Кратко перечислю основные эпистемологические проблемы при использовании больших языковых моделей (БЯМ, LLM) как источника знаний, дам философское обоснование каждой проблемы и варианты опровержения/смягчения.
1) Надёжность и ложные ответы (hallucinations)
- Проблема: модель генерирует правдоподобные, но неверные утверждения.
- Философское обоснование: против знания как истинно оправданного убеждения — выдача не обеспечивает надёжного связующего звена между утверждением и истиной.
- Опровержение/смягчение: внешне-релиабилистский подход — если в определённом классе задач модель демонстрирует устойчивую высокую точность, её выводы могут служить оправданными убеждениями при условии верификации и калибровки.
2) Эпистемическая непрозрачность (opacity)
- Проблема: нельзя дать внутренний доступ к причинам вывода; «чёрный ящик».
- Обоснование: внутренистская требование доступа к основаниям для оправдания знания; без доступа — нет внутренного оправдания.
- Смягчение: внешний подход (externalism) допускает оправдание через надёжность процедуры; применимо при верифицированных и реплицируемых результатах; также технические методы интерпретируемости и трассировки данных (provenance) уменьшают проблему.
3) Отсутствие «понимания» и семантическая фиксация
- Проблема: статистическая генерация без истинного семантического понимания.
- Обоснование: эпистемология содержания (значение/намерения) требует ментального представления — у модели его нет, значит нет «понимания».
- Опровержение: прагматический тезис — для эпистемических целей (предсказание, объяснение, рекомендация) поведенческая эквивалентность может быть достаточна; также можно различать знание как внутренняя уверенность и знание как надёжный источник информации.
4) Отсутствие источников/провенанса
- Проблема: модель часто не указывает, откуда информация; затруднена проверка и ответственность.
- Обоснование: эпистемическая обязанность предоставлять основания (justification/testimony theory); без провенанса утверждение теряет вес.
- Смягчение: архитектурные решения — RAG (retrieval-augmented generation), ссылки на источники, верификация фактов; в социально-эпистемическом контексте модель — свидетель с пониженным авторитетом до подтверждения.
5) Базовая неопределённость и неоправданное конформизм
- Проблема: модель воспроизводит доминирующие дискурсы/предубеждения, усугубляет систематические ошибки.
- Обоснование: социальная эпистемология — распространение неверных или несправедливых знаний вызывает эпистемическую несправедливость (epistemic injustice).
- Смягчение: корректировка данных, контроль за предвзятостью, мультиперспективная валидация.
6) Ответственность и статус свидетельства
- Проблема: как классифицировать высказывание модели — утверждение агента или внешнее свидетельство?
- Обоснование: теория свидетельства требует оценки надежности источника; ИИ — не моральный агент, сложнее давать доверие.
- Смягчение: трактовать ответы как инструментовые свидетельства: полезны, но авторитет обусловлен верификацией и человеческой ответственностью.
7) Дефицит контекстуальности, индексикальности и опытного знания
- Проблема: модель не обладает перцептуальным/эмпирическим доступом к миру и к контексту субъекта.
- Обоснование: эпистемология эмпиризма и индексикалий: знание иногда требует первого лица/опыта; модель этого не имеет.
- Смягчение: ограничивать применение в контекстах, где опыт критичен; использовать как вспомогательный инструмент, требующий человеческой интерпретации.
8) Референциальная и онтологическая неопределённость
- Проблема: модель не гарантирует, что термины в её ответах однозначно ссылаются на реальные объекты/сущности.
- Обоснование: проблемы семантической внешности; без гарантии референции — сомнительна истинность.
- Смягчение: подключение к базам знаний с явной онтологической структурой и проверкой.
Философские стратегии оправдания использования БЯМ
- Релиабилизм (externalism): если модель в ряде задач систематически надёжна, её выводы оправданы даже без доступа к внутренним основаниям.
- Социальная эпистемология: модели — новые эпистемические инструменты/свидетели; им присваивается степень доверия через институциональные практики (валидация, сертификация).
- Инструментализм: относиться к моделям как к полезным прогнозным механизмам, а не как к носителям знания в сильном философском смысле.
- Дефeазибилизм/прагматизм: принять, что ответы даются с разной степенью надежности и должны рассматриваться как предположения, подлежащие проверке.
Контраргументы против оправдания
- Внутренизм: без доступа к основаниям ответы не дают эпистемического оправдания.
- Интенсионистские и семантические позиции: поведенческая эквивалентность не равна пониманию/интенциональности.
- Риск системных ошибок: даже высокая средняя надёжность не гарантирует корректность в критических или этически значимых случаях.
Практические рекомендации (философски мотивированы)
- Требовать провенанс и ссылки; применять RAG и базы знаний.
- Калибровать и валидировать модели на релевантных задачах (оценки надёжности).
- Явно маркировать степень уверенности и границы применения (дефеазибильные утверждения).
- Сохранять человеческий контроль при критичных решениях; распределять ответственность.
- Развивать интерпретируемость и аудитирование для уменьшения эпистемической непрозрачности.
Краткий итог: основная эпистемологическая проблема — разрыв между правдоподобием и эпистемическим оправданием (надежностью, основаниями, провенансом и пониманием). Философски её можно либо принять как ограничение (внутренизм, семантика), либо смягчить через внешние критерии оправдания (релиабилизм, социальные институты, инструментализм) плюс технические и институциональные меры контроля.