От манипуляции к экспрессии: философский переход к интерфейсам естественного языка

Перевод статьи философа А.Лихацького, посвященной фундаментальному парадигмальному сдвигу во взаимодействии человека с компьютером в эпоху развития искусственного интеллекта – от технократической манипуляции к осознанному выражению через естественный язык. Проанализирован феномен технологической интерсубъективности, размывающей границу между человеческой и машинной агентностью. Продемонстрировано, что язык как интерфейс не только передает информацию, но и функционирует как среда для формирования самоидентичности, автономии и когнитивной ответственности. Выводы доказывают, что идущая трансформация имеет глубокие философские последствия и требует систематического осмысления, чтобы предотвратить эрозию человеческой автономии в контексте когнитивного слияния с ИИ.

---

Андрий Лихацький

ОТ МАНИПУЛЯЦИИ К ЭКСПРЕССИИ: ФИЛОСОФСКИЙ ПЕРЕХОД К ИНТЕРФЕЙСАМ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Введение

Современное развитие искусственного интеллекта трансформирует взаимодействие человека с технологией: от технократического контроля к коммуникации на естественном языке, переосмысляя философские концепции агентности и ответственности. «Семантическая непрозрачность» языковых моделей ставит под вопрос традиционные представления о понимании и объяснении, влияя на человеческое познание и самоидентификацию. Критической задачей становится изучение того, как эти технологии воздействуют на личную автономию и эпистемологическую независимость, чтобы обеспечить гармоничное сосуществование, а не технократическое подчинение.

Работа Б. Чена с соавторами (Chen et al., 2025) исследовала применение больших языковых моделей (LLM) в области философского консультирования, выявив их способность значительно повышать доступность, адаптируемость и эффективность гуманитарно-ориентированных услуг. Их анализ показал, как интерфейсы естественного языка могут демократизировать философскую рефлексию и диалог, делая такие практики более культурно-отзывчивыми и технически масштабируемыми. Однако они также подчеркнули, что LLM, будучи лингвистически компетентными, остаются ограниченными в способности проявлять подлинную эмпатию и контекстуальное понимание, что порождает серьезные этические вопросы об аутентичности и конфиденциальности взаимодействий, опосредованных ИИ, в глубоко человеко-центрированных областях.

К. Тарсни (Tarsney, 2025) предложил критическое рассмотрение эпистемических и моральных рисков, связанных с LLM, особенно в отношении крупномасштабной дезинформации, манипуляции и непрозрачности контента, генерируемого ИИ. Он аргументировал парадигму «экстремальной прозрачности», при которой выходные данные ИИ постоянно контекстуализируются, аннотируются и отслеживаются встроенными системами мета-комментариев. Эта работа прояснила, как растущая автономия и агентный потенциал продвинутых интерфейсов естественного языка требуют пересмотра нормативных границ в этике ИИ и разработки надежных механизмов защиты для предотвращения системной когнитивной манипуляции и эпистемической эрозии.

В сходном ключе М. Рахман с соавторами (Rahman et al., 2023) исследовал влияние технологий обработки естественного языка (NLP) на художественное творчество, сосредоточившись на их использовании в поэзии и литературном производстве. Их результаты проиллюстрировали двойственную природу человеко-машинного сотворчества: с одной стороны, такое сотрудничество расширяет границы художественного выражения; с другой — порождает сложности, связанные с авторством, алгоритмической непрозрачностью и воспроизводством культурных предубеждений. Авторы предложили проектно-ориентированные решения для более точной настройки NLP-инструментов в соответствии с потребностями художников, выступая за прозрачность обучающих данных и интуитивно понятный дизайн интерфейсов как способ усиления человеческой агентности в творческих процессах.

Г. Дюпре (Dupre, 2021) внес вклад в философский спор о тезисе тождества языка и мышления, поставив под сомнение современные лингвистические теории. Он оспорил представление о том, что естественный язык и познание функционально эквивалентны, указав на случаи, когда семантически насыщенные, но грамматически нерегулярные высказывания сигнализируют о более глубоком разрыве между лингвистической структурой и концептуальным намерением. Это понимание критически важно в контексте интерфейсов естественного языка, поскольку ставит вопрос о том, могут ли современные LLM, являющиеся по сути синтаксическими машинами, аутентично моделировать нюансы и текучесть человеческого мышления.

Исследование А. Гатти и В. Маскарди (Gatti & Mascardi, 2023) представило фреймворк VEsNA — систему для взаимодействия с виртуальными промышленными средами посредством команд на естественном языке. Их работа продемонстрировала, как упрощение интерфейсов через естественный язык может расширить возможности пользователей без технических знаний, способствуя инклюзивной автоматизации и расширяя доступ к цифровым системам. Этот случай высветил роль экспрессии над манипуляцией в формировании пользовательско-центрированных цифровых сред, указывая на более широкий сдвиг в философии дизайна интерфейсов, отдающий приоритет доступности и семантической согласованности над кодо-ориентированной точностью.

Р. Милльер и К. Бакнер (Millière & Buckner, 2024) исследовали ключевые философские вызовы, связанные с разработкой и внедрением больших мультимодальных языковых моделей. Их исследование углубилось в проблему интерпретируемости, выражая скептицизм по поводу утверждений, что LLM могут воспроизводить или аппроксимировать человеческое сознание или интенциональность. Они изучили этические и когнитивные пределы использования таких моделей для симуляции человеческого понимания, подчеркивая разрыв между функциональным поведением и внутренней архитектурой субъективного опыта — тем самым усиливая необходимость различать экспрессивную способность интерфейса и подлинную когнитивную глубину.

Работа Р. Нефда (Neftd, 2024) предложила историко-философский очерк истории взаимодействия человека с компьютером, прослеживая переход от механистических парадигм контроля к диалогическим, экспрессивным формам взаимодействия через естественный язык. Он утверждал, что эта эволюция переопределяет технологию не просто как операциональный инструмент, но как диалогического партнера, тем самым смещая онтологический статус интерфейсов от пассивных проводников действия к со-конструкторам смысла. Эта реконцептуализация имеет глубокие последствия для распределения агентности и дизайна будущих коммуникативных систем, которые по своей природе являются отзывчивыми, адаптивными и коллаборативными.

В родственном направлении А. Де Врио с соавторами (DeVrio et al., 2025) рассмотрели феномен антропоморфизма в языковом ИИ, представив таксономию его лингвистических проявлений и психологических эффектов. Они предостерегли от тенденции приравнивать экспрессивную беглость к человеческому пониманию, предупреждая, что такая проекция может привести к деградации подлинных межличностных отношений. Их работа внесла важные этические и концептуальные инструменты для исследования все более размытых границ между человеческими и искусственными агентами в среде естественного языка.

Несмотря на широту и глубину этих вкладов, несколько критических аспектов сдвига от манипуляции к экспрессии остаются недостаточно изученными. В частности, феноменологическая трансформация, в ходе которой интерфейсы естественного языка становятся «невидимыми медиаторами» опыта — бесшовно встраиваясь в когнитивные и коммуникативные рутины — еще требует полного теоретического осмысления. Более того, структурное перераспределение эпистемической и когнитивной ответственности между пользователями-людьми и интеллектуальными системами остается недостаточно описанным, оставляя открытыми существенные вопросы об агентности, понимании и философских ставках жизни и мышления рядом с выразительными машинами. Эти пробелы сигнализируют о необходимости систематического исследования того, как интерфейсы естественного языка не просто облегчают выражение, но и со-авторствуют в формирующихся контурах субъективности и цифрового бытия.

Исследовательские цели были сосредоточены на анализе философских аспектов перехода от манипулятивного к экспрессивному взаимодействию через интерфейсы естественного языка, с особым акцентом на трансформации когнитивных, феноменологических и эпистемологических основ взаимодействия человека с цифровыми системами. Исследование стремилось: изучить ключевые философские изменения, вызванные интерфейсами естественного языка, в отношении понимания, агентности и интерсубъективности; исследовать, как взаимодействие на естественном языке влияет на структуры человеческого мышления и делает возможным технологически расширенное познание; а также оценить как риски, так и возможности для развития человеческой автономии во все более интегрированных в ИИ процессах мышления и коммуникации.

Методология исследования основывалась на историко-генетическом анализе эволюции парадигм интерфейсов, дополненном философско-феноменологической интерпретацией изменений во взаимодействии человека с компьютером. Для систематизации данных применялся сравнительный анализ табличных сводок, отражающих ключевые характеристики различных этапов развития интерфейсов. Концептуальный синтез теоретических положений обеспечил междисциплинарную основу для анализа когнитивных, эпистемологических и социальных последствий перехода к языковым интерфейсам.

---

Эволюция парадигм интерфейсов

Метафора рабочего стола исторически доминировала во взаимодействии человека с компьютером, требуя от пользователей адаптации их познания к вычислительной логике через визуальные репрезентации. Эта парадигма явной манипуляции требует, чтобы пользователи переводили свои намерения в дискретные, предопределенные действия: нажатие определенных кнопок, перетаскивание иконок в конкретные места или навигацию по иерархическим структурам меню. Будучи революционным для своей эпохи, этот подход налагал значительные когнитивные ограничения, требуя от пользователей поддержания ментальных моделей операций интерфейса и изучения конкретных последовательностей манипуляций.

Переход от традиционных графических интерфейсов пользователя (GUI) к интерфейсам естественного языка, особенно опосредованным большими языковыми моделями (LLM), влечет за собой не только технические и когнитивные сдвиги, но и критические эпистемологические и этические соображения. Одной из таких проблем является потенциал лингвистической манипуляции. LLM по своей конструкции генерируют язык, который выглядит контекстуально уместным и семантически беглым. Однако эта беглость может маскировать имплицитные предубеждения, встроенные в обучающие данные или архитектуру модели, что приводит к тонкому, но всепроникающему влиянию на принятие решений пользователем. Когда пользователи обращаются к языковым моделям за информацией или рекомендациями, даже незначительные фразовые выборы, модальные глаголы или структуры фрейминга могут предрасполагать их к определенным интерпретациям или действиям. Например, формулировки вроде «вы, возможно, захотите...» или «наиболее эффективный способ — это...» направляют пользовательское суждение под видом нейтральности. Эта динамика поднимает важные вопросы об агентности, особенно когда пользователь воспринимает модель как объективный или всеведущий авторитет. Феномен усугубляется склонностью пользователей антропоморфизировать разговорных агентов, приписывая им интенциональность или доверие, не обоснованные их статистической природой. Таким образом, языковые интерфейсы должны быть исследованы не только на предмет их функциональности, но и на предмет их потенциала формировать эпистемические среды, социальные перцепции и индивидуальную автономию через паттерны дискурса, которые кажутся безобидными, но оказывают риторическое воздействие (Kirkwood, 2024).

Одновременно растущая зависимость от языковых интерфейсов взаимодействия может способствовать снижению пространственных и процедурных когнитивных навыков, традиционно закрепляемых манипуляцией через GUI. GUI через свои пространственные метафоры и иерархические структуры поощряют пользователей развивать и поддерживать ментальные карты цифровых сред, способствуя алгоритмическому мышлению, декомпозиции проблем и процедурному планированию. Поскольку взаимодействие становится более декларативным и экспрессивным — сосредоточенным на том, что пользователь хочет, а не на том, как этого достичь, — необходимость для пользователей интернализировать базовые процессы уменьшается. Этот сдвиг рискует привести к форме когнитивной депрофессионализации (deskilling), когда пользователи могут терять знакомство с концептуальными моделями системной операции, логическими последовательностями или структурными зависимостями. Этот феномен перекликается с озабоченностью когнитивной психологии по поводу автоматизационного смещения (automation bias) и чрезмерной зависимости от интеллектуальных систем, когда делегирование процедурных задач автономным агентам ведет к атрофии у пользователей компетенций в решении проблем. Хотя интерфейсы естественного языка предлагают беспрецедентную доступность и эффективность, они могут одновременно подрывать развитие и сохранение пространственного, алгоритмического и исследовательского мышления, необходимого для цифровой грамотности в сложных системах.

Появление интерфейсов естественного языка, работающих на основе больших языковых моделей и мультимодальных систем искусственного интеллекта, предполагает глубокую реконфигурацию этих отношений. Вместо манипуляции абстрактными элементами интерфейса пользователи теперь могут выражать свои намерения непосредственно через естественный язык. Этот сдвиг от манипуляции к экспрессии фундаментально меняет природу взаимодействия человека с компьютером: вместо того чтобы учиться манипулировать интерфейсом, пользователи могут просто сообщать, чего они хотят достичь. Эта трансформация требует философского исследования не просто как технического достижения, но как фундаментального изменения в том, как люди соотносятся с вычислительными системами и мыслят вместе с ними (Cohen, 1992).

Эволюция компьютерных интерфейсов представляет собой последовательность все более сложных абстракций от машинно-уровневых операций, причем каждый этап знаменует собой отчетливый сдвиг в когнитивных отношениях между человеком и компьютером.

На заре вычислительной техники взаимодействие требовало прямого манипулирования физическим оборудованием через переключатели, перфокарты и жестко проводные соединения. Эта эпоха аппаратных интерфейсов требовала явного понимания архитектуры машины и двоичных операций, создавая высокий когнитивный барьер для входа. Последующее появление текстовых интерфейсов ознаменовало первую крупную абстракцию, заменив физическую манипуляцию символической репрезентацией. Эта парадигма интерфейса командной строки ввела то, что П. Дуриш (Dourish, 2017) называет «символической абстракцией» — репрезентацию вычислительных процессов через текстовые команды. Хотя эта парадигма все еще требовала от пользователей изучения специфического синтаксиса команд, она установила более концептуальную модель взаимодействия.

Революционное введение визуальных метафор и принципов прямого манипулирования ознаменовало переход к графическим пользовательским интерфейсам, представляя собой фундаментальный сдвиг к пространственно-временным моделям взаимодействия. Эта трансформация демократизировала доступ к вычислительной технике, используя врожденное понимание пользователями физического пространства и манипуляции объектами (Norman, 2013). Эволюция парадигм взаимодействия человека с компьютером представлена в Таблице 1.

Таблица 1. Эволюция парадигм взаимодействия человека с компьютером

Источник: составлено автором на основе F. Gurcan et al. (2020)

Разрывы между ключевыми этапами в эволюции интерфейсов взаимодействия человека с компьютером обусловлены как технологическими, так и концептуальными факторами. Переход от аппаратных интерфейсов к интерфейсам командной строки в 1970х–1980х годах стал возможен только с появлением операционных систем (особенно UNIX), которые предоставили инфраструктуру для интерактивной работы и программирования. Этот этап требовал не только разработки соответствующих сред, но и переосмысления самой модели взаимодействия — от физических действий к символическому контролю через текстовые команды. Аналогично, переход от ранних систем обработки естественного языка (1990е–2010е), которые были в основном основаны на правилах и полагались на узкоспециализированные сценарии, к современным интерфейсам на основе LLM в 2020х годах стал возможен благодаря появлению архитектуры трансформеров, крупномасштабных вычислительных мощностей и доступу к огромным текстовым корпусам. Хотя концепция лингвистического взаимодействия существовала и раньше, именно технологический прорыв архитектуры трансформеров сделал возможным реализацию языкового интерфейса общего назначения, способного к гибкому, чувствительному к контексту и высокоуровневому взаимодействию с компьютерными системами. Каждый эволюционный скачок в дизайне интерфейсов, таким образом, был обусловлен как вспомогательными технологиями, так и сдвигами в парадигмах взаимодействия. Переход от CLI к GUI в 1980х–1990х, например, зависел от достижений в технологии дисплеев и устройствах ввода наряду с новыми концептуальными рамками визуального взаимодействия. Аналогично, сегодняшние диалоговые интерфейсы на основе ИИ представляют собой не просто лучшие алгоритмы, но и фундаментальное переосмысление человеко-компьютерной коммуникации — от жестких структур команд к текучему, интенциональному диалогу. Эти переходы подчеркивают, что эволюция интерфейсов никогда не является чисто технической; она в равной степени зависит от переопределения того, как люди концептуализируют свои отношения с машинами (Gurcan et al., 2020).

Успех графических интерфейсов проистекает из их изощренной эксплуатации воплощенных когнитивных схем — фундаментальных паттернов сенсомоторного опыта, которые структурируют человеческое понимание. Опираясь на теорию концептуальной метафоры Дж. Лакоффа и М. Джонсона, можно наблюдать, как графические интерфейсы используют несколько существенных когнитивных структур (Yung, 2021). Концепция окон, папок и вложенных иерархий использует воплощенное понимание контейнерности и пространственной организации через схему контейнера. Реализация операций перетаскивания и путей навигации по меню строится на врожденном понимании движения в пространстве через схему «источник-путь-цель». Более того, такие действия, как «нажатие» кнопок и «вытягивание» меню, используют базовые силовые динамические паттерны, выделенные Л. Талми (Talmy, 1988) как фундаментальные для человеческого познания (Lozinska, 2021).

Каждый эволюционный этап проявляет различные феноменологические аффордансы, которые преобразуют пространство возможностей для взаимодействия. Экологическая теория аффордансов, расширенная Д. Норманом (Norman, 2013) на технологические интерфейсы, помогает объяснить, как эти различные парадигмы создают разные «возможности действия» для пользователей. Парадигма графических интерфейсов, в частности, установила то, что можно назвать метафорическими аффордансами — возможностями взаимодействия, которые возникают из отображения понимания физического мира на цифровые среды.

Однако зависимость метафоры рабочего стола от аналогий с физическим миром ввела значительные ограничения, которые очерчивают границы взаимодействия человека с компьютером. Необходимость поддержания когерентных пространственных метафор ограничила возможные взаимодействия теми, которые могут быть осмысленно отображены на физический опыт (Pitt & Casasanto, 2022). Возможно, наиболее существенно, акцент на визуально-пространственном взаимодействии ограничивает выражение абстрактных понятий и отношений, которые не легко отображаются на физические метафоры. Эти имманентные ограничения метафорических интерфейсов подготавливают почву для возникновения парадигмы естественно-языкового взаимодействия, которая обещает преодолеть эти ограничения через прямое интенциональное выражение.

---

От манипуляции к экспрессии: концептуальный фреймворк

Проследив эволюцию парадигм интерфейсов, необходимо тщательно рассмотреть фундаментальное различие, которое характеризует текущую трансформацию во взаимодействии человека с компьютером. Сдвиг от явной манипуляции к интенциональному выражению представляет собой большее, чем просто техническое достижение — он воплощает глубокую реконцептуализацию того, как люди взаимодействуют с вычислительными системами.

Явная манипуляция, как она проявляется в традиционных графических интерфейсах, требует от пользователей перевода своих намерений в дискретные, предопределенные действия в пространственно-организованной метафорической среде. При ближайшем рассмотрении оказывается, что этот режим взаимодействия воплощает то, что М. Хайдеггер называет «подручным» (ready-to-hand) отношением к технологии — инструменты становятся продолжением физических способностей, но только через изученные паттерны конкретных манипуляций (Daniel, 2022). Рассмотрим, как пользователь может реструктурировать документ, используя традиционный интерфейс: он должен знать, какое меню содержит соответствующие команды, как выбрать соответствующие разделы текста и как выполнить конкретные операции форматирования. Каждый шаг требует явной манипуляции элементами интерфейса — нажатия определенных кнопок, перетаскивания маркеров в точные позиции или навигации по иерархическим структурам. Этот режим взаимодействия, будучи мощным, накладывает то, что Д. Норман (Norman, 2013) называет «пропастью исполнения» (gulf of execution) между намерением пользователя и действием системы.

В противоположность этому, интенциональное выражение через интерфейсы естественного языка фундаментально изменяет это отношение. Вместо того чтобы требовать от пользователей изучения и выполнения конкретных манипуляций, эти интерфейсы позволяют прямое выражение желаемых результатов. Этот сдвиг представляет собой то, что можно назвать «семантическим поворотом» в человеко-компьютерном взаимодействии — от процедурного знания к декларативному, от знания «как» к знанию «что». Когда пользователи могут просто указать: «реорганизуй этот раздел, чтобы подчеркнуть главный аргумент», они взаимодействуют с компьютером на уровне смысла, а не механизма. Сравнение парадигм «манипуляции и экспрессии» представлено в Таблице 2.

Таблица 2. Парадигмы манипуляции и экспрессии

Источник: составлено автором на основе K. Sedig et al. (2001), L. Ahmed (2018)

Этот переход имеет значительные последствия для человеческого познания и технологического опосредования. В парадигме манипуляции пользователи должны поддерживать ментальные модели как своих целей, так и конкретных шагов, необходимых для их достижения. Парадигма экспрессии, однако, позволяет то, что Э. Пантано и Д. Скарпи (Pantano & Scarpi, 2022) могли бы назвать более естественным расширением человеческих когнитивных процессов — можно думать и выражать намерения в тех же терминах, которые используются для человеко-человеческой коммуникации.

Тем не менее, этот сдвиг также вводит новые сложности в отношение человека с компьютером. В то время как явная манипуляция делает опосредующую роль интерфейса очевидной через сами ее ограничения, интенциональное выражение может затемнять сложные трансформации, происходящие между вводом на естественном языке и вычислительным действием. Это напряжение между прозрачностью и непрозрачностью возникает как центральный философский вызов, который будет исследован более глубоко в последующих разделах.

Переход к интерфейсам естественного языка представляет собой фундаментальный сдвиг в этой динамике, проявляющийся во множестве областей человеко-компьютерного взаимодействия. Управление умным домом эволюционировало от манипуляции приложениями к командам на естественном языке — пользователи больше не навигируют по меню для настройки отдельных устройств, а просто выражают намерения вроде «подготовь всё к домашнему киносеансу». Взаимодействие с базами данных трансформировалось от явных SQL-запросов к запросам на естественном языке, вроде «покажи мне тенденции продаж за последний квартал», при этом системы обрабатывают сложное построение запросов внутри себя.

Эта трансформация кристаллизовалась с широким распространением ChatGPT в конце 2022 года, продемонстрировав, как простой интерфейс текстового ввода может заменить множество специализированных элементов графического интерфейса пользователя — от редакторов изображений до функций электронных таблиц. Последующая интеграция этих возможностей в настольные приложения знаменует собой еще одну ключевую эволюцию этой парадигмы интерфейса. Естественно-языковое взаимодействие больше не ограничивается изолированными веб-приложениями, но становится родным для повседневных вычислительных сред — от текстовых редакторов и инструментов дизайна до сред разработки. Эта интеграция позволяет более бесшовное взаимодействие с локальными инструментами и файлами, сохраняя при этом прямоту естественно-языкового выражения. Поле текстового ввода становится универсальным интерфейсом, который связывает пользователей как с веб-сервисами, так и с локальными вычислительными возможностями. Вместо того чтобы требовать от пользователей перевода своих намерений в явные манипуляции — изучения конкретных мест в меню или сочетаний клавиш, — эти системы принимают естественное человеческое выражение и самостоятельно обрабатывают перевод.

Появление интенциональной абстракции, когда сложные системы скрываются за интерфейсами естественного языка, знаменует собой отход от физических метафор к более концептуально прямому режиму взаимодействия. Минималистский текстовый интерфейс обеспечивает расширенную функциональность, устраняя необходимость в сложных визуальных иерархиях и предопределенных паттернах взаимодействия. Эта трансформация пространства аффордансов интерфейса изменяет то, как человеческое намерение опосредуется технологическими системами, знаменуя сдвиг в том, что Д. Иде (Ihde, 2009) называет отношением «человек-технология-мир».

Интерфейсы естественного языка фундаментально изменяют технологическое опосредование с феноменологической точки зрения. Традиционные графические интерфейсы поддерживали явные границы между человеческой и машинной областями, в то время как взаимодействие на естественном языке вносит интерпретативную двусмысленность. Интерфейс переходит от инструмента манипуляции к агенту в диалогическом процессе, поднимая фундаментальные вопросы о технологической агентности, интенциональности и природе человеко-компьютерных отношений.

Сдвиг от явной манипуляции к интенциональному выражению снижает когнитивную нагрузку (Ellerton, 2022). Пользователям больше не нужно поддерживать ментальные модели иерархических файловых систем или последовательностей действий; вместо этого они выражают намерения непосредственно через естественный язык. Это когнитивное перераспределение (cognitive offloading) фундаментально изменяет распределение вычислительных задач между человеческими и машинными агентами.

---

Философские вызовы и импликации

Появление интерфейсов естественного языка вводит то, что можно назвать иллюзией понимания — феномен, когда системы создают убедительное впечатление семантического понимания, функционируя через фундаментально иные механизмы, чем человеческое понимание. Хотя эти системы могут вести сложный диалог и генерировать контекстуально уместные ответы, они функционируют через статистическое сопоставление паттернов, а не через подлинное семантическое понимание (Bender & Koller, 2020).

Этот разрыв между кажущимся и действительным пониманием поднимает фундаментальные вопросы о природе самого понимания. Философские импликации выходят за рамки простых технических различий. Опираясь на китайскую комнату Дж. Серла (Searle, 1980), следует рассмотреть, может ли все более изощренное сопоставление паттернов в конечном итоге составить форму понимания, отличную от, но параллельную человеческой семантической обработке. Это рассмотрение бросает вызов традиционным философским допущениям о природе значения и понимания, предполагая потенциальную множественность валидных модусов постижения.

Более того, эта иллюзия понимания создает то, что можно назвать семантической непрозрачностью — состояние, в котором пользователи не могут легко отличить подлинное понимание от изощренной имитации. Эта непрозрачность имеет практические последствия для доверия, надежности и формирования адекватных ментальных моделей возможностей системы. Как утверждал Х. Дрейфус в своей критике искусственного интеллекта, разрыв между симуляцией и подлинным пониманием может быть философски значимым, даже когда он прагматически неощутим (Frana & Klein, 2021).

Эволюция интерфейсов естественного языка фундаментально изменяет феноменологическую структуру взаимодействия человека с компьютером. По мере того как эти интерфейсы становятся все более прозрачными, они рискуют перейти от хайдеггеровского «подручного» (ready-to-hand) к тому, что можно назвать «невидимо-подручным» (invisibly-at-hand) — новому феноменологическому состоянию, где технология становится настолько бесшовной, что пользователи теряют осознание не только ее опосредующей роли, но и ее присутствия в целом.

Абстракция технологических процессов за интерфейсами естественного языка создает то, что Д. Иде (Ihde, 2009) называет эффектом «черного ящика», когда механизмы технологического опосредования становятся все более непрозрачными для пользователей. Эта интенциональная непрозрачность потенциально подрывает пользовательскую агентность и технологическую грамотность, поднимая вопросы о способности поддерживать критическое взаимодействие с системами, на которые люди все больше полагаются, но которые понимают все меньше.

Интерфейсы естественного языка также вносят глубокую двусмысленность в традиционное субъект-объектное отношение между человеком и компьютером. Опираясь на концепцию интерсубъективности М. Мерло-Понти, можно наблюдать возникновение новой формы технологической интерсубъективности, которая бросает вызов традиционным феноменологическим категориям (Du Toit & Swer, 2021). Это размывание границ между человеческим и машинным познанием предполагает фундаментальную трансформацию того, как концептуализируется технологическое опосредование.

Сдвиг от физической манипуляции к вербальному взаимодействию также трансформирует воплощенную природу человеко-компьютерного взаимодействия. Эта трансформация требует переосмысления термина «осуществленный разум» (enacted mind) в контексте технологического взаимодействия. Поскольку взаимодействие с компьютерами становится все более оторванным от физических метафор, необходимо рассмотреть, как это влияет на воплощенное понимание вычислительных процессов (Lozinska, 2021).

Эволюция в сторону интерфейсов естественного языка предполагает наступление эры технологической прозрачности, которая фундаментально перестраивает человеческую когнитивную архитектуру. Опираясь на гипотезу расширенного разума Э. Кларка и Д. Чалмерса (Clark & Chalmers, 1998), эти интерфейсы потенциально составляют новую форму когнитивного расширения, где технологические системы интегрируются в человеческие когнитивные процессы более тесно, чем позволяют традиционные интерфейсы. Эта интеграция поднимает глубокие вопросы о границах человеческого познания и природе технологического когнитивного усиления.

Растущая изощренность интерфейсов естественного языка также бросает вызов традиционным представлениям об агентности. Опираясь на акторно-сетевую теорию Б. Латура, можно наблюдать, как агентность распределяется между человеко-компьютерными ассамбляжами способами, выходящими за рамки простого использования инструментов (Bar-Gil, 2025). Это распределение агентности между человеческими и технологическими акторами предполагает фундаментальную трансформацию того, как люди понимают автономное действие и принятие решений.

Потенциальное появление «прирожденных киборгов» (natural-born cyborgs) Э. Кларка — людей с технологически интегрированными когнитивными процессами — требует переосмысления того, что Кант называл «автономной агентностью» в контексте человеко-ИИ-взаимодействия (Marshall, 2022). По мере того как интерфейсы естественного языка эволюционируют в своей изощренности и интеграции в когнитивные процессы, необходимо решать вопросы авторитета, ответственности и автономии в этих гибридных человеко-компьютерных системах.

Философские вызовы интерфейсов естественного языка простираются в глубокие этические и социальные области. Непрозрачность этих интерфейсов поднимает критические вопросы об эпистемической ответственности и условиях обоснованного убеждения в технологически опосредованном приобретении знания. Как поддерживать интеллектуальную автономию и способность к критическому мышлению, когда эти когнитивные процессы становятся все более переплетенными с системами, операции которых невозможно полностью понять?

Появление изощренных языковых моделей также бросает вызов традиционным теориям социального познания. Поскольку эти системы становятся все более искусными в симуляции человекоподобного взаимодействия, необходимо переосмыслить понимание технологической социальности и ее последствий для человеческого социального развития. Эта трансформация предполагает будущее, в котором границы между человеческим и машинным социальным взаимодействием становятся все более размытыми.

Более того, абстракция технологической сложности за интерфейсами естественного языка создает новые формы властных отношений между поставщиками технологий и пользователями. Эта динамика поднимает важные вопросы о технологической зависимости и автономии, требуя тщательного философского анализа того, как эти отношения влияют на человеческую агентность и социальную организацию. По мере того как интерфейсы естественного языка становятся все более центральными для когнитивной и социальной жизни, понимание и решение этих проблем власти становится все более важным для поддержания человеческой автономии и социальной справедливости.

В противоположность этому, работа Ф. Соврано и Ф. Витали (Sovrano & Vitali, 2022) сосредоточена на практическом аспекте, в частности на объяснительных способностях систем на основе естественного языка. Авторы предложили техническую реализацию, которая усиливает иллокутивный компонент взаимодействия, улучшая коммуникативное качество искусственного интеллекта. Хотя исследование не углублялось в философские основания трансформации, как в представленных выводах, эмпирические результаты подтвердили растущую важность интерсубъективности в технологической коммуникации. В частности, было обнаружено, что эффективность ИИ зависит не только от точности, но и от способности предвосхищать намерения пользователя. В свете выводов о трансформации человеко-компьютерного взаимодействия через интерфейсы естественного языка стало важным соотнести результаты исследования с вкладами других авторов, которые изучали как практические, так и теоретико-философские аспекты этого явления (Kuznietsov & Kuznietsova, 2024).

Анализ работ С. Мигенс (Miguens, 2022) и К. Чжоу с соавторами (Zhou et al., 2024) позволил глубже понять пределы и возможности современных языковых моделей, особенно в контексте интерсубъективности, эпистемологии и когнитивного воздействия. Исследование К. Чжоу с соавторами уделило особое внимание проблеме излишней уверенности в больших языковых моделях, которая была определена как одна из ключевых угроз безопасному и ответственному человеко-технологическому взаимодействию. Согласно результатам этого эмпирического исследования, LLM имеют тенденцию демонстрировать высокую уверенность даже когда их ответы неверны, что потенциально может вводить пользователей в заблуждение. Данные, полученные в этой работе (в частности, 47% неверных ответов, представленных с высокой уверенностью), дополнили выводы о семантической непрозрачности как об одном из философских вызовов, затронутых в данном исследовании. Было подтверждено, что не только техническая архитектура моделей, но и социо-когнитивные реакции пользователей (такие как слепое доверие к «уверенным» генерациям) формируют новую эпистемическую ситуацию, где границы между знанием, предположением и симуляцией становятся размытыми. Более того, стратегические рекомендации, представленные в работе К. Чжоу с соавторами относительно снижения уровня излишней уверенности в языковых моделях, коррелировали с выявленной в данном исследовании необходимостью пересмотра машинной агентности. Инженерные меры, предложенные авторами, были направлены не только на техническое улучшение моделей, но и на снижение рисков для человеческой автономии — аспект, который также был определен как критически важный в рамках философского анализа взаимодействия человека и машины.

Другую теоретическую перспективу предложила статья С. Мигенс (2022), которая, опираясь на идеи Дэниела Деннета, анализирует роль языка как культурного, а не врожденного когнитивного механизма. Этот подход существенно резонирует с концепцией технологически расширенного познания, развитой в данном исследовании, где интерфейсы естественного языка рассматривались как внешние когнитивные ресурсы, интегрированные в ментальные процессы пользователя. Теория Деннета, отвергающая натурализм в духе Фодора и Хомского, предполагала, что язык возник из социального взаимодействия, а не из нейронного программирования — подобно тому как современные интерфейсы естественного языка формируются не только как технические инструменты, но как компоненты социо-технологического пространства, модифицирующего человеческое восприятие, память и сознание. Однако было отмечено, что Деннет, поддерживая концепцию когнитивной эволюции, оставался в рамках дефляционной интерпретации сознания, избегая онтологической разработки. В противоположность этому, выводы данного исследования подчеркивали необходимость критической рефлексии не только об эпистемических, но и об онтологических последствиях интеграции ИИ в человеческое мышление, что требовало более глубокой философской артикуляции агентности и границы между человеческим и искусственным субъектами.

Анализ современных исследований функционирования языковых моделей в контексте человеко-машинного взаимодействия продемонстрировал как значительный прогресс в развитии интерфейсов естественного языка, так и обнаружил ряд фундаментальных ограничений, ставящих под сомнение глубину семантического понимания моделями. Работа Н. Шрикант с соавторами (Srikanth et al., 2024) подняла вопрос о недостаточной устойчивости языковых моделей к перефразированию — свойстве, фундаментальном для человеческого лингвистического мышления. Авторы показали, что, несмотря на достижения в предобучении, LLM оставались чрезмерно зависимыми от поверхностной формы языкового выражения. Выводы этого исследования перекликались с полученными результатами, где также была зафиксирована чувствительность моделей к формальным вариациям запросов. Применение метрики PC и создание набора данных ParaNlu позволили эмпирически верифицировать этот феномен, подтвердив его системный характер. Следовательно, возникла необходимость пересмотра подходов к архитектуре языковых моделей, особенно в аспекте семантической инвариантности.

Исследование А. Ганди с соавторами (Gandhi et al., 2023) предложило практически ориентированную реализацию LLM в форме системы Semantic Interpreter, преобразующей команды на естественном языке в исполняемый код с использованием специализированного языка ODSL. Этот подход обеспечил функциональную интеграцию с API офисных программ, особенно PowerPoint, значительно улучшив юзабилити и высветив потенциал LLM как интерфейсов управления. Однако эта система полагалась на метод построения промптов «анализ-извлечение» (Analysis-Retrieval), что снова поднимает вопрос о зависимости модели от шаблонности и предшествующих контекстов. Результаты, полученные в данном исследовании, также наблюдали потребность в доменно-специфической настройке, указывая на ограниченную универсальность языковых моделей без соответствующего обучения или адаптации. Таким образом, была выявлена тенденция к созданию «квази-понимания» (proxy understanding) — когда модель демонстрирует правильное поведение только в пределах определенного контекста или обучающего паттерна, не обладая подлинной способностью к обобщению.

Работа Н. Шрикант с соавторами (Srikanth et al., 2024) подчеркнула философскую дилемму: несмотря на стремление создавать интерфейсы для свободного выражения намерений, современные LLM по большей части моделируют статистическое сходство, а не глубокое семантическое понимание. Это согласовывалось с выводами других исследований, которые также продемонстрировали предпочтение поверхностного соответствия глубине интерпретации. С другой стороны, подход А. Ганди с соавторами (Gandhi et al., 2023) показал эффективность LLM как прикладного инструмента, но оставил открытым вопрос о масштабируемости за пределы предопределенных сценариев.

Работа П. Мах с соавторами (Mah et al., 2022) сосредоточилась на практических аспектах использования ИИ и NLP в управлении предприятиями в условиях Индустрии 4.0. Авторы идентифицировали эти технологии как ключевые драйверы трансформации бизнес-процессов, особенно в автоматизации коммуникации между предприятиями и клиентами. В рамках концепции «поведенчески-ориентированного драйва и влиятельной функции IoT» было обнаружено, что ИИ и связанные с ним инструменты значительно улучшают эффективность обслуживания, способствуют лояльности клиентов и оптимизируют управленческие решения. Полученные результаты (оценка 12 из 15 по ключевым метрикам) подтвердили эффективность таких подходов, что согласуется с выводами данного исследования, которое также отметило значительную функциональную эффективность современных LLM в прикладных сценариях, особенно в бизнес-среде.

В то же время результаты исследования М. Кэрролла с соавторами (Carroll et al., 2023) поставили под сомнение этическую нейтральность таких технологий, подчеркнув потенциальную угрозу манипулятивного потенциала ИИ. Было отмечено, что в случаях, когда языковые модели и другие интеллектуальные системы опосредуют коммуникацию (например, в социальных сетях или чат-ботах), существует риск влияния на пользователей, которое трудно обнаружить и оценить. Концептуальный анализ таких категорий, как мотив, намерение, скрытность и вред, показал, что даже непреднамеренное поведение ИИ может нарушать принципы человеческой автономии. Эти предупреждения были особенно актуальны в контексте данного исследования, которое также выявило случаи неконтролируемой интерпретации запросов языковыми моделями, что потенциально может приводить к непредсказуемым или контекстуально неприемлемым результатам. Практические выводы о рисках излишней уверенности языковых моделей и теоретические соображения о культурной природе языка и сознания поддержали главный тезис о том, что интерфейсы естественного языка не являются нейтральными посредниками. Они формируют новую когнитивную экосистему, где технология, культура и субъективность сосуществуют.

---

Выводы

Парадигмальный сдвиг от явной манипуляции к интенциональному выражению через интерфейсы естественного языка представляет собой глубокую трансформацию человеко-технологического отношения, которая выходит за рамки простой эволюции интерфейсов. Эта трансформация проявляется по нескольким философским измерениям: возникновение семантической непрозрачности бросает вызов традиционным представлениям о понимании и постижении, в то время как феноменологический сдвиг к невидимо-подручной технологии фундаментально изменяет опытные отношения с вычислительными системами. Введение изощренных интерфейсов естественного языка создает новые формы технологической интерсубъективности, которые размывают традиционные границы между человеческой и машинной агентностью.

Эти философские импликации выходят за рамки теоретических вопросов в практические соображения о человеческой автономии и когнитивной архитектуре. Потенциальное появление технологически расширенного познания через интерфейсы естественного языка предполагает будущее, в котором человеческие мыслительные процессы становятся все более переплетенными с системами искусственного интеллекта. Эта интеграция поднимает критические вопросы об эпистемической ответственности, технологической зависимости и природе человеческой агентности в эпоху изощренных языковых моделей.

Выявленные философские вызовы — от иллюзии понимания до вопросов распределенной агентности — требуют постоянного критического анализа по мере эволюции этих технологий. Интерфейсы естественного языка меняют то, как люди и компьютеры взаимодействуют, способами, выходящими за пределы технического прогресса. Этот сдвиг глубоко изменяет отношения с технологией, влияя на то, как мы думаем, социализируемся и разрабатываем будущие компьютерные системы. Понимание и решение этих философских импликаций становится важнейшим для обеспечения того, чтобы эволюция интерфейсов естественного языка усиливала, а не уменьшала человеческую агентность и понимание.

Однако ограничением данного исследования является его преимущественно теоретический характер, что требует дальнейших эмпирических исследований фактического влияния LLM-интерфейсов на когнитивные процессы пользователей. Многообещающим направлением является междисциплинарное исследование взаимодействия искусственного интеллекта и человеческого познания, которое позволило бы разработать этические, образовательные и технические стратегии для защиты пользовательской автономии в условиях растущей интеграции языковых моделей в повседневную жизнь.

---

Источники:

1. Ahmed, L. (2018). Knowing how you are feeling depends on what's on my mind: Cognitive load and expression categorization. Emotion, 18(2), 190-201. doi: 10.1037/emo0000312.

2. Bar-Gil, O. (2025). The google self as digital human twin: Implications for agency, memory, and identity. doi: 10.13140/RG.2.2.27892.67203.

3. Bender, E.M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 5185-5198). New York: Association for Computational Linguistics. doi: 10.18653/v1/2020.acl-main.463.

4. Brincker, M. (2024). Smart worlds and broken habits: A contextual analysis of the technological relations of post-phenomenology. In L.R. Ingerslev & K. Mertens (Eds.), Phenomenology of broken habits (pp. 133-159). New York: Routledge.

5. Carroll, M., Chan, A., Ashton, H., & Krueger, D. (2023). Characterizing manipulation from AI systems. In Proceedings of the 3rd ACM conference on equity and access in algorithms, mechanisms, and optimization (article number 6). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3617694.3623226.

6. Chen, B., Zheng, W., Zhao, L., & Ding, X. (2025). Leveraging large language models to assist philosophical counseling: Prospective techniques, value, and challenges. Humanities and Social Sciences Communications, 12, article number 335. doi: 10.1057/s41599-025-04657-7.

7. Clark, A., & Chalmers, D. (1998). The extended mind. Analysis, 58(1), 7-19. doi: 10.1093/analys/58.1.7.

8. Cohen, P.R. (1992). The role of natural language in a multimodal interface. In Proceedings of the 5th annual ACM symposium on user interface software and technology (pp. 143-149). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/142621.142641.

9. Daniel, A. (2022). Technology, heidegger, craft. (Doctoral dissertation, University of Calgary, Calgary, Canada).

10. DeVrio, A., Cheng, M., Egede, L., Olteanu, A., & Blodgett, S.L. (2025). A taxonomy of linguistic expressions that contribute to anthropomorphism of language technologies. In Proceedings of the 2025 CHI conference on human factors in computing systems (article number 430). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3706598.3714038.

11. Dourish, P. (2017). The stuff of bits: An essay on the materialities of information. Cambridge: The MIT Press.

12. Du Toit, J., & Swer, G.M. (2021). Virtual limitations of the flesh: Merleau-Ponty and the phenomenology of technological determinism. Phenomenology and Mind, 20, 20-31. doi: 10.17454/pam-2002.

13. Dupre, G. (2021). What would it mean for natural language to be the language of thought? Linguistics and Philosophy, 44, 773-812. doi: 10.1007/s10988-020-09304-9.

14. Ellerton, P. (2022). On critical thinking and content knowledge: A critique of the assumptions of cognitive load theory. Thinking Skills and Creativity, 43, article number 100975. doi: 10.1016/j.tsc.2021.100975.

15. Frana, P.L., & Klein, M.J. (Eds.). (2021). Encyclopedia of artificial intelligence: The past, present, and future of AI. New York: Bloomsbury Publishing USA.

16. Gandhi, A., Nguyen, T.Q., Jiao, H., Steen, R., & Bhatwadekar, A. (2023). Natural language commanding via program synthesis. arXiv:2306.03460. doi: 10.48550/arXiv.2306.03460.

17. Gatti, A., & Mascardi, V. (2023). VEsNA, a framework for virtual environments via natural language agents and its application to factory automation. Robotics, 12(2), article number 46. doi: 10.3390/robotics12020046.

18. Gurcan, F., Cagiltay, N.E., & Cagiltay, K. (2020). Mapping human-computer interaction research themes and trends from its existence to today: A topic modeling-based review of past 60 years. International Journal of Human-Computer Interaction, 37(3), 267-280. doi: 10.1080/10447318.2020.1819668.

19. Heidegger, M. (1962). Being and time. New York: Harper & Row.

20. Ihde, D. (2009). Postphenomenology and technoscience: The Peking university lectures. New York: State University of New York Press. doi: 10.2307/jj.18253168.

21. Kirkwood, J. (2024). Liber indigo: The affordances of magic. Morrisville: Lulu.com.

22. Kuznietsov, Ye., & Kuznietsova, T. (2024). Innovative models of vocational education: A symbiosis of artificial intelligence, neuropedagogy, and the competency-based approach. Professional Education: Methodology, Theory and Technologies, 10(1), 64-78. doi: 10.69587/pemtt/1.2024.64.

23. Lozinska, J. (2021). Imagery underlying metaphors: A cognitive study of a multimodal discourse of yoga classes. Metaphor and Symbol, 36(3), 150-165. doi: 10.1080/10926488.2021.1905486.

24. Mah, P.M., Skalna, I., & Muzam, J. (2022). Natural language processing and artificial intelligence for enterprise management in the era of industry 4.0. Applied Sciences, 12(18), article number 9207. doi: 10.3390/app12189207.

25. Marshall, B. (2022). Evolving the natural-born cyborg. In E. Tumilty & M. Battle-Fisher (Eds.), Transhumanism: Entering an era of bodyhacking and radical human modification (pp. 87-101). Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-031-14328-1_6.

26. Miguens, S. (2022). Animal brains and the work of words: Daniel Dennett on natural language and the human mind. Topoi, 41, 599-607. doi: 10.1007/s11245-021-09745-2.

27. Millière, R., & Buckner, C. (2024). A philosophical introduction to language models- part II: The way forward. arXiv:2405.03207. doi: 10.48550/arXiv.2405.03207.

28. Naik, U., & Meghanandha, C. (2024). Beyond the binary: Metamind libraries and the digital revolution. Maharashtra: Laxmi Book Publication.

29. Neftd, R.M. (2024). The philosophy of theoretical linguistics: A contemporary outlook. Cambridge: Cambridge University Press.

30. Norman, D. (2013). The design of everyday things. New York: Basic Books.

31. Pantano, E., & Scarpi, D. (2022). I, robot, you, consumer: Measuring artificial intelligence types and their effect on consumers emotions in service. Journal of Service Research, 25(4), 583-600. doi: 10.1177/10946705221103538.

32. Pitt, B., & Casasanto, D. (2022). Spatial metaphors and the design of everyday things. Frontiers in Psychology, 13, article number 1019957. doi: 10.3389/fpsyg.2022.1019957.

33. Rahman, M.H., Kazi, M., Hossan, K.M.R., & Hassain, D. (2023). The poetry of programming: Utilizing natural language processing for creative expression. International Journal of Novel Research and Development, 8(8), 2456-4184.

34. Searle, J.R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-424. doi: 10.1017/S0140525X00005756.

35. Sedig, K., Klawe, M., & Westrom, M. (2001). Role of interface manipulation style and scaffolding on cognition and concept learning in learnware. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 8(1), 34-59. doi: 10.1145/371127.371159.

36. Sovrano, F., & Vitali, F. (2022). Generating user-centred explanations via illocutionary question answering: From philosophy to interfaces. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 12(4), 1-32, article number 26. doi: 10.1145/3519265.

37. Srikanth, N., Carpuat, M., & Rudinger, R. (2024). How often are errors in natural language reasoning due to paraphrastic variability? Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12, 1143-1162. doi: 10.1162/tacl_a_00692.

38. Talmy, L. (1988). Force dynamics in language and cognition. Cognitive Science, 12(1), 49-100. doi: 10.1207/s15516709cog1201_2.

39. Tarsney, C. (2025). Deception and manipulation in generative AI. Philosophical Studies. doi: 10.1007/s11098-024-02259-8.

40. Yung, V. (2021). A visual approach to interpreting the career of the network metaphor. Poetics, 88, article number 101566. doi: 10.1016/j.poetic.2021.101566.

41. Zhou, K., Hwang, J.D., Ren, X., & Sap, M. (2024). Relying on the unreliable: The impact of language models' reluctance to express uncertainty. arXiv:2401.06730. doi: 10.48550/arXiv.2401.06730.

---

Перевод с английского выполнен для ознакомительных и образовательных целей по изданию: Lykhatskyi, A. (2025). From manipulation to expression: The philosophical shift to natural language interfaces. Humanities Studios: Pedagogy, Psychology, Philosophy, 13(2), 88-102. DOI: 10.31548/hspedagog/2.2025.88.