Sémiotika měla dlouho zvláštní problém.
Zabývala se něčím, co je všude, ale těžko se to dokazovalo ve velkém měřítku.
Znakem, významem, interpretací, kontextem, kódem, vztahem mezi věcmi.
Peirce, Eco a další dokázali vytvořit hluboké pojmové aparáty. Viděli, že svět člověka není složen jen z objektů, ale z objektů, které něco znamenají. Jenže pracovali převážně s teorií, příklady, texty, literaturou, kulturou a filosofickou argumentací.
Neměli stroj, který by dokázal projít obrovské množství znaků, hledat mezi nimi vztahy a přiřazovat těmto vztahům váhy.
Dnešní AI tuto situaci mění.
Ne proto, že by definitivně vyřešila otázku významu. Ale proto, že ukazuje, že významové vztahy mají ve znacích stopu, která je částečně výpočetně zachytitelná.
Co AI skutečně ukazuje
Velký jazykový model není vědomý člověk. Nemá tělo, vlastní život, smrt, stud, bolest ani osobní zkušenost se světem. Je chyba z něj dělat mystického nositele pravdy.
Ale je stejná chyba nevidět, co jeho existence prokazuje.
Kdyby jazyk a kultura netvořily stabilní vzorce, model by nedokázal odpovídat souvisle. Nedokázal by poznat rozdíl mezi omluvou, výhrůžkou, básní, technickým návodem, politickým projevem nebo intimním dopisem. Nedokázal by měnit styl, pracovat s metaforou, pokračovat v argumentu, zachytit ironii, doplnit chybějící rámec ani rozlišit, že stejná věta v jiném kontextu znamená něco jiného.
AI tedy neprokazuje, že význam je jen statistika.
Ukazuje ale, že význam má pravidelnosti, které se do jazyka a znakových systémů ukládají dostatečně silně na to, aby s nimi mohl pracovat stroj.
To je pro sémiotiku zásadní.
Význam přestává být jen jemný humanitní pojem. Začíná být viditelný jako síť vztahů, která se dá modelovat, porovnávat, vážit a testovat.
Stroj jako mikroskop významu
Mikroskop nevynalezl buňky. Jen umožnil vidět něco, co už existovalo.
AI podobně nevynalezla významové vztahy. Jen začala ukazovat, že tyto vztahy mají strukturu.
Když model přiřadí blízko sebe slova jako domov, bezpečí, matka, dětství, vůně, kuchyně nebo návrat, není to důkaz jedné univerzální pravdy. Je to stopa kulturních, jazykových a zkušenostních vazeb.
Když jiné textové prostředí spojí slovo domov se slovem hypotéka, dluh, samota, nedostupnost nebo konflikt, ukazuje se jiná významová konfigurace.
Sémiotika může tyto konfigurace číst.
AI je může pomoci měřit.
Tady vzniká nový typ spolupráce mezi humanitní interpretací a výpočetním modelem. Humanitní myšlení rozumí nuance, historii, tělu, moci a kontextu. Výpočetní model umí projít rozsah, který člověk sám neudrží.
Proti přeceňování AI
Je nutné držet hranici.
AI může odhalovat vzorce, ale sama neříká, které vzorce jsou pravdivé, zdravé, spravedlivé nebo žádoucí. Model může zesilovat předsudky. Může plynule reprodukovat dobové fráze. Může vytvořit přesvědčivý text bez pevné opory.
To ale není argument proti sémiotice.
Naopak. Je to důkaz, že sémiotická gramotnost je v AI době ještě důležitější.
Člověk musí umět číst nejen obsah odpovědi, ale i rámec, z něhož odpověď vznikla. Jaké znaky model zachytil? Jaký styl napodobuje? Jakou autoritu předstírá? Co považuje za samozřejmé? Co v otázce přehlédl?
AI není konec interpretace.
AI je důvod interpretaci zpřesnit.
Nový výzkumný program
Z této teze může vzniknout praktický program.
Lze zkoumat, jak se významy slov mění v čase. Jak různé kultury spojují stejné pojmy s jinými emocemi. Jak mediální prostředí přepisuje význam rodiny, práce, svobody, těla nebo budoucnosti. Jak malé změny promptu mění odpověď modelu. Jak modely reprodukují autoritu, ideologii nebo kulturní paměť.
Sémiotika tím získává nový nástroj.
Ne náhradu myšlení.
Nástroj.
Peirce a Eco museli vztahy mezi znaky ukazovat hlavně výkladem. Dnes můžeme část těchto vztahů pozorovat v datech, modelech, vektorových prostorech a reakcích AI na různé rámce.
To neznamená, že stará sémiotika byla špatně.
Znamená to, že dostala nový instrument.
A s ním i novou odpovědnost.
Pokud dokážeme významové vztahy částečně měřit, nemůžeme dál předstírat, že význam je jen měkký doplněk reality.
Je to jedna z jejích organizačních sil.