Диалог с машиной: почему нужно учиться разговаривать с искусственным интеллектом
На этой неделе рынок потряс выход новой модели китайского чат-бота DeepSeek, которая превосходит языковые модели от Meta, OpenAI и Anthropic в отдельных задачах, к примеру, в математике и программировании. Возникает логичный вопрос — как человеку «выжать» максимум пользы из любой модели искусственного интеллекта. В 1954 году американский писатель Роберт Шекли описал «Ответчик» — машину, знающую все, но требующую особого искусства задавать вопросы. Через 70 лет этот парадокс стал реальностью.
Проблема в общении
Исследование Андреса Хумлума из Школы бизнеса имени Бута Чикагского университета и Эмилии Вестергаард из Университета Копенгагена, опубликованное в самом конце 2024 года, выявило интересную проблему: многие люди сталкиваются с трудностями в освоении промпт-инжиниринга при работе с ChatGPT. Иными словами, им сложно правильно формулировать вопросы чат-боту на основе искусственного интеллекта. А ведь именно точность создания таких запросов позволяет получить максимально полный и полезный результат.
В исследовании приняли участие 18 000 жителей Дании, занятых в разных отраслях – от маркетинга и журналистики до разработки программного обеспечения. 45% женщин и 37% мужчин указали необходимость обучения как основной барьер для использования ChatGPT. Нехватку знаний и потребность в обучении отмечают также старшие по возрасту и менее опытные работники. Другими важными барьерами в использовании чат-ботов на основе ИИ опрошенные назвали ограничения со стороны работодателей (32% женщин и 27% мужчин), а также необходимость обеспечения конфиденциальности данных (25% женщин и 18% мужчин).
По оценкам OpenAI на декабрь 2024 года, ChatGPT еженедельно используют 300 млн человек – чуть менее 4% населения мира. Больше всего в странах с развитыми ИТ-отраслями: в США – чуть более 14% населения, в Индии – чуть больше 8%. В США такие показатели поддерживаются высоким уровнем проникновения интернета и доступностью высокоскоростного соединения, в Индии ключевым фактором стала сравнительно низкая стоимость интернета. В странах с низким ВВП на душу населения доступ к ИИ ограничен слабой инфраструктурой и недостаточной цифровой грамотностью.
Чего требуют языковые модели
Такие данные по использованию технологии поражают масштабом в рамках одной компании – OpenAI, создателя ChatGPT. Но в мировом масштабе их сложно назвать огромными. И это неслучайно: взаимодействие с ИИ оказалось сложнее, чем ожидало большинство. В отличие от поисковых систем, работающих по модели «спросил-получил-ушел», языковые модели требуют развернутого диалога с последовательными уточнениями. ИИ не запрашивает необходимый контекст и не сообщает о недопонимании: пользователь должен сам определить необходимый уровень детализации и самостоятельно предоставить всю существенную информацию.
Там, где в привычных программах есть чёткий набор кнопок и переключателей, в диалоге с ИИ элементами управления становятся сами слова – и количество доступных «кнопок» определяется словарным запасом пользователя.
Ключ к решению проблемы взаимодействия с ИИ – признание промптинга особым профессиональным навыком и создание системы обучения, учитывающей разные барьеры и потребности.
По данным сайта на поиску работы Glassdoor, зарплаты промпт-инженеров в США в среднем составляют $179,7 тысяч в год, а общая средняя зарплата IT-специалиста — около $130 тысяч в год. Это отражают осознание рынком сложности этой задачи.
Качественный промптинг существенно повышает эффективность взаимодействия с ИИ. В медицинских тестах, как показало недавнее исследование Джамиля Самаана из медицинского центра Cedars-Sinai и его коллег, правильно выстроенные запросы повышают точность ответов модели GPT-4 с 60,3% до 80,7% — это выше среднего результата тестов врачей в 75%. Такой разрыв наглядно показывает: промптинг — реальный и полезный навык при использовании в медицинской диагностике.
В других профессиональных областях обучение промптингу тоже даёт измеримый эффект. В налоговой практике EY точность ответов при использовании few-shot промптинга — когда человек предоставляет ИИ несколько примеров задач с ответами и даёт похожую задачу, чтобы направить машину на верное решение – повышается на 23%. Применение персона-промптов, когда человек определяет «персону» или роль, которую модель ИИ должна принять, чтобы лучше отвечать на запросы, улучшает результаты на 22%. В разработке программного обеспечения диалоговый промптинг (когда формат запросов к ИИ выстраивается в виде диалога, человек пишет их так, как будто общается с другим человеком) с последовательными уточнениями повышает качество генерации кода на 8,33% по сравнению с базовыми промптами.
Как научиться правильно задавать вопросы
Развитие базовых навыков промптинга не требует значительных затрат. Google Prompting Essentials предлагает практический курс построения эффективных промптов. Курсы Vanderbilt University на платформе Coursera делают доступными академические подходы к работе с ИИ.
Для предпринимательских университетов, таких как AlmaU, особенно интересен опыт его партнёра Babson College из Массачусетса. В лаборатории колледжа The Generator разработан бот для прототипирования, снижающий стоимость предпринимательских экспериментов. Вместо борьбы с использованием ИИ студентами они тренируют навыки использования искусственного интеллекта для подготовки работ. Это не просто дань моде, в будущем первые навыки руководства — выдача распоряжений и оценка работы — будут тренироваться на ИИ.
Сингапур запустил программу AI Singapore Student Outreach Programme — при поддержке Министерства образования и Национального исследовательского фонда. Это многоуровневая система обучения для школьников, студентов колледжей и университетов. Программа включает в себя теоретические курсы по машинному обучению и этике ИИ, а также практические занятия и возможность стажировки в компаниях-партнёрах. Особое внимание уделяется развитию критического мышления и умению решать реальные задачи с помощью ИИ.
Финляндия, первая страна в мире, принявшая национальную стратегию по ИИ ещё в 2017 году, избрала путь чётких измеримых целей и массового вовлечения. Их программа «1% AI scheme» фокусируется на обеспечении базового понимания ИИ у критической массы населения — 55 000 человек (это и есть примерно 1% населения страны), способной затем распространять эти знания дальше. В рамках этой инициативы Университет Хельсинки и консалтинговая компания Reaktor запустили бесплатный онлайн-курс «Elements of AI». Он знакомит с основами искусственного интеллекта без требований к навыкам программирования. Интересно, что изначально курс был задуман для «поддержки демократии», помогая людям принимать взвешенные решения в области ИИ.
Дания, страна с одним из самых высоких уровней цифровизации, запустила масштабную программу AI Skills Pact с целью обучить навыкам использования ИИ 1 млн человек к 2028 году. Здесь акцент делается на интеграции обучения ИИ в различные уровни образовательной системы — от начальной школы до программ повышения квалификации. Особое внимание уделяется укреплению STEM-образования (наука, технология, инженерия и математика), развитию навыков преподавания ИИ у учителей и созданию центров применения ИТ в профессиональном образовании.
Настоящий прорыв в развитии ИИ начнётся с признания простой истины: искусству задавать вопросы можно и нужно учиться. Опыт показывает, что предсказанный Шекли парадокс преодолим — нужно лишь признать диалог с машиной особым навыком и начать его системно развивать.
