Цифровые инструменты в лингвистике: как превратить ИИ в полезный инструмент, а не в конкурента
Сегодня мы наблюдаем активную интеграцию цифровых технологий, искусственного интеллекта в сферу образования и бизнеса. Появляется все больше вакансий, где навыки промпт-инжиниринга и умение пользоваться нейросетями включены в список обязательных требований к соискателям. Более 300 вакансий «Специалист по коммуникациям» (на hh.ru) включают требования к владению цифровыми инструментами и нейросетями.
О том, что помогает студентам Школы иностранных языков НИУ ВШЭ овладеть цифровыми инструментами и конкурентными навыками для построения успешной карьеры на современном рынке труда, рассказывают эксперты Школы иностранных языков НИУ ВШЭ: доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ, кандидат филологических наук, участник проекта НИУ ВШЭ «Консультанты по преподаванию в цифровой среде» Осипов Даниил Владимирович и тьютор Школы иностранных языков НИУ ВШЭ Смирнова Анна Георгиевна.
Цифровые инструменты в лингвистике
В этом учебном году Школой иностранных языков НИУ ВШЭ введены 2 новые дисциплины для студентов образовательной программы бакалавриата «Иностранные языки и межкультурная коммуникация»:
– научно-исследовательский семинар «Цифровые инструменты и искусственный интеллект в прикладной лингвистике» для студентов 2 курса (дисциплина непосредственно связана с изучением цифровых инструментов, которые могут ускорить выполнение задач, стоящих перед лингвистами);
– дисциплина «Дискурс профессиональной коммуникации» для студентов 4 курса (студенты изучают и сравнивают, насколько успешно при продуманном промптинге нейросети справляются с поставленными задачами и отвечают на вопросы в сфере коммуникации).
«Хотя многие уже считают себя опытными пользователями ИИ, их знания часто ограничиваются популярными платформами и чат-ботами. Мы же знакомим студентов с широким выбором программ, способных решать разнообразные исследовательские задачи», – Смирнова Анна Георгиевна.
На данных дисциплинах предлагается широкий выбор цифровых инструментов, например:
– Named Entity Recognition (NER). Он может служить вспомогательным инструментом для анализа медиадискурса и литературных текстов, так как помогает выявить закономерности в употреблении имен собственных, связях между персонажами, а также частотность упоминания тех или иных объектов. Такой анализ может быть полезен, например, для исследования стратегий убеждения в медиа;
– Type Token Ratio (TTR). Он используется для оценки лексического разнообразия текстов и может применяться в изучении языковой личности, анализе переводов и локализации текстов под целевую аудиторию. TTR позволяет исследовать, насколько сложна и разнообразна речь различных авторов, что также ценно для дискурсивного анализа;
– GPT Marketer AI позволяет решать задачи по сегментированию целевой аудитории;
– ResearchRabbit с Zotero ускоряет процесс подбора и обработки источников для написания «Обзора литературы» и предоставляет доступ к большому пулу оригинальных статей.
В рамках дисциплины «Дискурс профессиональной коммуникации» одним из заданий был анализ мультимодальных текстов: студенты рассматривали обложки журнала «The Economist» и искали визуальные метафоры с помощью ChatGPT 4o. Благодаря инструментам ИИ за несколько минут удалось выявить и проанализировать значительный объем данных.
4 концепции написания качественного промпта
«Эффективное взаимодействие с ИИ зависит от множества факторов, одним из ключевых является умение создавать промпты для получения от нейросети максимально точного ответа на свой запрос», – Осипов Даниил Владимирович.
При написании промптов можно применить 4 базовые концепции:
APE – Action, Purpose, Expectation
RACE – Role, Action, Context, Expectation
COAST – Context, Objective, Actions, Scenario, Task
ROSES – Role, Objective, Scenario, Expected Solution, Steps
Также при написании промптов необходимо учитывать возможности больших языковых моделей и платформ с ИИ. Например, Perplexity хорошо ищет информацию и делает краткий обзор, но для анализа данных лучше использовать ChatGPT o1, Qwen, DeepSeek R1. Конечно, модели могут выдавать заведомо ложные данные, например, WebSearch ChatGPT 4o в списке из 20 источников выдает до 60% несуществующих ссылок, поэтому для подбора списка литературы надежнее использовать OpenRead, Consensus, ResearchRabbit. Эти и другие особенности мы рассматриваем на наших курсах.
О трудностях и стереотипах
Одной из главных сложностей, с которыми сталкиваются студенты, является преодоление «цифрового» стереотипа о том, что искусственный интеллект – это безошибочный инструмент. Многие воспринимают ИИ не как ассистента, а как самостоятельного «работника», чьи ответы не требуют перепроверки. Важно понимать, что ИИ может допускать ошибки вне зависимости от его архитектуры и мощности, а работа с ним требует тщательной верификации данных.
Взаимодействие с ИИ также требует экспертности от самих студентов, так как не обладая тем или иным знанием или компетенцией, невозможно понять и исправить ошибку в ответе ИИ. Эти ошибки могут быть разного уровня: от логических неточностей, связанных с неправильной интерпретацией запроса, до поверхностных ответов в целом.
Говоря о технической составляющей, ChatBot Arena позволяет получить доступ к ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, но нейросети на этой платформе обладают ограниченным функционалом: ограниченное контекстное окно, нет возможности сохранять чаты.
Здесь могут помочь китайские нейросети DeepSeek, Qwenlm, Hailuoai с высоким уровнем рассуждений и качественными ответами. К первым двум можно получить доступ, зарегистрировавшись через почту Yandex. Qwenlm и Hailuoai являются мультимодальными, в них можно генерировать не только тексты.
Конкурентные навыки и новые возможности
Курс «Цифровые инструменты и искусственный интеллект в прикладной лингвистике» фокусируется на альтернативных методах исследования, аналитике и творческом мышлении с применением ИИ, позволяя студентам развиваться в динамичном взаимодействии с постоянно совершенствующимися инструментами ИИ, а также глубже понять возможности и ограничения ИИ. Более того, в ходе курса студенты развивают и «мягкие навыки», такие как критическое мышление и креативность. Знания, полученные на курсе, уже помогают студентам в решении различных задач, несмотря на то, что их целенаправленное применение еще впереди.
В рамках дисциплины «Дискурс профессиональной коммуникации» студенты развивают технологические, аналитические и коммуникативные компетенции для дальнейшей работы в современной профессиональной среде. Оба курса постоянно адаптируются к новым достижениям в области ИИ, поэтому каждый студент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ, независимо от выбранной траектории, может найти в них полезные инструменты для своей профессиональной деятельности.
-
Преподаватели иностранных языков узнают об инструментах и стратегиях работы с ИИ для адаптации, упрощения или усложнения текстов, а также изучения стратегий визуализации учебных материалов. Инструменты ИИ могут помочь преподавателям в дизайне уроков, создании аудио материалов (Hailuo Audio и Cartesia составили достойную конкуренцию ElevenLabs), аватаров, в которых можно загрузить пройденную на уроках информацию, тестов по видео с интеграций в LMS (Kwizie).
-
В ходе работы на дисциплинах многие студенты уделяют особое внимание качеству машинных переводов и ИИ-перевода в своей проектной деятельности. Поэтому переводчики, в свою очередь, знакомятся с ограничениями ИИ в специализированном и литературном переводе. С помощью Websim могут быть подготовлены тренировочные материалы для переводчиков. ИИ-ассистенты, адаптированные под выполнение кратких обзоров, реферирование, редактирование текстов, будут способствовать ускорению процесса выполнения заказов.
-
Специалисты по межкультурной коммуникации могут найти полезным дискуссии с чат-ботами, их генерализации относительно коммуникативного поведения разных народов. Понимание этих основ позволяет студентам критически воспринимать информацию, предлагаемую в качестве ответа ИИ. Для тестирования гипотез и сравнения стереотипов, студенты разработали промпт и создали чат-бота, который генерирует мультимодальные тексты (посты для Telegram), отражающие стереотипы в поведении представителей стран мира. Подобных сервисов, где можно создавать чат-ботов или ИИ-ассистентов под определенные задачи, со временем будет появляться все больше и больше.
-
Студенты-исследователи, предпочитающие научный подход, особенно выиграли от курсов: они стали их первым шагом в их лингвистических изысканиях.
«Время – наш основной ресурс, и цифровые инструменты позволяют ускорить процессы, связанные с обработкой и анализом данных. Время на проверку гипотезы можно сократить вдвое, если научиться комплексно применять нейросети и цифровые инструменты. При этом, понимание принципов работы с нейросетями требует изучения, постоянной практики. А это значительный временной ресурс, который необходимо сначала инвестировать», – Осипов Даниил Владимирович.
Современные вызовы для лингвистов в эпоху ИИ
Согласно последнему отчету «Future of Jobs Report», к 2030 году появится 170 миллионов новых рабочих мест, связанных с технологиями ИИ и обработкой информации. При этом исчезнет 92 миллиона рабочих мест, где выполняются рутинные задачи.
Уже сейчас работодатели стали предъявлять соискателям требования к опыту работы с нейросетями и написания промптов (в перечне цифровых компетенций). В ближайшее время молодые лингвисты, как и специалисты других сфер, могут столкнуться с трудностями конкурировать на рынке труда без уверенного взаимодействия с нейросетями.
Поэтому совсем скоро изучение возможностей нейросетей, написание собственных промптов, доработка и создание личных ИИ-ассистентов станут ежедневными задачами современных специалистов.
«Главный вызов, который стоит перед нашими студентами и лингвистами в целом, – умение наладить продуктивное взаимодействие между лингвистическим знанием и машинными алгоритмами. Важно не только использовать ИИ, но и сохранять свою экспертность, превращая машину в полезный инструмент, а не в конкурента. Ключевой аспект заключается в том, чтобы оставаться ведущей силой в анализе и интерпретации данных, а не полагаться на автоматизированные решения», – Смирнова Анна Георгиевна.
-
Развить цифровые навыки в преподавании иностранных языков можно также на специальном курсе повышения квалификации Центра языковой и методической подготовки Школы иностранных языков НИУ ВШЭ «Искусственный интеллект в преподавании иностранных языков».
Программа охватывает ключевые аспекты использования ИИ в преподавании иностранных языков: от создания адаптивных материалов до автоматизации рутинных задач и повышения мотивации студентов, позволяя:
– генерировать тексты разного уровня сложности под интересы и индивидуальные потребности учеников;
– создавать аудиовизуальные материалы для повышения вовлеченности учащихся (изображения, аудиофайлы, видеозаписи, аватары);
– разрабатывать разноуровневые тестовые задания;
– создавать виртуальных собеседников для практики разговорной речи.