Останні редактори-люди: на підйомі гіперінтелектуальної духовності в епоху великих мовних моделей

П'ятниця, 27 лютого 2026 року

Існує певне приниження в тому, щоб пройти співбесіду з машиною, яка не може зрозуміти чийсь докторський ступінь.

Цей досвід не є ні драматичним, ні антиутопічним. Він банальний. Запитання задаються вільною прозою, але не мають зв'язного підходу. Вони стосуються тем, які ніколи не вивчалися, опускають ті, що були центральними, і змішують дисципліни з безтурботною впевненістю системи, яка поглинула все, але нічого не зрозуміла. Тим часом кандидата-людину запрошують пояснити себе статистичному апарату, який не може осягнути значення пояснення.

І все ж це не історія про машинну дурість. Це історія про їхнє панування.

Зростання популярності великих мовних моделей — таких систем, як ChatGPT та Gemini — вже перетворило значну частину того, що можна назвати буденною квазіінтелектуальною працею. Складання меморандумів, складання звітів, написання рутинної кореспонденції, створення технічних шаблонів — ці завдання, колись прерогативою молодших юристів, державних службовців та консультантів, дедалі більше автоматизуються. Мовна модель не розуміє в людському сенсі, але вона переконливо виконує свої функції. Для значної частини бюрократичної надбудови сучасного життя переконливої роботи достатньо.

У міру вдосконалення цих систем вони не просто допомагатимуть, а й замінюватимуть. Вони проводитимуть попередні співбесіди, перевірятимуть кандидатів, писатимуть перші проекти законодавства, готуватимуть дослідницькі брифінги, відповідатимуть на запити клієнтів і, можливо, навіть надаватимуть попередні судові висновки. Середні рівні когнітивної зайнятості — ті, що передбачають перегрупування, а не генерування знань — особливо вразливі.

Що ж тоді стає з людським розумом?

Загальноприйнята відповідь полягає в тому, що нові робочі місця виникнуть, як це завжди було. Але є підстави підозрювати, що розподіл інтелектуальної праці зміниться більш радикально, ніж під час попередніх технологічних революцій. Індустріальна епоха витіснила м'язову силу. Алгоритмічна епоха витісняє пам'ять і розпізнавання образів. Сучасна епоха загрожує витіснити саме структуроване вираження.

Однак, як не парадоксально, оскільки маса людства стає дедалі більше зайвою в рутинній інтелектуальній роботі, може з'явитися нова еліта — не традиційна аристократія багатства і навіть не традиційна меритократія кваліфікованих фахівців, а гіперінтелектуальне духовенство, головна функція якого полягає в навчанні машин.

Великі мовні моделі не навчаються самі собі в жодному значущому нормативному сенсі. Вони поглинають дані, так; але вони потребують курації, підкріплення, виправлення, перенаправлення. Їм потрібно сказати, коли вони помиляються. Їм потрібно показати, як виглядає когерентність. Їх потрібно спрямувати від галюцинацій до структурованого мислення. Коротше кажучи, їх потрібно дисциплінувати.

Дисципліну можуть забезпечити лише ті, хто має глибину освіти, що перевищує можливості машинної мімікрії.

Щоб виправити помилку в римському праві, потрібно розуміти римське право. Щоб удосконалити розуміння моделі квантової механіки, потрібно опанувати квантову механіку. Щоб навчати її моральній філософії, потрібно було боротися з Арістотелем, Кантом і Роулзом. Вільне володіння машиною приховує порожнечу, яку може виявити лише справжня наука.

Таким чином, виникає перспектива роздвоєного інтелектуального суспільства. З одного боку, переважна більшість споживає знання, створені штучним інтелектом, яким допомагають та тонко керують системи, що передбачають їхні потреби. З іншого боку, порівняно невеликий клас людей, роль яких полягає не у створенні рутинних знань, а в контролі, вдосконаленні та розширенні можливостей самих моделей.

Ці гіперінтелектуали не обов'язково будуть відомими. Вони можуть навіть не бути багатими у вульгарному сенсі, хоча процвітання, ймовірно, прийде за дефіцитом. Їхня сила полягатиме в епістемічному авторитеті — у здатності визначати, чого навчається машина і як вона міркує.

У попередні століття священнослужителі були посередниками між божественним та мирянським. В епоху штучного інтелекту нове духовенство може стати посередником між статистичним та людським. Вони будуть підживлювати моделі — не в грубому сенсі написання сценаріїв, а в глибшому сенсі формування концептуальної архітектури. Вони вирішуватимуть, які корпуси є привілейованими, які моральні рамки вбудовані, які історичні інтерпретації вважаються канонічними.

Ця роль вимагає не лише технічної грамотності, а й цивілізаційної глибини. Вона вимагає людей, здатних бачити за межами поверхневої правдоподібності згенерованого тексту та виявляти структурну неузгодженість. Вона вимагає тих, хто читав достатньо багато, щоб виявляти ледь помітні помилки в атрибуції, хто міркував достатньо ретельно, щоб викривати помилки, замасковані під красномовство.

Іронія гостра. Чим більш спроможними ставатимуть мовні моделі, тим більше суспільство залежатиме від меншої когорти, здатної усвідомлювати свої обмеження.

У цій конфігурації є небезпеки.

По-перше, інтелектуальна стратифікація може затвердіти до кастового утворення. Якщо лише вузька еліта розуміє, як функціонують моделі та як їх виправляти, епістемічна влада концентрується. Решта суспільства може втратити не лише роботу, а й здатність до дії — покладаючись на результати, логіку яких вони не можуть дослідити.

По-друге, гіперінтелектуальний клас може спокуситися технократичною зарозумілістю. Навчати машини — значить формувати інформаційний раціон мільярдів. Спокуса закодувати власні ідеологічні вподобання під виглядом оптимізації буде величезною. Стара суперечка щодо навчальних програм в університетах може збліднути порівняно з боротьбою за навчальні дані та параметри підкріплення.

По-третє, існує ризик інтелектуальної атрофії більшості. Якщо машини складають, узагальнюють та міркують від імені більшості громадян, стимул розвивати глибоку грамотність зменшується. Навіщо вивчати логіку, якщо модель може створити аргумент за лічені секунди? Навіщо опановувати мову, якщо переклад відбувається миттєво? Людський розум може стати менш інструментом дослідження та більше інтерфейсом для споживача.

І все ж таки є також можливість.

Звільнене від виснажливої рутини інтелектуального виробництва, людство може присвятити себе справді творчим, реляційним та моральним заняттям. Гіперінтелектуали, згідно з цим баченням, є не тирани, а хранителі, які забезпечують, щоб машини залишалися інструментами, а не господарями.

Ключове питання полягає в тому, чи адаптуються системи освіти достатньо швидко, щоб створити таких хранителів. Поверхневого знайомства з підказками буде недостатньо. Нові духовні особи повинні мати широту та глибину знань — математика, філософія, історія, лінгвістика, юриспруденція. Вони повинні бути здатними бачити зв'язки між різними галузями, оскільки моделі, які вони контролюють, функціонують у різних галузях.

Парадокс епохи полягає в тому, що хоча машини імітують всезнання, потреба в справжній поліматії зростає.

Півгодинне інтерв'ю, проведене мовною моделлю, яка не могла сформулювати зв'язні питання щодо докторської дисертації, — це банальний анекдот. Але він симптоматичний. Впевненість машини перевершила її розуміння. Вона функціонувала, але не розуміла.

Наразі людина-кандидат все ще може виявити прогалину.

У найближчому майбутньому більшість людей можуть цього не зробити. Вони сприйматимуть вільне володіння мовою як авторитет. Лише меншість — достатньо ретельно навчена, щоб розпізнати структурну слабкість під стилістичним блиском — розпізнає, коли імператор алгоритмів одягнений неадекватно.

Ці люди формуватимуть траєкторію розвитку штучного інтелекту, незалежно від того, чи хотіли вони цього чи ні. Їхні корекції поширюватимуться назовні через наступні покоління моделей. Їхні судження про узгодженість та істину стануть вбудованими в системи, що опосередковують глобальний дискурс.

Індустріальна епоха створила магнатів сталі та нафти. Цифрова епоха створила магнатів даних. Епоха мовних моделей може створити магнатів значень — гіперінтелектуалів, чий вплив походить не від володіння заводами чи серверами, а від володіння самою думкою.

Чи сповіщає цей розвиток про відродження науки, чи про закріплення нової епістемічної олігархії, залежить від того, наскільки свідомо на це відреагує суспільство. Якщо доступ до глибокої освіти залишається широким і суворим, духовенство може бути проникним. Якщо ж освіта деградує до рівня кваліфікації та поверхневої знайомості, шлях звузиться.

Поява великих мовних моделей — це радше питання цивілізації, ніж технологічне. Воно змушує нас запитати себе, для чого потрібен інтелект і хто кваліфікований, щоб його визначити.

Машина може ставити запитання. Але в найближчому майбутньому лише глибоко освічена людина може визначити, чи мають ці запитання сенс.