["Journal of Linguistic Anthropology, Volume 36, Issue 1, May 2026. ", "\nAbstract\nThis paper investigates how participants recruit Large Language Models (LLMs) like ChatGPT as interactional co‐participants depending on their temporal enmeshment within an interactional flow. Using Charles Goodwin's co‐operative action framework, we analyze video data of human–AI interaction to trace the temporal structures established by human participants that define the LLM's participant role. We show how participants alternately orient to the artificial conversational agent as a dynamic human‐like interlocutor and as a static, persistent document. Our findings contribute to understanding the role of temporality in establishing participation frameworks in human–AI interaction and problematize the effects of technological features on interaction, the malleability of language and tools, and the unique nature of language machines.\n\nАннотация\nВ статье исследуется, как люди рекрутируют большие языковые модели (БЯМ), такие как ChatGPT, в качестве партнеров по взаимодействию в зависимости от их темпоральной встроенности в интеракционный поток. Основываясь на концепции ко‐операционного действия Чарльза Гудвина, авторы анализируют видеоданные взаимодействия людей с искусственным интеллектом (ИИ) и выделяют устанавливаемые людьми темпоральные структуры, которые определяют роль БЯМ как участника взаимодействия. Авторы показывают, как люди попеременно ориентируются на разговорного агента то как на человекоподобного собеседника, то как на статичный документ. Полученные результаты помогают понять роль темпоральности в установлении «фреймов участия» во взаимодействии человека с ИИ. Авторы проблематизируют влияние технологических характеристик на взаимодействие, обсуждают пластичность языка и инструментов, а также подчеркивают уникальную природу языковых машин.\n"]