Text and knowledge in the aspect of large language models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The focus of this text is on the influence of large linguistic models on the self-determination of the humanities. Large language models are able to generate plausible texts. It seems that they thus become on a par with other tools that, throughout the development of technology have freed people from routine. At the same time, for the humanities, the individualization of the generated texts is very great, and knowledge itself is closely related to its textual embodiment. If we agree that knowledge is a text, and embodied in another text, another knowledge appears before us, then humanities will have to answer the question of how a text generated by a person differs in value from the same text generated by a machine. The text of the work raises methodological and epistemological problems of the correlation of texts of natural and artificial origin if they are made in the genre of a scientific work. The difference between such artifacts is clearly visible only for some scientific disciplines, and raises questions about the rest. These issues should be resolved with the help of deep reflection, which was not so urgently needed in the last centuries of the development of the humanities, but which is now required from a humanitarian scientist. The humanitarian will have to explicitly oppose himself to large language models and prove the importance of his work compared to what a neural network can generate.

References

  1. Анкерсмит Ф. Р. История и тропология. Взлет и падение метафоры. М.: Прогресс-Традиция, 2003.
  2. Гаспаров М. Л. Овидий в изгнании // Публий Овидий Назон. Скорбные элегии. Письма с Понта. М.: Наука, 1978. С. 189-224.
  3. Гачев Г. Д. Наука и национальная культура (гуманитарный комментарий к естествознанию). Ростов-на-Дону: Изд-во Рост. ун-та, 1993.
  4. Динесман Т. Г. О датировках и адресатах некоторых стихотворений Тютчева // Летопись жизни и творчества Ф. И. Тютчева. [М.]: ООО "Литограф"; [Мураново]: Музей-усадьба "Мураново" им. Ф. И. Тютчева, 1999—2012. Кн. 1: 1803—1844. 1999. С. 277-290.
  5. Жолковский А. К. Инфинитивное письмо: тропы и сюжеты (Материалы к теме) // Эткиндовские чтения: сборник статей по материалам Чтений памяти Е. Г. Эткинда (27—29 июня 2000 г.). СПб., 2003. С. 250-271.
  6. Зонке А. Как делать полезные заметки. Эффективная система организации идей по методу Zettelkasten. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2022.
  7. Латур Б. Наука в действии. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013.
  8. Русский реализм XIX века. Общество, знание, повествование. М.: Новое литературное обозрение, 2020.
  9. Свифт Дж. Собрание сочинений: В 3 т. Т. 1: Сказка бочки; Путешествия Гулливера. М.: ТЕРРА — Книжный клуб, 2008.
  10. Слезак Т. А. Как читать Платона. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2008.
  11. Тарановский К. О поэзии и поэтике. М.: Языки русской культуры, 2000.
  12. Kansteiner W. Digital Doping For Historians: Can History, Memory, And Historical Theory Be Rendered Artificially Intelligent? // History and Theory. 2022. Vol. 61. No. 4. Pp. 119-133.
  13. Luhmann N. The modernity of science // New German Critique. 1994. No. 61. Pp. 9-23.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).