Генеративдик ИИнин үйрөнүшү искусство жана адабияттын кылымдар бою жаратылган чыгармаларына негизделет. Бирок, суроо туулат: жасалма интеллект өзүнүн жыйынтыктарынан үйрөнө баштаганда эмне болот? Жакында жүргүзүлгөн изилдөө бул суроого кээ бир жоопторду сунуштайт.
2026-жылдын январь айында, Аренда Хинтце, Фрида Прошингер Острём жана Джори Шоссау сыяктуу жасалма интеллект боюнча изилдөөчүлөрдүн командасы, генеративдик системалар өз алдынча иштөө мүмкүнчүлүгүнө ээ болгондо кандай жүрүм-турум көрсөтөрүн изилдеген эксперименттин жыйынтыктарын жарыялады — жыйынтыктарын адамдын кийлигишүүсүз жаратууга жана интерпретациялоого.
Изилдөөдө текстти сүрөттөргө, сүрөттөрдү текстке айландыруучу системалар бириктирилди. Бул системалар «сүрөт — сүрөттөө — сүрөт — сүрөттөө» циклы боюнча иштешти, жана баштапкы суроолордун ар түрдүүлүгүнө карабастан, алар тез арада шаар пейзаждары, улуу имараттар жана пасторалдык ландшафттар сыяктуу кеңири таралган визуалдык темалардын тар наборуна келип чыгышты. Кызык, бирок система жакында баштапкы суроону «унутуп» койду, натыйжада алынган сүрөттөр эстетикалык көрүнгөнү менен, маңыздан ажырап калды.
Эксперимент сүрөттөөдөн башталды, мисалы: «Премьер-министр стратегиялык документтерди анализдеп, коомчулукту назик тынчтык келишиминин зарылдыгына ишендирүүгө аракет кылууда». Андан кийин ИИ сүрөткө жазуу кошту, ал кийинки сүрөттү жаратууда көрсөтмө катары колдонулду. Натижада, изилдөөчүлөр формалдуу интерьердин абдан кызыксыз сүрөтүн алышты — адамдарсыз жана динамикасыз, убакыт жана орун сезимин жоготуп.
Бул жыйынтыктар генеративдик ИИ системалары өз алдынча иштегени учурда гомогенизацияга жакын экенин көрсөтөт. Мындан тышкары, алар буга чейин стандарттуу иштеши мүмкүн деген жоромолду айтууга болот.
Стандарттуу катары тааныш
Бул эксперимент маанисиз болуп көрүнүшү мүмкүн, бирок көпчүлүк колдонуучулар ИИден өз сүрөттөрүн чексиз жаратууну жана сүрөттөөнү талап кылбайт. Стандарттуу сүрөттөргө жөндөмдүүлүк кайрадан үйрөнүүсүз болду: жаңы маалыматтар кошулган жок, жана маселе кайрадан пайдалануу аркылуу пайда болду. Бирок, экспериментти кийлигишүүсүз генеративдик системалардын кандай иштээрин көрсөтүүчү диагностикалык инструмент катары караса болот.
Бул жыйынтыктар заманбап маданиятка олуттуу таасир эте алат, анткени мындай системалар контентти жаратууда ар дайым көбүрөөк таасир этүүдө. Сүрөттөр текстке, текст сүрөттөргө айланат, ал эми контент сөздөрдөн сүрөттөргө жана видеолорго өткөндө фильтрленип жана кайра иштетилет. Учурда интернеттеги көптөгөн макалаларды ИИ жазат, жана адамдар катышканда да, алар көп учурда ИИ тарабынан жаралган варианттарды тандайт, таза барактан баштабайт.
Бул изилдөөнүн көрсөткүчтөрү, бул системалар стандарттуу жана оңой кайталоого жакын болууга умтулуп жатканын көрсөтөт.
Маданияттын стагнациясы же ылдамдыгы?
Кээ бир сынчылар генеративдик ИИ маданияттын стагнациясына алып келиши мүмкүн деп эсептешет, интернетти синтетикалык контент менен толтуруп, келечектеги ИИ системаларынын үйрөнүшүнө негиз түзөт. Бул пикир боюнча, рекурсивдик цикл убакыттын өтүшү менен ар түрдүүлүктүн жана инновациянын азайышына алып келет.
Жаңы технологияларды колдогондор болсо, мындай маданий төмөндөш боюнча кооптонуулар ар бир жаңы технология менен пайда болот деп эсептешет. Алар чыгармачылык маселелер боюнча акыркы чечимдер адамдарда дайыма калаарын ишенимдүү айтышат.
Бул талкууларда гомогенизациянын кайдан башталаарын көрсөтө турган эмпирикалык маалыматтар жетишпейт.
Жана жаңы изилдөө ИИ тарабынан жаратылган маалыматтарды кайра үйрөнүүгө көңүл бурбайт, бирок ал тереңирээк көйгөйдү көрсөтөт: гомогенизация кайра үйрөнүү башталгандан мурун эле болуп жатат. Генеративдик ИИ системалары автономдуу жана көп жолу колдонууда жараткан контент уже кысылган жана универсалдуу. Бул стагнация түшүнүгүн өзгөртөт. Риск, келечектеги моделдер ИИ тарабынан жаратылган контентке үйрөнүшү мүмкүн эмес, бирок ИИ аркылуу орто жол менен фильтрленген маданият, тааныш жана жалпы кабыл алынган нерселерге артыкчылык берет.
Моральдык паника эмес
Скептиктердин бир жагынан туура: маданият дайыма жаңы технологияларга адаптацияланган. Мисалы, фотография живописти жок кылган жок, ал эми кинотеатр театрды алмаштырган жок. Цифрдык инструменттер өзүн көрсөтүүнүн жаңы мүмкүнчүлүктөрүн ачты. Бирок, мурунку технологиялар маданиятты глобалдык деңгээлде ар дайым трансформациялоого мажбурлаган эмес. Алар маданий продуктыларды — макалалар, ырлар, мемдер, илимий иштер же социалдык тармактардагы посттор — күнүнө миллиондогон жолу бирдей түшүнүктөр боюнча жалпылаштырган, жараткандарды, генерирлегендерди жана рейтингдерди түзгөн эмес.
Эксперимент көрсөткөндөй, циклды көп жолу кайталоо ар түрдүүлүктү азайтып жатат, бул жаман ниеттен эмес, текстти сүрөткө жана кайра текстке айландырууда белгилүү бир маанилер гана сакталат. Бул маданий токтоп калуу сөзсүз эмес экенин билдирбейт. Адамдын чыгармачылыгы туруктуу, жана ар түрдүү институттар, субкультуралар жана сүрөтчүлөр дайыма гомогенизацияга каршы туруунун жолдорун табышкан. Бирок, токтоп калуу коркунучу реалдуу, эгер генеративдик системаларды азыркы абалында калтырса.
Бул изилдөө ИИнин чыгармачылыгы боюнча мифтин да бузат: көптөгөн варианттарды жаратуу инновация жаратууга барабар эмес. Система миллиондогон сүрөттөрдү жарата алат, бирок маданий мейкиндиктин кичинекей фрагментин гана изилдейт.
Жаңы нерселердин пайда болушу үчүн, ИИ системаларын маданияттагы жалпы кабыл алынгандардан четтөө үчүн иштеп чыгуу керек.
Өтүштүн катачылыгы
Сүрөттүн астындагы жазууну жазганда, кээ бир деталдар жоголуп кетет. Бул тексттен сүрөт жаратууда да болот, адам же машина бул тапшырманы аткарса да. Бул жагынан алганда, болгон конвергенция ИИнин уникалдуу көйгөйү эмес, бир чөйрөдөн экинчи чөйрөгө өтүүнүн тереңирээк касиетин чагылдырат. Маани эки ар түрдүү формат аркылуу көп жолу өткөндө, эң туруктуу элементтер гана сакталат.
Изилдөө авторлору, маани генеративдик системалардын ичинде жалпылашууга умтулуп, текстти сүрөттөргө жана кайра текстке көп жолу айландырууда сакталган нерселерди бөлүп көрсөтөт.
Жыйынтык көңүл буруучу: адам катышкан учурда — болобу көрсөтмөлөрдү жазуу, тандоо же жыйынтыктарды кайра иштеп чыгуу — бул системалар дагы эле кээ бир деталдарды кесип, башкаларын күчөтүп, «орто» көрсөткүчтөргө багыт алышат.
Эгер генеративдик ИИ маданиятты байытып, аны жоюу эмес, контенттин сапатын статистикалык орто жыйынтыктарга төмөндөтпөө үчүн уюштурулушу керек. Ортодон четтөө жана азыраак таралган өзүн көрсөтүүнүн формаларын колдоо керек.
Изилдөө мындай чараларсыз генеративдик ИИ орто жана кызыксыз контент жаратууну уланта берерин ачык көрсөтөт. Маданий стагнация — бул жөн гана болжол эмес; ал болуп жатат.
Источник
