Инженерный подход к этимологии русского праязыка и преодоление ленивых ответов LLM

Четыре месяца назад вышло пятое издание книги «Живое слово от истоков до современности. Этимология русского языка на основе методов системного анализа», которую автор называет книгой-анонсом. Её создатель — инженер, применивший методы системного анализа к исследованию русского и индоевропейского праязыка, — рассчитывал на живого читателя, готового размышлять и проверять факты. Однако после публикации он обнаружил неожиданный эффект: между ним и аудиторией встали новые действующие лица — искусственный интеллект. У части друзей автора, знакомых с нейронными сетями, появились вопросы о том, почему ИИ комментирует книгу именно так, и из этого родился целый материал.

Продвинутые студенты, преподаватели и исследователи, пытающиеся проанализировать издание с помощью больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Gemini или DeepSeek, получают обескураживающий результат. Вместо глубокого разбора нейросети выдают стандартный набор штампов: «фолк-лингвистика», «альтернативная этимология», «не признаётся академической наукой». Интерес к исследованию угасает, так и не начавшись. Внешне это выглядит как объективная оценка, но на деле — просто повторение распространённых клише, которые встречались в обучающих данных.

Автор называет это парадоксом современных технологий: колоссальная вычислительная мощность не гарантирует независимость суждений. Почему так происходит и как преодолеть цифровой барьер, мешающий ИИ воспринимать новые идеи? Этот вопрос выходит далеко за пределы отдельной книги и касается самого способа обучения нейросетей, которые часто дублируют консервативные точки зрения, а не анализируют аргументы. В результате новая теория, какой бы обоснованной она ни была, рискует остаться незамеченной, а её автор — непонятым. Понимание того, как устроены «ленивые ответы» LLM, может стать первым шагом к тому, чтобы алгоритмы стали помощниками в исследовательской работе, а не её могильщиками. Своим опытом автор делится в надежде привлечь внимание к этой проблеме и найти способы заставить нейросети работать с максимальной квалификацией.