Искусственный интеллект в деятельности психолога: пример анализа вербальных прогнозов. Часть 1

Актуальность исследования определяется необходимостью разработки методологии использования систем искусственного интеллекта для расширения возможностей человека, в частности, применительно к решению задач классификации качественных данных на основе использования больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Целью описанного в настоящей, первой статье (цикл из двух статей) исследования, стало представление методического подхода, реализующего использование больших языковых моделей для классификации индивидуальных вербальных прогнозов о возможных и невозможных событиях в будущем. Китайские участники (n = 149, дали 447 прогнозов) посредством системы Венцюсин (问卷星 / SoJump) порождали описания событий по указанным трем условиям: возможные – невероятные – невозможные. Полученный корпус открытых ответов на китайском языке был проанализирован с использованием пяти современных LLM: GPT-4, Claude 3.5, Qwen 2.5-72B, Gemini Pro 1.5 и Llama 3.1-70B. После процедуры обучения каждой модели было поручено проанализировать ответы по нескольким семантическим параметрам. Анализ ответов пяти больших языковых моделей (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4, Gemini Pro, LLaMA 3 и Qwen) выявил как значительные общие черты, так и заметные различия в их подходах к анализу вербальных прогнозов (китайских участников исследования). Интегративная метамодель синтезировала результаты в единую рубрику, что позволило провести тестирование надежности внутри каждой модели и сравнительный анализ между моделями. Выявленные различия в реализованных моделями аналитических подходах свидетельствуют о том, что, хотя эти модели обладают общими возможностями в определении основных тем и паттернов семантических единиц, представленных в вербальных прогнозах участников, они демонстрируют разные сильные стороны в выделяемых ими аспектах анализа текстов, что существенно расширяет возможности психолога-исследователя. Полученные высокие показатели надежности (согласованности между и внутри моделей) свидетельствуют о потенциале технологий искусственного интеллекта в прикладной научной деятельности в области “смешанных” методов.