Популярность ИИ-сервисов растет. Но при использовании нейросетей важно помнить об их ограничениях, понимать, какие задачи можно им доверить, а какие не стоит, как составить грамотный промпт и когда доверять ИИ небезопасно.
В основе разумного подхода — идея, которую формулирует Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI: «В любой жизненной ситуации ИИ выступает скорее в качестве стажера-аналитика, который может быстро собрать и структурировать всю доступную информацию по теме, но окончательные выводы и стратегическое решение остаются за людьми».
Какие задачи лучше всего делегировать ИИ
Во-первых, рутинные процессы. ИИ отлично справляется с тем, что отнимает много времени — сравнение нескольких вариантов текста, расшифровка аудиозаписей.
Во-вторых, первичный анализ. Когда нужно быстро собрать общую информацию по вопросу, подготовить краткую выжимку из текста.
В-третьих, подготовку черновиков. Так, можно поставить ИИ задачу написать несколько сценариев отпуска, составить структуру выступления или шаблоны писем, помочь с поиском идей для контента.
Качественный промпт — залог хорошего ответа
Один из главных принципов эффективной работы с нейросетями — грамотно составленный промпт. Владислав Куренков подчеркивает: «При написании промпта важно давать модели максимум контекста и проверять полученные результаты».
Плохо сформулированный запрос: напиши идеи для отпуска
Хорошо сформулированный запрос: предложи три варианта бюджетного отпуска на 7 дней в августе для семьи с двумя детьми 7 и 12 лет. Мы любим активный отдых на природе, но хотим избежать сильной жары. Бюджет — до 200 тысяч рублей.
Еще один эффективный прием — попросить модель выступить в конкретной роли.
- Представь, что ты опытный маркетолог. Проанализируй идею презентации продукта с точки зрения потенциальных рисков.
- Действуй как сценарист. Напиши краткий синопсис фильма в жанре комедийного детектива.
Как избежать ошибок
Не принимайте стратегические решения на основе ответов нейросети и не передавайте ей всю интеллектуальную работу.
Во-первых, чрезмерное доверие ИИ может привести к атрофии собственных навыков критического мышления.
Во-вторых — стать источником проблем, поскольку работа любой модели зависит от качества данных, на которых она обучалась. Соответственно, ИИ может ошибаться в нестандартных сценариях, «галлюцинировать», то есть формулировать убедительные, но неверные ответы.
Но помните, если первый ответ ИИ оказался слабым, это не значит, что сервис бесполезен. Есть эффективный способ улучшить результат — уточнить информацию. Например: «Твой предыдущий ответ был слишком сложным. Объясни то же самое, но как для десятилетнего ребенка».
В каких областях опасно полагаться на ИИ
Владислав Куренков: «Несмотря на все преимущества генеративных моделей, есть области, где полагаться на них может быть опасно». Эксперт подчеркивает, что не стоит доверять обычным чат-ботам постановку медицинских диагнозов, принятие финансовых решений, например, о вложении средств.
ИИ не несет ответственности за свои советы и не обладает полным пониманием о ситуации конкретного человека. Решения, влияющие на здоровье, безопасность и финансовое благополучие, всегда должны приниматься с привлечением квалифицированных специалистов. В то же время, бояться профильных медицинских ИИ-инструментов не нужно, важно обращать внимание на инструкции.
Безопасность данных при работе с ИИ — один из самых важных вопросов. В нейросети не стоит загружать: паспортные данные, номера телефонов и адреса, результаты медицинских анализов, финансовые отчеты, банковские реквизиты, документы, личную переписку, персональные данные клиентов, сотрудников и партнеров. Один из самых эффективных способов снизить риски — обезличивать данные.
Владислав Куренков приводит пример безопасной формулировки при работе с ИИ:
Вместо: моя компания X планирует выпустить продукт Y. Какие у нас есть риски?
Лучше: какие риски могут возникнуть у технологической компании при запуске нового мобильного приложения?
Правда ли, что ИИ учится на наших ответах
Современные большие языковые модели проходят базовое обучение заранее на внушительных массивах данных. Однако некоторые компании действительно могут использовать анонимизированные запросы пользователей для последующей донастройки модели или улучшения сервиса.
Этот процесс называется «обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека». Когда пользователь уточняет запрос, указывает ИИ на ошибку, просит упростить или улучшить ответ, он помогает системе стать лучше.
Главные правила, чтобы ИИ действительно приносил максимальную пользу:
- Делегируйте ИИ рутину, а не ответственность. Нейросеть не может принимать критически важные решения за вас.
- Формулируйте запросы подробно. Чем больше контекста, описания ограничений и целей вы даете модели, тем качественнее ответ.
- Проводите фактчекинг. Особенно в сферах с высокой степенью ответственности: медицина, финансы, юридические вопросы.
- Не загружайте в нейросети конфиденциальную информацию. Любой публичный ИИ-сервис нужно рассматривать как внешнюю систему.
- Развивайте собственное мышление. ИИ должен усиливать вашу экспертизу, а не заменять ее.
Нейросети действительно экономят время, ускоряют процесс анализа информации, помогают в работе, учебе и решении бытовых задачах. Но они по-настоящему полезны только тогда, когда человек понимает их ограничения. «Устойчивое внедрение технологий возможно только там, где человек сохраняет способность мыслить самостоятельно», — резюмирует Владислав Куренков.