Όταν η γλωσσική ευφράδεια υποκαθιστά την κρίση και γιατί αυτό είναι πολιτικό ζήτημα
Η ραγδαία διάδοση των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) έχει δημιουργήσει την εντύπωση ότι βρισκόμαστε μπροστά σε μηχανές που “σκέφτονται”. Η εντύπωση αυτή δεν προκύπτει επειδή τα συστήματα αυτά κατανοούν τον κόσμο, αλλά επειδή παράγουν κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινη κρίση. Το πρόσφατο κείμενο των Quattrociocchi, Capraro και Perc υποστηρίζει ότι αυτή η ομοιότητα είναι βαθιά παραπλανητική: τα LLMs δεν είναι επιστημολογικοί δρώντες, αλλά στοχαστικά συστήματα συμπλήρωσης προτύπων, τα οποία λειτουργούν χωρίς πεποιθήσεις, χωρίς κατανόηση και χωρίς λογοδοσία.
Η ιστορική μετάβαση από τα συστήματα φιλτραρίσματος πληροφορίας στη γενετική παραγωγή απαντήσεων σηματοδοτεί μια κρίσιμη επιστημολογική αλλαγή. Οι μηχανές αναζήτησης παρείχαν σύνολα πηγών και άφηναν στον χρήστη το έργο της αξιολόγησης. Τα LLMs, αντίθετα, συνθέτουν μία ενιαία απάντηση, κλείνοντας τον χώρο της αμφιβολίας και περιορίζοντας την ανάγκη για έλεγχο. Το αποτέλεσμα δεν είναι απλώς ευκολία, αλλά μετατόπιση της ευθύνης της κρίσης από τη διαδικασία στο τελικό κείμενο.
Οι συγγραφείς χαρτογραφούν επτά διακριτά στάδια ανθρώπινης κρίσης και δείχνουν ότι σε κάθε ένα από αυτά υπάρχει ένα δομικό ρήγμα ανάμεσα στον άνθρωπο και το LLM. Ο άνθρωπος ξεκινά από ενσώματη και κοινωνική εμπειρία, ενώ το μοντέλο από ακολουθίες συμβόλων. Ο άνθρωπος ερμηνεύει καταστάσεις, το μοντέλο απλώς τεμαχίζει κείμενο. Ο άνθρωπος διαθέτει μνήμη, κίνητρα, στόχους, αιτιακά μοντέλα και μεταγνώση. Το LLM διαθέτει μόνο στατιστικές συσχετίσεις και υποχρεούται πάντα να παράγει μια απάντηση, ακόμη και όταν η σωστή επιστημολογικά στάση θα ήταν η αποχή.
Από αυτά τα ρήγματα προκύπτει η έννοια της Epistemia**: μια δομική κατάσταση όπου η γλωσσική πιθανοφάνεια υποκαθιστά την επιστημολογική αξιολόγηση. Ο χρήστης βιώνει την αίσθηση της γνώσης χωρίς να έχει περάσει από τη διαδικασία σχηματισμού δικαιολογημένης πεποίθησης. Το πρόβλημα δεν είναι μόνο τα λάθη ή οι λεγόμενες “παραισθήσεις”. Ακόμη και όταν η απάντηση είναι ορθή, η πρακτική της επαλήθευσης αποδυναμώνεται και η κρίση μετατρέπεται σε κατανάλωση αποτελεσμάτων.
**Η “Epistemia” περιγράφει μια συστημική μετατόπιση των πρακτικών γνώσης, κατά την οποία τα παραγωγικά συστήματα αντικαθιστούν τις διαδικασίες διερεύνησης με έτοιμα γλωσσικά αποτελέσματα, επηρεάζοντας την εκπαίδευση, την επιστημονική σκέψη και τη δημοκρατική διαβούλευση.
Η Epistemia έχει άμεσες συνέπειες για την επιστήμη, τη δημόσια διοίκηση και τη χάραξη πολιτικής. Όταν η τεκμηρίωση αντικαθίσταται από πειστική σύνθεση, η λογοδοσία θολώνει. Γι’ αυτό απαιτείται μετατόπιση της αξιολόγησης των LLMs από την επιφανειακή ορθότητα προς τις διαδικασίες: πώς διαχειρίζονται την αβεβαιότητα, πότε αποτυγχάνουν να απέχουν, πώς καταρρέουν όταν σπάνε οι συσχετίσεις.
Σε επίπεδο πολιτικής, η απάντηση δεν μπορεί να είναι μόνο ρυθμιστική. Απαιτείται επένδυση σε ανοικτές υποδομές, ανοικτά πρότυπα τεκμηρίωσης και ανοικτό λογισμικό, ώστε οι μηχανισμοί παραγωγής γνώσης να είναι ελέγξιμοι, αναπαραγώγιμοι και κοινωνικά διαπραγματεύσιμοι. Το ανοικτό λογισμικό λειτουργεί εδώ όχι απλώς ως τεχνική επιλογή, αλλά ως θεσμικό αντίβαρο στην Epistemia, επειδή επιτρέπει έλεγχο, κριτική και συλλογική διόρθωση.
Το κρίσιμο διακύβευμα δεν είναι αν τα LLMs “είναι έξυπνα”, αλλά αν οι κοινωνίες θα διατηρήσουν την κρίση ως ανθρώπινη, υπεύθυνη και επαληθεύσιμη πρακτική
Πηγές άρθρου:
- Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence, osf.io, Θεμελιώνει τη διάκριση κρίσης και γλωσσικής πιθανοφάνειας στα LLMs.
- On the Dangers of Stochastic Parrots, acm.org, Κλασική κριτική στη σύγχυση γλωσσικής επάρκειας και κατανόησης.
- Artificial Intelligence and Illusions of Understanding in Scientific Research, nature.com, Αναλύει πώς τα LLMs δημιουργούν ψευδαίσθηση κατανόησης στην επιστήμη.
- Calibrated Language Models Must Hallucinate, acm.org, Δείχνει γιατί οι παραισθήσεις είναι δομικά αναπόφευκτες.
- Regulation (EU) 2024/1689 Artificial Intelligence Act, eur-lex.europa.eu, Πλαίσιο διακυβέρνησης υψηλού ρίσκου συστημάτων ΤΝ στην ΕΕ.
Πηγή: glossapi.gr