TY - JOUR

T1 - Моделирование лингвокреативных стратегий в генеративных языковых системах:трансформация интенциональных девиаций в дискурсивные паттерны

AU - Акай, Оксана Михайловна

N1 - Акай О. М. Моделирование лингвокреативных стратегий в генеративных языковых системах: трансформация интенциональных девиаций в дискурсивные паттерны // Вопросы современ- ной лингвистики. 2025. No 4. С. 6-15. https://doi.org/10.18384/2949-5075-2025-4-6-15

PY - 2025/11/20

Y1 - 2025/11/20

N2 - Цель. Настоящее исследование направлено на выявление механизмов обработки интенци- ональных языковых девиаций большими языковыми моделями (LLM) и анализ их лингво- креативных стратегий в цифровом дискурсе. Цель работы заключается в разработке теоре- тической модели, объясняющей когнитивные алгоритмы распознавания и трансформации девиаций в системах искусственного интеллекта.Процедура и методы. В качестве методологической базы использован комплексный подход, включающий корпусный анализ диахронического среза цифрового дискурса (2019–2024 гг.), экспериментальные промпты с контролируемыми девиациями для моделей GPT-4, Gemini 1.5 и Claude 3, а также дискурс-анализ речевых актов ИИ с применением трёхуровневой шкалы аннотирования (репликация/амплификация/нормализация).Результаты исследования подтвердили гипотезу о статистической природе лингвокреативно- сти LLM, выявив трёхступенчатую модель обработки девиаций: распознавание через механиз- мы внимания, классификация по степени отклонения от нормы, стратегический выбор ответ- ной реакции. Установлен парадокс «креативного конформизма», проявляющийся в тенденции ИИ к гипернормализации изначально маргинальных языковых инноваций. Особый практи- ческий интерес представляют документированные эффекты циркуляции ИИ-генерированных неологизмов в социальных медиа и формирования «искусственного языкового вкуса». Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппарата когнитивной лингвисти- ки цифрового дискурса и уточнении онтологии интенциональных девиаций. Практическая ценность связана с приложениями в области разработки NLP-систем, цифровой лингводидактики и прогнозирования языковых изменений. Полученные данные открывают перспективы для дальнейшего изучения культурно-специфичных девиаций в многоязычных моделях и разработки метрик оценки лингвокреативного потенциала ИИ.

AB - Цель. Настоящее исследование направлено на выявление механизмов обработки интенци- ональных языковых девиаций большими языковыми моделями (LLM) и анализ их лингво- креативных стратегий в цифровом дискурсе. Цель работы заключается в разработке теоре- тической модели, объясняющей когнитивные алгоритмы распознавания и трансформации девиаций в системах искусственного интеллекта.Процедура и методы. В качестве методологической базы использован комплексный подход, включающий корпусный анализ диахронического среза цифрового дискурса (2019–2024 гг.), экспериментальные промпты с контролируемыми девиациями для моделей GPT-4, Gemini 1.5 и Claude 3, а также дискурс-анализ речевых актов ИИ с применением трёхуровневой шкалы аннотирования (репликация/амплификация/нормализация).Результаты исследования подтвердили гипотезу о статистической природе лингвокреативно- сти LLM, выявив трёхступенчатую модель обработки девиаций: распознавание через механиз- мы внимания, классификация по степени отклонения от нормы, стратегический выбор ответ- ной реакции. Установлен парадокс «креативного конформизма», проявляющийся в тенденции ИИ к гипернормализации изначально маргинальных языковых инноваций. Особый практи- ческий интерес представляют документированные эффекты циркуляции ИИ-генерированных неологизмов в социальных медиа и формирования «искусственного языкового вкуса». Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппарата когнитивной лингвисти- ки цифрового дискурса и уточнении онтологии интенциональных девиаций. Практическая ценность связана с приложениями в области разработки NLP-систем, цифровой лингводидактики и прогнозирования языковых изменений. Полученные данные открывают перспективы для дальнейшего изучения культурно-специфичных девиаций в многоязычных моделях и разработки метрик оценки лингвокреативного потенциала ИИ.

KW - генеративные языковые модели

KW - гипернормализация

KW - интенциональные девиации

KW - лингвокреативность

KW - обработка естественного языка

KW - цифровой дискурс

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/8972029b-e732-3172-9e7d-fafa96347ba8/

U2 - 10.18384/2949-5075-2025-4-6-15

DO - 10.18384/2949-5075-2025-4-6-15

M3 - статья

SP - 6

EP - 15

JO - Вопросы современной лингвистики

JF - Вопросы современной лингвистики

SN - 2949-5075

IS - 4

ER -