Prvi primjer: »Hotel je na izvrsnoj lokaciji za sve. Mnogo je mjesta za jelo i piće. Sam hotel uvijek vrvi životom. Taverna u prizemlju definitivno je nešto što se mora posjetiti. Hrana, usluga, cijene i atmosfera bili su odlični.«

Drugi primjer: »Dobar hotel, iako je soba imala dimenzije dobro opremljenog lifta. Dobro sam spavao, tuš je bio odličan, osoblje ljubazno. Doručak je bio obilan… Vratio bih se, iako vjerojatno ne s jako velikim koferom.«

Treći primjer: »Izvrsna baza za putovanje u London. Soba je bila tiha, krevet udoban i sve je bilo točno kako treba. Osoblje je bilo uslužno. Gladak i jednostavan boravak od početka do kraja.«

Ovo su tri odlomka iz tri različite recenzije hotela, koje u članku »Kako umjetna inteligencija mijenja jezik« objavljenom u The Guardianu navodi David Shariatmadari, postavljajući čitateljima pitanje mogu li pogoditi koji je od njih generiran umjetnom inteligencijom.

»Prema riječima Claire Hardaker, profesorice forenzičke lingvistike na Sveučilištu Lancaster, većina ljudi u ovakvim procjenama pogodi točan odgovor u samo oko 60 posto slučajeva. Njezin internetski test, »Bot or Not«, od korisnika traži da prepoznaju lažne recenzije unutar niza od njih 15. Ta prosječna stopa uspješnosti mogla bi iznenaditi one koji su uvjereni da mogu prepoznati tekst generiran umjetnom inteligencijom i s velike udaljenosti. Kada su se u svibnju pojavile sumnje u autentičnost nagrađene kratke priče autora Jamira Nazira, korisnici društvenih mreža munjevito su je osudili. Nazir je kasnije za The Atlantic izjavio da nije koristio umjetnu inteligenciju.

Hardaker navodi da se ispitanici pri prepoznavanju jezika umjetne inteligencije često oslanjaju na nekoliko jednostavnih pravila, poput prisutnosti klišeja i upotrebe crtica. Smatra se da je i »pravilo trojstva« – nizanje riječi ili fraza u skladnu skupinu od triju elemenata – jedan od znakova prepoznavanja. No postoji problem: ti su »znakovi« karakteristični i za ljudsko pisanje – na kojem su se, uostalom, veliki jezični modeli (LLM) koji ih generiraju i učili. »Mogli biste se vratiti na Charlesa Dickensa i reći da je koristio umjetnu inteligenciju jer je i on upotrebljavao dugu crtu.« A govornici su za pravilo trojstva znali još otkako je Julije Cezar izrekao »Veni, vidi, vici«. U našim primjerima hotelskih recenzija, samo je prva bila autentična. Jeste li to primijetili?«, piše David Shariatmadari.

Kako se dalje navodi u članku, medijske kuće, uključujući Guardian, primaju sve više pritužbi vezanih uz tekstove za koje se sumnja da su generirani umjetnom inteligencijom. Te se pritužbe odnose na specifične jezične izraze, ali i na tipfelere te gramatičke pogreške. U jednom je slučaju riječ »nakon« nehotice ponovljena u rečenici. »Ne mogu zamisliti da bi ljudski urednik ili lektor previdio tako nešto«, napisao je jedan čitatelj.

»Problem je u tome što se umjetna inteligencija ne samo uči na ljudskim tekstovima, već i ljudi stilski poprimaju utjecaj umjetne inteligencije; to međudjelovanje stvara svojevrsnu jezičnu dvoranu zrcala. Ako sam autor to ne prizna, teško je sa sigurnošću reći je li određeni tekst djelo umjetne inteligencije ili nije. Ta neizvjesnost plodno je tlo za paranoju…

Je li išta od toga važno? Jezik se neprestano mijenja – riječi ulaze u modu i izlaze iz nje, a nova tehnologija oduvijek je bila jedna od sila koje to potiču. Ipak, čini se da umjetna inteligencija izaziva posebno visoku razinu tjeskobe. Zašto? »Mislim da ljude plaši ta ideja o zadiranju u sferu svjesnosti, da UI postane novo ljudsko biće«, kaže Hardaker. Od 2023. godine proširila je projekt »Bot or Not« na područje govora i glazbe te primijetila koliko snažno i instinktivno ljudi reagiraju kada se ispostavi da je pjesmu u kojoj su uživali skladao i izveo stroj«, zaključuje Shariatmadari.

Prema pisanju Finance.ba, utjecaj umjetne inteligencije sve više nadilazi akademsku i znanstvenu sferu, a posebno se primjećuje u govornom jeziku.

»Chatbotovi temeljeni na velikim jezičnim modelima (LLM) koriste ogromne količine podataka s interneta. Isto tako, mnoge informacije na kojima su obučeni proizlaze iz dugogodišnjeg rada vodećih stručnjaka i istraživača. Znanstvenici Instituta »Max Planck« analizirali su više od milijun akademskih predavanja i podcasta. Istraživanjem su otkrili nagao i mjerljiv porast riječi koje češće koristi ChatGPT. Rezultati pokazuju da umjetna inteligencija oblikuje ne samo pisani, već i govorni jezik. Prilikom pregledavanja 360.000 YouTube emisija i dvostruko više podcasta, potvrđeno je da se izrazi poput »shvatiti«, »naglo« i »pedantan« znatno češće pojavljuju od 2022. godine.

Promjene u jeziku zahvatile su i neformalni govor, neovisno o platformi ili formatu. To pokazuje širenje utjecaja umjetne inteligencije izvan akademske zajednice. Stručnjaci upozoravaju da bi ovakav trend mogao ugroziti jezičnu i kulturnu raznolikost. S druge strane, slični rezultati iz istraživanja objavljenih u časopisu Science Advances pokazuju nagli porast određenih stilskih izraza u medicinskim radovima objavljenim između 2010. i 2024. godine. Njemačko Sveučilište u Tuebingenu identificiralo je da najmanje 13,5 posto biomedicinskih radova sadrži obilježja obrade putem LLM-a, što potvrđuje rastući utjecaj UI-a u znanosti i obrazovanju…

Ova istraživanja otvaraju pitanja o dugoročnim posljedicama na jezik, društvo i poslovnu komunikaciju, pokazujući da umjetna inteligencija više nije ograničena na tehničke sfere, nego oblikuje širi društveni i kulturni kontekst«, piše Financa. ba.

O ovoj temi za Mob. hr. tekst je napisao Krešimir Blažev, primjećujući da se posljedice utjecaja umjetne inteligencije sada vide i u načinu na koji komuniciramo.

»Popularnost alata kao što je ChatGPT dovodi do promjena u jeziku kojim se služimo, osobito u svakodnevnoj komunikaciji putem interneta… Na primjer, ako se uključite u bilo koji Zoom poziv, uđete u bilo koju predavaonicu ili pogledate bilo koji YouTube video na engleskom jeziku i pažljivo slušate, iza samog sadržaja, unutar lingvističkih obrazaca, možete otkriti uniformnost izraza koje preferiraju UI alati.

Riječi kao što su »prowess« (vještina) i »tapestry« (tapiserija) postaju sve prisutnije u svakodnevnom govoru, dok se uporaba riječi poput »bolster« (ojačati), »unearth« (otkriti) i »nuance« (nijansa) smanjuje. Tijekom 18 mjeseci nakon lansiranja ChatGPT-a, riječi poput »meticulous« (pedantan), »delve« (uroniti u temu), »realm« (područje) i »adept« (vješt) koristile su se čak 51 posto češće u odnosu na prethodne tri godine. Jedna riječ posebno je privukla pažnju istraživača – »delve«. Ona je postala svojevrstan jezični potpis ChatGPT-a, signal koji sugovornicima jasno daje do znanja da se u razgovoru koristi jezik karakterističan za UI modele. Kako navodi Hiromu Yakura, glavni autor istraživanja, ljudi nesvjesno internaliziraju ovaj umjetno generirani vokabular u svakodnevnoj komunikaciji.

Međutim, utjecaj UI tehnologija ne zaustavlja se samo na riječima, već se širi i na način izražavanja. Istraživači smatraju da korištenje UI-a dovodi do strukturiranijih, duljih rečenica i smanjene emocionalne ekspresije. Levin Brinkmann, jedan od istraživača, ističe da je riječ »delve« tek vrh ledenog brijega u promjenama koje slijede«, navodi Blažev.

Spomenuta je i studija Sveučilišta Cornell koja je otkrila zanimljiv paradoks: korištenje automatiziranih odgovora (smart replies) povećava suradnju i osjećaj bliskosti među sudionicima razgovora, jer UI predlaže pozitivniji emocionalni jezik. Međutim, kada ljudi sumnjaju da druga strana koristi UI, ocjenjuju ih manje suradljivima i zahtjevnijima, čak i ako UI zapravo nije korišten.

»Upravo je sumnja, a ne sama činjenica korištenja UI-a, ono što narušava povjerenje. Profesor Mor Naaman s Cornell Techa upozorava da korištenjem UI tehnologija gubimo ključne ljudske signale u komunikaciji… Problem povjerenja produbljuje činjenica da UI često preferira Standard American English (standardni američki engleski), a druge dijalekte i stilove pojednostavljuje ili iskrivljuje. Istraživanja Sveučilišta California Berkeley pokazala su da ChatGPT može preuveličavati dijalekte ili ih uopće ne razumjeti, što dodatno naglašava predrasude prema određenim jezičnim zajednicama.

Ove promjene dovode do gubitka jezične raznolikosti i autentičnosti u komunikaciji. Kako se jezik sve više standardizira i postaje sličan jeziku UI-ja, gube se jedinstvene fraze, regionalni izrazi i jezične nesavršenosti koje su ključne za autentičnu ljudsku interakciju«, naglašava Krešimir Blažev.

Infobox (Citat):
»Kako se jezik sve više standardizira i postaje sličan jeziku UI-ja, gube se jedinstvene fraze, regionalni izrazi i jezične nesavršenosti koje su ključne za autentičnu ljudsku interakciju

Krešimir Blažev

Credit: FLUENTLY.SO
Caption: