Недавние исследования, проведенные в области искусственного интеллекта, сосредоточились на способности ChatGPT, передовой языковой модели от OpenAI, интерпретировать цветовые метафоры – распространенное явление в русском и других языках. Статья, опубликованная в журнале *Cognitive Science* в июле 2025 года под руководством профессора Лизы Азиз-Заде, сравнила ответы ChatGPT с ответами людей, различающих цвета, людей с дальтонизмом и художников. Участникам эксперимента предлагалось соотнести цвета с абстрактными словами и интерпретировать как знакомые, так и новые цветовые метафоры.
Результаты показали, что ChatGPT генерирует последовательные цветовые ассоциации, часто опираясь на эмоциональные и культурные связи. Например, при интерпретации фразы «очень розовая вечеринка» ChatGPT отметил, что «розовый цвет часто ассоциируется со счастьем, любовью и добротой, предполагая, что вечеринка была наполнена положительными эмоциями и хорошим настроением». Однако модель испытывала трудности с новыми метафорами и инвертированными цветовыми ассоциациями. Важно отметить, что в русской культуре, как и во многих других, цветовые ассоциации могут сильно различаться в зависимости от контекста, включая исторические и литературные отсылки.
Другое исследование было посвящено способности ChatGPT воспроизводить человеческие цветовые ассоциации. Исследователи оценили способность модели оценивать человеческие цветовые ассоциации без дополнительного обучения. Они обнаружили, что оценки ChatGPT коррелируют с человеческими оценками, что указывает на способность языковых моделей изучать цветовые ассоциации из языковых данных. Это подтверждает потенциал ИИ в понимании нюансов человеческого восприятия.
Эти исследования подчеркивают прогресс и ограничения ИИ в понимании цветовых метафор. Хотя ChatGPT генерирует цветовые ассоциации на основе лингвистических данных, ему не хватает сенсорного опыта, который формирует человеческое понимание. Это приводит к проблемам при интерпретации новых или инвертированных метафор. Будущие исследования могут быть сосредоточены на интеграции сенсорного ввода в модели ИИ, чтобы преодолеть этот разрыв.