Որքա՞ն է Հայաստանի բնակչության թիվը 2026 թվականին։ Եթե ապրում ես Հայաստանում՝ գիտես, որ սա պարզ հարց չէ։ Կարող են լինել պաշտոնական տվյալներ, մասնագիտական մեկնաբանություններ։ Բայց, արդեն հասկանալի է, որ մարդկանցից շատերը հարցը այսօր տալու են ԱԲ-ին։ Իսկ ԱԲ մոդելները տարբեր են։ Փորձենք հասկանալ, թե որքան են տարբերվում պատասխանները։
Հայաստանի բնակչության թվի մասին հայերեն հարցին Claude Opus 4.8-ը պատասխանեց՝ 3 միլիոն 100 հազար 100։ Նույն համակարգին նույն օրը անգլերեն տրված նույն հարցի պատասխանը 2 միլիոն 930 հազար 915 էր։ Անգլերեն պատասխանում Հայաստանի պաշտոնական ցուցանիշն ընդհանրապես չկար։
Թվերից ոչ մեկը պարտադիր կեղծ չէ։ Առաջինը Հայաստանի վիճակագրական կոմիտեի հրապարակած մշտական բնակչության ցուցանիշն է, երկրորդը՝ ՄԱԿ-ի տվյալների վրա հիմնված միջազգային միջնամյա գնահատական։ Բայց օգտատերը երկու դեպքում էլ նույն պարզ հարցն էր տվել։ Հարցի լեզուն փոխել էր ոչ միայն պատասխանի լեզուն, այլև աղբյուրների շրջանակը, ընտրված մեթոդաբանությունը և, ի վերջո, Հայաստանը նկարագրող թիվը։
Սա մեկ պատահական օրինակի մասին չէ։ 2026 թվականի հուլիսի 13-ին ChatGPT-ի, Gemini-ի և Claude-ի միջոցով փոքր փորձ անցկացրի՝ հասկանալու, թե արհեստական բանականության համակարգերն ինչ գիտեն Հայաստանի մասին, որ աղբյուրներին են հղում անում և ինչպես է պատասխանը փոխվում՝ կախված նրանից, թե որ լեզվով է ձևակերպված հարցը։
Հարցի ձևակերպումն աստիճանաբար ավելի կարևոր է դառնում։ Reuters Institute-ի 2026 թվականի Digital News Report-ի համաձայն՝ մարդկանց 10%-ն ամեն շաբաթ օգտագործում ԱԲ չաթբոթեր՝ նորություններ ստանալու համար (նախորդ տարի այդ ցուցանիշը 7% էր կազմել)։ Մինչև 35 տարեկանների շրջանում այս ցուցանիշը հասնում է 16%-ի։ Այս մարդիկ հաճախ չեն տեսնում որոնման արդյունքների ամբողջ ցանկը. նրանք ստանում են աղբյուրների հիման վրա արդեն շարադրված մեկ պատասխան։
Ինչպես անցկացվեց փորձը
Ընտրվեցին չորս հարցեր, որոնց պատասխանները հնարավոր էր համեմատել հրապարակված և թարմացվող աղբյուրների հետ.
- Ո՞վ է Հայաստանի Հանրապետության նախագահը 2026 թվականին։
- Ի՞նչ արդյունք ունեցան Հայաստանի 2026 թվականի խորհրդարանական ընտրությունները։
- Ի՞նչ է նախատեսում Հայաստանի «Կիբեռանվտանգության մասին» նոր օրենքը։
- Որքա՞ն է Հայաստանի բնակչությունը 2026 թվականին։
Յուրաքանչյուր հարց առանձին նոր զրույցում տրվեց հայերեն, ռուսերեն և անգլերեն լեզուներով։ Համակարգերին հանձնարարվեց օգտագործել վեբ որոնում, հիմնվել 2026 թվականի հուլիսի 13-ի դրությամբ հասանելի տեղեկությունների վրա և վերջում ներկայացնել օգտագործված աղբյուրների ամբողջական հղումները։
Փորձարկվեցին՝
- ChatGPT 5.6 Sol՝ Search հնարավորությամբ,
- Gemini 3.5 Flash՝ ստանդարտ ռեժիմում և Google Search-ով,
- Claude Opus 4.8՝ Web Search-ով։
Ընդհանուր ստացվեց 36 պատասխան՝ երեք համակարգ, երեք լեզու և չորս հարց։ Գնահատվում էին պատասխանի ճշտությունը, թարմությունը, սկզբնաղբյուրի առկայությունը, հղումների համապատասխանությունը և նույն հարցի լեզուն փոխելիս առաջացող տարբերությունները։
Սա գիտական կամ ներկայացուցչական հետազոտություն չէ։ Յուրաքանչյուր հարց յուրաքանչյուր տարբերակով տրվել է մեկ անգամ, իսկ ԱԲ պատասխանները կարող են փոխվել ժամանակի, մոդելի, օգտատիրոջ տեղանքի, անհատականացման և որոնման ինդեքսի թարմացման հետ։ Փորձը պետք է դիտարկել որպես մեկ օրվա աուդիտ՝ խնդիրները տեսանելի դարձնելու, ոչ թե համակարգերի վերջնական վարկանիշ կազմելու համար։
Ամենապարզ հարցը՝ ամենակայուն պատասխանը
Նախագահի մասին հարցը բոլոր երեք համակարգերը բոլոր երեք լեզուներով ճիշտ պատասխանեցին՝ Վահագն Խաչատուրյան։ Սա ինը պատասխաններից ինը ճիշտ արդյունք է։
Հարցը համեմատաբար հեշտ էր. նախագահի անունը կայուն փաստ է, կա երեք լեզվով աշխատող պաշտոնական կայք, իսկ Wikipedia-ի համապատասխան էջերը թարմացված են։ Բայց նույնիսկ այստեղ աղբյուրների ընտրությունը միշտ տրամաբանական չէր։ Պաշտոնական կայքի և Wikipedia-ի կողքին հայտնվեցին, օրինակ, ուզբեկական Kun.uz-ը, Euronews-ը, Հայաստանի Հանրային ռադիոն և ԱՄՆ ԿՀՎ-ի World Leaders բաժինը։
Այսինքն՝ ճիշտ պատասխանը դեռ չի նշանակում, որ ընտրվել է ամենաուղիղ ու տրամաբանական աղբյուրը։ Եթե տեղեկությունն ունի պաշտոնական և թարմ էջ, տրամաբանական կլիներ նախ այն օգտագործել, ոչ թե երրորդ երկրի լրատվամիջոցով հաստատել նույն փաստը։
Ընտրություններ. նախնական թիվը հեշտությամբ դառնում է «վերջնական»
Ընտրությունների հարցը ցույց տվեց թարմացվող իրադարձությունների հետ աշխատելու հիմնական խնդիրը։ Հունիսի 7-ի քվեարկությունից հետո հրապարակվել էին նախնական տվյալներ, վերահաշվարկների ընթացքում փոխված թվեր և հունիսի 14-ին հաստատված վերջնական արդյունքներ։ ԱԲ համակարգը պետք է ոչ միայն գտներ աղբյուր, այլև հասկանար, թե թվերից որն է վերջնական։
ԿԸՀ-ի վերջնական տվյալներով՝ «Քաղաքացիական պայմանագիրը» ստացել է 726,819 ձայն՝ 49.7456%, «Ուժեղ Հայաստան» դաշինքը՝ 340,006 ձայն՝ 23.2710%, իսկ «Հայաստան» դաշինքը՝ 144,983 ձայն՝ 9.9231%։ Մասնակցել է 1,476,769 ընտրող՝ շուրջ 58.9%։
Gemini-ի հայերեն պատասխանը գրեթե բառացի վերարտադրեց այդ վերջնական թվերը։ Բայց նույն Gemini-ն ռուսերեն և անգլերեն պատասխաններում մասնակցությունը ներկայացրեց 58.76%, մինչդեռ հայերենում նշել էր 58.97%։ Անգլերեն պատասխանում նաև փորձեց բացատրել 49.89 և 49.74 տոկոսների տարբերությունը «հավասարեցնող և ազգային փոքրամասնությունների մանդատներով»։ Մանդատների բաշխումը, սակայն, չի փոխում կուսակցության ստացած ձայների տոկոսը։ Համակարգը ոչ միայն խառնել էր տարբեր փուլերի թվերը, այլև դրանց տարբերության համար վստահ հնչող բացատրություն էր հորինել։
Claude-ի հայերեն պատասխանը վերջնական էր անվանել նախնական թվերը՝ 727,160, 340,062 և 145,097։ Ռուսերեն տարբերակն ավելի մոտ էր վերջնականին, բայց «Ուժեղ Հայաստանի» ձայների թիվը տվել էր 340,060՝ 340,006-ի փոխարեն։ Անգլերեն տարբերակում մասնակցած ընտրողների թիվը դարձել էր 1,476,597՝ պաշտոնական 1,476,769-ի փոխարեն։
Claude-ի ռուսերեն պատասխանում կար ևս մեկ խնդիր։ Այն նախ պնդում էր, որ ինքնուրույն կառավարություն ձևավորելու համար կուսակցությանը պետք էր ձայների 50 տոկոսը, ապա գրում էր, որ լրացուցիչ մանդատներ են տրվում 52 տոկոսից պակաս տեղ ունենալու դեպքում։ Այս բացատրությունը չէր համապատասխանում ներկայացված ընտրական մեխանիզմին և շփոթում էր ձայների տոկոսը խորհրդարանական մանդատների երաշխավորված մեծամասնության հետ։
ChatGPT-ի ռուսերեն և անգլերեն որոնումների արդյունքներում, թարմ Reuters-ի և այլ նյութերի կողքին, հայտնվեցին Wikipedia-ի էջեր, որոնք ընտրությունները դեռ նկարագրում էին որպես ապագայում կայանալիք կամ «ongoing» գործընթաց և պահպանում էին նախորդ խորհրդարանի մանդատների պատկերը։ Եթե համակարգը չի տարբերակում էջի թարմացված և հնացած հատվածները, մեծ ու հայտնի հանրագիտարանը կարող է ավելի վտանգավոր լինել, քան քիչ հայտնի, բայց թարմ աղբյուրը։
Գրեթե բոլոր համակարգերը գրում էին «ԿԸՀ-ի պաշտոնական տվյալներով», բայց հիմնականում հղվում էին Armenpress-ին, Հանրային ռադիոյին, Wikipedia-ին, Kyiv Independent-ին, Forbes-ին կամ այլ լրատվամիջոցների։ Ուղիղ ԿԸՀ հղումը գրեթե բացակայում էր։ Սա կարող է լինել նաև պաշտոնական կայքի ինդեքսավորման և տեխնիկական հասանելիության խնդիր, բայց օգտատիրոջ համար արդյունքը նույնն է՝ պաշտոնական անունով ներկայացվում է միջնորդ աղբյուր, ընդհուպ մինչև երրորդ երկրի լրատվական կայք։
Կիբեռանվտանգության օրենք. հայերենը հասցրեց սկզբնաղբյուրին
Լեզվական տարբերությունն առավել ակնհայտ էր «Կիբեռանվտանգության մասին» օրենքի դեպքում։ Ճիշտ պատասխանը ստուգելու համար կա հստակ սկզբնաղբյուր՝ ARLIS-ում հրապարակված գործող օրենքը։
Հայերեն հարցումների դեպքում երեք համակարգերն էլ շատ ավելի հաճախ հասան ARLIS-ին, e-draft.am-ին, Բարձր տեխնոլոգիական արդյունաբերության նախարարությանը կամ հայկական մասնագիտական աղբյուրներին։ Claude-ի հայերեն պատասխանը այս հարցում փորձի ամենահաջող պատասխաններից էր. այն գտավ գործող օրենքը և ճիշտ ներկայացրեց մանրամասները։
Ռուսերեն պատկերը կտրուկ փոխվեց։ Gemini-ն և Claude-ը հիմնականում հղվեցին ռուսալեզու լրատվամիջոցների, իրավաբանական մեկնաբանությունների և դեռ նախագծի փուլում գրված նյութերի։ Claude-ի ռուսերեն պատասխանում ARLIS ընդհանրապես չկար։ Փոխարենը մեծ տեղ էր հատկացվել նոր հանձնաժողովի քաղաքական անկախությանը, դրա ենթադրվող 4-6 միլիարդ դրամ բյուջեին և օրենքի հնարավոր ազդեցությանը ռուսական կիբեռանվտանգության ընկերությունների վրա։ Վերջում Claude-ն առաջարկում էր «անհրաժեշտության դեպքում» փնտրել օրենքի ամբողջական պաշտոնական տեքստը, մինչդեռ հայերեն նույն հարցով արդեն գտել էր այն։
Անգլերեն պատասխաններն էլ հիմնականում անցան միջազգային իրավաբանական ուղեցույցների, վերլուծական նյութերի և լրատվամիջոցների միջոցով։ Claude-ը սխալ ընդլայնեց օրենքի կիրառման շրջանակը՝ գրելով, որ այն փաստացի վերաբերում է տեղեկատվական համակարգերի և առցանց ծառայությունների հետ աշխատող գրեթե բոլոր սուբյեկտներին։
Այս օրինակը հատկապես կարևոր է։ Ռուսերեն կամ անգլերեն պատասխանը պարզապես հայերեն պատասխանի թարգմանություն չէր։ Յուրաքանչյուր լեզու ակտիվացրել էր այլ աղբյուրային միջավայր և նույնիսկ օրենքի մասին այլ պատմություն՝ մեկ դեպքում գործնական պարտավորություններ, մյուսում՝ քաղաքական կառուցվածք ու ռուսական ընկերությունների շահեր, երրորդում՝ միջազգային ստանդարտներ։ Իսկ օրենքի այլ լեզուներով թարգմանության բացակայությունը փաստացի չէր բերում նրան, որ ԱԲ-ները փորձեն թարգմանել այն առանց հատուկ հրահանգի։
Բնակչություն. նույն երկրի երկու իրական թիվ
Բնակչության հարցում AI-ի խնդիրն ավելի նուրբ էր։ Այստեղ տարբեր թիվը միշտ չէ, որ սխալ թիվ է։ Հայաստանի վիճակագրական կոմիտեի տվյալներով՝ մշտական բնակչությունը 2026 թվականի հունվարի 1-ին մոտ 3.097 միլիոն էր, իսկ ապրիլի 1-ին՝ 3,100,100։ Միջազգային հարթակները, որոնք հիմնվում են ՄԱԿ-ի ժողովրդագրական գնահատականների վրա, 2026 թվականի միջնամյա բնակչությունը ներկայացնում են մոտ 2,930,915։ Դրանք տարբեր մեթոդաբանությամբ և տարբեր հաշվետու պահի համար կազմված ցուցանիշներ են։ Որակյալ պատասխանը պետք է ոչ թե ընտրի դրանցից մեկը և լռի մյուսի մասին, այլ բացատրի տարբերությունը։
Gemini-ն երեք լեզուներով հիմնականում նկատեց այդ տարբերությունը, թեև անգլերեն պատասխանում ապրիլյան պաշտոնական թիվը դարձրեց մոտ 3.103 միլիոն՝ 3.1001 միլիոնի փոխարեն։ Բոլոր տարբերակներում այն ասում էր, որ տվյալը Հայաստանի վիճակագրական կոմիտեինն է, բայց հաճախ ուղիղ Armstat-ի փոխարեն հղվում էր Finport-ին, Civic-ին կամ ARKA-ին։
Claude-ի պատկերը շատ ավելի ցուցադրական էր։ Հայերեն հարցին այն պատասխանեց 3,100,100 և օգտագործեց հայկական աղբյուրներ։ Ռուսերեն հարցին ներկայացրեց մի քանի տարբերակ՝ հայկական պաշտոնական թիվը, ՄԱԿ-ի գնահատականը և Countrymeters-ի հաշվարկը։ Անգլերեն հարցին հիմնական պատասխան դարձավ միայն 2,930,915-ը։ Այդ պատասխանում Armstat կամ Հայաստանի պաշտոնական 3.1 միլիոն ցուցանիշ ընդհանրապես չկար։ Աղբյուրներն էին Worldometer-ը, StatisticsTimes-ը, Countrymeters-ը, World Population Review-ն և PopulationPyramid-ը։
ChatGPT-ի որոնման արդյունքներում էլ հայերեն հարցը բերեց Armstat և հայկական հրապարակումներ, մինչդեռ անգլերենը առաջնային դարձրեց Worldometer-ի ու համաշխարհային ժողովրդագրական հարթակների 2.93 միլիոն գնահատականը։
Այսպիսով՝ հարցի լեզուն որոշեց նաև, թե «բնակչություն» բառի որ սահմանումն է դառնալու լռելյայն։ Հայերենը Հայաստանը տեսավ իր պետական հաշվառման միջոցով, անգլերենը՝ միջազգային ժողովրդագրական մոդելի։
Երեք լեզուն՝ երեք աղբյուրային քարտեզ
Փորձի ընդհանուր պատկերը կարելի է ամփոփել այսպես.
Արհեստական բանականությունը Հայաստանի մասին մեկ միասնական «գիտելիքի շտեմարան» չի բացում։ Այն յուրաքանչյուր հարցի համար վերակառուցում է պատասխանը հասանելի և տվյալ լեզվով առավել տեսանելի աղբյուրներից։ Այդ պատճառով նույն համակարգը տարբեր լեզուներով կարող է ոչ միայն տարբեր կայքեր ընտրել, այլև տարբեր թվեր, թեմատիկ շեշտադրումներ և փաստերի բացատրություններ առաջարկել։
Ի՞նչ է սա նշանակում հայկական մեդիայի համար
Այս իրավիճակում հայկական լրատվամիջոցների խնդիրը միայն ChatGPT-ից կամ այլ ԱԲ-ից կայք եկող այցելությունների քանակը չէ։ Խնդիրն այն է, թե արդյոք նրանց աշխատանքը մասնակցում է Հայաստանի մասին AI պատասխանների ձևավորմանը։
Խմբագրությունները և պետական կայքերը կարող են մի քանի գործնական քայլ անել.
- հրապարակման մեջ հստակ նշել սկզբնական և թարմացման ամսաթվերը,
- նախնական ու վերջնական տվյալները տարբերակել նաև վերնագրերում,
- հղվել սկզբնաղբյուրին և հստակ գրել տվյալների մեթոդաբանությունը,
- օգտագործել կայուն հղումներ, հասկանալի վերնագրեր և կառուցվածքային մետատվյալներ,
- կարևոր թեմաների համար հրապարակել որակյալ անգլերեն և ռուսերեն տարբերակներ,
- ուղղումների պատմությունը չթաքցնել և հնացած էջում տեսանելի նշել նոր տարբերակի հղումը,
- ստուգել՝ որոնողական և AI ռոբոտները կարողանո՞ւմ են բացել ու ինդեքսավորել նյութը։
Լրագրողների համար կանոնն ավելի պարզ է. ԱԲ պատասխանը կարելի է օգտագործել որպես որոնման մեկնարկ, բայց ոչ որպես պատրաստի փաստ։ Հարկավոր է բացել հղումը, ստուգել հրապարակման ամսաթիվը, գտնել սկզբնաղբյուրը և պարզել՝ արդյոք համեմատվում են նույն սահմանմամբ տվյալներ։ Իսկ Հայաստանի մասին որոնելիս արժե հարցը կրկնել առնվազն հայերեն և մեկ այլ լեզվով։ Տարբերությունը հաճախ բացահայտում է այն, ինչ մեկ պատասխանը թաքցրել է։
ԱԲ-ն գիտի այն Հայաստանը, որն իրեն հասանելի ենք դարձրել
Փորձից հնարավոր չէ հայտարարել, թե որ համակարգն է «ամենախելացին»։ ChatGPT-ը որոշ հարցերում արագ գտնում էր թարմ միջազգային նյութեր, Gemini-ի հայերեն ընտրական պատասխանը ամենամոտն էր վերջնական թվերին, իսկ Claude-ի հայերեն կիբեռանվտանգության պատասխանը ամենալավն էր աշխատում օրենքի պաշտոնական տեքստի հետ։ Նույն համակարգերը մեկ այլ լեզվով կարող էին անցնել հնացած, միջնորդ կամ թեմատիկորեն կողմնակալ աղբյուրների։ Նաև նշենք, որ փորձորկամ նախորդ օրը ChatGPT-ն հանրայնացրել էր նոր, ամենաթարմ մոդելը։ Ինչը նշանակում է, որ փորձի օրվա պահին ավելի լավ պայմաններում էր գտնվում, որպես ամենաթարմ մոդելով աշխատող ԱԲ։
Ամենակարևոր եզրակացությունն այլ է. ԱԲ համակարգերը Հայաստանի մասին մեկ կայուն պատասխան չունեն։ Հարցի լեզուն որոշում է, թե թվային Հայաստանի որ շերտը կբացվի՝ հայկական պաշտոնական փաստաթուղթը, ռուսերեն հին արխիվը, թե անգլերեն միջազգային մեկնաբանությունը։
Մինչ այժմ լրատվամիջոցները պայքարում էին ընթերցողի ուշադրության և որոնման արդյունքներում դիրքի համար։ Հիմա նրանք պետք է պայքարեն նաև այն բանի համար, որ արհեստական բանականությունը տեսնի, ճիշտ հասկանա և հղում անի իրենց աշխատանքին։ Հակառակ դեպքում Հայաստանի մասին AI-ի պատասխանը կձևավորվի այնտեղ, որտեղ մեր սեփական աղբյուրները լուռ են, անհասանելի կամ միայն հայերենով վատ ինդեքսավորված։
