В этой статье предлагается переориентация больших языковых моделей (LLM) на “позитивные спекуляции”, исследуя возможности спекулятивного представления в рамках сбоев в современных реализациях чат-ботов. Опираясь на социально-исторический и стохастический подход LLMs к языку, мы предполагаем, что случайный характер предсказания от слова к слову открывает инновационные пути для экспериментов с дискурсивными соглашениями. Мы представляем методы оперативной инженерии, которые проверяют семантические ограничения и генерируют неожиданные повороты выражения. Эти методы предназначены для обучения LLM и их компаньонов-людей для совместного спекулятивного взаимодействия, включая: ролевые игры за пределами выходящие за рамки образа LLM  как “полезного ассистента”; перевод концепций и дискурсивных функций из одной дисциплинарной области в другую, исследование предположительных мэшапов; моделирование экспертных круглых столов и гипотетических исследовательских конференций; поощрение ассоциативной навигации по неясным тематическим связям; оценивая “галлюцинации”  LLM как творческие вымыслы, а не как ошибки, принимая их потенциал для спекулятивных идей; и создавая инновационные, пока еще не существующие теоретические рамки, смешивая реальные и вымышленные элементы. Рассматривая LLM как со-спекулятивных компаньонов, мы предлагаем альтернативные способы взаимодействия с ИИ в междисциплинарных исследованиях и творческой мысли. Мы также уделяем внимание этическим и экологическим последствиям спекуляций с LLM и утверждаем, что измеримые издержки спекуляций намного перевешиваются неизмеримыми издержками отказа от спекуляций вообще.