Искусственный интеллект в гуманитарных науках: пора создавать общественные модели 🏛️🤖

Современные большие языковые модели (LLM), лежащие в основе искусственного интеллекта, стремительно меняют подходы к историческим исследованиям. Они помогают обрабатывать тексты, аннотировать их и создавать новые материалы, что значительно ускоряет научную работу.

Однако историки задают более фундаментальный вопрос: кому принадлежит инструмент, который формирует наше понимание прошлого?

Сегодня большинство мощных LLM создаются частными компаниями. Их инвестиции значительны, но цели бизнеса — прибыль, рост платформ и контроль над интеллектуальной собственностью — редко совпадают с ценностями гуманитарной науки: прозрачностью, воспроизводимостью исследований, доступностью и культурным разнообразием.

Это порождает несколько проблем:

• Непрозрачность: сложно понять, на каких данных обучалась модель и какие предубеждения в неё заложены.
• Неустойчивость: условия доступа и функциональность моделей могут меняться без предупреждения.
• Неравенство: многие исследователи, особенно из стран с ограниченными ресурсами, остаются вне доступа к этим инструментам.

Время создавать общественные, открытые модели для гуманитарных наук, обученные на тщательно отобранных, многоязычных и исторически обоснованных корпусах из библиотек, музеев и архивов. Эти модели должны быть прозрачными, подотчётными академическому сообществу и поддерживаться государственным финансированием.

Хотя создание такой инфраструктуры сложно, это крайне важно. Так же, как мы не передаём национальные архивы или школьные программы частным компаниям, нельзя доверять ключевые технологии интерпретации исторических данных только коммерческим игрокам.

Гуманитарные науки имеют обязанность и шанс создать культурно осознанный и академически обоснованный искусственный интеллект. Давайте не только использовать LLM ответственно, но и владеть ими ответственно. Честность науки и будущее общественного знания могут зависеть именно от этого.

Prof Dr Matteo Valleriani
Макс-Планк Институт по истории науки, Берлин, Германия