Искусственный интеллект оценивает коммуникацию: взгляд ChatGPT и Gemini

Автор: Денис Аветисян

Как большие языковые модели понимают принципы эффективного общения?

В исследовании анализируется, как ChatGPT и Gemini интерпретируют элементы коммуникативной компетентности, используя теоретические модели, и оценивается их потенциал для улучшения взаимодействия человека и ИИ.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), оценка их коммуникативной компетентности требует теоретической проработки. Данное пилотное исследование, озаглавленное ‘How ChatGPT and Gemini View the Elements of Communication Competence of Large Language Models: A Pilot Study’, рассматривает, как LLM ChatGPT и Gemini интерпретируют элементы коммуникативной компетентности через призму существующих теоретических моделей. Полученные результаты демонстрируют применимость как лингвистико-интерперсональной, так и «человек-гуманоид» моделей для более глубокого понимания взаимодействия LLM с пользователями. Какие перспективы открываются для разработки более эффективных и человеко-ориентированных систем искусственного интеллекта на основе этих теоретических подходов?

Эволюция Коммуникации: От Функциональности к Гармонии

По мере увеличения взаимодействия человека и искусственного интеллекта (HAI) оценка коммуникативной компетентности ИИ становится критически важной. Акцент смещается от простого выполнения задач к способности эффективно взаимодействовать с людьми в различных контекстах. Современные модели часто лишены тонких межличностных навыков, что ограничивает их потенциал. Необходима надежная структура, учитывающая не только содержание, но и процесс коммуникации, а также адаптацию к меняющимся обстоятельствам. Каждый этап развития ИИ – это запись в летописи коммуникаций.

Модель CCAS: Фундамент Межличностной Компетентности ИИ

Модель коммуникативной компетентности для искусственных систем (CCAS) представляет собой ценную основу для оценки межличностных навыков ИИ, структурируя анализ и фокусируясь на качестве взаимодействия. CCAS выделяет ключевые компетенции, такие как ассертивность, невозмутимость и самоконтроль, необходимые для эффективной коммуникации. Ассертивность подразумевает прямое и уважительное выражение мыслей, не нарушая границ других. Невозмутимость обеспечивает стабильность в стрессовых ситуациях, а самоконтроль – регулирование эмоций и реакций. Социальная релаксация – способность адаптировать стиль общения к контексту – критически важна. Оценка этих компетенций позволяет перейти от оценки что говорит ИИ к оценке как он это делает.

CMCC-L2: Практическое Определение Коммуникативной Компетентности

Модель CMCC-L2 представляет собой практическую основу для оценки коммуникативной компетентности, интегрируя лингвистическую компетенцию с межличностными навыками. В рамках исследования использовались ChatGPT и Gemini для оценки производительности ИИ в соответствии с критериями CMCC-L2. Результаты продемонстрировали потенциал использования этих моделей для улучшения взаимодействия между ИИ и человеком, подтвержденный пилотным исследованием. Такой подход обеспечивает количественную оценку и сравнительный анализ коммуникативных способностей искусственного интеллекта.

Импликации для Человеко-Ориентированного Дизайна ИИ

Оценка коммуникационных способностей ИИ с использованием CCAS и CMCC-L2 имеет существенные последствия для разработки эффективных и заслуживающих доверия ИИ-систем. Приоритезация навыков межличностной коммуникации в процессе разработки может привести к более естественным и привлекательным взаимодействиям. Разработка алгоритмов, учитывающих невербальные сигналы, эмоциональный интеллект и адаптацию к контексту, позволяет создавать ИИ-системы, способные к более тонкому общению. Сосредоточенность на User-Centered XAI, основанная на этих оценках компетенций, может укрепить доверие пользователей и способствовать более широкому принятию ИИ-технологий. В конечном счете, стремление к компетентной коммуникации ИИ необходимо для раскрытия потенциала сотрудничества между человеком и машиной – подобно тому, как достойное старение оставляет след в истории.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует способность больших языковых моделей к осмыслению элементов коммуникативной компетентности, что не может не вызывать размышлений о природе систем и их эволюции. Ада Лавлейс однажды заметила: «Предмет математики — не просто числа, а все, что может быть выражено через логические отношения». Эта мысль перекликается с анализом, проведенным в статье, ведь способность LLM понимать и интерпретировать коммуникацию – это, по сути, проявление логических отношений, выраженных в языке. Как и любая система, LLM накапливает «технический долг» в виде ограничений и предвзятостей, но потенциал для развития и адаптации, подчеркнутый в исследовании, говорит о том, что система способна «стареть достойно», если ей предоставить соответствующие инструменты и данные для обучения.

Что впереди?

Настоящее исследование, подобно любому первому шагу, скорее обозначило горизонт, чем достигло его. Логирование ответов больших языковых моделей – это хроника их жизни, фиксирующая эволюцию понимания коммуникативной компетентности. Однако, интерпретация этой хроники остается сложной задачей. Развертывание модели – лишь мгновение на оси времени, а истинная проверка её способности к межличностному взаимодействию требует длительного наблюдения и адаптации.

Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли теоретических моделей, созданных для описания человеческой коммуникации, для оценки сущности, рожденной в кремниевой среде? Более того, акцент на «компетентности» может оказаться метафорой, навязанной системе, лишенной подлинного понимания. Необходимо исследовать, как эти модели сами конструируют понятие коммуникации, а не только как они его воспроизводят.

Будущие исследования должны сместить фокус с оценки на понимание внутренних механизмов, определяющих способность к взаимодействию. Важно помнить: все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время – не метрика, а среда, в которой существуют системы, и только в ней можно оценить истинную ценность любой модели коммуникации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02838.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-06 12:39