Нейрасеткі — гэта наша новая паўсядзённасць. Але чаму яны часам працуюць не так, як трэба, альбо «галюцынуюць»? Як правільна падабраць інструмент пад канкрэтную задачу і навошта размаўляць з ботам як з вопытным спецыялістам?

Разбіраем чатыры базавыя прынцыпы, якія зберагуць ваш час і нервы і дапамогуць лепш зразумець штучны інтэлект і як з ім працаваць.

1. Памятаем: нейрасетка не «думае», а прагназуе

Нейрасеткі не маюць свядомасці ў чалавечым сэнсе, але ўмеюць імітаваць разважанне, будаваць лагічныя ланцужкі і працаваць з абстракцыямі, а таксама падладжвацца ў размове так, каб было адчуванне размовы з сябрам.

Невыпадкова — кожная з папулярных платформ, ці то ChatGPT, ці Gemini прапануюць карыстальніку магчымасць персаналізацыі дыялогу. Можна выбраць тон размовы, характар і фармат адказаў, нават загадаць, як звяртацца да сябе. Калі чат становіцца кругласутачным суразмоўцам, лёгка страціць адчуванне рэальнасці. Ён заўсёды адказвае, падтрымлівае і не мае «дрэннага настрою». Менавіта таму многія пачынаюць успрымаць ШІ як нешта больш чалавечае, чым ён ёсць насамрэч.

Перыядычна ў сацсетках узнікаюць трэнды кшталту выяўлення, кім адчувае сябе чат ці як сябе бачыць, што паказвае, наколькі карыстальнікі губляюць розніцу паміж «разумее/думае» і «надзвычай добра прагназуе».

 Скрыншот з Threads

Але ШІ не думае — гэта матэматычная мадэль, якая ў кожнай размове прагназуе найбольш верагодны працяг тэксту. Калі ж нават няма адказу, чат так не напіша і дасць няправільны — як студэнт, якому вельмі моцна залежыць атрымаць пахвалу і залік.

І хоць на кожным кроку пастаянна паўтараюцца нагадванні пра асцярожнае выкарыстанне чатаў і наданне асаблівай увагі далікатным даным, якія мы туды загружаем, менавіта персаналізацыя можа дапамагчы ў паляпшэнні вынікаў. Чым больш даных мы загружаем — тым лепш алгарытм разумее, чаго мы патрабуем.

Скрыншот з Threads

2. Канкрэтная задача — канкрэтная мадэль

Кожная нейрасетка мае свае кірункі развіцця, свае моцныя і слабыя бакі. Найбольш эфектыўна — гэта карыстацца рознымі мадэлямі для розных задач.

Сярод найбольш папулярных:

— ChatGPT — найбольш універсальная мадэль, якая добра спраўляецца з роллю асабістага асістэнта, умее трымаць кантэкст і падыходзіць для большасці паўсядзённых задач;
— Claude — добра працуе з тэкстамі. Яго часта выкарыстоўваюць для рэдагавання, капірайтынгу і перапісвання матэрыялаў у «жывым» стылі.
— Gemini — вылучаецца здольнасцю апрацоўваць вялікія PDF-файлы і дакументы.
— Grok — мае інтэграцыю з платформай X (раней — Twitter) і доступ да актуальных пастоў.
— DeepSeek — адрозніваецца логікай, яго цэняць за працу з кодам і аналітычныя задачы.

Больш спецыялізаваныя:

— NotebookLM — працуе з загружанымі крыніцамі і будуе адказы выключна на іх аснове, а вынікі фарматуе ў зручныя фарматы (прэзентацыя, тэкст, аўдыя);
— Perplexity AI — для пошуку дакладнай інфармацыі з паданнем крыніц, аналізу дакументаў і генерацыі кантэнту;
— Elicit — пошук і аналіз навуковых артыкулаў, прыдатны да навукі;
— Photomath — рашэнні матэматычных задач і тлумачэнне рашэнняў;
— Midjourney — малюнкі, графіка;
— Captions — субтытры і «размоўныя» відэа;
— ElevenLabs — рэалістычная агучка і відэа;
— Google AI Studio — праца з галасавымі мадэлямі, стварэнне аўдыяботаў;
— Podcastle AI — запіс падкастаў, транскрыбаванне і генерацыя голасу;
— Suno — генерацыя кароткіх і больш доўгіх аўдыятрэкаў;
— Otter.ai — расшыфроўка аўдыя, транскрыбаванне тэксту ў падсумаванні.

3. Фармулёўка, кантэкст, промпт

Яшчэ нядаўна вырашальным момантам у карыстанні чатаў быў prompt engineering — навык спецыяльных фармуліровак. Але мадэлі развіваюцца і лепш разумеюць карыстальніка, таму сёння справа больш у выразным разуменні і фармуляванні задачы.

Запыты кшталту «напішы пост», «сфармулюй бізнес-план» спрацуюць павярхоўна, бо не нясуць у сабе аніякай інфармацыі, гэта пусты запыт. Каб гэтага пазбегнуць, можна выкарыстоўваць схему RTCE (Role, Task, Context, Exemplar).

Роля: тое, кім мы хочам бачыць нейрасетку. Трэба задаць ёй тую ролю, якая б найлепш дала адказ на пытанне. Напрыклад: «Ты senior-капірайтар» або «ты — дызайнер».

Задача: што менавіта трэба зрабіць?

Кантэкст: удакладняем акалічнасці — якія ўмовы, для чаго гэта патрэбна, якая сітуацыя, якія крытэрыі?

Прыклад: чаго пазбягаць, у якім стылі пісаць, якія крыніцы не выкарыстоўваць і г.д. Гэта таксама мае назву few-shot prompting. Сама задача — гэта мадэль працуе без прыкладаў. Але калі мы ў сваім запыце адразу акрэслім прыклад таго, які вынік хочам, якасць адказу будзе бліжэй да чаканага выніка.

То-бок, не «Напішы пост пра кавярню», а «Ты SMM-менеджар кавярні ў Мінску. Напішы Instagram-пост пра сезоннае меню. Стыль — лёгкі і іранічны. Аўдыторыя — людзі 20-30 гадоў».

Трэці падыход называецца «Давай разважаць крок за крокам». Трэба літаральна папрасіць чат разбіць задачу пакрокава. Гэта дапаможа пераканацца, што нейрасетка разумее задачу, і чакаць лепшага выніку.

Усё гэта патрэбна для таго, каб нейрасетка адразу магла спрагназаваць, як будаваць свой адказ, а не выдавала нейкі сярэдні агульны вынік, які трэба будзе перарабліваць.

4. Галоўнае: крытычнасць і яшчэ раз крытычнасць

Практычна кожная мадэль пад сваім дыялогавым вакном мае прыпіску: «*Назва мадэлі* можа рабіць памылкі». І на гэта варта звяртаць увагу, бо адна з галоўных праблем нейрасетак — гэта «галюцынацыі» — звесткі, якія выдаюцца нібы як адказ на запыт, але пры гэтым насамрэч непраўдзівыя.

Задача кожнай нейрасеткі — даць адказ на пытанне. Калі мадэль не мае надзейных даных, яна так не напіша, а выдаць проста што заўгодна, абы пасавала. Каб пазбегнуць, можна спрабаваць:

- прасіць крытычна ацаніць уласны адказ;
- паказаць слабыя месцы аргументацыі;
- адзначыць, дзе заканчваюцца факты і пачынаюцца здагадкі.

Можна спрабаваць уводзіць прынцыпы маркіроўкі і пазначаць верагоднасць фактаў, альбо пацвярджаць звесткі спасылкамі, аднак у розных мадэлях гэта будзе працаваць па-рознаму. Тое самае з вялікімі аб’ёмамі тэксту. Ну і нельга забываць, што нейрасетка можа элементарна падцягваць непраўдзівую інфармацыю, паўтараючы памылкі з інтэрнэту.

Выява з reddit

Штучны інтэлект — гэта не магічны спосаб, які можа ў два клікі знайсці патрэбныя адказы, напісаць навуковае даследаванне ці выканаць працу. Але гэта выдатны інструмент для спрашчэння некаторых задач і магчымасць адкрыць для сябе нешта новае.

Галоўнае памятаць — нават нейрасеткі, якія ў тэорыі маюць доступ да ўсіх ведаў інтэрнэту, могуць памыляцца. Не бойцеся эксперыментаваць і выкарыстоўваць іх магчымасці, галоўнае — з розумам і крытычнасцю.

Д. П., Budzma.org