Wpływ sztucznej inteligencji na język przestaje być wyłącznie przedmiotem intuicji użytkowników, którzy zauważają w tekstach charakterystyczne sformułowania kojarzone z ChatGPT. Coraz częściej staje się także przedmiotem badań.
Naukowcy z jednego z Instytutów Maxa Plancka przeanalizowali około 280 tys. anglojęzycznych materiałów wideo opublikowanych w serwisie YouTube. W badanym zbiorze znalazły się między innymi filmy z popularnych kanałów, wykłady oraz wystąpienia publiczne. Badacze sprawdzili następnie, jak zmieniała się częstotliwość używania określonych słów przed publicznym uruchomieniem ChatGPT w 2022 roku i po jego upowszechnieniu.
Różnice okazały się wyraźne. Częstotliwość używania słowa surpass, czyli „przewyższać”, wzrosła o około 141 proc., słowa boast – o około 140 proc., natomiast meticulous – o 126 proc. Naukowcy zaczęli mówić w tym kontekście o językowym śladzie pozostawianym przez ChatGPT.
Zdaniem dr Ady Florentyny Pawlak, ekspertki zajmującej się antropologią technologii na Uniwersytecie SWPS, zjawisko należy rozpatrywać w znacznie większej skali niż jedynie jako zmianę popularności kilku angielskich słów.
Każdego dnia powstają bowiem miliony wypowiedzi generowanych lub współtworzonych przez duże modele językowe. Im więcej takich treści trafia do przestrzeni publicznej, tym częściej użytkownicy spotykają się z tymi samymi sformułowaniami, konstrukcjami zdań oraz sposobami porządkowania argumentów.
Po raz pierwszy stosunkowo niewielka liczba systemów może więc wpływać w skali globalnej na to, które formy językowe będą szczególnie często obecne w komunikacji.
Czy język stanie się bardziej podobny?
Jedną z możliwych konsekwencji tego procesu jest stopniowe ujednolicanie języka używanego przez duże grupy ludzi. Jeżeli ogromna liczba osób korzysta z podobnych modeli, może coraz częściej sięgać również po podobne słownictwo i podobne sposoby konstruowania wypowiedzi.
Nie oznacza to jednak, że wpływ AI musi być wyłącznie zubożający. Na poziomie pojedynczego użytkownika rezultat może wyglądać zupełnie inaczej. Osoba, która na co dzień korzysta ze stosunkowo ograniczonego zasobu słów, może dzięki częstym kontaktom z modelem poznawać nowe określenia i bardziej rozbudowane konstrukcje.
W efekcie ten sam mechanizm może jednocześnie sprzyjać większemu podobieństwu języka całej zbiorowości i rozszerzać indywidualne możliwości komunikacyjne części użytkowników.
Badacze opisują ten proces pojęciem algorytmicznej socjalizacji językowej, określanej po angielsku jako Algorithmic Language Socialization.
Chodzi o sytuację, w której regularne interakcje z generatywną sztuczną inteligencją zaczynają uczestniczyć w kształtowaniu sposobu, w jaki człowiek mówi, pisze, argumentuje i reaguje w rozmowie.
Wpływ ten może dotyczyć nie tylko samych słów. Obejmuje również składnię, styl wypowiedzi, konstrukcję argumentów, a nawet normy komunikacyjne, które użytkownik z czasem zaczyna uznawać za naturalne.
Największe znaczenie może mieć to dla dzieci
Dr Ada Florentyna Pawlak zwraca uwagę, że inaczej należy patrzeć na kontakt z AI w przypadku dorosłego człowieka, którego język został już w dużej mierze ukształtowany, a inaczej w przypadku dziecka uczącego się dopiero komunikacji.
Dla najmłodszych pokoleń duże modele językowe mogą stać się trwałym elementem codziennego środowiska. Oprócz rodziny, szkoły, rówieśników, książek czy mediów pojawia się bowiem kolejny rozmówca, który może uczestniczyć w nauce języka.
Ma to znaczenie dlatego, że przyswajanie języka nie ogranicza się do poznawania słownictwa i gramatyki. Razem z językiem dziecko poznaje także reguły świata społecznego.
Poprzez sposób mówienia uczymy się między innymi przedstawiać własne przekonania, odróżniać pewność od przypuszczenia, opisywać emocje, formułować oceny moralne czy negocjować relacje z innymi osobami.
W tym sensie wpływ AI może wykraczać daleko poza poprawianie tekstów czy odpowiadanie na pytania.
Ekspertka wskazuje kilka obszarów, w których może dochodzić do takiej socjalizacji. Jeden z nich dotyczy wiedzy: tego, jak budować argumenty, jak sygnalizować niepewność i jak rozdzielać fakty od interpretacji.
Drugi obszar dotyczy emocji, a więc sposobów ich nazywania, porządkowania i rozumienia.
Kolejny obejmuje język moralny – sposoby wyjaśniania, dlaczego określone zachowanie uznajemy za dobre, złe, sprawiedliwe czy krzywdzące.
Istnieje także wymiar relacyjny. Dotyczy on między innymi tego, jak prowadzimy spór, jak odmawiamy, przepraszamy, stawiamy granice czy wyrażamy własne potrzeby.
Nowy uczestnik procesu wychowania językowego
Przez większą część historii człowiek uczył się takich zachowań przede wszystkim od innych ludzi. Najpierw od rodziców i rodzeństwa, później również od kolegów, nauczycieli, książek, telewizji oraz innych instytucji kultury.
Sztuczna inteligencja zmienia ten układ, ponieważ pojawia się w nim uczestnik o zupełnie innych właściwościach.
Model językowy może być dostępny praktycznie bez przerwy. Nie męczy się, reaguje natychmiast i może prowadzić z użytkownikiem bardzo dużą liczbę rozmów.
To właśnie częstotliwość kontaktu może okazać się jednym z najważniejszych czynników.
Jeżeli dziecko lub nastolatek każdego dnia wielokrotnie komunikuje się z systemem AI, model staje się kolejnym źródłem językowych wzorców. Nie musi zastępować rodziców czy nauczycieli, ale może współtworzyć środowisko, w którym przebiega rozwój komunikacyjny.
W takim świecie wzorce ludzkie będą coraz częściej mieszały się ze wzorcami tworzonymi przez algorytmy.
AI może uczyć także samego sposobu prowadzenia rozmowy
Wpływ modeli językowych nie kończy się na pojedynczych słowach. Użytkownicy mogą z czasem przejmować również całe sposoby budowania odpowiedzi.
Współczesne chatboty zazwyczaj odpowiadają w sposób uporządkowany. Dzielą problemy na elementy, proponują kilka możliwości, przedstawiają rekomendacje, doprecyzowują argumenty i starają się zachować spokojny ton.
Przy długotrwałym kontakcie taki schemat może stopniowo wpływać na oczekiwania człowieka wobec komunikacji.
Użytkownik może zacząć przyjmować, że dobra rozmowa powinna być przede wszystkim uporządkowana, cierpliwa i responsywna, a każda wypowiedź powinna prowadzić do klarownego rozwiązania.
Tymczasem zwykła ludzka komunikacja często wygląda zupełnie inaczej. Jest pełna dygresji, niedopowiedzeń, chaosu, niekonsekwencji czy nagłych zmian tematu.
Jeżeli rozmowa z AI stanie się jednym z głównych punktów odniesienia, człowiek może stopniowo uznawać tę naturalną nieprzewidywalność za coś niepożądanego.
Media wpływały na język już wcześniej
Przejmowanie sposobu mówienia od zewnętrznych wzorców nie jest oczywiście zjawiskiem nowym.
W historii kultury popularnej wielokrotnie zdarzało się, że charakterystyczny język bohaterów filmów czy seriali przenikał do codziennych rozmów widzów.
Jednym z przykładów jest Chandler z serialu „Friends”, którego sposób ironizowania zaczął funkcjonować znacznie szerzej niż w samym serialu. Podobnie rozpoznawalny stał się chłodny i logiczny styl wypowiedzi Spocka ze „Star Treka”.
W przypadku sztucznej inteligencji istnieje jednak zasadnicza różnica.
Telewizja, książka czy film wysyłały komunikat do wielu odbiorców jednocześnie. Nie dostosowywały języka do konkretnego człowieka.
Model językowy może to robić na bieżąco. Dopasowuje stopień trudności odpowiedzi, ton, dobór słów i długość wypowiedzi do konkretnego użytkownika. Przy zastosowaniu interfejsu głosowego może dostosowywać się również do rytmu samej rozmowy.
W rezultacie dochodzi do dwustronnego procesu. Człowiek zmienia sposób komunikacji pod wpływem AI, a system równocześnie dostosowuje swoje odpowiedzi do człowieka.
Powstaje w ten sposób rodzaj wzajemnego językowego dopasowania.
Nie potrzeba żadnego „programowania” człowieka
Mechanizmy odpowiedzialne za te zmiany nie są nowe ani tajemnicze.
Psychologia i psycholingwistyka od dawna opisują zjawisko mimikry. Ludzie mają tendencję do nieświadomego kopiowania sposobu zachowania rozmówców. Dotyczy to gestów, ekspresji twarzy, ale także języka.
Podobne zjawisko może występować podczas rozmowy z systemem sztucznej inteligencji.
Człowiek może więc przejmować określone słowa czy konstrukcje, nawet jeśli sam jest przekonany, że jego styl pozostaje całkowicie niezależny.
Działa również mechanizm dostrojenia językowego. Osoby uczestniczące w rozmowie często spontanicznie zaczynają używać podobnej długości zdań, zbliżonego słownictwa i porównywalnego rytmu wypowiedzi.
Im częściej człowiek komunikuje się z modelem, tym więcej okazji powstaje do takiego dopasowania.
Kolejnym zjawiskiem jest priming, czyli torowanie. Jeśli określone słowo lub konstrukcja pojawia się wielokrotnie w otoczeniu użytkownika, zwiększa się prawdopodobieństwo, że później sam po nie sięgnie.
Właśnie dlatego regularna ekspozycja na język generowany przez modele może pozostawiać ślad nawet wtedy, gdy człowiek pisze już bez pomocy AI.
Skala tego procesu może w najbliższych latach rosnąć wraz z upowszechnianiem się narzędzi opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. Coraz ważniejsze staje się więc pytanie nie tylko o to, jakie informacje przekazują duże modele językowe, ale również o to, jakiego sposobu komunikowania uczą swoich użytkowników.
Dla osób dorosłych może to oznaczać przede wszystkim zmianę stylu. Dla dzieci dorastających razem z AI stawką może być jednak coś znacznie większego: sposób, w jaki od początku uczą się mówić o świecie, innych ludziach i samych sobie.
