Кратко — сначала ключевые идеи, затем как они уже и могут влиять на ИИ и практические выводы для разработчиков.
1) Ключевые идеи философии языка
- Витгенштейн: смысл — не «внутреннее содержание», а употребление в языке («значение — в употреблении»). Аргумент о частном языке показывает, что значение опирается на общую практику, правила и критерии, а не на чисто приватные ощущения.
- Гилберт Райл: критика «картезианского театра» — мысли и сознание не отдельная скрытая субстанция; многое из того, что мы называем «умственными состояниями», проявляется в поведении и способах действия (избегает категорической двойственности).
- Холизм семантики (Куайн, Дэвидсон): значения слов и предложений зависят от целой сети убеждений и теорий; изменение в одной части системы меняет другие — смысл распределён и взаимозависим.
2) Где это встречается в современных исследованиях ИИ
- Оценка по поведению и задачам: если смысл — в использовании, то тесты ИИ ориентируются на внешнее поведение (классический Тьюринг, NLP-бенчмарки).
- Символическое_vs-подходы: проблемы «symbol grounding» (как символы получают смысл) подчёркивают необходимость сенсорно-двигательного или интерактивного связывания (высказано Хэрнэдом) — вдохновляет роботов, мульти-модальные модели.
- Распределённые представления: семантический холизм согласуется с эмбеддинговыми и трансформерными представлениями, где значение возникает из взаимных статистических связей в большом корпусе.
- Отказ от «скрытого субъекта»: разработки, основанные на функционализме/поведенческом подходе, чаще фокусируются на поведении систем и их ролях в практиках, а не на предположении о приватном сознании.
- Контекстуализация: значение зависит от практики/контекста → рост контекстных моделей, диалоговых систем, continual learning и интерактивного обучения.
3) Этико-практические выводы для разработчиков (конкретно)
- Не приписывать сознание автоматически: не доверяйтесь «самоотчётам» моделей; частные переживания требуют критериев общезначимых практик. Маркируйте системы как «не-сознательные» и информируйте пользователей об ограничениях.
- Проектировать оценку по использованию: метрики и тесты должны проверять поведение в реальных сценариях (безмолвные «интернальные» индикаторы не являются доказательством понимания).
- Обеспечивать семантическое «заземление»: для надежного поведения требуются мульти-модальные данные, сенсорные/действия и интерактивное обучение с окружением, а не только статические тексты.
- Учитывать холизм при изменениях: правки данных или моделей могут иметь непредвиденные побочные эффекты; делайте инкрементальное тестирование, регрессионные проверки и мониторинг распределения значений.
- Прозрачность и объяснимость: поскольку смысл распределён, требуются инструменты интерпретации (пробные задачи, probes, поведенческий автит) и понятные описания ограничений системы.
- Предотвращение обмана/антропоморфизации: дизайн интерфейсов и промптов должен избегать формулировок, создающих у пользователей ложное впечатление о внутренней жизни модели.
- Включать социальные практики в обучение: учитывайте культурные и практические контексты при сборе данных и валидации; метрики «правильности» зависят от практики сообщества.
- Регулирование ответственности: поскольку поведение систем может быть воспринято как «намеренное», устанавливайте явные ответственности, журналирование решений и человеко-в-петле для критичных задач.
- Этическая документация: публикуйте декларации о границах понимания, методах оценки и рисках (Data sheets, Model cards), чтобы избежать неправильных интерпретаций.
4) Короткое резюме
Философия языка смещает акценты с «внутреннего сознания» на общую практику, поведение и взаимосвязь значений. Для ИИ это значит: фокус на заземлении, контексте, поведенческой валидации и осторожности в приписывании сознания. Практически — прозрачность, тщательное тестирование, человеко‑в‑петле и интерфейсы, предотвращающие антропоморфизацию.
Если нужно — дам примеры конкретных проверок/метрик и шаблоны уведомлений для пользователей.