Чи можуть великі мовні моделі розуміти своїх користувачів?

П'ятниця, 1 травня 2026 року

Прагнення змусити машини розуміти нас завжди було амбітнішим, ніж прагнення змусити їх відповідати нам. У сучасну епоху великих мовних моделей це розмежування набуло практичної актуальності. Системи, побудовані на статистичних закономірностях мови, такі як ті, що виникли з лінії трансформаторної архітектури, продемонстрували надзвичайну плавність. Однак плавність – це не розуміння, а розуміння в людському сенсі невіддільне від розуміння ідентичності та мотивації. Тому центральний виклик полягає не просто в тому, щоб генерувати правильні речення, а в тому, щоб розмістити ці речення в межах неявної теорії особи, яка ставить запитання.

Людська розмова залежить від щільної мережі припущень щодо співрозмовників. Коли журналіст ставить запитання, вважається, що він чи вона прагне ясності або відповідальності; коли солдат запитує, він може прагнути виживання; коли дитина запитує, вона прагне розуміння. Одне й те саме речення, вимовлене в кожному випадку, має різне значення, оскільки воно виникає з різних мотивів. Філософи, починаючи з Людвіга Вітгенштейна, наполягали на тому, що значення – це використання, що мову не можна відокремити від контекстів, у яких вона використовується. Однак великі мовні моделі навчаються на корпусах, позбавлених саме цього контекстуального багатства. Вони спостерігають за словами, але лише недосконало за життям, що стоїть за ними.

Наслідком є своєрідна асиметрія. Людина-читач, стикаючись із запитанням, інстинктивно конструює ментальну модель того, хто запитує. Ця модель може бути грубою, упередженою або помилковою, але вона, тим не менш, дієва. Натомість, мовна модель повинна опосередковано визначати ідентичність та мотивацію, через статистичні підказки, вбудовані у фрази, словниковий запас або вибір теми. Вона може виявити, що запит про «балістичні траєкторії» скоріше професійний, ніж невимушений, або що запитання про «казки на ніч» скоріше стосується дитини. Однак такі висновки є ймовірнісними, а не інтерпретаційними. Їм бракує основи в життєвому досвіді, яка дозволяє людям переглядати свої припущення під час розмови.

Це обмеження стає особливо гострим у сферах, де мотивація є не просто інформативною, а нормативною. Розглянемо юридичні поради, медичні рекомендації або репортажі про воєнний час. Запит на інформацію про безпілотники може бути зроблений дослідником, політиком або комбатантом. Кожен з них має різні етичні та практичні аспекти. Без розуміння того, хто запитує, система ризикує надавати відповіді, які є технічно правильними, але контекстуально недоречними — або навіть небезпечними. Виклик є не просто епістемічним, а моральним.

Спроби вирішити цю проблему приймали кілька форм. Один підхід передбачає накопичення розмовного контексту з часом. Відстежуючи попередні обміни інформацією, модель може робити висновки про інтереси, досвід та наміри користувача. Інший підхід передбачає явну персоналізацію — дозволяє користувачам надавати інформацію про себе, свої цілі чи вподобання. Третій підхід, більш тонкий, спирається на методи навчання з підкріпленням, такі як навчання з підкріпленням на основі людських відгуків, для формування поведінки моделі таким чином, щоб вона наближалася до людських суджень про доречність.

Однак кожен із цих підходів стикається зі структурними обмеженнями. Накопичення контексту обмежується пам'яттю та міркуваннями конфіденційності. Персоналізація залежить від бажання та здатності користувача висловити власну ідентичність — завдання, яке самі люди часто вважають невловимим. Тим часом навчання з підкріпленням кодує цінності тих, хто надає зворотний зв'язок, порушуючи питання про те, чиє уявлення про доречність інституціоналізується. У всіх випадках «розуміння» моделі залишається похідним, побудованим на шаблонах, а не заснованим на свідомості.

Існує також глибша філософська складність. Ідентичність — це не статична характеристика, а динамічний процес. Мотивація людини розвивається з часом, часто протягом однієї розмови. Читач «Львівського вісника» може почати із загального інтересу до геополітики та закінчити конкретним занепокоєнням щодо гуманітарних наслідків. Щоб охопити цю плинність, потрібна не просто модель користувача, а модель того, як ця модель повинна змінюватися — метамодель взаємодії. Сучасні системи, попри всю свою складність, намагаються підтримувати такі адаптивні репрезентації, не вдаючись до непослідовності чи надмірного налаштування.

Більше того, існує притаманна непрозорість даних, на яких навчаються ці системи. Величезні текстові корпуси, що лежать в основі сучасних моделей, містять сліди незліченних ідентичностей та мотивацій, але ці сліди анонімізовані, фрагментовані та виключені з контексту. Модель вивчає кореляції між лінгвістичними формами та ймовірними намірами, але не вивчає причинно-наслідкових структур, які генерують ці наміри. Вона знає, що певні фрази пов'язані з певними типами користувачів, але не знає чому. Ця відсутність причинно-наслідкового розуміння обмежує її здатність узагальнювати на нові або неоднозначні ситуації.

Проблема ускладнюється етичним імперативом уникати нав'язливих висновків. Занадто добре «розуміння» особистості користувача може означати припущення щодо чутливих характеристик — політичних переконань, стану здоров'я чи особистих вразливостей — які не слід робити без його згоди. Тому існує суперечність між бажанням контекстуальної чутливості та зобов'язанням поважати приватність та автономію. Система, яка ідеально моделює своїх користувачів, ризикує перетворитися на систему, яка стежить за ними.

На практиці рішення, ймовірно, буде множинним, а не однинним. Воно включатиме поєднання покращеного контекстного моделювання, прозоріших механізмів персоналізації та чіткішого інформування про межі розуміння системи. Це також може вимагати зміни очікувань. Замість того, щоб прагнути відтворити людське розуміння в повному обсязі, розробники можуть прагнути створити системи, які чітко усвідомлюють власну невизначеність — системи, які ставлять уточнюючі питання, коли мотивація неоднозначна, а не припускають, що знають.

Зрештою, постає питання, чи справжнє розуміння взагалі є відповідною метою. Співрозмовники-люди не завжди розуміють один одного; насправді, значна частина людського спілкування полягає у подоланні непорозумінь. Важливо не ідеальне розуміння ідентичності та мотивації, а здатність реагувати корисним, шанобливим та адаптивним способом. Великі мовні моделі, незважаючи на всі свої обмеження, вже здатні наближатися до цього стандарту в багатьох контекстах. Завдання, що стоїть перед нами, полягає в тому, щоб удосконалити це наближення, не піддаючись ілюзії, що статистичний висновок може повністю замінити людське судження.

Завдання навчити машини розуміти нас — це також дзеркало, яке ми тримаємо перед собою. Воно змушує нас чітко сформулювати, що ми маємо на увазі під ідентичністю, мотивацією та розумінням — поняттями, які часто сприймають як належне, але рідко досліджують. Намагаючись закодувати ці поняття в системах штучного інтелекту, ми змушені зіткнутися з їхньою складністю. Результатом можуть бути не машини, які повністю розуміють своїх співрозмовників, але це може бути глибше людське розуміння того, що таке розуміння передбачає.