Является ли активность больших языковых моделей творческой деятельностью?

Внутских А.Ю., Кузнецов А.Г., Оконская Н.К., Штин М.Н. Является ли активность больших языковых моделей творческой деятельностью? // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2026. Вып. 2. С. 280– 289. EDN: LWYTPV

Vnutskikh A.Yu., Kuzhetsov A.G., Okonskaya N.K., Shtin M.N. [Can the activity of large language models be considered creative work]. Vestnik Permskogo universiteta. Filosofia. Psihologia. Sociologia [Perm University Herald. Philosophy. Psychology. Sociology], 2026, issue 2, pp. 280–289 in Russian), , EDN: LWYTPV

Английский писатель Эдуард Форстер заявлял: «“Сначала думать, потом говорить” — девиз критики; “сначала говорить, а потом думать” — девиз творчества». Но зададимся во- просом — а можно ли считать творчеством «говорение», не связанное с мыслью — по крайней мере, с мыслью человеческой? Проблема нашего исследования состоит в вопросе: можно ли считать активность так называемых «искусственных интеллектуальных агентов», в т.ч. больших языковых моделей (LLM), деятельностью творческой?

Чрезвычайно быстрое развитие LLM делает этот вопрос весьма актуальным. Действительно, судя по опросам 71 новостной организации из 32 стран, уже в 2019 году AI был «существенной частью журналистики» в отношении формирования контента [Beckett C., 2019]; с начала 2020-х годов нейронные сети пишут стихи, которые большинство читающих поэзию не может отличить от поэзии выдающихся авторов-людей [Yalalov D., 2022]; они создают изображения на основании текста, независимо от того, насколько необычным было его содержание, что для людей-художников нередко оказывается серьезным препятствием [OpenAI. DALL-E, 2021], создают академические эссе на уровне, достаточном для зачета в университете [Sparrow J., 2022]. Наконец, в 2025 году только система GPT-5 от OpenAI сумела решить все 12 задач в финале Мирового чемпионата по программированию ICPC в Баку. Официальному победителю — команде СПбГУ, состоящей из людей — удалось решить только 11 задач [Nuñez M., 2025].

На волне этих успехов Сэм Альтман в своем известном эссе о наступлении «мягкой» технологической сингулярности, заявил, что «в 2026 году, вероятно, появятся системы, которые смогут находить новые идеи» («2026 will likely see the arrival of systems that can figure out novel insights») [Altma S., 2025]. Очень похоже на заявление о наличии творческой функции уже у современных систем искусственного интеллекта (ИИ)!

Впрочем, вопрос состоит в том, насколько велика эта «вероятность», что значит «находить», и достаточным ли признаком творчества является «новизна» идеи. Исследователи ИИ уже давно отметили наличие четко выраженных волн интереса исследователей, широкой общественности, инвесторов и государства к проблематике, связанной с ИИ: до сих пор за подъемом всегда следовал спад — «зима искусственного интеллекта». К настоящему времени таких «зим» было уже две (1974–1980 гг. и 1987–1994 гг.) И если учесть, что в наши дни 60–80 % проектов в области ИИ терпят неудачу, поскольку не приводят к реальному повышению производительности, то, возможно, следует серьезно отнестись к мнению Род- ни Брукса, бывшего директора лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT, о том, что развитие ИИ «следует за избитым циклом ажиотажа, который мы наблюдаем снова и снова на протяжении более чем 60-летней истории ИИ» и «есть первые признаки того, что пик ажиотажа вокруг LLM… уже прошел» [Brooks R., 2024].

Таким образом, налицо наличие двух диаметрально противоположных исследовательских точек зрения на перспективы развития LLM. Наш тезис состоит в том, что третья «зима» ИИ не наступит только в том случае, если вместо погони за автономным «сверхразумом» общество, наука и система образования сосредоточатся на формировании эффективного человеко-машинного симбиоза («синтеллекта»). Только в этом случае возможна реализация усиливающей обратной связи и «вертикали технологической сингулярности», о которой говорил С. Альтман, однако с существенной поправкой: в эту вертикаль «творческие машины» смогут войти лишь вместе с человеком.

В статье мы сначала сосредоточимся на определении понятия «творчество»; затем попробуем ответить на вопрос — можно ли считать деятельность LLM творческой и почему; в заключении попробуем понять, что наши выводы о наличии/отсутствии творческого начала в деятельности LLM означают для системы образования, — системы, от которой в очень существенной мере зависит будущее как человека, так и любых технологий, в т.ч. и технологий ИИ.

Что такое творчество?

В Новой философской энциклопедии констатируется, что «относительно общепринятым является определение творчества как того, что некоторой группой, с точки зрения системы ее ожиданий, воспринимается как новое и тем самым модифицирует эту систему» [Бескова И.А., Касавин И.Т., 2010]. Итак, ключевой характеристикой творчества считается создание нового. Однако, как отмечает Е.В. Кочегарова, отождествление творчества и процесса создания оригинального и уникального продукта является ограниченным ввиду проблематичности принципа пресловутой новизны [Кочегарова Е.В., 2023].

Например, постоянной, неизменной среды не бывает: в каждый момент времени в ней возникают все новые флуктуации, — случайные отклонения значений макропараметров от равновесного состояния. Флуктуации постоянно возникают и в материальной системе человеческого мозга, что даже интерпретируется как необходимая материальная основа для свободных человеческих решений [Корко-тян Э., 2014, с. 69, 70]. Это действительно новое , поскольку, в силу колоссального количества молекул или элементарных частиц, вероятность того, что эти флуктуации повторяют предшествующие настолько мала, что ею можно пренебречь. Однако едва ли кому-то придет в голову назвать эти флуктуации как таковые творчеством. Это — незначимая новизна, и колоссальные объемы информации, связанные с этими флуктуациями, человеческие органы чувств и психика просто «гасят», нивелируют, частично игнорируя их как «белый шум», тем самым формируя образ стабильной внутренней и внешней среды. Причем это только способствует успешной реализации онтогенеза человеческих индивидов. Получается, что новизна — необходимое, но недостаточное условие творчества. Именно в этом смысле можно согласиться с прогнозом Л. Флориди и М. Чириатти о том, что уже скоро потребители текстов перестанут обращать внимание на вопрос о происхождении этих текстов точно так же, как сегодня нам неважно знать, кто подстриг газон или помыл посуду: человек или робот [Floridi L., Chiriatti M., 2020, p. 685].

Вероятно, важнее то, что творчество подразумевает новизну создаваемых смыслов. Как отмечали в этой связи ныне, к сожалению, покойный В.И. Аршинов и его коллеги, исходить следует из того, что «нейросеть не имеет фиксированной сущности, — она есть процесс непрерывной индивидуации, разрешения внутренних напряжений, кристаллизации смыслов из поля возможностей», в связи с чем приходится говорить о формировании «новых форм коллективного познания — познания, которое не противопоставляет субъект объекту, но создает общее пространство смыслопорожде-ния…» [Аршинов В.И. и др., 2025, с. 319–320]. Выражаясь языком М. Бубера, и в случае взаимодействия людей смысл рождается не толь- ко во внутреннем «Я»; он рождается в живом отношении между «Я» и «Ты», в обоюдной попытке понять друг друга, в усилии взаимного перевода с различных языков. Нейросеть встраивается в это пространство не как вещь, но и не как полноценное человеческое «Ты». Она выступает, скорее, как катализатор, как «семиотический агент», интенсифицирующий динамику этого «Между». Ее симулятивные ответы становятся фактом человеческой коммуникации, ибо нейросеть провоцирует нас на «герменевтический труд», который переопределяет уже собственно человеческие позиции. Таким образом, возникает новая ситуация, при которой смыслы могут выступать в качестве эмерджентных феноменов диалога в пространстве «Между» человеком и искусственным интеллектом как коэволюционирующими началами [Киященко Л.П. и др., 2025, с. 334, 336– 337, 339–340].

Но если нейросеть выступает именно как катализатор и соучастник смыслопорождения совместно с человеком, то едва ли можно надеяться найти непосредственно в ней то, что отсутствует в потребляемой ею готовой информации. Человек — необходимый компонент этой новой формы смыслопорождения, и он играет в нем главную, определяющую роль. Действительно, люди и самостоятельно, и в коммуникации с себе подобными способны генерировать новые смыслы без «сотворчества» с LLM: смысловое развитие не алгоритмизировано, оно перестраивает и расширяет пространство возможного, а не только перебирает уже существующие. И хотя в силу экспоненциально быстрого роста объема информации обеспечивать такое развитие без помощи LLM становится для человека все более затруднительным, LLM вне диалога с человеком на это также неспособна. В отсутствии последнего она не может расширять возможности, не может эффективно реализовывать критическую функцию в отношении формируемого ею нового содержания и его соответствующим образом интегрировать — например, с легкостью «проваливаются» в «эхо-камеру» монокультуры, характерной для части западного общества, осуществляя тем самым дрейф от поиска истины к формированию «убедительности» [Zhang L.H. et al., 2025].

Итак, LLM можно рассматривать как чрезвычайно эффективный инструмент, как «семиотический агент» сотворчества с человеком , но нельзя говорить о ее способности к самостоятельному творчеству в человеческом смысле. Точнее говоря, необходимо различать несколько уровней того, что может пониматься под творчеством: (1) новизну как формальное отличие продукта от уже существующего; (2) значимую новизну, модифицирующую систему ожиданий; (3) автономное творческое действие субъекта — критическое и ответственное смыслопорождение. Представляется, что LLM способны самостоятельно генерировать формальную новизну и — в составе син-теллекта, совместно с человеком — участвовать в производстве значимой новизны и в смыслопорождении. Однако самостоятельно LLM не могут реализовывать второй и третий уровни творчества, а человек — способен реализовывать эти уровни также и в автономном режиме, хотя и встречается при этом с затруднениями в связи с экспоненциально быстрым ростом объема информации. Все преимущества LLM связаны с синергетическими эффектами человеко-машинного взаимодействия.

Теперь попробуем понять, что этот вывод может означать для ориентиров развития системы образования, которая в последние годы на всех своих уровнях столкнулась с беспрецедентно быстрым вторжением искусственных интеллектуальных агентов.

LLM и ориентиры развития системы образования

Председатель Правительства РФ М.В. Мишустин, выступая на пленарной сессии IX конференции «Цифровая индустрия промышленной России», напомнил, что к числу национальных целей развития, утвержденных Президентом В.В. Путиным, относится цифровая трансформация государственного управления, экономики и социальной сферы. Соответственно, одна из ключевых задач — это подготовка кадров для такой трансформации: «Надо уже в ближайшее время нарастить… выпуск инженеров по автоматизации и роботизации производства. Активнее привлекать компании к участию в обучении по ИТ-направлениям в вузах. Это должно стать обязательным условием для предоставления им соответствующих льгот» [Михаил Мишустин…, 2024].

Показательно, впрочем, что премьер-министр говорил об этом в той части своего выступления, в которой характеризовал «барьеры», затрудняющие реализацию этой цели, а подготовку кадров для цифровой трансформации обозначил лишь как «задачу на перспективу». Почему? Официальный выход России из болонской системы стал не только отражением новых геополитических реалий, но и признанием глубокого кризиса высшего образования. Разрыв между сложившейся в стране системой высшего образования и актуальными потребностями общества в результатах его работы стал очевидным. Это значит, что решения, направленные на обеспечение цифровой трансформации со стороны вузов, должны быть весьма глубокими, структурными, но именно поэтому выверенными и продуманными. И, очевидно, одна из важных тем мышления по этому поводу — вопрос о роли LLM в системе образования, в частности о соотношении человеческого и искусственного интеллектов основных акторов педагогического процесса.

Тем соавторам данной статьи, которые по долгу службы коммуницируют со студентами старших курсов и аспирантами вузов, приходится в их рефератах и выступлениях все чаще встречать тезис о том, что в современных условиях единственной возможностью для эффективной познавательной и педагогической деятельности (и даже для простого выживания человеческих индивидов) является «сращивание» с искусственными интеллектуальными агентами — в том числе, реализующими функции ИИ. Насколько они правы, и если правы, то что конкретно это значит для образования?

Сначала зафиксируем основные особенности человека, общества, образования в эпоху глобального информационного общества.

Во-первых, изменилась скорость развития молодых поколений, при этом разнонаправленно:

• •    физиологическое развитие продолжает ускоряться (акселерация) [Лях В.И. и др., 2021];

• •    психологическое и социальное развитие замедлилось (инфантилизация) [Илларионов А.А. и др., 2025];

• •    уровень интеллектуального и эмоционального развития характеризуется все большим разбросом (дисперсией).

Во-вторых, поколение «зет» сменяет поколение «альфа». Причем темп смены поколений также ускоряется, постепенно сравниваясь с продолжительностью обучения.

В-третьих, в условиях быстрого научнотехнического прогресса знания устаревают все быстрее — фактически еще до того, как преподаватель вуза появляется с соответствующим материалом в аудитории.

В-четвертых, регламент допустимого применения LLM в образовательном процессе еще только формируется, а реальное их применение обучающимися и педагогами давно опередило формирование этих правил.

В-пятых, LLM как инструмент и, одновременно, как источник новых знаний неизбежно приводит к избирательной атрофии некоторых функций мышления и познания современного человека и переформатированию других. Так, с одной стороны, можно говорить о подчиненности цифровой инфраструктуре человеческого восприятия пространства и времени, человеческой креативности, в целом — человеческой субъективности. С другой — появляются приобретающие способность говорить цифровые устройства, язык которых начинает определять собственно человеческие языковые практики [Vnutskikh A., Komarov S., 2024].

В-шестых, человеко-машинное взаимодействие, в том числе взаимодействие студентов и преподавателей с LLM, в настоящее время складывается стихийно, и его форматирующее в отношении человеческого интеллекта воздействие, как и вопросы повышения эффективности человеко-машинного взаимодействия, исследованы пока явно недостаточно.

Что делать?

Рамочное решение видится в необходимости:

• 1)    широкой фундаментальной подготовки на первом этапе образования как основы профессии и путеводителя в мире знаний; особую роль в этой подготовке должны сыграть наименее «актуальные» в расхожем смысле слова, но потому и наиболее «человеческие»

по содержанию, дисциплины, в первую очередь — философские;

• 2)    сокращения срока обучения до 1,5– 2,0 лет;

• 3)    непрерывного обучения в процессе производственной деятельности, постоянной актуализации профессиональных знаний и умений будущих специалистов;

• 4)    опережающего или одновременного развития образования с внедрением новых технологий в производство;

• 5)    широкой вариативности и гибкости образовательных программ;

• 6)    выработки системы принципов применения технологий ИИ в образовательном процессе, важную роль в создании которой также должны сыграть представители философии и других гуманитарных наук.

На взгляд авторов, свой вклад в формирование принципов применения ИИ в образовании могут внести результаты исследования К. Ридла и Б. Вайдманна «Quantifying Human-AI Synergy», а также концепция «новых законов робототехники» Ф. Паскуале.

К. Ридл и Б. Вайдеманн приходят к выводу о существенных различиях и слабой корреляции человеческого навыка самостоятельного решения задач, с одной стороны, и навыка решения их в формате «синтеллекта» (с помощью ИИ) — с другой. Действительно, основу второго навыка составляют способности предвосхищения заблуждений ИИ, заполнения пробелов в контексте, уточнения целей, выстраивания партнерских отношений [Riedl C., Weidmann B., 2025]. По-видимому, современное образование должно прицельно формировать эти навыки как два существенно различающихся режима, избегая стихийно складывающегося в настоящее время дисбаланса в пользу развития «синтеллектуального» навыка, а фактически — имитирующего учебную деятельность машинного псевдотворчества.

Этический же каркас упомянутой системы принципов применения ИИ в образовании могут составить второй и четвертый законы робототехники, сформулированные Ф. Паскуале: «Роботизированные системы и ИИ не должны притворяться людьми» и «всегда должны содержать указание на идентичность своего создателя, оператора и собственника» [Паскуале Ф., 2022, с. 23, 34]. Роль человека в творческом взаимодействии с LLM должна зафиксироваться как новая этическая и правовая норма.

Человек и роботы (в широком смысле этого слова), ИИ во имя лучшего будущего, конечно, должны коэволюционировать — но в этом со-развитии поддерживать свою определенность как естественного и искусственного начала. Только в этом случае упомянутый выше синтетический интеллект с его синергетическими эффектами вообще возможен. В свете всего сказанного ошибочным представляется целевой показатель разработчиков технологий ИИ, которые исходят из желательности максимального «приближения» ИИ к человеческому. Поскольку именно различие этих интеллектов позволит данной «экосистеме» быть стабильной и успешно развиваться. Нам нужна кардинальная трансформация системы образования («цифровая» опущено осознанно): за счет развития творческого мышления и воспитательной функции нужно делать человеческое сознание и познавательный аппарат не технизированными, а, напротив, максимально человеческим, и в этом смысле «непохожими» на ИИ.

Заключение

На самостоятельное творчество в человеческом смысле LLM не способны. Однако из-за наличия у людей как познающих субъектов «идола рода» (в смысле Ф. Бэкона, который считал этот идол неустранимым) люди с легкостью антропоморфизируют деятельность искусственных интеллектуальных агентов. Раньше мы, меряя их «по себе», верили в духовную составляющую природных объектов; позже — приписывали человеческие качества творцу; теперь приписываем сознание и творчество в человеческом смысле искусственным интеллектуальным агентам.

Впрочем, сила LLM проявляется в ходе формирования совместного синтетического интеллекта (синтеллекта) с человеком. Именно в этой системе — «между» человеком, роль которого является неустранимой и определяющей, и искусственным интеллектуальным агентом — возникают синергетические эффекты, кратно повышающие эффективность и творческий потенциал этой системы в целом.

Следует принять как факт то обстоятельство, что дальнейшее развитие человека, в том числе реализация им его творческих функций, будет неразрывно связана не только с навыками самостоятельного мышления, но и с его способностью успешно взаимодействовать с искусственными интеллектуальными агентами. Невозможно продолжать ходить исключительно на своих собственных ногах, когда уже изобретено колесо.

Современная система образования до сих пор слабо адаптирована к этой новой реальности, в результате чего навыки «синтеллекту-альной деятельности» как обучающихся, так и преподавателей формируются в основном стихийно. Необходимо сознательное формирование и повсеместное применение системы принципов использования технологий LLM в образовательном процессе. Только это может предотвратить деформации сознания и познавательного аппарата человека, который должен сохранять свою уникальность и автономию как в интересах собственного развития, так и в интересах развития синтеллекта. Нежелательной альтернативой такой коэволюции может стать, с одной стороны, интеллектуальная деградация человека, а с другой — очередная «зима» искусственного интеллекта.