавая конкуренцию людям, и, конечно, это не просто так. ИИ имеет свои преимущества, с которыми человечеству сложно соревноваться:

1. Скорость. Не секрет, что машины работают намного быстрее человека, и это является одним из главных факторов в гонке лингвистов и нейросетей. Искусственный интеллект обрабатывает информацию за считанные секунды, что позволяет быстро получить информацию.

2. Объем информации. Вместе с высокой скоростью ИИ обрабатывает огромные объемы информации, которые человеческий мозг ^[5] охватить не всегда готов. Машина с лёгкостью выдаёт большие и развернутые ответы на любые вопросы.

3. Точность. Ответы нейросети прямые и соответствующие правилам языка, они построены на закономерностях, что является хорошей базой для не углубленных знаний, но для понимания темы в целом.

Как устроено «знание»: процесс против результата.

Если сравнивать языковые модели и лингвистов, то можно заметить, что человек зациклен на процессе, а машина — на результате, при чём не его эффективности, а на объёме и скорости. Мозг человека ^[6] и обеспечение робота работают совершенно по-разному, каким бы «совершенным и умным» не казался второй, лингвист будет выигрывать за счёт:

1. Глубинного понимания, то есть знания правил и их связей, исключений и истории их появления.

2. Ментальной репрезентации. Под этим имеется ввиду то, что человек осознаёт связь языка и культуры, способен наслаивать на текст или речь эмоции ^[7], чувства и исторический опыт ^[8] страны.

3. Рефлексии и интуиции, благодаря которым лингвист может на самом деле чувствовать красоту языка, понимать его на духовном уровне, что помогает лучше строить коммуникацию с другими людьми.

Но и нейросети нельзя списывать со счетов, ведь не всегда нужно глубокое понимание, а
лишь представление о теме, что более быстрым путём предоставит искусственный
интеллект. В то время, как человеку важен процесс, нейросеть выдаёт результат с помощью:

1. Использования статических закономерностей, это значит, что модель не знает правила, а вычисляет вероятность следования слов и конструкций друг за другом на основе имеющихся в базах данных ресурсов.

2. «Математики», то есть она не владеет личным опытом, эмоциями или осознанием, но зато может оперировать так называемыми математическими векторами и формулами, загруженных в неё разработчиками.

3. Генерации правдоподобного текста на основе шаблонных данных и смешения их с разных ресурсов.

Синергия: не «или», а «вместе».

И всё же, уже подходя к выводу, стоит сказать, что лингвисты сейчас не могут без
нейросетей, так же, как и нейросети не могут без лингвистов. Пока искусственный интеллект нуждается в исправлении ошибок, добавлении необходимых шаблонов в систему, тонкой настройке моделей на качественных и современных данных, а ещё в эволюции этичности, справедливости и культурности выводов, которые делает машина, человеку необходимы
инструменты для первичной обработки и анализа объемной информации, автоматизация рутинных задач и генерации идей для исследовательской работы.

Подводя итоги, можно понять, что как таковой язык нейросеть не знает, если мы имеем в
виду человеческий смысл, но она, благодаря разработчикам и лингвистам, умело имитирует это знание. Но несмотря на это, искусственный интеллект уже стал незаменимым инструментом в работе лингвистов, который помогает усовершенствовать результативность
и эффективность работы, связанной с живым языком.