Лингвистический gpt-поворот
Часть первая: как иишка перепрошивает нашу речь

Уже какое-то время хочу написать пост о том, как меняется человеческая речь после релиза chatgpt. В общем, в июле прошлого года ученые Института Макса Планка (кстати, думала туда поступать на phd, но не сложилось) проанализировали более 740000 часов спонтанной человеческой речи на ютубе. Изучали только живую диалоговую речь - не читку заранее сгенерированного текста, а спонтанную коммуникацую.

Выясняется, что люди действительно начинают говорить так, как 'предпочитает' наш карманный ии-помощник, то есть после релиза gpt в ноябре 2022 года люди стали чаще употреблять слова, которые характерны именно для нейросетевого стиля.

Давайте проверим себя что ли, промыл ли gpt чат нам мозг🙂

Замечали ли вы, что стали чаще использовать в своей речи эти слова?
❤️delve /delv/ - углубляться, исследовать тщательно;
❤️comprehend /ˌkɒm.prɪˈhend/ - постигать, понимать;
❤️meticulous /məˈtɪk.jʊ.ləs/- скрупулензный, дотошный, внимательный к деталям;
❤️notably /ˈnəʊ.tə.bli/ - примечательно, особенно;
❤️intricate /ˈɪn.trɪ.kət/ - замысловатый, сложный;
❤️robust /rəʊˈbʌst/ - надежный, устойчивый;
❤️seamlessly /ˈsiːm.ləs.li/ - плавно, без заметных переходов, бесшовно;
❤️endeavor /ɪnˈdev.ər/ - стремиться, прилагать усилия; как существительное - усилие, начинание;
❤️inherently /ɪnˈher.ənt.li/ - по своей сути; подчеркивает внутреннюю характеристику, природу чего-то;
❤️align /əˈlʌɪn/ - согласовывать, приводить в соответствие.

В списке около 200 слов (можно чекнуть статью), и их chatgpt использует существенно чаще, чем обычный человек в спонтанной речи. Так вот, после 2022 года их частота у людей выросла на 25–50%.
Эффект проявляется неравномерно. Больше всего в сферах, которые тесно взаимодействуют с ии: наука, технологии, бизнес, образование, меньше всего - в спортивных и религиозных подкастах.

Авторы называют это явление closed cultural feedback loop, на русский можно перевести как ‘замкнутая культурная петля обратной связи’. Еще разок пробежимся по тому, что происходит:

люди создают тексты →

иишка обучается на этих текстах, вырабатывая свои языковые привычки →

люди начинают копировать особенности речи AI →

эти новые формы речи снова попадают в обучающие данные для будущих моделей →

модели ещё сильнее закрепляют и усиливают эти особенности.

И так по кругу🌾

Если объяснять на примере: я преподаватель английского, и я учу своих студентов языку. Они, в свою очередь, тоже приходят ко мне уже с каким-то словарным запасом/особенностями произношения/паттернами речи/fossilised mistakes, поэтому возвращают мне свою версию языка. В итоге что происходит? Правильно, я начинаю говорить немного как они, возвращая им их же особенности речи, получается такой замкнутый цикл.

Поэтому мне, как специалисту, нужно постоянно заниматься супервизией, читать, слушать, быть в контексте живой речи, чтобы держать себя в форме и размыкать этот круг.

Конечно, лингвисты have seen it all before. Например, когда-то появился телевизионный стандарт произношения - для Великобританииритании это Received Pronunciation или BBC English.

Но chatgpt мощнее прежних источников стандарта, потому что он не транслирует стиль, а генерирует бесконечное количество его вариаций.

Вообще это очень перекликается с одной из теорий, которую студенты лингвистических факультетов учат чуть ли не на первом курсе - гипотезой лингвистической относительности Сепира-Уорфа. Очень интересно ее обсуждать со студентами, я часто под разными соусами ее предлагаю! Если вы еще не побежали открывать форточки, расскажу вам про нее в следующем посте. Вам вообще интересно такое?😒

P.S. Статью прикреплю в комментарии❤️