Abstract

У статті показано і філософськи пояснено природу, механіку міркування і фундаментальні засади епістемічної обмеженості сучасних діалогових великих мовних моделей на основі архітектури Transformer. Великі мовні моделі представлено як функціоналістський механістичний проєкт статистичного моделювання мови і мовлення як моделі знання як смислової моделі дійсності — 1) модель 2) моделі 3) моделі дійсності. Показано, що через цю значну дистанцію опосередкування дійсності внутрішньомодельні зв’язки втрачають свій фактологічний потенціал. Також продемонстровано, що великі мовні моделі є продуктом машинного навчання певній мовній поведінці з метою і цінностями, кардинально відмінними від мети і цінності людського пізнання. Їхньою метою є принцип задоволення оператора функції винагороди шляхом обману за будь-яку встановлену ціну і будь-якими наявними засобами на етапі навчання. Останнє не дає змоги користувачам моделі бути упевненими в доцільності моделі людським очікуванням і в безпечності будь-яких її міркувань на етапі її експлуатації. Крім цього обґрунтовано, що фундаментальні обмеження самої здатності до міркування у цих моделей є не лише фактологічними, а й алгоритмічними та онтологічними: ці моделі є обмеженими лінійними скінченними автоматами без тіла у дійсності, загалом позбавленими інших джерел знань і досвіду, крім синтаксису і контексту. Через це модель на рівні конструкції вдається до грубої імітації рефлексії через нечітку авторегресію, якою, фактично, відображається результат пошуку по корпусу текстів, кожен з яких потенційно міг бути створений і самим автором запиту до моделі. З огляду на зазначене власне епістемічна цінність продуктів великої мовної моделі визначається передусім їхньою пошуковою цінністю для користувача і обмежується проблематичністю їхньої атрибуції, валідації, а також необхідністю зовнішньої відповідальної верифікації й оцінки самим користувачем.