Цифровой допинг для историков: можно ли сделать историю, память и историческую теорию искусственным интеллектом?
Журнал «KANT: Social Sciences & Humanities Series» №1(13) 2023 [стр. 56-70]
DOI: 10.24923/2305-8757.2023-13.5
Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ); ГПТ-3; историческая теория; коллективная память; историческое письмо; большие языковые модели; описание; повествование; аргументация; Открытый ИИ; машинное обучение.
Искусственный интеллект буквально творит историю. Инструменты машинного обучения играют ключевую роль в создании изображений и историй о прошлом в популярной культуре. ИИ, вероятно, также уже вторгся в классы истории. Большие языковые модели, такие как GPT-3, способны генерировать привлекательные тексты без плагиата в ответ на простые входные данные на естественном языке, что дает учащимся возможность выполнять высококачественные письменные задания с минимальными усилиями. В том же ключе такие инструменты, как GPT-3, вероятно, произведут революцию в исторических исследованиях, позволив историкам и другим специалистам, работающим с текстами, полагаться на промежуточные рабочие продукты, созданные ИИ, такие как точные переводы, резюме и хронологии. Но современные большие языковые модели не справляются с ключевыми задачами, которые историки высоко ценят. Они структурно не способны говорить правду и отслеживать фрагменты информации через слои текстов. Более того, им не хватает этической саморефлексии. Поэтому на данный момент для написания академической истории потребуется участие человека. Но для историков-теоретиков большие языковые модели могут дать возможность проверить основные гипотезы о природе исторического письма. Исторические теоретики могут, например, настроить большие языковые модели, чтобы написать серию описательных, повествовательных и утвердительных историй об одних и тех же событиях, что позволит им исследовать точную связь между описанием, повествованием и аргументацией в историческом письме. Короче говоря, со специально разработанными большими языковыми моделями историки-теоретики могут проводить крупномасштабные письменные эксперименты, которые они никогда не смогли бы осуществить на практике с настоящими историками.
Литература:
1. См.: The Oxford Handbook of Public History, ed. James B. Gardner and Paula Hamilton (Oxford: Oxford University Press, 2017).
2. Leopold von Ranke, History of the Reformation in Germany, ed. Robert A. Johnson, transl. Sarah Austin (London: Routledge and Sons, 1905), vii, 3, https://books.google.com/books?id=BXsfAAAAMAAJ.
3. Anthony Grafton, The Footnote: A Curious History (Cambridge, MA: Harvard University Press,1997), 223.
4. Краткую историю ИИ см.: Yuchen Jiang et al., “Quo Vadis Artificial Intelligence?” Discover Artificial Intelligence 2 (2022), https://link.springer.com/article/10.1007/s44163-022-00022-8.
5. Robert Dale, “GPT-3: What’s It Good For?” Natural Language Engineering 27, no. 1 (2021),113–18.
6. Adam Sobieszek and Tadeusz Price, “Playing Games with AIs: The Limits of GPT-3 and Similar Large Language Models,” Minds and Machines 32, no. 2 (2022), 341–64.
7. Ben Dickson, “The Untold Story of GPT-3 Is the Transformation of Open AI,” Tech Talks(blog),17 August 2020, https://bdtechtalks.com/2020/08/17/openai-gpt-3-commercial-ai/.
8. Steve Tingiris, Exploring GPT-3: An Unofficial First Look at the General-Purpose Language Processing API from Open AI (Birmingham: Packt, 2021), 5.
9. Susan C. Karant-Nunn, The Reformation of Feeling: Shaping the Religious Emotions in Early Modern Germany (Oxford: Oxford University Press, 2010). Для Карант-Нанна Ранке остается коллегой, с которым приходится считаться (9).
10. C. Scott Dixon, Contesting the Reformation(Chichester: Wiley-Blackwell, 2012), 20. См. также: Thomas A. Brady Jr., German Histories in the Age of Reformations, 1400–1650(Cambridge: Cam-bridge University Press, 2009), 3.
11. Возьмем, к примеру, дискуссию по поводу редакционной статьи, написанной президентом Американской исторической ассоциации, который оплакивал презентизм во многих выступлениях в области публичной истории, но не смог признать приверженность политической программе прошлых элит, которая структурно заложена во многих источниках, используется историками и поэтому часто непреднамеренно воспроизводится указанными историками. См.: James H. Sweet, “Is History History? Identity Politics and Teleologies of the Present, ”Perspectives on History, 17 August 2022, https://www.historians.org/publications-and-directories/perspectives-on-history/september-2022/is-history-history-identity-politics-and-teleologies-of-the-present.
12. Robert A. Rosenstone made this point in the 1990s in Visions of the Past: The Challenge of Film to Our Idea of History (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1995); Adam Chapman confirmed it in Digital Games as History: How Videogames Represent the Past and Offer Access to Historical Practice (New York: Routledge, 2016).
13. См., например: Kalle Pihlainen, The Work of History: Constructivism and a Politics of the Past (New York: Routledge, 2017) and Jörn Rüsen, Evidence and Meaning: A Theory of Historical Studies (New York: Berghahn Books, 2017).
14. Это относится, например, к способности ИИ читать лица людей и даже эмбрионов как в позитивных, так и в клинических случаях. Подробнее об этом сравните: Lotte Houwing, “Reclaim Your Face and the Streets: Why Facial Recognition, and Other Biometric Surveillance Technology in Public Spaces, Should Be Banned,” in (Dis)Obedience in Digital Societies: Perspectives on the Power of Algorithms and Data, ed. Sven Quadflieg, Klaus Neuburg, and Simon Nestler (Bielefeld: Transcript,2022), 318–41, and Yasunari Miyagi et al., “Recognition of Facial Expression of Fetuses by Artificial Intelligence (AI),”Journal of Perinatal Medicine49, no. 5 (2021), 596–603.
15. Clemens J. Setz, “Digitale Kunst: Noch sind sie unschuldig, ”Süddeutsche Zeitung,14 June 2022, https://www.sueddeutsche.de/kultur/clemens-setz-dall-e-mini-kuenstliche-intelligenz-jorge-luis-borges-1.5602238. Оценку DALL-E 2 см.: Gary Marcus, Ernest Davis, and Scott Aaronson, “A Very Preliminary Analysis of DALL-E 2,” ArXiv, last modified 2 May 2022, https://arxiv.org/abs/2204.13807v2.
16. Pei-Sze Chow, “Ghost in the (Hollywood) Machine: Emergent Applications of Artificial Intelli-gence in the Film Industry,” NECSUS9, no. 1 (2020), 193–214; Xiaoyu Li et al., “Deep Sketch-Guided Cartoon Video Inbetweening, ”IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics28, no. 8(2022), 2938–52.
17. Рост культуры памяти, поддерживаемой ИИ, подчеркивает необходимость критических исследований цифровой памяти. Подробнее об этом см.: Digital Memory Studies: Media Pasts in Transition, ed. Andrew Hoskins (New York: Routledge, 2018) and Anna Reading, Gender and Memory in the Globital Age (London: Palgrave, 2016).
18. Tobias Ebbrecht-Hartmann, Lital Henig, and Noga Stiassny, “Report on Digital Curation of Popular Culture Content,” Visual History of the Holocaust, last modified 31 December 2020, https://www.vhh-project.eu/deliverables/d2-5-report-on-digital-curation-of-popular-culture-content/.
19. Предшественник этой машины существует в виде алгоритма, который позволяет пользователям получать доступ к обширной коллекции визуальных материалов, собранных в архиве визуальной истории USC Shoah Foundation. Подробнее об этом см.: Todd Presner, “The Ethics of the Algorithm: Close and Distant Listening to the Shoah Foundation Visual History Archive,” in Probing the Ethics of Holocaust Culture, ed. Claudio Fogu, Wulf Kansteiner, and Todd Presner (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2016), 175–202.
20. Noah Giansiracusa, How Algorithms Create and Prevent Fake News: Exploring the Impacts of Social Media, Deep fakes, GPT-3, and More (Acton: Apress, 2021).
21. Wulf Kansteiner, “Censorship and Memory: Thinking Outside the Box with Facebook, Goebbels, and Xi Jinping,” Journal of Perpetrator Research 4, no. 1 (2021), 35–58.
22. Например, DALL-E 2, по-видимому, в значительной степени следует принципам этического использования Open AI. Подробнее об этом см.: Matthias Bastian, “Open AI’s DALL-E 2 Is Pretty Compliant - But Who Is Responsible Anyway?” The Decoder, 20 May 2022, https://the-decoder.com/openais-dall-e-2-is-pretty-compliant-but-who-is-responsible-anyway/.
23. Luciano Floridi and Massimo Chiriatti, “GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences,” Minds and Machines 30, no. 4 (2020), 691.
24. Tobias Rees, “Non-Human Words: On GPT-3 as a Philosophical Laboratory,” Daedalus151, no. 2 (2022), 180.
25. Tom B. Brown et al., “Language Models Are Few-Shot Learners,” Ar Xiv, last modified 22 July 2020, 8, https://arxiv.org/abs/2005.14165.
26. Cade Metz, “A.I. Is Not Sentient. Why Do People Say It Is?” The New York Times, 5 August 2022, https://www.nytimes.com/2022/08/05/technology/ai-sentient-google.html. См. также обсуждение интеллекта GPT-3 в: Carlos Montemayor, “Language and Intelligence,” Minds and Machines 31, no. 4 (2021), 471–86.
27. Mike Sharples and Rafael Pérez y Pérez, Story Machines: How Computers Have Become Cre-ative Writers (New York: Routledge, 2022); Amy Cyphert, “A Human Being Wrote This Law Review Article: GPT-3 and the Practice of Law,” UC Davis Law Review 55, no. 1 (2022), 401–43.
28. Nassim Dehouche, “Plagiarism in the Age of Massive Generative Pre-trained Transformers(GPT-3),” Ethics in Science and Environmental Politics21 (March 2021), 17–23.
29. Mike Sharples, “New AI Tools That Can Write Student Essays Require Educators to Rethink Teaching and Assessment,” LSE Impact Blog(blog), 17 May 2022, https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2022/05/17/new-ai-tools-that-can-write-student-essays-require-educators-to-rethink-teaching-and-assessment/.
30. Bharath Chintagunta et al., “Medically Aware GPT-3 as a Data Generator for Medical Dialogue Summarization,” in Proceedings of the Second Workshop on Natural Language Processing for Medical Conversations, ed. Chaitanya Shivade et al. (Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021), 66–76. Обсуждение одного из многих коммерческих поставщиков услуг см.: Matt Payne, “State of the Art GPT-3 Summarizer for Any Size Document or Format,” Width.ai(blog), 7 September 2021, https://www.width.ai/post/gpt3-summarizer.
31. Saul Friedländer, The Years of Extermination: Nazi Germany and the Jews, 1939–1945 (New York: HarperCollins, 2007).
32. Timothy Snyder, Bloodlands: Europe between Hitler and Stalin (New York: Basic Books,2010).
33. Это могло быть сделано так, как Кристофер Р. Браунинг использовал инструменты цифрового поиска Архива визуальной истории USC Shoah Foundation во время работы над «Вспоминая выживание». Remembering Survival: Inside a Nazi Slave-Labor Camp (New York: Norton, 2010).
34. Brown et al., “Language Models Are Few-Shot Learners,” 9.
35. Floridi and Chiriatti, “GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences,” 690.
36. Almira Osmanovic Thunström, “We Asked GPT-3 to Write an Academic Paper about Itself - Then We Tried to Get It Published,” Scientific American, 30 June 2022, https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/.
37. Sharples, “New AI Tools That Can Write Student Essays.”
38. Sobieszek and Price, “Playing Games with AIs,” 341.
39. Ibid.
40. Alberto Romero, “GPT-3 Scared You? Meet Wu Dao 2.0: A Monster of 1. 75 Trillion Parameters,” Towards Data Science, 5 June 2021, https://towardsdatascience.com/gpt-3-scared-you-meet-wu-dao-2-0-a-monster-of-1-75-trillion-parameters-832cd83db484.
41. Andy Extance, “How AI Technology Can Tame the Scientific Literature,” Nature, 10 September 2018, https://www.nature.com/articles/d41586-018-06617-5.
42. Anastasia Chan, “GPT-3 and Instruct GPT: Technological Dystopianism, Utopianism, and ‘Contextual’ Perspectives in AI Ethics and Industry,” AI and Ethics (April 2022), https://doi.org/10.1007/s43681-022-00148-6.
43. Jacques Savoy, Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling (Cham: Springer, 2020).
44. K. V. Lagutina and A. M. Manakhova, “Automated Search and Analysis of the Stylometric Features That Describe the Style of the Prose of 19th–21st Centuries,” Automatic Control and Computer Sciences 55, no. 7 (2021), 866–76.
45. C. Behan McCullagh, The Truth of History (London: Routledge, 2003).
46. Alun Munslow, Narrative and History, 2nd ed. (London: Red Globe Press, 2019).
47. Jouni-Matti Kuukkanen, Postnarrativist Philosophy of Historiography (New York: Palgrave, 2015).
48. Wulf Kansteiner, “History beyond Narration: The Shifting Terrain of Bloodlands,” in Analysing Historical Narratives: On Academic, Popular and Educational Framings of the Past, ed. Stefan Berger, Nicola Brauch, and Chris Lorenz (New York: Berghahn Books, 2021), 51–82.
49. Рассмотрим в этом контексте конкретные текстовые лингвистические определения описания, повествования и аргументации, которые были предложены здесь: Carlota S. Smith in Modes of Discourse: The Local Structure of Texts (Cambridge: Cambridge University Press, 2003) и у которых есть потенциал для цифровой операционализации. Звучит перспективно совместить эти категории с методом «среднего чтения» с помощью ИИ; см.: Jon Chun and Katherine Elkins, “What the Rise of AI Means for Narrative Studies: A Response to ‘Why Computers Will Never Read (or Write) Literature’ by Angus Fletcher,” Narrative 30, no. 1 (2022), 104–13.
50. Многообещающим в этом отношении является успешный компьютерный анализ нарративных структур в: Ryan L. Boyd, Kate G. Blackburn, and James W. Pennebaker, “The Narrative Arc: Revealing Core Narrative Structures through Text Analysis,” Science Advances6, no. 32 (2020), https://doi.org/10.1126/sciadv.aba2196. См. также: Joshua Daniel Eisenberg, “Automatic Extraction of Narrative Structure from Long Form Text” (PhD diss., Florida International University, 2018), https://digitalcommons.fiu.edu/etd/3912.
51. Stephen Robertson and Lincoln Mullen, “Arguing with Digital History: Patterns of Historical Interpretation,” Journal of Social History 54, no. 4 (2021), 1005–22. Кроме того, некоторые исследования показывают, что описательные тексты действительно больше связаны с пространственным, чем с хронологическим продвижением; см.: Christine Peters, “Text Mining, Travel Writing, and the Semantics of the Global: An Ant Conc Analysis of Alexander von Humboldt’s Reise in die Aequinoktial-Gegenden des Neuen Kontinents,” in Digital Methods in the Humanities: Challenges, Ideas, Perspectives, ed. Silke Schwandt (Bielefeld: Bielefeld University Press, 2021), 192.
52. Для оценки аргументативных навыков моделей языкового представления см.: Mayank Kejriwal et al., “Designing a Strong Test for Measuring True Common-Sense Reasoning,” Nature Machine Intelligence4, no. 4 (2022), 318–22. Even GPT-2 is apparently already quite good at arguing; see Khalid Al-Khatib et al., “Employing Argumentation Knowledge Graphs for Neural Argument Generation,” in Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, vol. 1, ed. Chengqing Zong et al. (Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021), 4744–54.
53. Архивы устной истории, которые были предоставлены удаленно и проиндексированы с помощью технологии искусственного интеллекта, фиксирующей естественный язык и другие социальные сигналы (например, технология, которая может идентифицировать выражение лица и язык тела, а также анализировать дыхание), могут, например, служить историкам и их машинному обучению. Подробнее об этом см.: Francisca Pessanha and Almila Akdag Salah, “A Computational Look at Oral History Archives,” Journal on Computing and Cultural Heritage15, no. 1 (2021), https://doi.org/10.1145/3477605.
54. Dieuwertje Luitse and Wiebke Denkena, “The Great Transformer: Examining the Role of Large Language Models in the Political Economy of AI,” Big Data and Society8, no. 2 (2021), https://doi.org/10.1177/20539517211047734.
55. Этот вывод был создан на игровой площадке Open AI (https://beta.openai.com/playground) 26 сентября 2022 г. в ответ на мою подсказку «Напишите один абзац о негативном влиянии больших языковых моделей, таких как GPT-3, на мировой климат» с настройкой температуры 1 и максимальной длиной 485 знаков.
1. См.: The Oxford Handbook of Public History, ed. James B. Gardner and Paula Hamilton (Oxford: Oxford University Press, 2017).
2. Leopold von Ranke, History of the Reformation in Germany, ed. Robert A. Johnson, transl. Sarah Austin (London: Routledge and Sons, 1905), vii, 3, https://books.google.com/books?id=BXsfAAAAMAAJ.
3. Anthony Grafton, The Footnote: A Curious History (Cambridge, MA: Harvard University Press,1997), 223.
4. Краткую историю ИИ см.: Yuchen Jiang et al., “Quo Vadis Artificial Intelligence?” Discover Artificial Intelligence 2 (2022), https://link.springer.com/article/10.1007/s44163-022-00022-8.
5. Robert Dale, “GPT-3: What’s It Good For?” Natural Language Engineering 27, no. 1 (2021),113–18.
6. Adam Sobieszek and Tadeusz Price, “Playing Games with AIs: The Limits of GPT-3 and Similar Large Language Models,” Minds and Machines 32, no. 2 (2022), 341–64.
7. Ben Dickson, “The Untold Story of GPT-3 Is the Transformation of Open AI,” Tech Talks(blog),17 August 2020, https://bdtechtalks.com/2020/08/17/openai-gpt-3-commercial-ai/.
8. Steve Tingiris, Exploring GPT-3: An Unofficial First Look at the General-Purpose Language Processing API from Open AI (Birmingham: Packt, 2021), 5.
9. Susan C. Karant-Nunn, The Reformation of Feeling: Shaping the Religious Emotions in Early Modern Germany (Oxford: Oxford University Press, 2010). Для Карант-Нанна Ранке остается коллегой, с которым приходится считаться (9).
10. C. Scott Dixon, Contesting the Reformation(Chichester: Wiley-Blackwell, 2012), 20. См. также: Thomas A. Brady Jr., German Histories in the Age of Reformations, 1400–1650(Cambridge: Cam-bridge University Press, 2009), 3.
11. Возьмем, к примеру, дискуссию по поводу редакционной статьи, написанной президентом Американской исторической ассоциации, который оплакивал презентизм во многих выступлениях в области публичной истории, но не смог признать приверженность политической программе прошлых элит, которая структурно заложена во многих источниках, используется историками и поэтому часто непреднамеренно воспроизводится указанными историками. См.: James H. Sweet, “Is History History? Identity Politics and Teleologies of the Present, ”Perspectives on History, 17 August 2022, https://www.historians.org/publications-and-directories/perspectives-on-history/september-2022/is-history-history-identity-politics-and-teleologies-of-the-present.
12. Robert A. Rosenstone made this point in the 1990s in Visions of the Past: The Challenge of Film to Our Idea of History (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1995); Adam Chapman confirmed it in Digital Games as History: How Videogames Represent the Past and Offer Access to Historical Practice (New York: Routledge, 2016).
13. См., например: Kalle Pihlainen, The Work of History: Constructivism and a Politics of the Past (New York: Routledge, 2017) and Jörn Rüsen, Evidence and Meaning: A Theory of Historical Studies (New York: Berghahn Books, 2017).
14. Это относится, например, к способности ИИ читать лица людей и даже эмбрионов как в позитивных, так и в клинических случаях. Подробнее об этом сравните: Lotte Houwing, “Reclaim Your Face and the Streets: Why Facial Recognition, and Other Biometric Surveillance Technology in Public Spaces, Should Be Banned,” in (Dis)Obedience in Digital Societies: Perspectives on the Power of Algorithms and Data, ed. Sven Quadflieg, Klaus Neuburg, and Simon Nestler (Bielefeld: Transcript,2022), 318–41, and Yasunari Miyagi et al., “Recognition of Facial Expression of Fetuses by Artificial Intelligence (AI),”Journal of Perinatal Medicine49, no. 5 (2021), 596–603.
15. Clemens J. Setz, “Digitale Kunst: Noch sind sie unschuldig, ”Süddeutsche Zeitung,14 June 2022, https://www.sueddeutsche.de/kultur/clemens-setz-dall-e-mini-kuenstliche-intelligenz-jorge-luis-borges-1.5602238. Оценку DALL-E 2 см.: Gary Marcus, Ernest Davis, and Scott Aaronson, “A Very Preliminary Analysis of DALL-E 2,” ArXiv, last modified 2 May 2022, https://arxiv.org/abs/2204.13807v2.
16. Pei-Sze Chow, “Ghost in the (Hollywood) Machine: Emergent Applications of Artificial Intelli-gence in the Film Industry,” NECSUS9, no. 1 (2020), 193–214; Xiaoyu Li et al., “Deep Sketch-Guided Cartoon Video Inbetweening, ”IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics28, no. 8(2022), 2938–52.
17. Рост культуры памяти, поддерживаемой ИИ, подчеркивает необходимость критических исследований цифровой памяти. Подробнее об этом см.: Digital Memory Studies: Media Pasts in Transition, ed. Andrew Hoskins (New York: Routledge, 2018) and Anna Reading, Gender and Memory in the Globital Age (London: Palgrave, 2016).
18. Tobias Ebbrecht-Hartmann, Lital Henig, and Noga Stiassny, “Report on Digital Curation of Popular Culture Content,” Visual History of the Holocaust, last modified 31 December 2020, https://www.vhh-project.eu/deliverables/d2-5-report-on-digital-curation-of-popular-culture-content/.
19. Предшественник этой машины существует в виде алгоритма, который позволяет пользователям получать доступ к обширной коллекции визуальных материалов, собранных в архиве визуальной истории USC Shoah Foundation. Подробнее об этом см.: Todd Presner, “The Ethics of the Algorithm: Close and Distant Listening to the Shoah Foundation Visual History Archive,” in Probing the Ethics of Holocaust Culture, ed. Claudio Fogu, Wulf Kansteiner, and Todd Presner (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2016), 175–202.
20. Noah Giansiracusa, How Algorithms Create and Prevent Fake News: Exploring the Impacts of Social Media, Deep fakes, GPT-3, and More (Acton: Apress, 2021).
21. Wulf Kansteiner, “Censorship and Memory: Thinking Outside the Box with Facebook, Goebbels, and Xi Jinping,” Journal of Perpetrator Research 4, no. 1 (2021), 35–58.
22. Например, DALL-E 2, по-видимому, в значительной степени следует принципам этического использования Open AI. Подробнее об этом см.: Matthias Bastian, “Open AI’s DALL-E 2 Is Pretty Compliant - But Who Is Responsible Anyway?” The Decoder, 20 May 2022, https://the-decoder.com/openais-dall-e-2-is-pretty-compliant-but-who-is-responsible-anyway/.
23. Luciano Floridi and Massimo Chiriatti, “GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences,” Minds and Machines 30, no. 4 (2020), 691.
24. Tobias Rees, “Non-Human Words: On GPT-3 as a Philosophical Laboratory,” Daedalus151, no. 2 (2022), 180.
25. Tom B. Brown et al., “Language Models Are Few-Shot Learners,” Ar Xiv, last modified 22 July 2020, 8, https://arxiv.org/abs/2005.14165.
26. Cade Metz, “A.I. Is Not Sentient. Why Do People Say It Is?” The New York Times, 5 August 2022, https://www.nytimes.com/2022/08/05/technology/ai-sentient-google.html. См. также обсуждение интеллекта GPT-3 в: Carlos Montemayor, “Language and Intelligence,” Minds and Machines 31, no. 4 (2021), 471–86.
27. Mike Sharples and Rafael Pérez y Pérez, Story Machines: How Computers Have Become Cre-ative Writers (New York: Routledge, 2022); Amy Cyphert, “A Human Being Wrote This Law Review Article: GPT-3 and the Practice of Law,” UC Davis Law Review 55, no. 1 (2022), 401–43.
28. Nassim Dehouche, “Plagiarism in the Age of Massive Generative Pre-trained Transformers(GPT-3),” Ethics in Science and Environmental Politics21 (March 2021), 17–23.
29. Mike Sharples, “New AI Tools That Can Write Student Essays Require Educators to Rethink Teaching and Assessment,” LSE Impact Blog(blog), 17 May 2022, https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2022/05/17/new-ai-tools-that-can-write-student-essays-require-educators-to-rethink-teaching-and-assessment/.
30. Bharath Chintagunta et al., “Medically Aware GPT-3 as a Data Generator for Medical Dialogue Summarization,” in Proceedings of the Second Workshop on Natural Language Processing for Medical Conversations, ed. Chaitanya Shivade et al. (Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021), 66–76. Обсуждение одного из многих коммерческих поставщиков услуг см.: Matt Payne, “State of the Art GPT-3 Summarizer for Any Size Document or Format,” Width.ai(blog), 7 September 2021, https://www.width.ai/post/gpt3-summarizer.
31. Saul Friedländer, The Years of Extermination: Nazi Germany and the Jews, 1939–1945 (New York: HarperCollins, 2007).
32. Timothy Snyder, Bloodlands: Europe between Hitler and Stalin (New York: Basic Books,2010).
33. Это могло быть сделано так, как Кристофер Р. Браунинг использовал инструменты цифрового поиска Архива визуальной истории USC Shoah Foundation во время работы над «Вспоминая выживание». Remembering Survival: Inside a Nazi Slave-Labor Camp (New York: Norton, 2010).
34. Brown et al., “Language Models Are Few-Shot Learners,” 9.
35. Floridi and Chiriatti, “GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences,” 690.
36. Almira Osmanovic Thunström, “We Asked GPT-3 to Write an Academic Paper about Itself - Then We Tried to Get It Published,” Scientific American, 30 June 2022, https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/.
37. Sharples, “New AI Tools That Can Write Student Essays.”
38. Sobieszek and Price, “Playing Games with AIs,” 341.
39. Ibid.
40. Alberto Romero, “GPT-3 Scared You? Meet Wu Dao 2.0: A Monster of 1. 75 Trillion Parameters,” Towards Data Science, 5 June 2021, https://towardsdatascience.com/gpt-3-scared-you-meet-wu-dao-2-0-a-monster-of-1-75-trillion-parameters-832cd83db484.
41. Andy Extance, “How AI Technology Can Tame the Scientific Literature,” Nature, 10 September 2018, https://www.nature.com/articles/d41586-018-06617-5.
42. Anastasia Chan, “GPT-3 and Instruct GPT: Technological Dystopianism, Utopianism, and ‘Contextual’ Perspectives in AI Ethics and Industry,” AI and Ethics (April 2022), https://doi.org/10.1007/s43681-022-00148-6.
43. Jacques Savoy, Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling (Cham: Springer, 2020).
44. K. V. Lagutina and A. M. Manakhova, “Automated Search and Analysis of the Stylometric Features That Describe the Style of the Prose of 19th–21st Centuries,” Automatic Control and Computer Sciences 55, no. 7 (2021), 866–76.
45. C. Behan McCullagh, The Truth of History (London: Routledge, 2003).
46. Alun Munslow, Narrative and History, 2nd ed. (London: Red Globe Press, 2019).
47. Jouni-Matti Kuukkanen, Postnarrativist Philosophy of Historiography (New York: Palgrave, 2015).
48. Wulf Kansteiner, “History beyond Narration: The Shifting Terrain of Bloodlands,” in Analysing Historical Narratives: On Academic, Popular and Educational Framings of the Past, ed. Stefan Berger, Nicola Brauch, and Chris Lorenz (New York: Berghahn Books, 2021), 51–82.
49. Рассмотрим в этом контексте конкретные текстовые лингвистические определения описания, повествования и аргументации, которые были предложены здесь: Carlota S. Smith in Modes of Discourse: The Local Structure of Texts (Cambridge: Cambridge University Press, 2003) и у которых есть потенциал для цифровой операционализации. Звучит перспективно совместить эти категории с методом «среднего чтения» с помощью ИИ; см.: Jon Chun and Katherine Elkins, “What the Rise of AI Means for Narrative Studies: A Response to ‘Why Computers Will Never Read (or Write) Literature’ by Angus Fletcher,” Narrative 30, no. 1 (2022), 104–13.
50. Многообещающим в этом отношении является успешный компьютерный анализ нарративных структур в: Ryan L. Boyd, Kate G. Blackburn, and James W. Pennebaker, “The Narrative Arc: Revealing Core Narrative Structures through Text Analysis,” Science Advances6, no. 32 (2020), https://doi.org/10.1126/sciadv.aba2196. См. также: Joshua Daniel Eisenberg, “Automatic Extraction of Narrative Structure from Long Form Text” (PhD diss., Florida International University, 2018), https://digitalcommons.fiu.edu/etd/3912.
51. Stephen Robertson and Lincoln Mullen, “Arguing with Digital History: Patterns of Historical Interpretation,” Journal of Social History 54, no. 4 (2021), 1005–22. Кроме того, некоторые исследования показывают, что описательные тексты действительно больше связаны с пространственным, чем с хронологическим продвижением; см.: Christine Peters, “Text Mining, Travel Writing, and the Semantics of the Global: An Ant Conc Analysis of Alexander von Humboldt’s Reise in die Aequinoktial-Gegenden des Neuen Kontinents,” in Digital Methods in the Humanities: Challenges, Ideas, Perspectives, ed. Silke Schwandt (Bielefeld: Bielefeld University Press, 2021), 192.
52. Для оценки аргументативных навыков моделей языкового представления см.: Mayank Kejriwal et al., “Designing a Strong Test for Measuring True Common-Sense Reasoning,” Nature Machine Intelligence4, no. 4 (2022), 318–22. Even GPT-2 is apparently already quite good at arguing; see Khalid Al-Khatib et al., “Employing Argumentation Knowledge Graphs for Neural Argument Generation,” in Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, vol. 1, ed. Chengqing Zong et al. (Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021), 4744–54.
53. Архивы устной истории, которые были предоставлены удаленно и проиндексированы с помощью технологии искусственного интеллекта, фиксирующей естественный язык и другие социальные сигналы (например, технология, которая может идентифицировать выражение лица и язык тела, а также анализировать дыхание), могут, например, служить историкам и их машинному обучению. Подробнее об этом см.: Francisca Pessanha and Almila Akdag Salah, “A Computational Look at Oral History Archives,” Journal on Computing and Cultural Heritage15, no. 1 (2021), https://doi.org/10.1145/3477605.
54. Dieuwertje Luitse and Wiebke Denkena, “The Great Transformer: Examining the Role of Large Language Models in the Political Economy of AI,” Big Data and Society8, no. 2 (2021), https://doi.org/10.1177/20539517211047734.
55. Этот вывод был создан на игровой площадке Open AI (https://beta.openai.com/playground) 26 сентября 2022 г. в ответ на мою подсказку «Напишите один абзац о негативном влиянии больших языковых моделей, таких как GPT-3, на мировой климат» с настройкой температуры 1 и максимальной длиной 485 знаков.
Digital doping for historians: can history, memory, and historical theory be rendered artificially intelligent?
Keywords: artificial intelligence (AI); GPT-3; historical theory; collective memory; historical writing; large language models; description; narration; argumentation; Open AI; machine learning.
Artificial intelligence is making history, literally. Machine learning tools are playing a key role in crafting images and stories about the past in popular culture. AI has probably also already invaded the history classroom. Large language models such as GPT-3 are able to generate compelling, non-plagiarized texts in response to simple natural language inputs, thus providing students with an opportunity to produce high-quality written assignments with minimum effort. In a similar vein, tools like GPT-3 are likely to revolutionize historical studies, enabling historians and other professionals who deal in texts to rely on AI-generated intermediate work products, such as accurate translations, summaries, and chronologies. But present-day large language models fail at key tasks that historians hold in high regard. They are structurally incapable of telling the truth and tracking pieces of information through layers of texts. What's more, they lack ethical self-reflexivity. There-fore, for the time being, the writing of academic history will require human agency. But for historical theorists, large language models might offer an opportunity to test basic hypotheses about the nature of historical writing. Historical theorists can, for instance, have customized large language models write a series of descriptive, narrative, and assertive histories about the same events, thereby enabling them to explore the precise relation between description, narration, and argumentation in historical writing. In short, with specifically designed large language models, historical theorists can run the kinds of large-scale writing experiments that they could never put into practice with real historians.
Kansteiner W. Digital doping for historians: can history, memory, and historical theory be rendered artificially intelligent? // History and Theory. Vol. 61. no. 4 (December 2022), 119-133.
Kansteiner W. Digital doping for historians: can history, memory, and historical theory be rendered artificially intelligent? // History and Theory. Vol. 61. no. 4 (December 2022), 119-133.