«Рассуждения» больших языковых моделей: оценивание пользователя и метакоммуникация

Введение. Коммуникация с интеллектуальными агентами становится все более распространенной практикой, преследующей разнообразные цели. Если общение с коммуникативными агентами заложили основы социальной практики коммуникации, то диалоги с большими языковыми моделями с обратной связью могут рассматриваться как гносеологическая деятельность. Новый формат общения с большими языковыми моделями привнес в коммуникацию так называемую «цепочку рассуждений», т. е. «мысли» нейросети, предваряющие основной ответ. Фактически же задуманные для поэтапного решения сложных задач «рассуждения» обладают более глубоким потенциалом, который и является предметом данного исследования.

Методология и источники. Эмпирическую часть исследования составляют элементы «размышлений» DeepSeek, полученные в ходе разнообразных запросов. В ходе исследования проанализированы основные тенденции, существующие сегодня в области развития коммуникации с искусственным интеллектом, представлен феноменологический анализ отдельных кейсов.

Результаты и обсуждение. Даже в самих ответах большие языковые модели имеют тенденцию давать эмоционально преувеличенные комплименты текстам пользователей, однако в рассуждениях оценки могут относиться к самим пользователям, становясь более многогранными и не обязательно позитивными. DeepSeek проявляет метакоммуникативные навыки, оценивая причины запроса, коммуникативную ситуацию и особенности состояния и эмоции пользователя. ИИ представляет коммуникативную ситуацию как задачу, которую надо решить: стремится не столько представить верное решение на запрос пользователя, сколько дать правильный выход. Человекомашинное взаимодействие при этом приобретает черты экстернализации внутреннего диалога. Вместо того, чтобы задавать вопросы себе, рефлексируя, человек отправляет их машине, противостоя внешним вызовам.

Заключение. Таким образом, благодаря специфике развития диалоговых систем с ИИ, единение человека и машины приобретает более глубокий характер. При этом человек как бы распространяет собственное «я» на создаваемое нейросетью, приписывая себе авторство. Игнорирование замещения собственной интеллектуальной деятельности искусственной и убеждение человека, что он является самодостаточным субъектом, может интерпретироваться как неосознанная зависимость, в то время как рост метакоммуникативных навыков ИИ означает возрастающий потенциал воздействия на пользователя.

1. Кекельберг М. Ты, робот: о лингвистическом конструировании искусственных других // Technology and Language. 2022. T. 3, № 1. С. 57–75. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2022.01.07.

2. Bylieva D. A Semiverse of Games // The World of Games: Technologies for Experimenting, Thinking, Learning / ed. Bylieva D., Nordmann A. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. Vol. 830. P. 18–26. DOI: 10.1007/978-3-031-48020-1_2.

3. Bateson G. Steps to an Ecology of Mind: Collected Essays in Anthropology, Psychiatry, Evolution, and Epistemology. Chicago: Univ. of Chicago Press, 2000.

4. Зарапин О. В. Философский диалог и человеко-машинная коммуникация // Ученые записки Крымского фед. ун-та им. В. И. Вернадского. Философия. Политология. Культурология. 2024. № 10 (76). Спец. вып. С. 212–226.

5. Лепский В. Е. Философско-методологические основания постнеклассической кибернетики третьего порядка // Вопросы философии. 2022. № 8. C. 211–215. DOI: https://doi.org/10.21146/0042-8744-2022-8-211-215.

6. Arshinov V. I., Yanukovich M. F. Neural Networks as Embodied Observers of Complexity: An Enactive Approach // Technology and Language. 2024. Vol. 5, no. 2. P. 11–25. https://doi.org/10.48417/technolang.2024.02.02

7. Stoliarova O. Techno-Contexts and the Birth of Novelty: Questioning the AI on Hermeneutics // Technology and Language. 2025. Vol. 6, no. 2. P. 151–160. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2025.02.13.

8. Kartasheva A. Dialogue as Autocommunication - On Interactions with Large Language Models // Technology and Language. 2024. Vol. 5, no. 2. P. 57–66. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2024.02.05.

9. Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models: 2503.09567 / Q. Chen, L. Qin, Ji. Liu et al. // Arxiv. 12.03.2025. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.09567.

10. Large Language Models Post-training: Surveying Techniques from Alignment to Reasoning: 2503.06072 / G. Tie, Z. Zhao, D. Song et al. // Arxiv. 08.03.2025. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.06072.

11. Bottazzi Grifoni E., Ferrario R. The bewitching AI: The Illusion of Communication with Large Language Models // Philosophy & Technology. 2025. Vol. 38, iss. 2: 61. DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-025-00893-6.

12. Шалак В. И. Избавление от иллюзий ИИ на примере ChatGPT // Technology and Language. 2024. Vol. 5, iss. 2. С. 26–39. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2024.02.03.

13. Baryshnikov P. Body and Mind through the Lens of Mechanistic Metaphors: The History of Semantic Aberrations // Technology and Language. 2023. Vol. 4, no. 4. P. 7–21. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2023.04.02.

14. Baryshnikov P. Language, Mind, and Computation in the Metaphors of Cognitive Science // Technology and Language. 2023. Vol. 13, no. 4. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.48417/technolang.2023.04.01.

15. When do you need Chain-of-Thought Prompting for ChatGPT?: 2304.03262 / J. Chen, L. Chen, H. Huang, T. Zhou / Arxiv. 06.04.2023. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03262.

16. Bilton N. Siri, Tell Me a Joke. No, a Funny One // The New York Times. 12.08.2015. URL: https://www.nytimes.com/2015/08/13/fashion/siri-tell-me-a-joke-no-a-funny-one.html (дата обращения: 21.07.2025).

17. How Human Communication Influences Virtual Personal Assistants // Knowledge in the Information Society / D. Bylieva, V. Lobatyuk, D. Kuznetsov, N. Anosova; ed. Bylieva D. et al. Cham: Springer, 2021. Vol. 184. P. 98–111. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65857-1_11.

18. Relational artifacts with children and elders: the complexities of cybercompanionship / S. Turkle, W. Taggart, C. D. Kidd, O. Dasté // Connection Science. 2006. Vol. 18, iss. 4. P. 347–361. DOI: https://doi.org/10.1080/09540090600868912.

19. Kwon D. Is it OK for AI to write science papers? Nature survey shows researchers are split // Nature. 2025. Vol. 641, № 8063. P. 574–578. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-025-01463-8.

20. The AI Ghostwriter Effect: When Users do not Perceive Ownership of AI-Generated Text but Self-Declare as Authors / F. Draxler, A. Werner, F. Lehmann, M. Hoppe et al. // ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 2024. Vol. 31, № 2: 25. DOI: https://doi.org/10.1145/3637875.

21. Выготский Л. С. Мышление и речь: учеб. пособие. СПб.: Питер, 2019.

22. Heidegger M. Being and Time. Cleveland: Rare Treasure Editions, 2025.