В статье обосновывается необходимость смысловой адаптации генеративного искусственного интеллекта на материале аутентичных текстов к задачам иноязычного образования. Методологической основой отбора и аннотирования корпуса текстов, на которых производится настройка локальных языковых моделей, являются параметры их аутентичности. Искомый корпус формируется на основе специально разработанных требований к содержательной насыщенности, коммуникативной соотнесенности и культурной обусловленности текстов, что обеспечивает ориентацию ИИ-модели на человеческие способы смысло-порождения. Такой подход дает возможность управлять не только формальной корректностью, но и смысловой структурой генерируемых текстов, что позволяет делать их более пригодными к использованию в обучении иностранному языку. Автор подчеркивает, что оценка качества нейросетевого текста должна смещаться с формальной правильности на смысловую полноценность и коммуникативную целесообразность. Утверждается, что именно человек является единственным носителем интенции и смысловой ответственности, техническая же часть работы может быть делегирована искусственному интеллекту. Предложенная стратегия применения критериев аутентичности текстов формирует теоретико-методологическую основу для разработки механизма смысловой адаптации локальных языковых моделей к задачам иноязычного образования и требует последующей эмпирической проверки ее эффективности в образовательной практике.