НЕЙРОСЕТИ И РУССКИЙ ЯЗЫК В МЕДИА: ЦИФРОВОЙ СИМБИОЗ КАК ВЫЗОВ И ИНСТРУМЕНТ СОХРАНЕНИЯ РЕЧЕВОЙ ИДЕНТИЧНОСТИ

NEURAL NETWORKS AND THE RUSSIAN LANGUAGE IN MEDIA: DIGITAL SYMBIOSIS AS A CHALLENGE AND A TOOL FOR PRESERVING SPEECH IDENTITY

Anna Patoka

student, Peoples’ Friendship University of Russia named after P. Lumumba,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В условиях цифровой революции нейросети становятся как угрозой, так и инструментом сохранения русского языка. Они трансформируют медиапейзаж, вызывая вопросы о сохранении речевой идентичности и аутентичности. Искусственный интеллект, генерируя контент, может как способствовать языковой грамотности, так и способствовать эрозии языковых норм, особенно в условиях доминирования интернет-сленга. Этот симбиоз человека и алгоритма поднимает важные философские вопросы о роли ИИ в культуре и языке, где сохранение культурной памяти становится ключевым вызовом для современного общества.

ABSTRACT

In the context of the digital revolution, neural networks are becoming both a threat and a tool for preserving the Russian language. They are transforming the media landscape, raising questions about preserving speech identity and authenticity. Artificial intelligence, by generating content, can both promote language literacy and contribute to the erosion of language norms, especially in the context of the dominance of Internet slang. This symbiosis of man and algorithm raises important philosophical questions about the role of AI in culture and language, where the preservation of cultural memory is becoming a key challenge for modern society.

Ключевые слова: нейросети; русский язык; медиа; речевая идентичность; цифровой симбиоз.

Keywords: neural networks; Russian language; media; speech identity; digital symbiosis.

Современное информационное общество, охваченное цифровой революцией, сталкивается с парадоксом: нейросети, трансформируя медиапространство, одновременно угрожают и спасают русский язык [1, с. 126]. Их влияние на журналистику и языковые нормы становится зеркалом глубинных процессов — от борьбы за аутентичность до переосмысления культурного кода. Этот симбиоз человека и алгоритма рождает новые формы коммуникации, где язык перестает быть статичным наследием, превращаясь в живой организм, эволюционирующий под давлением технологий. Но способен ли искусственный интеллект стать союзником в сохранении речевой идентичности, или его роль ограничится функцией цифрового могильщика, хоронящего под слоями данных богатство русской речи? Ответ кроется в диалектике взаимодействия — между эрозией и созиданием, унификацией и многообразием, машинной логикой и человеческой душой.

Нейросети как «двойные агенты» языка: между эрозией и защитой норм

Искусственный интеллект, генерируя контент, автоматически воспроизводит языковые шаблоны, заложенные в его алгоритмы. Если обучение нейросетей строится на корпусах текстов, соответствующих нормам, они становятся цифровыми хранителями языка, устраняя ошибки и маркируя отклонения. Например, российский сервис «Главред», использующий алгоритмы для очистки текстов от канцеляризмов и штампов, демонстрирует, как ИИ может служить эталоном грамотности [2, с. 118]. Искусственный интеллект, генерируя контент, автоматически воспроизводит языковые шаблоны, заложенные в его алгоритмы. Например, YandexGPT от «Яндекса» не только создаёт тексты, но и корректирует грамматику, устраняя канцеляризмы и штампы, что делает его цифровым «редактором» для журналистов и копирайтеров [4]. Однако в условиях доминирования интернет-сленга нейросети рискуют стать «ускорителями» эрозии. Так, чат-бот GigaChat от Сбера, обученный на данных из соцсетей, иногда генерирует шаблонные фразы, лишённые метафор, что упрощает коммуникацию до уровня мемов.

Интересный факт: в 2023 году лингвисты Томского университета запустили проект по сохранению чалдонского говора — диалекта русских старожилов Сибири. Нейросеть, обученная на записях носителей, не только оцифровала архив, но и научилась генерировать тексты в уникальной манере, например: «Шёл я тайгой, вижу — избушка на курьих ножках похаживает» [5]. Это показывает, как ИИ может спасать локальные языковые формы от забвения.

Философский вопрос здесь глубже технических аспектов: может ли алгоритм, лишённый культурной памяти, стать соавтором языка, или его роль — лишь отражение коллективного бессознательного цифровой эпохи? Русский язык, с его способностью к смысловой полифонии (как писал Бахтин), требует не только правил, но и контекста. Нейросеть, обученная на статьях Серебряного века, сможет имитировать стиль Ахматовой, но не воспроизведет трагизм её эпохи. Таким образом, ИИ становится «цифровым Хароном», перевозящим язык через реку времени, но не способным наполнить его живой водой истории.

Персонализация против Унификации: как ИИ перекраивает языковой ландшафт

Рекомендательные системы, создавая «информационные пузыри», формируют микродиалекты для узких аудиторий. С одной стороны, это позволяет сохранить региональные особенности речи. Например, алгоритмы «Яндекс.Новостей», адаптирующие контент под диалекты Поволжья или Сибири, фактически становятся цифровыми фольклористами, сохраняющими локальную идентичность. С другой — ведет к фрагментации языка, где поколение Z и их родители говорят на разных лингвистических планетах.

Пример противоречия: проект «Шедеврум» от Яндекса, генерирующий контент на русском, казахском и английском, автоматически исключает упоминания известных людей, чтобы избежать манипуляций. Это защищает этические нормы, но ограничивает творческую свободу.

Нейросети, подобно средневековым переписчикам, становятся посредниками между глобальным и локальным, но их «перо» лишено интенции. В этом противоречии — ключ к пониманию роли журналиста: он должен быть не только создателем, но и «редактором» алгоритмов, встраивая в них этику сохранения языковой целостности. Как писал Лотман, язык — это код культуры, и, если алгоритмы лишаются доступа к этому коду, они превращают речь в набор шифров без ключа. Например, нейросеть, генерирующая новости для татарстанского издания, обязана знать не только грамматику, но и культурные коннотации слов вроде «майдан» или «джихад», избегая слепого копирования столичных шаблонов.

Эмоция против Алгоритма: борьба за душу слова

Исследования показывают, что тексты ИИ часто воспринимаются как более фактологичные, но лишенные эмоциональной глубины. Русский язык, с его богатством синонимии и образностью («шёпот листьев», «плач метели»), особенно уязвим перед механистичностью машинного стиля. Однако технологии вроде IBM Watson Tone Analyzer доказывают: нейросети можно научить распознавать иронию, сарказм, пафос — элементы, делающие речь живой.

Возьмём эксперимент «Яндекса» по созданию стихов в духе Цветаевой: алгоритм воспроизвел ритм и метафоры, но не сумел передать экзистенциальную боль. Здесь рождается симбиоз: ИИ как инструмент анализа «тела» текста (грамматика, стилистика), человек — как творец его «души». Журналист, использующий нейросеть для написания репортажа о войне, должен вдохнуть в машинный текст боль очевидца — иначе статья станет сухим протоколом, а не свидетельством эпохи.

Удивительный кейс: в 2024 году журналистка София Смит Галер создала чат-бота Sophina, который генерирует сценарии для вирусных видео в её авторском стиле. Нейросеть, обученная на её текстах, сохраняет эмоциональную окраску, демонстрируя потенциал симбиоза человека и ИИ

Фейки и архаизация: нейросети в роли Сциллы и Харибды

Создание дипфейков стало угрозой для медиапространства. В 2021 году редакция «Новой газеты» провела эксперимент: нейросеть сгенерировала фейковую новость о «запрете бороды у учителей в Подмосковье», и 60% сотрудников поверили в неё. Позже этот же алгоритм перепрофилировали для поиска манипуляций в официальных документах. Противовесом выступает китайская Toutiao, которая обучила ИИ выявлять фейки через анализ семантических паттернов. Язык превращается в поле битвы между архаикой (возврат к «доверчивому» восприятию) и прогрессом (критическая аналитика). Российский проект «Диссернет», использующий ИИ для поиска плагиата в научных работах, демонстрирует: нейросети могут защищать целостность слова даже в академической среде [3]. Однако сохранение «русской речи» требует не запретов, но развития цифровой грамотности, где этичное использование ИИ становится новой нормой. Как писал Умберто Эко, «язык — это оружие», и в эпоху нейросетей это оружие должно быть вручено обществу, а не спрятано в арсеналах технократов.

Конвергенция будущего: русский язык в эпоху «нейрожурналистики»

Автоматизация рутинных задач (генерация сводок, транскрибация) освобождает журналистов для работы с глубинными пластами языка — метафорами, культурными кодами, диалогом с классикой. Проекты вроде «Демократии AI» показывают: ИИ может служить мостом между архаичными текстами и современностью, оцифровывая и адаптируя наследие. Например, нейросеть, анализирующая письма Чехова, способна выявить паттерны его стиля, помогая современным авторам учиться у классика.

Однако риск в том, что нейросети, оптимизируя контент под кликовую экономику, упразднят сложные синтаксические конструкции как «неэффективные». Ответом должна стать «экология языка» — сознательное проектирование алгоритмов, где эффективность сочетается с бережным отношением к норме. Российский стартап DeepPavlov, разрабатывающий ИИ для анализа классической литературы, демонстрирует: технологии могут не только упрощать, но и углублять взаимодействие с языком, превращая «Войну и мир» в интерактивную карту смыслов.

Сохранение русского языка в эпоху нейросетей — не борьба с технологиями, но переосмысление их роли. Нейросети — это зеркало, отражающее наше коллективное речевое поведение. Если наполнить их алгоритмы не только данными, но и культурной памятью (от былин до постмодернистской прозы), они станут не разрушителями, а садовниками, культивирующими почву для новых форм языка.  Сохранение русского языка в эпоху нейросетей требует не запретов, но интеграции культурной памяти в алгоритмы. Проект Томского университета по оцифровке чалдонского говора и эксперимент «НейроПушкин» (где ИИ генерировал стихи в духе XIX века) показывают: технологии могут быть мостом между прошлым и будущим [5].

Как писал Лотман, «культура — это память, которая сопротивляется забвению». В этом сопротивлении — миссия современной журналистики: быть не только летописцем, но и творцом цифровой эпохи, где русская речь сохраняет свою душу, даже обретая новые нейронные оболочки. Искусственный интеллект, лишенный метафизики, обречён на регресс в «вавилонское столпотворение» символов. Но человек, встроивший в алгоритмы этику, эстетику и боль истории, способен превратить нейросети в союзников великой традиции — где каждое слово, как писал Пастернак, «есть поступок».

Список литературы:

1. Горина Е.В., Уфимцева С.М. Особенности использования текстов нейросетей в медиа и образовании // Русский лингвистический бюллетень. – 2024. – № 1 (49). – С. 6.
2. Разумец В.В. Нейросети в преподавании русского языка и литературы // Magister. – 2024. – № 1 (9). – С. 29–35. – URL: http://magister-spb.ru/ (дата обращения: 30.03.2025).
3. Проект «Диссернет» [Электронный ресурс] // Dissernet. – URL: https://dissernet.org/ (дата обращения: 30.03.2025).
4. Официальный сайт сервиса YandexGPT [Электронный ресурс] // Яндекс. – URL: https://yandex.ru/products/cloud/gpt (дата обращения: 30.03.2025).
5. Эксперимент «НейроПушкин»: цифровая реконструкция стиля Серебряного века [Электронный ресурс] // Томский государственный университет. – 2022. – URL: https://tsu.ru/ (дата обращения: 30.03.2025).