Юлия Савенкова из Института прикладной математики и компьютерных наук разработала программу на базе YandexGPT, способную находить в текстах скрытые смыслы, логические ловушки и неочевидные противоречия.
Принцип работы
В основе подхода — философская деконструкция: модель не просто читает текст, а систематически ищет допущения и слабые места в рассуждениях автора.
- Выделение основной мысли текста.
- Поиск ключевых противоположностей и их инверсия.
- Выявление неочевидных предположений, на которых строятся аргументы.
- Проверка, не упустил ли автор важные соображения из‑за личных убеждений.
Первые версии промптов давали общие ответы вроде «А может, наоборот?». Пришлось учиться формулировать запросы так, чтобы модель не соглашалась с автором, а именно искала скрытые допущения.
Савенкова отмечает, что ключ к результату — тщательная работа с промптами: вместо расплывчатых указаний стоит просить модель находить места, где аргумент опирается на неочевидные предпосылки.
Система уже успешно прошла тесты на классических философских текстах. Например, при разборе идей Рене Декарта нейросеть показала, что роль ошибок в мышлении может быть недооценена: заблуждения стимулируют критическое мышление и побуждают к уточнению аргументов.
В настоящий момент программа существует в виде кода, а в будущем автор планирует создать удобный веб‑сервис: пользователи смогут загружать тексты и получать глубокий критический разбор в пару кликов.
