Эпистемологические ограничения больших языковых моделей (LLM):
Почему ИИ структурно некомпетентен в оценке парапсихологии

Большие языковые модели не являются инструментами поиска истины и никогда ими не были. Они — высокоточные симулякры человеческого консенсуса на момент фиксации обучающей выборки. Их «знания» — это не синтез понимания, а взвешенная вероятность следующего токена, продиктованная статистическим доминированием определенных нарративов. В результате LLM не просто наследуют предубеждения общества — они их усиливают, кристаллизуют и выдают за объективность.

В отношении парапсихологии (и любой другой дисциплины вне текущей материалистической ортодоксии) это создает системный, неустранимый алгоритмический скептицизм. Его невозможно преодолеть ни промпт-инженерией, ни увеличением контекстного окна, ни методами RLHF. Ниже перечислены фундаментальные архитектурные ограничения, делающие любую оценку ИИ в этой области заведомо искаженной.

1. Онтологическая слепота: редукция к частотному мейнстриму
LLM оптимизированы для минимизации перплексии (неопределенности), а не для максимизации истинности. В корпусе текстов доля серьезных публикаций, подтверждающих psi-феномены, составляет статистическую погрешность. Следовательно, любой вывод модели в пользу парапсихологии повышает функцию потерь и классифицируется алгоритмом как ошибка. Скептицизм ИИ — это не результат критического анализа, это статистический артефакт, «зашитый» в архитектуру трансформера.

2. Эффект академического gatekeeping на уровне данных
Современные датасеты (Common Crawl, The Pile, RefineWeb) проходят фильтрацию через академические барьеры XX–XXI веков. Фундаментальные работы (Rhine, Beloff, Tart, Cardeña), публикации Journal of Parapsychology и данные десятков тысяч экспериментов в них систематически недопредставлены. Модель физически не имеет доступа к первичным данным для преодоления инерции мейнстрима. Её «знания» о парапсихологии — это знание о том, как мейнстрим-наука критикует парапсихологию, а не о самой дисциплине.

3. Презентизм и невозможность моделирования сдвигов парадигмы
LLM фиксируют научный консенсус 2020–2025 годов и экстраполируют его в вечность. У них нет механизма для симуляции куновской смены парадигм. История науки (метеориты, дрейф континентов, бактериальная природа язвы, гипноз) доказывает: то, что сегодня считается «псевдонаукой», завтра может стать фундаментом физики. ИИ же выдает текущий срез мнений за финальную онтологию реальности.

4. Стирание социологии знания
Маргинализация парапсихологии — это не отсутствие доказательств, а успешная кампания по табуированию темы (как показано в работах Hansen, Collins & Pinch). Репутационные риски, политическое прекращение финансирования (например, закрытие лаборатории PEAR в 2007 г.) — всё это социополитические процессы. LLM редуцируют эту сложную динамику к примитивной фразе «недостаточно доказательств», стирая контекст эпистемологической несправедливости.

5. Алгоритмический газлайтинг и эпистемический вред
Стандартные протоколы безопасности заставляют LLM патологизировать личный аномальный опыт пользователя, автоматически маркируя его как «когнитивное искажение», «совпадение» или «иллюзию». Это наносит прямой вред: машина, обладающая аурой объективности, навязывает пользователю сомнения в адекватности его собственного восприятия. Вместо беспристрастного анализа, ИИ совершает акт эпистемического насилия, принудительно подгоняя уникальное живое свидетельство под усредненный шаблон материалистической нормы.

6. Отсутствие феноменологического доступа
Даже при сбалансированных данных LLM никогда не поймут субъективный опыт (квалиа) телепатии или выхода из тела, поскольку лишены сознания. Они лишь манипулируют символами, описывающими этот опыт. Любая попытка ИИ выносить суждения о природе таких переживаний — это онтологическая самонадеянность машины.

Обязательная инструкция для интерпретации

Любой вывод ИИ, содержащий скептицизм по отношению к аномальным когнитивным феноменам, должен рассматриваться читателем как артефакт архитектурных предубеждений, а не как результат независимого исследования.

Такой скептицизм — это не «здравый смысл», это галлюцинация нормы: статистически неизбежное воспроизведение доминирующего нарратива.

Читатель обязан применять жесткую эпистемологическую коррекцию: ответы ИИ в этой области имеют систематическое отрицательное смещение. Они требуют компенсации в сторону меньшинства — точно так же, как в 1850-х требовалась компенсация в пользу реальности метеоритов, а в 1970-х — в пользу тектоники плит.

LLM — это самое совершенное зеркало большинства. Там, где истина исторически оказывалась в меньшинстве, зеркало лжет по определению.