ChatGPT-ն փոխում է ոչ միայն մեր տեքստերը. գիտնականներն ուսումնասիրել են, թե ինչպես է ԱԲ-ն ազդում լեզվի և հաղորդակցության վրա

Արհեստական բանականությունն արդեն սկսում է ազդել ոչ միայն այն բանի վրա, թե մարդիկ ինչ են գրում, այլև՝ թե ինչպես են նրանք կառուցում նախադասությունները, ընտրում բառերը և վարում զրույցները։ Հյուսիսարևելյան համալսարանի հետազոտողները նշում են, որ օգտատերերը ակամա յուրացնում են չատ-բոտերի լեզվի առանձնահատկությունները, իսկ ոմանք, ընդհակառակը, միտումնավոր հրաժարվում են այն արտահայտություններից և հնարքներից, որոնք սկսել են ասոցիացվել ԱԲ տեքստերի հետ։

Լեզուն փոխվում էր ChatGPT-ի հայտնվելուց դեռ շատ առաջ, և շարունակում է փոխվել՝ անկախ տեխնոլոգիաներից։ Հյուսիսարևելյան համալսարանի լեզվաբանության պրոֆեսոր Հիզեր Լիթլֆիլդը լեզուն անվանում է «կենդանի մի բան», որը մշտապես զարգանում է։ Օրինակ՝ COVID-19 համավարակը մի քանի ամսվա ընթացքում առօրյա խոսք բերեց այնպիսի արտահայտություններ, ինչպիսին են WFH-ը (տնից աշխատանք), «սոցիալական հեռավորություն պահելը» և «լոքդաունը»։

Սակայն արհեստական բանականությունը կարող է արագացնել այս գործընթացը։ Լոնդոնում գտնվող Հյուսիսարևելյան համալսարանի Ցանցային գիտությունների ինստիտուտի պրոֆեսոր Սոֆիա Տեյշեյրան նշում է, որ delve, essential և insight բառերը դարձել են ԱԲ լեզվի յուրատեսակ «դրոշմ»։ Դրանք նախկինում էլ կային անգլերենում, սակայն սկսել են զգալիորեն ավելի հաճախ հանդիպել գրավոր խոսքում։ Նույնը վերաբերում է նաև այն փոխաբերություններին, որոնցում երևույթները համեմատվում են գոբելենների կամ սիմֆոնիաների հետ։

Միաժամանակ, դեռ դժվար է որոշել, թե մարդիկ որքանով են իրականում յուրացնում ԱԲ լեզուն, և որքանով են պարզապես թույլ տալիս, որ այն գրի իրենց փոխարեն։

Փոփոխությունները կարող են վերաբերել ոչ միայն բառապաշարին, այլև նախադասությունների կառուցվածքին։ Հյուսիսարևելյան համալսարանի համակարգչային գիտությունների պրոֆեսոր Թեռա Բլևինսը ենթադրում է, որ մեծ լեզվական մոդելները կարող են աստիճանաբար ուժեղացնել նախադասությունների կառուցման որոշակի ձևեր նույնիսկ այն լեզուներում, որտեղ բառերի կարգը շատ ավելի ազատ է, քան անգլերենում։

Մեծ լեզվական մոդելները հիմնականում ուսուցանվել են անգլիալեզու տվյալների վրա, իսկ անգլերենում «ենթակա — ստորոգյալ — լրացում» կարգը համեմատաբար կայուն է։ Այդ պատճառով չատ-բոտերը կարող են նախընտրել այդպիսի կառուցվածքը նաև այն լեզուների հետ աշխատելիս, որտեղ բառերի կարգը թույլ է տալիս շատ ավելի ազատ փոխել իմաստային շեշտադրումը։

Օրինակ՝ ռուսերենում գոյականների և բայերի վերջավորությունները թույլ են տալիս փոխել բառերի տեղերը՝ առանց կորցնելու այն ըմբռնումը, թե ով է կատարում գործողությունը։ «Մուկը կերավ պանիրը» արտահայտությունը կարող է վերածվել «Պանիրը կերավ մուկը» ձևին՝ առանց տպավորություն ստեղծելու, թե պանիրը հանկարծ սկսել է կրծողներ ուտել։ Միևնույն ժամանակ, բառերի կարգի փոփոխությունը կարող է փոխել արտահայտության իմաստային շեշտադրումը։

Եթե օգտատերերն աստիճանաբար վարժվեն նախադասությունների ավելի կոշտ կառուցվածքի, այդ նրբություններից մի քանիսը կարող են անհետանալ։

ԱԲ-ն ազդում է նաև հաղորդակցման ոճի վրա։ Չատ-բոտերի օգնությամբ գրված էլեկտրոնային նամակները հաճախ դառնում են ավելի պաշտոնական, քաղաքավարի և բարեհամբույր։ Բայց հենց այդ ընդգծված սիրալիրությունն է երբեմն սկսում ընկալվել որպես մեքենայական տեքստի բնորոշ գիծ։

Միևնույն ժամանակ, մարդիկ պարզապես լեզու չեն ստանում չատ-բոտերից․ նրանք իրենք էլ սկսում են հարմարվել դրանց։ Վերջերս կատարված աշխատանքում Բլևինսն ուսումնասիրել է, թե ինչպես են ChatGPT-ն ու օգտատերերը փոխում իրենց ձևակերպումները, որպեսզի համապատասխանեն զրուցակցի լեզվին։ Աշխատանքը հրապարակվել է arXiv նախատպությունների սերվերում։

Այդպիսի հայելային արտացոլումը բնորոշ է նաև մարդկային խոսակցություններին։ Մարդիկ անգիտակցաբար յուրացնում են միմյանց բառերը, կառուցվածքները և խոսքի առանձնահատկությունները։ Սակայն ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ ChatGPT-ն դա անում է մարդկանցից զգալիորեն ավելի հաճախ։

Հատկապես հաճախ համընկնում էին սպասարկող բառերը՝ հոդերը, շաղկապները և այլ տարրեր, որոնք կապում են նախադասությունը։ Եթե չատ-բոտը, օրինակ, օգտագործում է not happy արտահայտությունը sad-ի փոխարեն, ապա օգտատերը ավելի մեծ հավանականությամբ նույնպես կդիմի ժխտական կառուցվածքի՝ իր պատասխանում։ Եթե մոդելը նախընտրում է vehicle բառը car-ի փոխարեն, մարդը կարող է յուրացնել նաև այդ ընտրությունը։

«Այս իմաստով մենք մեծ լեզվական մոդելներին վերաբերվում ենք գրեթե այնպես, ինչպես մարդուն», — նշում է Բլևինսը։

Միաժամանակ, առաջանում է հակառակ միտում։ Որոշ մարդիկ գիտակցաբար փորձում են ազատվել այն առանձնահատկություններից, որոնք սկսել են ասոցիացվել ԱԲ տեքստերի հետ։ Ամենահայտնի օրինակներից մեկը երկար գիծն է՝ em dash-ը։ Թեև այս կետադրական նշանը գոյություն ուներ դեռ շատ առաջ, մինչև չատ-բոտերը, դրա օգտագործումը որոշ հեղինակների համար դարձել է մեքենայական տեքստի յուրատեսակ նշան։

Նույն ճակատագրին են արժանացել նաև ԱԲ-ին հաճախ վերագրվող որոշ բառեր։ Մարդիկ սկսում են խուսափել դրանցից, որպեսզի իրենց սեփական տեքստերը գեներացված չթվան։

Լիթլֆիլդի խոսքով՝ նման արձագանքը համապատասխանում է լեզվի ավելի ընդհանուր մի հատկության․ մարդիկ հակված են ավելի շատ խոսել այնպես, ինչպես այն խմբերը, որոնց հետ ուզում են իրենց ասոցիացնել, և, հակառակը, լեզվական արգելքներ ստեղծել նրանց նկատմամբ, ումից ուզում են հեռու մնալ։

Այնուամենայնիվ, ԱԲ ազդեցությունը հաղորդակցության վրա չի սահմանափակվում բառերով և քերականությամբ։ Չատ-բոտերը կարող են օգնել մարդկանց ձևակերպել մտքերը և նույնիսկ վարժվել բարդ խոսակցություններին։ Սոֆիա Տեյշեյրան նշում է, որ այդ դերում դրանք կարող են ամրապնդել մարդու ինքնուրույնությունը, այլ ոչ թե փոխարինել այն։

Սակայն մարդկային հաղորդակցությունն ունի մի կարևոր տարբերություն․ իրական զրույցում անհնար է սեղմել «վերագեներացնել» կոճակը։ Մարդիկ բախվում են թյուրըմբռնման, տարաձայնությունների և սեփական սխալները շտկելու անհրաժեշտության հետ։ Իսկ չատ-բոտը սովորաբար մեկ սեղմումով առաջարկում է նոր, ավելի հաճելի ձևակերպում։

Հետազոտողները զգուշացնում են, որ նման հաղորդակցությունից չափազանց մեծ կախվածությունը կարող է ազդել ինքնուրույն զգացմունքները կարգավորելու և կոնֆլիկտները հաղթահարելու մարդու կարողության վրա։ Եթե մարդը վարժվի զրուցակցին, որը միշտ փորձում է հաճոյանալ, իրական հարաբերությունները կարող են թվալ շատ ավելի բարդ։