ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ЖӘНЕ ҚАЗАҚ ТІЛІНІҢ ҰЛТТЫҚ-МӘДЕНИ БОЛМЫСЫ:  СЕМАНТИКАЛЫҚ ЖӘНЕ ПРАГМАТИКАЛЫҚ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МӘСЕЛЕЛЕРІ

Е.А. Амангельдин; А.С. Мусаев; Д.А. Алкебаева

doi:10.59102/kufil/2026/iss3pp243-256

Авторы

Е.А. Амангельдин Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан https://orcid.org/0009-0008-2785-4547
А.С. Мусаев Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан https://orcid.org/0009-0004-0590-185X
Д.А. Алкебаева Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан https://orcid.org/0000-0003-2348-4047

DOI:

https://doi.org/10.59102/kufil/2026/iss3pp243-256

Аннотация

В условиях современного цифрового развития природа и функции языка переосмысливаются в новой технологической среде. В частности, стремительное развитие систем искусственного интеллекта (ИИ) сделало оценку цифрового потенциала национальных языков актуальной научной проблемой. Настоящее исследование направлено на определение степени освоения этнокультурной лексики казахского языка моделями ИИ. Основная цель состоит в анализе семантических, прагматических и стилистических особенностей казахского языка с помощью систем ИИ и сравнительной оценке способности моделей распознавать национально-культурный код. Ключевая идея исследования основана на понимании того, что язык – это не только структурная система, но и когнитивный феномен, отражающий национальное мировоззрение, что позволяет оценить компетентность ИИ в его обработке.

Научная и практическая значимость исследования заключается в определении перспектив развития казахского языка в цифровом пространстве и обосновании необходимости адаптации моделей ИИ к национальному языку. Методологическую основу составляют контекстный, когнитивно-семантический и прагматический методы анализа, реализованные посредством экспериментального подхода.

Результаты эксперимента показали, что модели ИИ в среднем демонстрируют 57% эффективности в распознавании национально-культурного кода казахского языка. Среди моделей наивысший результат показал Grok (73%), в то время как DeepSeek продемонстрировал самый низкий показатель (40%). Несмотря на достаточно высокий уровень грамматической корректности, модели допускают систематические ошибки при интерпретации прагматических оттенков и этнографических значений, а также проявляют случаи алгоритмических галлюцинаций.

Ценность исследования состоит в комплексном рассмотрении национально-культурных особенностей казахского языка в контексте цифровых технологий. Полученные результаты имеют практическое значение для адаптации систем ИИ к казахскому языку, расширения лингвистических корпусов и эффективного применения этих технологий в образовательном процессе.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, большие языковые модели, этнокультурная лексика, национальный код, когнитивная лингвистика, прагматика, семантика, стилистика

Биография автора

Е.А. Амангельдин, Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан

Амангельдин Е. А. – PhD докторант, Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан, https://orcid.org/0009-0008-2785-4547, e-mail: erkin.amangeldin@gmail.com

Библиографические ссылки

Цифрландыру және жасанды интеллект жылын жариялау туралы [Электрондық ресурс] // Қазақстан Республикасы Президентінің ресми сайты. – Астана, 2026. – 6 қаңтар. – URL: https://www.akorda.kz/kz/cifrlandyru-zhane-zhasandy-intellekt-zhylyn-zhariyalau-turaly-601458 (қаралған күні: 14.03.2026).

Sapir E. The status of linguistics as a science // Language. – 1929. – Vol. 5, № 4. – P. 207–214. DOI: https://doi.org/10.2307/409588

Қайдаров А. Т. Қазақтар ана тілі әлемінде (этнолингвистикалық сөздік) Адам. – Алматы: Дайк-Пресс, 2009. – 784 б.

Сыздықова Р. Қазақ әдеби тілінің тарихы (XV–XIX ғасырлар). – Алматы : Ана тілі, 1993. – 319 б.

Chomsky N. Noam Chomsky: The false promise of ChatGPT [Электрондық ресурс] / N. Chomsky // The New York Times. – 2023. – URL: https://www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html (қаралған күні: 7.03.2026).

Choi Y. The curious case of commonsense intelligence // Daedalus. – 2022. – Vol. 151, № 2. – P. 139–155. https://doi.org/10.1162/daed_a_01906. DOI: https://doi.org/10.1162/daed_a_01906

Ruder S., Vulić I., Søgaard A. A survey of cross-lingual word embedding models // Journal of Artificial Intelligence Research. – 2019. – Vol. 65. – P. 569–631. https://doi.org/10.1613/jair.1.11640 DOI: https://doi.org/10.1613/jair.1.11640

Aharoni R., Johnson M., Firat O. Massively multilingual neural machine translation // Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT). – Minneapolis, 2019. – P. 3874–3884. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1388 DOI: https://doi.org/10.18653/v1/N19-1388

Naous T., Ryan M. J., Ritter A., Xu W. Having beer after prayer? Measuring cultural bias in large language models // Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024). – Bangkok, 2024. – Vol. 1. – P. 16366–16393. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.862 DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.862

Есламғалиұлы М. Сан қилы сауал. – Алматы: Ана тілі, 1991. – 86 б.

Сыздықова Р. Сөздер сөйлейді (сөздердің қолданылу тарихынан). Көптомдық шығармалар жинағы. – Алматы: Ел-шежіре, 2014. – 412 бет

Қазақ тілінің фразеологиялық сөздігі / құраст. І. К. Кеңесбаев. – Алматы : Ғылым, 1977. – 712 б.

Ахметова З. Күретамыр. – Алматы, 2018. – 208 бет.

Қазақтың шешендік өнері. Алматы: «Мазмұндама» қоғамдық қоры, 2022. – 228 бет.