ІМПЛІКАТУРИ Й ІРОНІЯ В КОНТЕКСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Стаття досліджує процеси ідентифікації та декодування імплікатур й іронії в контексті застосування штучного інтелекту, зокрема на базі моделі ChatGPT. В умовах сучасного розвитку технологій дедалі більше зростає популярність використання великих мовних моделей і баз даних відкритого доступу. Проте залишаються малодослідженими аспекти успішного виконання комунікативних завдань, що містять елементи прихованого, вербально невираженого змісту, такі як імплікатури й іронія. Саме ці мовні стратегії, які є основоположними у прагмалінгвістичному аналізі, вимагають когнітивної інтерпретації й урахування контекстуальних параметрів, що є важливими чинниками для їх коректного розуміння. Аналіз спрямовано на декілька типів комунікативних стратегій, що відображають успішність чи неуспішність обробки прихованих смислів штучним інтелектом. Зокрема, позаконтекстний запит виявив, що ШІ зазвичай сприймає текст буквально, що призводить до невдалого декодування імплікатур, оскільки модель ігнорує приховані смисли та значення, відсутні на поверхні. Запит із використанням регістрових показників продемонстрував схильність ШІ до покращення й редагування тексту, а не до виявлення прихованих смислів через аналіз регістрів, що свідчить про недостатню здатність до глибокого розуміння мовних нюансів. Найуспішнішими виявилися уточнювальні запити з додаванням лексичних і графічних елементів, що є типовими для соціальних мереж, таких як гештеги, символи та емоційні маркери. ChatGPT, сприймаючи їх як контекстуальні підказки, продемонстрував значно кращі результати у декодуванні прихованих смислів, оскільки такі підказки допомагають моделі зорієнтуватися в комунікативному контексті й підвищують здатність ШІ до розпізнавання іронії та імплікатур. Це свідчить про те, що інтеграція контекстуальних елементів, як-от символів і маркерів, може сприяти успішнішому сприйняттю і відтворенню прихованого смислу в процесі «спілкування» зі штучним інтелектом.