CP v2

Tag: Kalba

  • DI jau keičia mūsų kalbą: tyrimai rodo, kad žmonės vis dažniau perima mašinų stilių

    DI jau keičia mūsų kalbą: tyrimai rodo, kad žmonės vis dažniau perima mašinų stilių

    Nauji tyrimai rodo, kad dirbtinis intelektas vis ryškiau veikia ne tik tai, ką skaitome internete, bet ir tai, kaip patys kalbame. Analizuojant tūkstančius angliškų tinklalapių nustatyta, kad reikšminga dalis turinio turi aiškių automatizuoto rašymo požymių, o po 2022 metų pabaigos šis mastas smarkiai išaugo.

    Pew Research Center apžvalga, atlikta naudojant teksto analizės įrankius, vertino 10 000 atsitiktinai atrinktų anglakalbių puslapių, publikuotų per pastaruosius penkerius metus. Tyrėjai skelbia, kad maždaug 10 proc. jų turėjo ryškių algoritminės autorystės bruožų, o naujausioje, po „ChatGPT“ išpopuliarėjimo sukurtoje, turinio dalyje šis rodiklis esą siekė apie 35 proc.

    Ekspertai pabrėžia, kad DI generuojami tekstai dažnai atpažįstami pagal formalų, taisyklingą, bet vienodą stilių, besikartojančias konstrukcijas ir itin „tvarkingą“ argumentaciją. Tai siejama su tuo, kad dideli kalbos modeliai mokomi iš gausių mokslo ir žiniasklaidos tekstynų, kuriuose vyrauja oficiali kalba.

    Vienas įdomiausių pastebėjimų susijęs su tuo, kad keičiasi ir žmonių vartojamas žodynas. Analizė, apėmusi šimtus tūkstančių puslapių, fiksavo staigų tam tikrų žodžių bei formuluočių išpopuliarėjimą nuo 2023 metų, o dalis jų siejamos su tipiniu pokalbių robotų stiliumi.

    Kalbininkams toks reiškinys nėra netikėtas: jis artimas leksiniam prisitaikymui, kai žmonės perima žodžius ir posakius iš aplinkos, su kuria dažnai bendrauja. Skirtumas tas, kad dabar reikšminga „aplinkos“ dalis yra skaitmeniniai asistentai, paieškos sistemos ir turinio kūrimo įrankiai, kurie kasdien siūlo paruoštas formuluotes.

    Vokietijoje dirbantys mokslininkai, siejami su Maxo Plancko instituto aplinka, analizavo spontanišką šneką didelės apimties podkastų įrašuose. Tyrime vertintos šimtai tūkstančių valandų garso įrašų, o išvados leido įtarti, kad dalis žodžių, būdingų pokalbių robotams, pastebimai dažniau ima skambėti ir natūralioje žmonių kalboje.

    Ne visi tyrėjų minimi žodžiai yra nauji ar anksčiau nevartoti, tačiau jų „kelias“ į kasdienę šneką, panašu, paspartėjo būtent tada, kai DI tapo lengvai pasiekiamas masėms. Tam įtakos turi ir tai, kad daugelis naudotojų tekstus ne tik skaito, bet ir redaguoja, perfrazuoja ar kuria kartu su DI, todėl net nepastebimai perima siūlomas kalbos klišes.

    Kartu ekspertai atkreipia dėmesį į kitą problemą: žmonėms darosi vis sunkiau atskirti, ar tekstą parašė žmogus, ar jis sugeneruotas. Švietimo sektoriuje tai ypač jautru, nes vienodi sintaksės bruožai, pernelyg „sterilus“ stilius ar neįprastai nuosekli struktūra gali kelti įtarimų, tačiau nebūtinai reiškia nesąžiningumą.

    Dar viena kryptis, kuri minima tyrėjų diskusijose, yra galimas prisitaikymo pikas. Kai kurios DI stiliaus detalės, per daug atpažįstamos ir imtos vadinti dirbtinėmis, gali būti sąmoningai vengiamos pačių naudotojų, todėl dalies žodžių paplitimas vėliau stabilizuojasi arba net šiek tiek krenta.

    Technologijų bendrovės taip pat keičia pačius modelius, siekdamos, kad jų pateikiamas tekstas skambėtų natūraliau ir mažiau primintų šabloninį rašymą. Dėl to formuojasi dvikryptis procesas: žmonės perima DI kalbą, o DI mokomas vis labiau priminti žmonių kalbą, todėl riba tarp jų stilių darosi vis labiau neryški.

    Ką tai reiškia praktikoje? Specialistai ragina stiprinti kritinį skaitymą, aiškiai žymėti DI pagalba kurtą turinį ten, kur tai įmanoma, ir sąmoningai lavinti asmeninį rašymo stilių. Kalba nuolat kinta, tačiau šį kartą pokytį spartina ne tik socialinės medijos, bet ir sparčiai į kasdienybę įsiliejęs DI.

  • Ši ChatGPT frazė užtvindė internetą: kalbininkai įspėja, kad keičiasi mūsų mąstymas

    Ši ChatGPT frazė užtvindė internetą: kalbininkai įspėja, kad keičiasi mūsų mąstymas

    Kalbininkai seniai pabrėžia, kad žodžiai ne tik apibūdina tikrovę, bet ir ją formuoja: tai, kaip kalbame, veikia, kaip suvokiame reiškinius, o mūsų mąstymo įpročiai grįžta į kalbą. Pastaraisiais metais šis ratas įgavo naują pagreitį, nes vis didesnė dalis viešosios komunikacijos kuriama pasitelkiant DI tekstų generatorius.

    Vienas ryškiausių ženklų yra išpopuliarėjusi konstrukcija „tai ne X, tai Y“. Ji dažnai pasirodo socialiniuose tinkluose, naujienų antraštėse, reklamoje, net pranešimuose spaudai, nes trumpa forma leidžia greitai sukurti kontrastą ir pateikti aiškų „teisingą“ teiginį.

    Ši schema ypač siejama su „ChatGPT“ ir kitais didžiaisiais kalbos modeliais, kuriuos žmonės naudoja rašydami įrašus, aprašymus ar scenarijus. Kadangi dalis turinio kopijuojama beveik be redagavimo, DI parinkti sakinių šablonai ima atrodyti kaip „normali“ šiuolaikinė kalba ir plinta iš įrašo į įrašą.

    Kodėl šis šablonas taip limpa?

    Konstrukcija „tai ne X, tai Y“ atitinka trumpų formatų logiką, kuri dominuoja „Youtube“, „Instagram“ ar „Facebook“ turinyje. Žinutė suformuluojama kaip šūkis: pirma paneigiama viena idėja, o iškart pateikiama kita, dažnai skambanti tvirčiau ir patraukliau.

    Tokia antitezė patogi ir rinkodarai, ir vadinamajai profesinei komunikacijai, ypač kai siekiama greitai sudėlioti emocinį akcentą. Be to, šablonas lengvai perkeliamas į antraštes, nes žada „netikėtą“ perspektyvą ir skatina paspaudimą.

    Kuo tai gali tapti problema?

    Kalbos tyrėjai atkreipia dėmesį, kad nuolat kartojami šablonai mažina stiliaus įvairovę ir skurdina argumentavimą. Kai tekstai tampa panašūs vienas į kitą, skaitytojas rečiau susiduria su niuansuota mintimi, o vietoj jos gauna kategorišką formulę, kurioje mažai vietos abejonėms ar alternatyvoms.

    Kita rizika siejama su tuo, kad ši konstrukcija yra iš prigimties autoritetinga: ji skamba kaip verdiktas „ne taip, o štai taip“. Viešojoje erdvėje tai gali skatinti supaprastintą pasaulio aiškinimą, kai sudėtingi reiškiniai sutraukiami į dvi priešpriešas ir vieną „teisingą“ išvadą.

    Prie to prisideda ir reiškinys, kai DI mokosi iš interneto, o internete vis daugiau teksto jau būna sukurta DI. Taip susidaro savotiškas atgalinis ryšys: dažniau kopijuojami šablonai tampa dar labiau tikėtini, todėl modeliai juos siūlo dar dažniau, o žmonės vėl perkelia į viešą kalbą.

    Kaip atsirinkti ir nepasiduoti klišėms?

    Ekspertai pataria kritiškai vertinti lengvai „įkrentančius“ šūkius ir pasitikrinti, ar teiginys nėra tik retorinis triukas be turinio. Jei tekstas teigia „tai ne X, tai Y“, verta paklausti, ar X tikrai paneigiamas faktais, ar tik pakeičiamas patrauklesniu skambesiu.

    Praktinis sprendimas redakcijoms ir turinio kūrėjams paprastas: DI sugeneruotus tekstus būtina redaguoti, perrašyti ir papildyti argumentais, o ne palikti šablonais. Skaitytojams naudinga sąmoningai ieškoti skirtingų stilių ir ilgesnės formos tekstų, kad kalbinė įvairovė neišnyktų iš kasdienio vartojimo.

  • Study links language networks to visual memory: Why a banana’s color may depend on words

    Our ability to store information about familiar objects depends on the connection between visual and language processing regions in the brain, according to a study published May 20 in the open-access journal PLOS Biology by Bo Liu from Beijing Normal University, China, and colleagues.

    Seeing an object and knowing visual information about it, like its usual color, activate the same parts of the brain. Seeing a yellow banana, for example, and knowing that the object represented by the word “banana” is usually yellow, both excite the ventral occipitotemporal cortex (VOTC). However, there’s evidence that parts of the brain involved in language, like the dorsal anterior temporal lobe (ATL), are also involved in this process — dementia patients with ATL damage, for example, struggle with object color knowledge, despite having relatively normal visual processing areas. To understand whether communication between the brain’s language and sensory association systems is necessary for representing information about objects, the authors tested whether stroke-induced damage to the neural pathways connecting these two systems impacted patients’ ability to match objects to their typical color. They compared color-identification behavior in 33 stroke patients to 35 demographically-matched controls, using fMRI to record brain activity and diffusion imaging to map the white matter connections between language regions and the VOTC.

    The researchers found that stronger connections between language and visual processing regions correlated with stronger object color representations in the VOTC, and supported better performance on object color knowledge tasks. These effects couldn’t be explained by variations in patients’ stroke lesions, related cognitive processes (like simply recognizing a patch of color), or problems with earlier stages of visual processing. The authors suggest that these results highlight the sophisticated connection between vision and language in the human brain.

    The authors add, “Our findings reveal that the brain’s ability to store and retrieve object perceptual knowledge — like the color of a banana — relies on critical connections between visual and language systems. Damage to these connections disrupts both brain activity and behavior, showing that language isn’t just for communication — it fundamentally shapes how sensory experiences are neurally structured into knowledge.”