Юлия Егошина · 2025
Одной из важнейших характеристик обучения современных больших языковых моделей является их антропоморфизация, так человек на основе своего фидбека учит код имитировать человеческие качества в общении, что помогает пользователю ощутить, что алгоритм — субъект, а значит, ощутить эмпатию к машине. Работает и обратный вектор — человек, погруженный в регулярную коммуникацию с ИИ подстраивает свой язык, синтаксис, манеру речи под стандарты нейросетей. Мы больше не управляем инструментом — мы синхронизируемся с ним. Интерактивная инсталляция Юлии Егошиной симулирует ситуацию этого симбиоза. Посетитель сталкивается с «цифровым секьюрити» — нейросетью, которая проводит инверсированный тест Тьюринга. Чтобы войти на закрытую территорию человек должен обмануть систему, доказав ей свою абсолютную неестественность с помощью мимикрии.
Внешнее устройство выглядит как обычный домофон, установленный на полой стеле рядом с проекционной плёнкой, на которой проецируется изображение двери с глитч-эффектами. Внутри корпуса находится ноутбук с видеокартой NVIDIA GeForce RTX 4060, который выполняет все вычисления локально, без Интернета. К нему через USB-подключена плата Arduino UNO, управляющая двумя кнопками и ЖК-дисплеем 20×4, который показывает реплики системы на английском языке. Звук снимается через микрофон и выводится через отдельный Bluetooth-модуль — это позволяет не занимать порты компьютера и отслеживать потоки данных. Одна кнопка начинает разговор, другая экстренно его выключает.
Когда пользователь нажимает кнопку и начинает говорить, его голос захватывает нейросеть Whisper — она переводит речь в текст прямо на устройстве. Затем текст переходит в двухуровневый классификатор: первый уровень — дообученная модель rubert-tiny2 (компактная русскоязычная BERT), натренированная на ~100 000 примерах, с точностью распознавания ИИ-речи 99,96%; второй уровень — система лингвистических правил, которая ищет характерные маркеры машинной речи (длинные перечисления, конструкции «не про X, а про Y», фразы «отличный вопрос» и т.п.). Оба уровня дают взвешенную оценку: человек перед системой или нейросеть. Параллельно модуль GigaChat генерирует последовательные ответные реплики «стража», тональность адаптируется по ходу диалога — чем больше система «подозревает» человека, тем жёстче становятся вопросы. Вся история диалога сохраняется через LangChain в виде движущегося контекстного окна, чтобы система запоминала реплики и не читала разговор заново после каждой фразы.









