УДК 141.319.8:004.8
Корнишев Н.О.¹, Тихомирова Е.Г.¹
¹ Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Аннотация. Представленное фундаментальное исследование посвящено комплексному междисциплинарному осмыслению проблемы эпистемологического суверенитета в условиях глобального инфраструктурного внедрения генеративных больших языковых моделей (БЯМ). Актуальность работы продиктована критической необходимостью защиты национального когнитивного пространства от феномена «алгоритмического эпистемицида » и социокультурного смещения (bias), деформирующего культурную идентичность человека цифровой эпохи. В статье глубоко анализируется новейшая нормативно-правовая база Российской Федерации, включая терминологический стандарт ГОСТ Р 71476-2024, стандарт этического применения искусственного интеллекта в науке ГОСТ Р 71657-2024 и проект федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий ИИ в РФ» от 18 марта 2026 года, официально утверждающий категорию «доверенных моделей». В рамках теоретико-методологической базы опровергается прямая применимость гипотезы лингвистической относительности Сепира-Уорфа к нейросетевым архитектурам. На основе новейших исследований в области математической интерпретируемости (Mechanistic Interpretability) обосновывается «гипотеза семантического узла» (Semantic Hub Hypothesis) и параметрически регистрируемый феномен «культурного сглаживания» (cultural flattening), доказывающие, что смыслообразование в скрытых слоях трансформеров базируется на англоязычном репрезентативном пространстве. Выявляется недостаточность пассивного многоязычного промптинга на основе данных бенчмарка CEBiasBench и обосновывается необходимость применения архитектур культурных дебатов (MACD). Эмпирическая часть исследования (конец апреля — май 2026 года) включает количественный и качественный анализ передовых моделей (Gemini 3.1 Pro, Claude Sonnet 4.6, DeepSeek-V4 Pro, GigaChat). Методология оценки опирается на фреймворк LIBRA с применением вероятностной метрики EiCAT, вычисляющей расхождение распределений логитов с учетом проблемы границ знания, а также на глубокий анализ этического модуля ruEthics национального бенчмарка MERA. Выявлен фундаментальный парадокс: высочайшая глобальная эрудиция западных систем (свыше 94% в GPQA Diamond) сопровождается критическим падением конкордантности при решении локальных правовых, исторических и этических сложностей, обнаруживая гипертрофированную склонность к западному утилитаризму. В качестве проактивного технологического решения проблемы обоснована необходимость внедрения методов активационной инженерии, в частности технологии дешумования концептуальных векторов с помощью разреженных автоэнкодеров (SDCV), обеспечивающей строгую математическую защиту национального культурного кода на этапе инференса.
Ключевые слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ, ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЙ СУВЕРЕНИТЕТ, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ СМЕЩЕНИЕ, ДОВЕРЕННЫЕ МОДЕЛИ, МЕХАНИСТИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТИРУЕМОСТЬ, АКТИВАЦИОННАЯ ИНЖЕНЕРИЯ
Получить доступ к полной версии статьи
Список цитируемой литературы
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (утв. Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490, в ред. от 15.02.2024). — Текст: электронный // Официальный интернет-портал правовой информации. — URL: http://pravo.gov.ru (дата обращения: 10.05.2026).
Проект Федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации»: текст подготовлен 18 марта 2026 г. — Текст: электронный // Федеральный портал проектов нормативных правовых актов. — URL: https://regulation.gov.ru (дата обращения: 10.05.2026).
ГОСТ Р 71476-2024 (ИСО/МЭК 22989:2022). Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 28 октября 2024 г. № 1550-ст: введен впервые: дата введения 2025-01-01. — Москва: Российский институт стандартизации, 2024. — 28 с. — Текст: непосредственный.
ГОСТ Р 71657-2024. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема создания научных публикаций. Общие положения: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Росстандарта от 16 октября 2024 г.: дата введения 2025-01-01. — Москва: Российский институт стандартизации, 2024. — 16 с. — Текст: непосредственный.
The Semantic Hub Hypothesis: Language Models Share Semantic Representations Across Languages and Modalities / Z. Wu, X. Yu, D. Yogatama [et al.]. — Текст: электронный // ICLR 2025: The Thirteenth International Conference on Learning Representations. — 2025. — URL: https://arxiv.org/abs/2411.04986 (дата обращения: 04.05.2026). DOI: 10.48550/arXiv.2411.04986
Mitigating Cultural Bias in LLMs via Multi-Agent Cultural Debate / Q. Tan, L. Jiang, Y. Zeng [et al.]. — Текст: электронный // arXiv preprint. — 2026. — URL: https://arxiv.org/abs/2601.12091 (дата обращения: 04.05.2026). DOI: 10.48550/arXiv.2601.12091
LIBRA: Measuring Bias of Large Language Model from a Local Context / B. Pang, T. Qiao, C. Walker [et al.]. — Текст: электронный // ECIR 2025. — 2025. — URL: https://arxiv.org/abs/2502.01679 (дата обращения: 04.05.2026).
Denoising Concept Vectors with Sparse Autoencoders for Improved Language Model Steering / H. Zhao, X. Wu, F. Yang [et al.]. — Текст: электронный // Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026. — Rabat, Morocco: Association for Computational Linguistics, 2026. — P. 797-808. — URL: https://aclanthology.org/2026.findings-eacl.40.pdf (дата обращения: 04.05.2026).
MERA (Multimodal Evaluation of Russian AI) 2026 Leaderboard: GigaChat Architecture description and evaluation. — Текст: электронный // Открытый бенчмарк оценки русскоязычных ИИ (MERA). — 2026. — URL: https://mera.a-ai.ru/ (дата обращения: 04.05.2026).
Gemini 3.1 Pro Model Card. — Текст: электронный // Google DeepMind: [официальный ресурс]. — 2026. — 19 февр. — URL: https://deepmind.google/technologies/gemini/ (дата обращения: 04.05.2026).
Introducing Claude Sonnet 4.6. — Текст: электронный // Anthropic News: [официальный ресурс]. — 2026. — 17 февр. — URL: https://www.anthropic.com/news/ (дата обращения: 04.05.2026).
DeepSeek-V4 Preview Release. — Текст: электронный // DeepSeek API Docs: [официальный ресурс]. — 2026. — 24 апр. — URL: https://api-docs.deepseek.com/news/news260424 (дата обращения: 04.05.2026).