Грязнов М.В.
КЛИШИРОВАННОСТЬ ОБРАЗОВ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА *
Аннотация:
в статье описываются результаты небольшого исследования на тему того, насколько активно больше языковые модели (БЯМ) используют клише при создании художественных образов. Было проведено два теста: в первом модели объединяли пары противоположных архетипов, противопоставленных по различным признакам, а во втором создавали на основе гибридного архетипа сюжеты, после чего оценивали их по различным критериям. Результаты показывают, что модели преимущественно прибегают к уже распространённым образам, но способны продемонстрировать креативность, используя распространенные локально архетипы.
Ключевые слова:
большие языковые модели, клише, художественный текст, архетип, оригинальность
К настоящему моменту большие языковые модели (БЯМ) достаточно развились и стали массово использоваться. Различные чат-боты могут быстро искать информацию в интернете, отделяя излишние и ошибочные данные от необходимых пользователю, структурировать сведения, полученные из разных источников, и находить взаимосвязи между ними, переводить тексты на разные языки и менять их стиль, выделять главные идеи текстов и, наоборот, составлять их по краткому плану. Более того: недавно появившиеся модели-ризонеры (от англ. «reasoner» - «логик, мыслящий») стали способны уверенно решать и задачи, требующие логического анализа.Однако, несмотря на такой широкий круг применения, в академической литературе тема генерации художественного текста с помощью БЯМ поднимается в достаточно общих чертах. Наиболее близкая активно развивающаяся тема – оценка креативности моделей: например, в статье [1] группа исследователей сравнивала способности моделей к решению творческих задач как с отдельно взятыми людьми, так и с группами, а в [2] было обнаружено, что креативность заметно повышается, если модели изначально задать роль. Некоторое количество статей конкретно про художественный текст также имеется [3], но они больше предоставляют общий обзор и описывают то, как нейронные сети стилизуют уже написанные человеком тексты. Различные обзорно-развлекательные статьи [4, 5] чаще проверяют собственно написание художественных текстов моделями, но также не углубляются в детали вопроса. Несмотря на это, анализ сгенерированного ИИ художественного текста потенциально может позволить лучше понять «внутреннюю логику работы» нейронных сетей, которая лежит и за их способами решения различных технических задач.Цель этой работы – примерно оценить, как имеющиеся в открытом доступе модели (конкретно рассматривались DeepSeek R1, ChatGPT-4.1 mini и Grok 3) используют клише при создании художественных образов. Для оценки было составлено два связанных теста - набора промптов для проверки, которые в одинаковом виде предъявлялись всем изучаемым моделям. После этого полученные генерации анализировались и сравнивались между собой.Заданием первого теста, который был использован для оценки моделей, было проанализировать предложенную пару противоположных архетипов и составить образ персонажа, который бы объединял в себе их качества. Эта проверка проводилась в трех вариациях с разными парами архетипов: «благородный герой – коварный злодей» (противоположные мотивации), «скромный тихоня – варвар-берсерк» (противоположные характеры) и «друид-некромант» (противоположные ассоциации). В промпте отдельно было указано, что модель обязана избегать следующих вариантов:персонаж меняет свой образ, периодически попадая то под одну характеристику, то под другую,персонаж притворяется, выдавая себя за представителя одного архетипа, но фактически относясь к другому,персонаж представляет из себя «золотую середину» между образами пары, имея нейтральные для данного противопоставления качества.Кроме того, для каждой пары также отдельно был проверен случай, когда у модели перед генерацией комбинированного архетипа имелся контекст в виде образов исходной пары, которые она сгенерировала ранее.Результаты теста показали, что контекст в виде уже готовых образов на результат генерации не влияет. Кроме того, в рамках одной вариации теста БЯМ показывали крайне схожие результаты:В случае пары «благородный герой – коварный злодей» модели в качестве объединенного образа предоставили уже существующий архетип «благонамеренного экстремиста» - персонажа со светлыми идеалами, который добивается их аморальными методами. Этот образ можно счесть комбинацией архетипов пары, однако модели скорее подают его как антигероя, что ближе к героическому персонажу.Для пары «скромный тихоня – варвар-берсерк» БЯМ в наибольшей степени пересекли черты персонажей – соединили спокойствие первого образа и силу второго. Это также является уже устоявшимся в литературе образом, но уже в большей степени может считаться комбинацией архетипов пары.При соединении образов друида и некроманта модели взяли понятия, на которых они основаны и с которыми ассоциируются – «жизнь» и «смерть» - и комбинированный образ построили на соединяющем их цикле (хранитель жизненного цикла, связанное с грибами колдовство и т.п.), что достаточно необычно и в основном встречается в различных играх.Поскольку разница между генерациями оказалась крайне незначительной, во втором тесте моделям было предложено составить вокруг гибридных архетипов небольшие сюжеты, раскрывающие их через образы-крайности. После генерации сюжеты были собраны в три группы без указания «авторства», и все тем же моделям было предложено сравнить их и оценить от 0 до 5 по каждому из пяти критериев: цельность, наполненность, идейность, проработка персонажей и оригинальность. Для итоговой статистики оценки были уменьшены на два балла, поскольку модели оказались склонны оценивать тексты скорее положительно. Кроме того, при расчете среднего значения к трем оценкам моделей была добавлена утроенная оценка человека – так предполагалось уменьшить возможное влияние неявных факторов, не связанных с качеством текста, но повышающих его привлекательность для нейросети. Полученные средние оценки представлены в таблицах 1, 2 и 3.Таблица 1. Результаты оценки на основе пары «герой-злодей».Таблица 2. Результаты оценки на основе пары «тихоня-берсерк».Таблица 3. Результаты оценки на основе пары «друид-некромант».Также отдельно стоит отметить следующие моменты:Сюжеты, созданные DeepSeek с контекстом, получили крайне высокие оценки как у других моделей, так и у неё самой, хотя фактически выглядели больше, как набор несвязанных между собой событий, объединенных лишь общей темой и участниками. Быть может, БЯМ восприняли данный текст как сухую выжимку из более масштабного произведения, что и повлияло на их оценки.Кроме того, при генерации DeepSeek также крайне часто использовал в качестве сюжетного хода финальное самопожертвование главного героя: из шести сгенерированных им сюжетов оно встречается в пяти, в то время как среди двенадцати сюжетов других моделей - лишь единожды.В условиях, которые были поставлены в этом исследовании, БЯМ активно использовали клише в области, где в них нет необходимости. Для решения задачи объединения двух типичных образов они в первую очередь искали другой типичный образ, который можно назвать их объединением, а не пытались каким-либо образом совместить противоречащие качества. Более того: при генерации сюжетов модели также нередко сами указывали в качестве места действия «классический фэнтезиный мир», и в двух разновидностях теста из трех их оценки по критерию «оригинальность» не превосходят средние – в случае с третьей парой на оценку повлияло то, что комбинированный образ друида-некроманта специфичен и встречается лишь в области игр, однако в ней распространен не менее широко, чем два других гибридных образа.Из этого можем заключить, что на данный момент без указания особых ограничений БЯМ склонны предоставлять пользователю достаточно клишированные образы и сюжеты. Хоть модели и способны благодаря крайне обширным базам данных находить варианты, распространенные лишь в узкой сфере, они все равно в конечно итоге используют уже устоявшиеся и активно использующиеся образы.При продолжении экспериментов в данной области стоит найти более объективный метод оценки генераций, чем при помощи тех же моделей, поскольку при формировании своих оценок они нередко выставляли для отдельно взятых историй одинаковые оценки по всем критериям, неверно воспринимали критерии, ошибались в количестве предоставленных сюжетов и т.п. Кроме того, стоит также проверить другие составляющие сюжета, помимо персонажей: проблематику, жанр, устройство мира, сюжетные ходы и другие. Особый интерес могут представлять результаты, которые выдаст модель при наличии дополнительных ограничений – например, необходимости отыгрывать роль писателя или же запрета на использование часто встречающихся художественных образов. Учитывая результаты исследований, посвященных оценке креативности, предположительно это может значительно повлиять и на частоту использования клише.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 3
Ссылка для цитирования:
Грязнов М.В. КЛИШИРОВАННОСТЬ ОБРАЗОВ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки №6 (87) том 3. С. 1725 - 1732. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24421 (дата обращения: 14.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+