Аннотация: В центре внимания этого текста – влияние больших языковых моделей на самоопределение гуманитарной науки. Большие языковые модели умеют порождать правдоподобные тексты. Кажется, что они, таким образом, становятся в один ряд с другими инструментами, которые на протяжении развития техники и технологий, избавляли человека от рутины. В то же время для гуманитарных наук очень велика индивидуализированность порождаемых текстов, и само знание оказывается тесным образом связано с его текстовым воплощением. В случае, если мы соглашаемся с тем, что знание – это текст, и воплощенное в другом тексте перед нами предстает уже иное знание, значит, гуманитарной науке придется ответить на вопрос, каким образом текст, порожденный человеком, ценностно отличается от такого же текста, порожденного машиной. В тексте работы ставятся методологические и эпистемологические проблемы соотношения текстов естественного и искусственного происхождения в том случае, если они выполнены в жанре научного произведения. Разница между такого рода артефактами ясно видна только для некоторых научных дисциплин, а в отношении остальных вызывает вопросы. Эти вопросы должны быть разрешены с помощью глубокой рефлексии, которая не так остро требовалась в последние века развития гуманитарной науки, но которая потребуется теперь от ученого-гуманитария. Гуманитарию придется эксплицитно противопоставить себя большим языковым моделям и доказать значимость его работы по сравнению с тем, что может сгенерировать нейросеть.

Ключевые слова: большие языковые модели, chatgpt, научные публикации, методология науки, текстовые генераторы, знание, наука, текст, формальные языки, гуманитарные науки

Abstract: The focus of this text is on the influence of large linguistic models on the self-determination of the humanities. Large language models are able to generate plausible texts. It seems that they thus become on a par with other tools that, throughout the development of technology have freed people from routine. At the same time, for the humanities, the individualization of the generated texts is very great, and knowledge itself is closely related to its textual embodiment. If we agree that knowledge is a text, and embodied in another text, another knowledge appears before us, then humanities will have to answer the question of how a text generated by a person differs in value from the same text generated by a machine. The text of the work raises methodological and epistemological problems of the correlation of texts of natural and artificial origin if they are made in the genre of a scientific work. The difference between such artifacts is clearly visible only for some scientific disciplines, and raises questions about the rest. These issues should be resolved with the help of deep reflection, which was not so urgently needed in the last centuries of the development of the humanities, but which is now required from a humanitarian scientist. The humanitarian will have to explicitly oppose himself to large language models and prove the importance of his work compared to what a neural network can generate.

Keywords: text, the science, knowledge, text generators, methodology of science, scientific publications, chatgpt, large language models, formal languages, Humanities