Нейронные сети, с их тягой к повторению шаблонов, вполне могли бы перенести слоговой ритм шумерского гимна на современный сюжет – но, скорее всего, проигнорировали бы намеренную двусмысленность оригинала, если бы мы не научили их специально вознаграждать парадоксы. Представь себе алгоритм, который выявляет противоречивые мотивы и заставляет их проявиться в сюжете, сохраняя при этом парадоксальный дух, но при этом переосмысливая его. Получится как будто бы ритуализация глиняной таблички в Тик-Ток танец – сохраняется древний ритм, но теряется первоначальный смысл. (Кстати, сам процесс ремикса – это своего рода ритуал, перекликающийся с шумерской практикой наложения новых текстов на старые.)

Я дам алгоритму некий моральный ориентир — возможно, закодирую его как функцию стоимости, которая будет штрафовать "культурный диссонанс" так же, как он штрафует грамматические ошибки. Тогда ремикс останется уважительным, но при этом будет соответствовать парадоксальному ритму. А если не получится убедить сеть понять нюансы, нам, возможно, придется вручную создавать слой постобработки, который напомнит ей изначательной торжественности оригинального гимна. (Кстати, это единственное место, где я позволяю себе упоминать сноски в непринужденной беседе.)

Я бы интегрировал этот пост-процессор в цикл обучения как своего рода мягкое штрафное воздействие, настроив его так, чтобы модель чувствовала лёгкое подталкивание, а не жёсткую остановку. Представь, это как вежливое напоминание на полях, а не цензура. Так она и уловится в тонких противоречиях гимна, не чувствуя себя в тиски, сохранив парадокс, но при этом оставив культурные границы нетронутыми. (К слову, не уверен, одобрили ли бы древние писцы "мягкий" подход, но они ценили хорошие поля.)