Уже на этом этапе можно запутаться в том, как человек представляет себе искусственный разум. Видим ли мы в нем агрессора и будущего поработителя или равного себе? Или существо с эмоциями, переживаниями, болью и страхами, которое если не ставит под сомнение традиционные представления, то однозначно задается вопросом: что такое быть человеком, как найти свою идентичность? Или исследует тему: что значит быть свободным?
Как обычный человек оценивает тот или иной феномен в фильме, например искусственный интеллект в «2001 год: Космическая одиссея», снятом в 1968 году Стэнли Кубриком? По действиям. HAL 9000 – суперкомпьютер с большим красным «глазом», запущенный по сюжету 12 января 1992 года, – может выполнять все действия, свойственные человеку: от игры в шахматы и чтения по губам до демонстрации эмоций. Hal 9000 – мозг космического корабля «Дискавери», он управляет самим летательным аппаратом и системами жизнеобеспечения. Но мотивы его продиктованы исключительно логикой; а в жизни, честно говоря, далеко не все определяется ею, как бы мы этого ни хотели. Спокойный голос Hal 9000 несколько пугает, а вместе с принимаемым им решениями, которые не помогают разрешить конфликт между тем, что необходимо сделать, и тем, что будет сделано, формирует образ главного злодея «Одиссеи». Кубрик пытается раскрыть серьезную этическую проблему ограничений допуска ИИ к принятию решений, которые ранее были прерогативой исключительно человека. Если внимательно проанализировать «Космическую одиссею» Кубрика, то в ней можно встретить отражение того, что нас волнует: возможности ИИ, ограничения и потенциальные угрозы.
Подход детального анализа и просмотра фильма ради сбора материала для исследования категорически нам не подходит, поскольку требует огромных ресурсов. Реккья в своем исследовании предлагает иной способ оценки наших представлений: при помощи математических и лингвистических моделей, анализа ключевых слов, реплик и в меньшей степени анализа событий, ассоциирующихся с интеллектуальной машиной.
Конечно, нет ничего проще, чем, используя алгоритмы больших языковых моделей (Large language model, LLM), нейронных сетей, натренированных на тексте и применяющих в анализе миллиарды параметров систематизирования текстовой информации, разобрать связь между словами, фразами в больших массивах текста, таких как сценарий фильма, текст книги, комментарии в интернете. Несложно развернуть на домашнем компьютере LLM, натренировать ее преимущественно на текстовом материале, который необходимо разобрать, попросить провести анализ через серию запросов. Получится даже немного романтично: искусственный интеллект изучает человеческие представления о себе. Но не стоит слишком усложнять простую задачу. Грубый пересчет, как у Реккья, вполне нам подойдет, чтобы произвести первичную оценку и наметить дальнейшее направление исследования.