Рассмотрен феномен искусственного интеллекта как междисциплинарной области познания. Актуализированы методологические принципы, сформулированные Р. Декартом, которые позволяют выделить ключевой концептуальный каркас технических изысканий в создании нейросетей — проблему природы человеческого сознания. Показана амбивалентность союза между биологической и технологической системами. Выделены риски и угрозы, сопровождающие процесс со-существования искусственного интеллекта с человеком, которые могут привести его к большей зависимости от сетевых структур. Проанализированы аспекты познавательной парадигмы в фокусе применения искусственного интеллекта, который оказывает влияние на человеческий мозг, изменяет нейронные пути, деформирует человеческое мышление, что проявляется в снижении мотивации к познанию. Сделан вывод об особой миссии современной системы образования, обретающей иные способы включения нового поколения в безграничное пространство человеческой культуры, что должно помочь преодолеть подчиненность имитационному характеру искусственного интеллекта и сохранить за человеком право в решении вопроса о смыслах его существования.
Показано, что диалог с искусственным интеллектом сегодня становится частью обыденной человеческой практики, при этом, помимо пользователей, преследующих практические цели, есть множество энтузиастов и исследователей, целенаправленно стремящихся задать такие вопросы, на которые искусственный интеллект ответил бы неправильно, что достаточно сложно и напоминает вопросы-испытания, существующие в культурной традиции с древнейших времен: требующие от претендента на статус или благо решить загадку. Сделан анализ постов и статей, представляющих ошибочные ответы больших языковых моделей. Выделены следующие категории вопросов, на которые искусственный интеллект дает неправильные ответы: вопросы, построенные на языковой игре, требующие метакоммуникативных навыков, провоцирующие «галлюцинации искусственного интеллекта», на спорные и этически неоднозначные темы, а также логические и математические задачи. Отмечено, что на текущей стадии человеко-машинных взаимодействий человечество активно испытывает искусственный интеллект, стремясь доказать его несовершенство, таким образом, обучая и обогащая технологию.
Представлен анализ методологии бенчмаркинга и проблематики его применения для оценки эффективности больших языковых моделей (БЯМ). Этот метод получил широкое распространение в различных научных областях — как гуманитарных, так и технических. Отмечено, что в сфере машинного обучения бенчмаркинг применяется давно и считается основным способом определения качества моделей и оценки их способностей решать разноплановые задачи, однако отсутствует строгая методология создания бенчмарков, организации процесса тестирования и интерпретации полученных результатов. Показано, что бенчмаркинг представляет собой многоаспектный и комплексный процесс, подверженный влиянию социокультурной, экономической и политической среды. Изучение данной проблематики имеет высокую актуальность как для разработки БЯМ, так и для всей области искусственного интеллекта, поскольку корректная методология оценки позволит минимизировать риски интеграции моделей в различные сферы человеческой деятельности. Рассмотрены отдельные этапы становления и развития бенчмаркинга. Особое внимание уделено критическому анализу современных методов оценки, их ограничениям и потенциальным искажениям при определении реальных возможностей интеллектуальных систем. Сформулированы концептуальные аспекты для философского осмысления бенчмаркинга и намечены направления дальнейших исследований, что составляет научную новизну данной работы.