Студенты-международники исследовали генеративный ИИ: от дискурс-анализа к пониманию современных медиареалий
Образовательная программа бакалавриата «Международные отношения и глобальные исследования» уделяет особое внимание проектной подготовке студентов, формированию навыков, востребованных в современной профессиональной среде. Одним из ярких примеров такой работы стало участие наших студентов в исследовательском проекте «Генеративный ИИ и пропаганда», реализованном под руководством доцента факультета мировой экономики и мировой политики Ольги Байши.
Как рассказывает руководитель проекта Ольга Байша, интерес к этой теме возник в ходе преподавания курса «Информационные войны»:
«Прошлой осенью, получив очередную порцию студенческих работ, я заподозрила, что некоторые из них написаны ИИ. На мысль об этом наводило обилие специфических грамматических конструкций - например, пассивного залога. Позволяя не называть субъект действия, он не давал возможности не только уловить суть рассматриваемых в работах проблем, но и понять, разобрались ли в этой сути сами студенты».
Кроме того, исследовательницу обеспокоила специфическая подача сгенерированного материала: во многих работах обнаружилось воспроизведение западных нарративов. Так родилась идея проекта, в котором студенты анализировали тексты, сгенерированные ИИ на материале российско-украинских отношений, начиная с Майдана. Анализ проводился на основе текстов семи популярных чат-ботов (ChatGPT, Claude, Deepseek, Gemini, Grok, Mistral и Perplexity) на восьми языках, включая русский, украинский, китайский, арабский и европейские языки.
В центре внимания исследовательской группы - анализ текстов, сгенерированных разными моделями искусственного интеллекта на нескольких языках. Студенты программы не только освоили методологию дискурсивного анализа (включая подходы Лакло и Муфф и Нормана Фэркло), но и получили уникальную возможность применить её к актуальному вызову: как и почему ИИ, позиционирующий себя как нейтральный инструмент, воспроизводит идеологически окрашенные конструкции.
Как отмечает Ольга Байша, в ходе двухмесячной работы студенты регулярно встречались онлайн и обсуждали результаты наблюдений, представляя еженедельные аналитические отчёты. «Было очень интересно обсуждать идеологические предвзятости ИИ с молодыми людьми, которые, несмотря на увлечённость новыми технологиями, могли свободно, профессионально и беспристрастно эти ИИ-искажения анализировать и обсуждать. Для проведения анализа участникам проекта пришлось освоить несколько дискурсивно-аналитических инструментов, и скорость этого освоения поражала. Чувствовалось хорошее образование, давшее ребятам умение быстро адаптировать ранее полученные знания под новые задачи и навыки критического мышления».
Алиса Заварзина, студентка 4-го курса, работала с испаноязычными текстами. Её интерес к проекту возник из принципиального вопроса:
«Действительно ли тексты ИИ нейтральны, как обещает нам технология, или в них все же присутствует та или иная идеологическая перспектива? Выпускаясь в этом году, я бы хотела быть профессионально подготовленной к новой реальности, в которой все большую роль играет ИИ, и понимать не только его потенциал, но и ограничения. В рамках проекта я работала с текстами на испанском языке, сгенерированными различными моделями генеративного ИИ по одному и тому же промпту, касающемуся истории российско-украинского кризиса. Дискурсивный анализ произведенных текстов показал, что, вопреки обещаниям беспристрастности, ИИ всё же воспроизводит очень специфические смысловые конструкции, типичные для западного дискурса по отношению к нашей стране и оставляющие мало шансов для альтернативных интерпретаций».
В ходе еженедельных обсуждений внутри группы студенты пришли к выводу, что все модели демонстрируют устойчивое воспроизведение западных дискурсивных паттернов. Это наблюдение полностью совпадает с выводами руководителя проекта: «Все без исключения модели представили историю российско-украинских отношений именно такой, какой она изо дня в день изображалась западными мейнстримными СМИ и аналитическими центрами на протяжении последних лет. Мы ожидали, что китайская DeepSeek представит какую-то альтернативу, однако этого не произошло: все её основные смысловые узлы были теми же, что и у её западных собратьев».
Особое внимание в проекте уделялось анализу номинализаций, персонификаций и метафор - тех дискурсивных механизмов, с помощью которых ИИ может скрывать реальные субъекты действия и создавать возможности для смысловых манипуляций. Как подчёркивает Ольга Байша, именно эти языковые уловки при видимой нейтральности текстов помогают искажать суть событий. При этом если моделям указывали на противоречия, они часто соглашались и выдавали более сбалансированные интерпретации. Однако человек, не погружённый в тему, не в состоянии распознать предвзятость. «Навыкам распознавания идеологических искажений нужно обучаться. И в этом смысле я рассматриваю проделанную работу как некое тестирование вариантов того, как именно подобное обучение можно осуществлять».
Никита Мошенцев, также студент 4-го курса, работал с французским языком, что стало для него профессиональным вызовом:
«Под руководством Ольги Анатольевны Байши мне удалось овладеть основными навыками дискурсивного анализа. Было очень интересно наблюдать за тем, как генеративные модели формировали ответы в рамках гегемонистского дискурса и какие языковые особенности проявлялись в текстах. В течение проекта мы с командой анализировали ответы разных моделей на разных языках. Я работал с французской версией, и в какой-то степени это стало для меня вызовом, поскольку ранее я никогда не использовал французский язык для серьёзных академических исследований».
Никита Репета, студент 4-го курса, работал с моделями на английском и немецком языках. В своём отзыве он отмечает, что участие в проекте позволило ему не только увидеть проблему изнутри, но и получить практический инструментарий для её анализа:
«Когда я записался на проект "Генеративный ИИ и пропаганда", я смог на деле посмотреть на то, как это происходит в нескольких моделях искусственного интеллекта. Анализ всех этих дискуссий показал, что ни одна из представленных (самых популярных) моделей не воспроизводит беспристрастный результат и не "выдает" разные дискурсы с одинаковым отношением к ним. Благодаря работе над этим проектом, а также благодаря еженедельным обсуждениям итогов, мы с моими коллегами поняли, как эти модели воспроизводят "гегемонистский" дискурс в ответах с помощью характерных языковых конструкций. Теперь я знаю способы выявления таких спорных мест».
По словам участников, еженедельные отчёты и общие встречи способствовали не только продвижению проекта, но и формированию навыков коллективной аналитической работы - именно тех компетенций, которые сегодня особенно ценятся работодателями в сфере международных отношений, аналитических центров и медиа.
Результаты проекта показали: искусственный интеллект не может восприниматься как источник самоочевидной истины. Его использование требует развитого критического мышления, владения инструментами дискурс-анализа и понимания идеологических контекстов. «В эпоху существования VPN, Starlink и прочих технологических средств, позволяющих обходить информационные запреты, сложно говорить о возможности полных блокировок «вражеских голосов», — резюмирует Ольга Байша. — Но можно и нужно говорить об опасности идеологии трансгуманизма, преподносящей ИИ в качестве безопасного партнёра, которому человек может делегировать ответственность за принятие решений, влияющих на судьбы людей. Нужно говорить о необходимости критических исследований, позволяющих эту идеологию обнаруживать, деконструировать и ей противостоять». Именно такие компетенции целенаправленно развивает программа «Международные отношения и глобальные исследования», готовя выпускников к работе в условиях стремительно меняющейся технологической и информационной среды.
