Цель. Статья изучает лингвистическую эпистемологию в контексте текстовой генерации нейросетевыми моделями на основе искусственного интеллекта.
Процедуры и методы. В исследовании проанализирован искусственный текст проекта «Автобиография нейросети» (2023) с использованием контент-анализа и лингвокогнитивного подхода, предполагающего количественный анализ метафор и моделирование концептуальных схем.
Результаты. Исследование показало, что лингвистическая эпистемология генерации определяется принципом, сочетающим функции нейросетевого алгоритма и когнитивные установки субъекта. Концептуальные метафоры когнитивных функций «гуманизируют» генеративного агента, позволяя имитировать познавательные процессы и создавать новые формы репрезентации знаний, основанные на анализе обучающих текстов.
Теоретическая значимость. Сгенерированные тексты конструируют имитацию эпистемических процессов через системные метафоры и стратегии антропоморфизации. Результаты исследования могут быть применены для дизайна ИИ-интерфейсов и улучшения UX, а также в целях критического дискурс-анализа при выявлении стратегий манипуляции в процессе текстогенерации.