Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large language models (LLMs) produce sequences learned as statistical patterns from large corpora. Their emergent status as representatives of the advances in artificial intelligence (AI) have led to an increased attention to the possibilities of regulating the automated production of linguistic utterances and interactions with human users in a process that computer scientists refer to as ‘alignment’—a series of technological and political mechanisms to impose a normative model of morality on algorithms and networks behind the model. Alignment, which can be viewed as the superimposition of normative structure onto a statistical model, however, reveals a conflicted and complex history of the conceptualisation of an interrelationship between language, mind and technology. This relationship is shaped by and, in turn, influences theories of language, linguistic practice and subjectivity, which are especially relevant to the current sophistication in artificially produced text. In this paper, we propose a critical evaluation of the concept of alignment, arguing that the theories and practice behind LLMs reveal a more complex social and technological dynamic of output coordination. We examine this dynamic as a two-way interaction between users and models by analysing how ChatGPT4 redacts perceived ‘anomalous’ language in fragments of Joyce’s Ulysses. We then situate this alignment problem historically, revisiting earlier postwar linguistic debates which counterposed two views of meaning: as discrete structures, and as continuous probability distributions. We discuss the largely occluded work of the Moscow Linguistic School, which sought to reconcile this opposition. Our attention to the Moscow School and later related arguments by Searle and Kristeva casts the problem of alignment in a new light: as one involving attention to the social regulation of linguistic practice, including rectification of anomalies that, like the Joycean text, exist in defiance of expressive conventions. The “problem of alignment” that we address here is, therefore, twofold: on one hand, it points to its narrow and normative definition in current technological development and critical research and, on the other hand, to the reality of complex and contradictory relations between subjectivity, technology and language that alignment problems reveal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,009 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».