Сегодня доработала и отправила в журнал рецензию на одну книгу о Платоне, которую медленно читала все праздники, чтобы не впасть в майонезную кому. Рецензия, как и книга, не имеет никакого отношения к цифре: речь идет о некоторых emerging trends в платоноведении.
Но, разумеется, после всех экспериментов с LLM мне стало интересно, может ли чат GPT помочь в написании рецензии. Вспомнив про эксперименты Ньютона с втыканием булавки в собственный глаз, для начала попросила модель резюмировать несколько своих статей. Результат показался внятным: тонкости аргументации потерялись, но общий смысл был сохранен. Это обнадеживало:
модель вполне можно использовать, чтобы понять, о чем текст, а это уже очень близко к цели.
Как оставленные без присмотра герои Носова, я разрезала на главы пиратский pdf (ограничения по моей подписке — 100 000 знаков) и
принялась варить кашу попросила GPT каждую из них резюмировать. Несмотря на путаную структуру книги и местами темную аргументацию, перемежающуюся длинными греческими цитатами,
модель в целом для каждой главы корректно установила, о чем она, и перечислила основные выводы.
Но
ни одной строчки этого внятного пересказа я в итоге не использовала. Почему? Рецензия — это не реферат (хотя и полноценный реферат — это не пересказ). Это гораздо более сложный жанр, или даже констелляция жанров, о которой коллеги in times of yore сделали
целую книгу. Среди рецензий встречаются своего рода пересказы, и, хотя ценность такого рода сочинений никогда не была особенно высокой, они были и пока остаются востребованы в условиях перепроизводства публикаций.
Легкость получения такого пересказа при помощи GPT совершенно его обесценивает. Нельзя сказать, чтобы это было совсем бесполезно: полезно, например, сравнивать свой читательский опыт с тем, что тебе вернула машина. Это позволяет лишний раз подумать, правильно ли ты расставил акценты и все ли понял (не такая заурядная задача, хотя ей часто пренебрегают студенты, спеша сказать новое слово в науке).
Но в итоге в рецензию я постаралась включить только то, что модель никак не могла описать, а это две вещи.
Во-первых, теоретический и методологический контекст. Какое место занимает книга Х в научном поле, какие влияния она испытала и как сама может повлиять на других?
Модель не представляет себе контекст. Она в каком-то смысле «начитана», но она не видит границ между дисциплинарными парадигмами, для нее все подходы равны и все ходы мысли по-своему приемлемы. «Читая» книгу, она может контекстуализировать ее лишь настолько, насколько это делает сам автор, например, во введении. Условно говоря, если ты просишь ее приготовить ужин из того, что есть в холодильнике, она не «вспомнит», что за шкафом есть банка крупы. А в гуманитарных науках очень важна способность к метаописанию или, проще говоря, самопознанию: мы это понимаем так, но это можно понимать и иначе. Хороший гуманитарий — не тот, кто хорошо играет по заданным правилам, но тот, кто понимает историческую контингентность этих правил.
Во-вторых, модель, как курос Парменида, не может познать небытие.
Она не сможет пересказать то, что не сказано прямо. Речь идет не только о неизбежных упущениях (хотя это тоже важно: например, почему не процитированы релевантные работы или не поставлены очевидные вопросы). Речь идет в большей степени о том, что не принято говорить прямо — потому ли, что это знание считается общепринятым; потому ли, что сам автор не задумывался об основаниях, на которых держится вся его конструкция; потому ли, что контекст по определению исключен из текста. Условия, делающие возможным высказывание, сами остаются за его пределами.
Из этого делаю два предварительных вывода: как редактор — не соглашаться на пересказы; как автор — не опускаться до пересказов. А как быть? Учиться писать приличные рецензии.
