— Тимур Беньюминович, для начала скажите, пожалуйста: с точки зрения лингвиста, можно ли вообще искусственный интеллект называть интеллектом?
— Смотря какое значение вкладывать в понятие интеллекта. Если мы сводим интеллект к вычислительным операциям – тогда да, ИИ – это интеллект. Операции, которые ИИ проводит с речью, текстом – тоже вычислительные операции. ИИ выполняет, условно говоря, предсказание следующего слова. Он моментально, несравнимо быстрее человека вычисляет, какое слово с наибольшей вероятностью последует за словом «мама», например. «Моя», «любимая»? Но любой человек интуитивно понимает, и для этого не надо быть ученым, что интеллект – это нечто большее, чем способность оперировать огромным количеством данных, совершать сложные вычисления.
У ИИ нет жизненной программы, он не чувствует ситуационный контекст. Он не может учитывать намерения собеседника, его настроение. В реальной жизни все это находится в суперпозиции и сильно влияет на вербализацию. Я бы сказал, искусственный интеллект сегодня – это очень хороший имитатор. В том числе коммуникаций.
Заведующий кафедрой теоретической и прикладной лингвистики ИФИЖ ННГУ им. Н.И. Лобачевского,
доктор филологических наук, профессор, академик РАЕ Тимур Радбиль
Фото: ННГУ
— Как лингвисты используют ИИ в своей научной работе?
— ИИ помогает лингвистам прежде всего искать и обрабатывать большие массивы информации. Провести контент-анализ, проанализировать тексты каких-либо изданий с ИИ можно гораздо быстрее. Например, нам надо узнать, что поменялось за сто лет в выпусках одной из газет, — какие темы, идеи? Работу, на которую у ученого уйдут годы, ИИ сделает за минуты, если эти издания уже оцифрованы.
— Принес ли 2025 год важные для лингвистов изменения в области ИИ?
— С точки зрения лингвистов ничего принципиально не изменилось. А всех изменений мы и не можем оценить – мы пользуемся только тем, что нужно нам для нашей работы. Пользовались ChatGPT, теперь освоили DeepSeek. В каких-то аспектах с DeepSeek удобнее работать, он быстрее решает те же задачи, что и ChatGPT, хотя и не всегда предоставляет актуальную информацию. Но нас-то это не касается, мы в лингвистике не имеем дела с событиями, которые произошли в языке «вчера». Инновации в языке для нас – это за период 20-25 лет.
— Расскажите, пожалуйста, о кафедре, которую вы возглавляете: почему и на основе каких структур ННГУ им.Лобачевского она была создана?
— Скажу сразу: к искусственному интеллекту, основной теме нашей беседы, открытие кафедры теоретической и прикладной лингвистики не имело никакого отношения. Когда я учился на историко-филологическом факультете Горьковского государственного университета (ГГУ, ныне ННГУ), у нас было отделение прикладной лингвистики под руководством профессора Бориса Головина. В 1970-80 годы компьютеры только появлялись в доступе у ученых, тема языка и статистики была модной. Например, над ней работал один из величайших математиков ХХ века, российский академик Андрей Колмогоров.
В дальнейшем часть экспертизы отделения прикладной лингвистики была переведена на факультет вычислительной математики и кибернетики ННГУ. А в 2018 году появилась возможность вернуть ее в стены ИФИЖ ННГУ, свести все лингвистические направления на одном факультете.
Информационные потоки растут, и необходимо учить студентов отслеживать и анализировать их. Но подчеркну: у нас главным образом теоретическая, а не только прикладная лингвистика. Да и прикладная лингвистика включает, конечно, не только те направления, которые связаны с ИТ: лингвистическую экспертизу, создание баз данных и словарей, дискурс-анализ, Интернет-лингвистику. Она гораздо шире – например, лингводидактика, методика преподавания, проблемы перевода, теория и практика составления словарей тоже к ней относятся.
— Какими специальными программными и аппаратными средствами располагают лингвисты, в частности, ваша кафедра?
— Никакие специальные программы или особо мощные компьютеры лингвистам не требуются. Главное, чтоб Интернет хорошо работал и был доступ к нужному программному обеспечению в открытом доступе, каналам, текстам, корпусам русского языка - это огромные текстовые базы, которые включают миллионы текстов. Иногда мы пользуемся медиацентром ННГУ, его технической базой.
Надо подчеркнуть, что мы сами не создаем ИТ-продукты. Работаем с уже готовыми языковыми корпусами, хотя можем помочь языковедам с созданием небольших подкорпусов.
Когда работаем, например, над грантом и требуется новая база данных, то берем на проект компьютерщика. Один мой коллега-литературовед из другого города занимался травелогами –– путевыми записками, сделанными с 1835 до 1940 на французском и английском языках и оцифрованными. Сложность в том, что оцифрованы они в разном качестве, программа сперва должна привести их к единообразию. Компьютерщики написали ему программу, открывающую доступ ко всем оцифрованным путевым запискам, которые хранятся в разных библиотеках.
— Что для лингвистов сложнее всего в работе с ИИ?
— Проблема основная одна: часто мы не совсем правильно задаем нейросети вопросы, ставим задачи. Этому мы еще должны учиться. Нам надо самим понять, как общаться с ИИ на его уровне понимания.
ИИ же не может понимать язык так, как человек, то есть, с учетом нашего человеческого жизненного опыта. Например, вы читаете: «человек сел на лошадь». Вам же не надо объяснять, что он сел на спину лошади, а не на голову? А ИИ надо объяснять, что человек может сесть только на спину лошади, а муха – на любую часть лошади. Человек покрасил окна – надо ли объяснять, что покрашены рамы? В ИИ все эти нюансы надо закладывать, чтобы он давал правильные ответы.
Вопросы тоже должны содержать необходимые детали. Например, не просто сравнить два слова, а по определенным параметрам. Большие массивы текста, кстати, ИИ хорошо сопоставляет. Написал этот текст автор А или автор Б? Плагиат выявляет неплохо.
А лингвистическую судебную экспертизу ИИ делает плохо, он отвечает на вопросы, как средний образованный человек, не знающий методики экспертизы. В перспективе можно заложить в ИИ методику лингвистической экспертизы, тогда будет лучше.
— Ведется ли сейчас на кафедре исследовательская работа, так или иначе связанная с ИИ?
— Моя аспирантка сейчас пишет работу на тему: как отличить текст, написанный ИИ, от человеческого? Человекоподобные тексты у ИИ стали гораздо лучше, отличить их от человеческих уже сложнее. Даже сам ИИ, когда его спрашивают: кто написал вот этот текст, человек или ИИ? - ошибается в 50 % случаев. Уточню: речь идет о текстах академического характера, официальных, деловых - не о художественных. Для нас идеал академического текста – логичность и отсутствие языковых изысков, и это как раз стихия ИИ. Хороший академический текст вполне соответствует тому, как пишет сейчас ИИ. Мы сами пишем, как ИИ, грубо говоря.
Еще одна сфера, в которой мы пытаемся задействовать ИИ, связана с определением оценочной тональности слов русского языка. Когда-то я написал работу по поводу оценочной тональности тех слов, которые в словаре указаны как нейтральные. Например, слово «народный» - нейтральное. Но если возьмем тысячу словосочетаний, то увидим, что оно в определенном контексте и словосочетаниях может иметь и положительную, и отрицательную тональность. Если вручную размечать тысячи контекстов из корпусов языка, это очень долго. ИИ сделает разметку за минуты. Но за ним надо проверять, как он разметил. Если оценочность появляется не в связи с близлежащим словом, а из всего контекста, ИИ сложно ее увидеть.
ChatGPT пытаемся применить в экспертизе на сходство товарных знаков. В такой работе эксперт должен доказать, на самом ли деле один товарный знак похож на другой, будет с ним смешиваться или нет. Есть определенные параметры – фонетические, графические, семантические - которые ИИ может найти. Но его ответы в данное время нас не удовлетворяют: ИИ отвечает как образованный человек, но не как эксперт. Фонетическое сходство он легко определяет, графическое легко, а семантическое - уже проблема. И мы работаем над этим, смотрим, что важное мы еще не вложили в ИИ, где не конкретизировали задачу.
— А как вы сами используете ИИ в повседневной педагогической деятельности?
— ИИ хорошо выполняет рутинную работу и даже творческую, такую как подготовка презентаций. Например, у меня есть 30 лекций, мне надо 30 презентаций. Если я буду делать их сам, у меня уйдет месяц. Но я могу забросить текст в DeepSeek, задать число слайдов и параметры по картинкам, и он за 5 минут мне все эти 30 презентаций сделает. Это сильно облегчает труд лектора.
Лекции я пишу, конечно, сам. Теоретически, ИИ может и лекцию написать или ее план набросать. Например, если попросить: напиши мне лекцию, что такое полисемия в русском языке, – он напишет. Но ему нужны правильные вопросы, а еще — ограничения. «Напиши 15 страниц текста», иначе он напишет 300 страниц.
— Как вы считаете, какие задачи, связанные с речевыми технологиями, ИИ может успешно, практически полностью, выполнять вместо человека?
— Ответ очень простой: на тех участках, где мы имеем дело с огромным числом вычислительных операций, в том числе связанных с обработкой речи – там да, искусственный интеллект может нас заменить. Вернемся к примеру про лекции и презентации: образно говоря, меня ИИ без работы не оставит, а моего ассистента заменить способен.
Но там, где мы имеем дело с какими-либо нештатными ситуациями, когда нужно не просто решить задачу, а ее поставить, сформулировать исходя из объективной обстановки – у искусственного интеллекта проблемы.
ИИ может стать хорошим помощником человека, который, опираясь на тексты, решает статистические задачи. Криминалистика, контент-анализ больших текстовых массивов, экономическая статистика – в этих областях ИИ может быть очень полезен там, где нужно обрабатывать непрерывно поступающие данные. Например, просканировать огромное количество материалов из соцсетей и выявить частотность употребления тех или иных слов и определить, в каком контексте они употребляются. В итоге ИИ сам может сделать вывод, положительное или негативное отношение у аудитории исследования к интересующему нас понятию. Интуитивно дать ответ на подобный вопрос мы можем и сами, но надо же объективировать нашу интуицию, доказать ее правоту или ошибку.
Контролировать результат работы ИИ человек все равно должен – нельзя расслабляться и полностью доверять выводам робота. Есть целые заводы, продукцию которых доверяют собирать роботам, но все равно на контроле находится человек. С текстами то же самое.
— А делать прогнозы на основе полученных выводов у ИИ хорошо получается?
– Прогнозировать в том смысле, что и человек, ИИ не может. Он может только действовать по алгоритму: если что-то совершалось 1000 раз, то есть вероятность, что и в 1001 раз это сработает так же. А если нет? Если появится новый параметр, а человек его не введет, то и прогноз ИИ не сбудется.
То есть, предсказать сложные вещи, даже располагая огромным количеством сведений, какое ни один человек не удержит в памяти — ИИ не сможет. Он ответит что-то вроде «в рамках того, что вы мне дали, я вижу это так, но если вы хотите другой ответ, то для его формирования у меня нет данных».
— Как у ИИ дела с творчеством? Насколько хорошо у него получается, с точки зрения лингвиста, писать «как великие писатели»?
— В Интернете тексты ИИ уже есть, конечно. Большинство, правда, созданы как своего рода игра. Например, ИИ просят написать какой-нибудь рекламный текст в стиле Пушкина или Шекспира. И он – пишет. ИИ, как мы уже сказали – неплохой имитатор, и написать «как кто-то» он может. Эта его способность была предсказана Андреем Колмогоровым еще в начале 1960-х годов.
Допустим, мы внесем в компьютер все тексты Гоголя, посчитаем у каждой гоголевской словоформы частоту, посчитаем частоты сочетаемости и поставим перед машиной задачу породить так называемый гоголеподобный текст. С точки зрения структуры языка и употребления словоформ разница гоголевского и гоголеподобного текста будет только в том, что гоголеподобный текст Гоголь не писал.
Но будет ли такой текст иметь художественную ценность? Вряд ли. Гоголевский текст – это не только текст, а все, что стоит за этим текстом. Это биография Гоголя, его душевные метания, эстетические установки. Мы все это ощущаем, читая реального Гоголя. Но я не уверен, что мы эту ауру найдем в гоголеподобном тексте.
Другое дело, что некоторые исследователи считают, что через гоголеподобный текст мы лучше поймем, как устроен гоголевский язык. Идея красивая, хотя вряд ли она валидная. Мы не поймем, как он устроен. Это все равно, как если бы мы взяли будильник, разобрали его и собрали в похожем, но другом порядке. То, что получилось, внешне похоже на будильник, но почему-то не звенит.
К тому же гоголеподобный текст ведь не только компьютер создать может. Это может сделать и талантливый и образованный стилизатор-имитатор. В живописи же подделывают картины великих мастеров. Искусственный интеллект снова просто решает поставленные человеком задачи. Тогда как Николай Васильевич писал без всякой задачи извне – сам, долго, в творческом озарении.
— Может быть, в стихосложении ИИ успешнее? Можно ли отличить стихи человека и ИИ?
— Мы сами так и не знаем, «из какого сора растут стихи, не ведая стыда». Следовательно, не можем ввести такие параметры, чтобы ИИ смог на их основе написать стихотворение не только складное, но и ценное с художественной точки зрения.
Но ИИ может, опять же, весьма успешно написать поэтоподобное стихотворение. И если мне скажут, что найден новый, неизвестный текст известного мне поэта, и надо определить, подлинный ли он или написан роботом – это будет сложная задача.
Например, несколько лет назад в Санкт-Петербурге проходила конференция по использованию больших данных в изучении поэтических текстов. В частности, группа ученых рассказывала о работе с программой, которая имитирует стихи Эмили Дикинсон. В программу внесли все, что американская поэтесса когда-либо написала, робот сам обучается на неразмеченных текстах и на основе этой информации занимается стихосложением.
И у него неплохо получается. Если мы захотим сжульничать и скажем, что в некой американской библиотеке такого-то штата нашли новое стихотворение Эмили Дикинсон и предъявим «творчество» робота, только самый продвинутый знаток сможет заметить фальсификацию.
— Получается, что ИИ все же может случайно создать текст, который для человека будет художественно ценным?
— Проблема художественной ценности - это проблема культурных смыслов. Если случайным образом ИИ создаст нам такую вещь, это будет замечательно. Но это будет именно что случайно, потому что, если мы попробуем ему дать задание написать гениальное произведение – он запросит от нас параметры гениальности, а это мы дать не можем.
Ценность – это то, что с трудом поддается измерению с помощью каких-либо параметров. Какая ценность у «Черного квадрата» Малевича, например? А почему ценность живописи Ван Гога была признана только столетие спустя?
— В завершение беседы хотелось бы услышать, какими вам видятся дальнейшие пути развития ИИ.
— Как я уже сказал, развитие ИИ очень сильно зависит от развития коммуникаций между роботом и человеком. Если мы научимся задавать ИИ правильные вопросы с учетом его специфики, это и будет качественный скачок.
— Большое спасибо за беседу!
