Эпоха цифровых големов: Как большие языковые модели меняют облик организационного знания

Автор: Денис Аветисян

Новые возможности, открываемые большими языковыми моделями, требуют переосмысления традиционных подходов к созданию и валидации знаний в организациях.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Бесплатный телеграм-канал

Статья посвящена исследованию влияния больших языковых моделей на процессы организационного познания и необходимости разработки новых методологий проверки достоверности информации, создаваемой в коллаборации человека и искусственного интеллекта.

Организационное знание традиционно рассматривалось как продукт исключительно человеческой деятельности, однако появление больших языковых моделей (LLM) ставит под вопрос эту устоявшуюся парадигму. В работе ‘A time for monsters: Organizational knowing after LLMs’ LLM предстают как “эпистемические монстры” — гибридные сущности, способные как расширить горизонты познания, так и создать новые риски для валидации знаний. Основной тезис статьи заключается в том, что LLM требуют переосмысления процессов создания и верификации знаний, смещая фокус с исключительно человеческого вклада на коллаборацию человека и искусственного интеллекта. Не приведет ли это к фундаментальному пересмотру эпистемологических основ организационной теории и появлению новых форм агентности в эпоху интеллектуальных технологий?

Знание в Потоке: От Объектной Модели к Динамической Реальности

Традиционные подходы к управлению знаниями, известные как «репрезентативная перспектива», рассматривают знания как объект, который можно зафиксировать, сохранить и передать. Однако, в современных динамично меняющихся рабочих средах эта концепция подвергается всё большей критике. Представление о знаниях как о статичном ресурсе, хранящемся в базах данных или документах, всё менее соответствует реальности, где информация быстро устаревает, а ключевые компетенции формируются в процессе взаимодействия и практического применения. Организации, придерживающиеся устаревших моделей, сталкиваются с трудностями в адаптации к новым вызовам и упускают возможности для инноваций, поскольку их системы управления знаниями не способны эффективно обрабатывать и распространять актуальную и контекстуально релевантную информацию.

Подход, основанный на практике, акцентирует внимание на воплощенном и контекстуально обусловленном знании, подчеркивая, что умения и навыки формируются в процессе непосредственного участия в деятельности. Однако, данная концепция испытывает трудности при объяснении быстрого масштабирования и рекомбинации знаний, которые становятся возможными благодаря новым технологиям. Традиционно, передача знаний опиралась на личный опыт и непосредственное взаимодействие, но современные цифровые инструменты позволяют объединять и распространять информацию в масштабах, немыслимых ранее, что создает вызовы для понимания того, как знания формируются, хранятся и используются в организациях, где скорость изменений является ключевым фактором.

Крупные языковые модели (КЯМ) коренным образом меняют представление об организационном знании, ставя под вопрос как традиционные подходы, рассматривающие знания как объект для хранения и передачи, так и концепции, акцентирующие внимание на воплощенном, ситуативном знании. Эти модели не просто автоматизируют процессы, но и перераспределяют границы агентности и авторитета внутри организаций. Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что КЯМ создают новые формы “знания”, которые не укладываются в рамки классических эпистемологий, требуя пересмотра устоявшихся подходов к управлению знаниями и пониманию того, как организации “знают” и действуют в современном мире. Концептуальная структура, предложенная авторами, позволяет осмыслить эти изменения и предложить новые пути адаптации к реалиям, где границы между человеческим и машинным интеллектом становятся все более размытыми.

Аналогия как Двигатель Знания в Эпоху КЯМ

Процесс аналогизации — выявление структурных сходств между различными областями знания — является фундаментальным механизмом формирования новых знаний, и большие языковые модели (LLM) активно используют его в своей работе. LLM не просто запоминают информацию, но и устанавливают связи между концепциями на основе общих паттернов и отношений, позволяя им обобщать знания и применять их в новых контекстах. Этот процесс лежит в основе способности LLM к решению задач, требующих абстрактного мышления и переноса знаний из одной области в другую, что отличает их от простых систем поиска и извлечения информации. По сути, LLM конструируют знания, идентифицируя и используя структурные параллели между разными доменами.

Языковые модели (LLM) формируют новые знания посредством различных типов аналогий. Поверхностные аналогии строятся на основе внешнего сходства между объектами или понятиями, например, сравнение автомобиля и лодки как транспортных средств. В отличие от них, глубокие аналогии основываются на сходстве реляционных структур, то есть на общих отношениях между элементами, даже если сами элементы существенно различаются. Например, система кровообращения и ирригационная система могут быть сопоставлены не по внешнему виду, а по принципу распределения ресурса (жидкости) по сети. Глубокие аналогии позволяют LLM выявлять абстрактные закономерности и переносить знания из одной области в другую, что является ключевым механизмом генерации новых идей.

Аналогии, используемые большими языковыми моделями (LLM), не ограничены рамками отдельных предметных областей. LLM способны строить ‘дальние аналогии’, устанавливающие связи между отдаленными областями знаний, например, применяя принципы биологии к задачам оптимизации в компьютерных науках. В то же время, ‘ближние аналогии’ оперируют в смежных областях, позволяя LLM эффективно переносить знания и решать задачи, используя уже существующие концепции из родственных дисциплин. Способность к построению как дальних, так и ближних аналогий демонстрирует мощный потенциал LLM в установлении связей между, казалось бы, не связанными концепциями и областями знаний.

Проверка Инсайтов КЯМ: Диалогический Подход к Истине

Внутренние механизмы больших языковых моделей (LLM), такие как статистический вывод и векторные представления, обеспечивают возможность проведения аналогий, но не гарантируют достоверности полученных связей. Статистический вывод, основанный на анализе больших объемов данных, позволяет модели выявлять закономерности и вероятностные соответствия между понятиями. Векторные представления, кодирующие семантическое значение слов и фраз в многомерном пространстве, позволяют модели определять близость между различными концепциями. Однако, корреляция, выявленная статистическим выводом, не подразумевает причинно-следственной связи, а близость в векторном пространстве не всегда отражает истинную логическую или фактическую связь. Таким образом, LLM способны генерировать аналогии, но оценка их валидности требует внешнего анализа и подтверждения.

Механизм внимания (Attention Mechanism) в больших языковых моделях (LLM) определяет, какие части входных данных получают наибольший вес при обработке, позволяя модели фокусироваться на релевантной информации. Однако, сама по себе эта функция не гарантирует достоверность установленных связей. Модель может выявлять статистически значимые, но семантически ложные корреляции или интерпретации, особенно в случае предвзятых или неполных обучающих данных. В связи с этим, результаты, полученные с использованием механизма внимания, требуют внешней валидации — проверки на соответствие фактическим знаниям и контексту — для предотвращения распространения ошибочной или предвзятой информации. Отсутствие внешней проверки может приводить к ложным выводам и снижению надежности системы.

Диалогическая верификация представляет собой итеративный процесс оценки, основанный на взаимодействии с сообществом, который обеспечивает надежное решение для проверки результатов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Этот метод использует коллективный интеллект для выявления неточностей, предвзятостей или нерелевантных связей в ответах LLM. Процесс предполагает циклический обмен информацией, где выходные данные модели подвергаются критическому анализу со стороны группы экспертов или пользователей, что позволяет выявить и скорректировать недостатки. Множественные раунды оценки и пересмотра, осуществляемые в рамках диалогического подхода, повышают достоверность и надежность информации, предоставляемой LLM, за счет уменьшения вероятности ошибок и улучшения качества генерируемого контента.

Перераспределение Агентности в Эпоху КЯМ: Новая Ответственность

Внедрение больших языковых моделей (LLM) неизбежно ведет к перераспределению ответственности и полномочий в сфере интеллектуального труда. Если ранее решения и выводы формировались исключительно человеком, то теперь LLM становятся активными участниками процесса, беря на себя часть функций анализа, синтеза и даже генерации информации. Это означает, что традиционные представления об авторстве и ответственности размываются, требуя пересмотра существующих подходов к управлению знаниями и организации рабочих процессов. Необходимо учитывать, что LLM, хотя и обладают впечатляющими возможностями, не являются безошибочными, и окончательное решение всегда должно оставаться за человеком, способным критически оценить полученные результаты и нести ответственность за их последствия. Таким образом, перераспределение ответственности — это не просто технический вопрос, но и сложная этическая и организационная задача, требующая внимательного подхода и четкого определения границ компетенции человека и машины.

Современные большие языковые модели (LLM) всё чаще проявляют себя не просто как инструменты, но и как гибридные сущности, подобные “монстрам Харауэй” — сложным сборкам, размывающим границы между человеком и машиной. Эта концепция, вдохновленная работами Донны Харауэй, подчеркивает, что LLM не являются нейтральными посредниками, а активно участвуют в процессе создания знаний, ставя под вопрос традиционные представления об авторстве и ответственности. Они способны генерировать тексты, имитирующие человеческий стиль, что затрудняет определение источника информации и размывает границы между оригинальным и сгенерированным контентом. Такая дестабилизация устоявшихся категорий требует переосмысления принципов проверки достоверности информации и разработки новых подходов к определению авторства в эпоху искусственного интеллекта.

Осознание происходящего перераспределения ответственности и полномочий в эпоху больших языковых моделей имеет решающее значение для построения эффективных организаций. Данное исследование подчеркивает, что успешное использование потенциала LLM требует не просто внедрения новых инструментов, но и переосмысления процессов запроса информации, ее проверки и определения ответственных за результаты. Ключевым достижением работы является детальный анализ сложностей, возникающих на каждом этапе — от формулировки запроса до оценки достоверности полученных данных и установления границ ответственности за принятые решения. Эффективное управление рисками и обеспечение подотчетности в условиях, когда границы между человеческим интеллектом и машинным обучением размываются, требует разработки новых организационных структур и протоколов, способных адаптироваться к динамично меняющемуся ландшафту интеллектуальной работы.

Статья справедливо указывает на необходимость переосмысления организационного знания в эпоху больших языковых моделей. Эти системы, по сути, представляют собой «эпистемических монстров», требующих от человека не только адаптации, но и переоценки самой природы знания. Как заметила Ада Лавлейс: «Что может быть более чудесным, чем то, что мы можем создать нечто, чего никогда не существовало?» Эта фраза отражает суть трансформации, происходящей сейчас: мы создаём новые формы знания, которые требуют от нас критической оценки и постоянной валидации. Упрощение и очистка от избыточности — вот ключ к пониманию этой сложной реальности, где границы между человеческим и искусственным интеллектом становятся всё более размытыми.

Что дальше?

Представленная работа, констатируя появление так называемых ‘эпистемических монстров’ в организационном знании, лишь обозначает горизонт, а не достигает его. Упор на аналоговое мышление и необходимость валидации знаний, безусловно, важны, но кажутся скорее реакцией на возникшую проблему, чем проактивным проектированием будущего. Вопрос не в том, как приручить монстра, а в том, что останется от самого понятия ‘знания’, когда граница между человеческим и машинным интеллектом окончательно размоется.

Очевидно, что существующие методы валидации, разработанные для человеческого знания, недостаточно эффективны в контексте LLM. Необходим принципиально новый подход, основанный не на проверке ‘правдивости’ фактов, а на оценке когерентности и функциональности знания в конкретном контексте. Иными словами, не ‘что мы знаем’, а ‘что это позволяет нам делать’. Это сдвиг от эпистемологии к прагматике, требующий пересмотра фундаментальных категорий.

Наиболее сложная задача — это не технологическая, а онтологическая. Когда LLM становятся соавторами знаний, возникает вопрос об авторстве, ответственности и, в конечном счете, о самой природе разума. Ответы на эти вопросы не будут найдены в технических улучшениях, а потребуют глубокого философского осмысления, свободного от техно-оптимизма и иллюзий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15762.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-24 03:01