Читать книгу: «ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети», страница 3

Плюсы и минусы работы с GPT

Эта книга не будет гимном подсказкам. Да, у модели множество плюсов, но и кормить только сахаром – не в наших принципах. GPT, конечно, сильный и умный, но пока далеко не идеален.

У него есть ряд недостатков, о которых обязательно стоит сказать. Впрочем, и плюсы мы в стороне тоже не оставим.

«ПК» – контентщики, а потому мы оцениваем все, исходя из своих профессиональных навыков. Мы не самые удобные экзаменаторы, которые ставят тройку там, где другие бы поставили четверку или пятерку.

Словом, скажем, как видим. Без вранья. Все же наша цель не пиар нейросети, а выявление реального рабочего потенциала.

Минусы

Нестабильность оценочных суждений

В двух идентичных запросах с разницей в минуту GPT может дать два абсолютно разных ответа. Это не человек с каким-то статичным мнением, который и сегодня, и завтра на вопрос о десяти лучших книгах для начинающего писателя даст примерно один и тот же список.

Увы, у GPT списки могут легко разниться на 100 %. И этому не помогает ни изменение контекста, ни использование ролей (об этом поговорим чуть позже).

Почему так происходит? Мы спросили у GPT:

• Скажи, почему при одинаковом запросе в разных диалогах даже при полной смене контекста ты даешь разные ответы?

ИИ дал такой ответ.

Этому может быть несколько объяснений.

1. Статистическая случайность. Внутри модели используются стохастические методы, в том числе случайный выбор, что может привести к некоторому уровню разнообразия в ответах, даже при одинаковом входном контексте.

2. Зависимость от предыдущих итераций. Если модель напрямую взаимодействует с предыдущими входными данными, то результаты могут варьироваться в зависимости от предыдущих ответов модели. Если один из нулевых контекстов до этого сгенерирован другой моделью или пользователем, то модель может прочитать этот контекст и использовать его при определении ответа на следующий запрос.

3. Недостаточное количество информации. При нулевом контексте модель может не иметь достаточно информации для однозначного ответа и, следовательно, может предложить несколько различных вариантов в ответе, основываясь на общих знаниях.

Так что чрезмерно надеяться на «лучшие», «самые» и прочие субъективные суждения нейросети не стоит.

С объективными же суждениями (например, «пять самых крупных животных мира») все иначе. Практически полный порядок уже сейчас. И все же (на всякий случай) советуем вам при запросе ответа требовать от ИИ критерии оценки.

Например:

• Дай список пяти самых крупных животных мира, *укажи вес в килограммах.

* – критерий.

Если и теперь сомневаетесь, то можно перепроверить, задав тот же промт, но уже в новом контексте (начав новый разговор). Когда данные корректны, ответы будут идентичны. А вот если они почему-то не идентичны, то нужно спросить почему и попросить еще раз перепроверить.

Нестабильность реакций на подсказку

GPT порой «взбрыкивает» и на уже неоднократно проверенный промт дает не ту структуру, как раньше, даже если подсказка этого требует. Такое происходит нечасто, но все же случается.

Если подобное произошло, то попросите модель еще раз пересмотреть условия и дать ответ строго по ним. Или же дайте пример «эталонного» ответа, когда нейросеть отвечала вполне корректно, выдавая верную структуру.

Галлюцинации

Коротко говоря (подробнее поговорим в главе 2), это всякая ерунда (вымышленные факты, имена, варианты решений и т. п.), которую ИИ берет непонятно откуда.

ИИ может фантазировать как по вполне изученным темам (все реже), так и в случаях, когда у ChatGPT не хватает информации.

Так что на всякий случай советуем вам перепроверять ключевую информацию, касающуюся каких-то чисел, имен, дат, фактов и т. д. Но будем объективны: галлюцинации в свое время сильно подпортили имидж ChatGPT, поэтому разработчики нещадно борются с ними.

Неумение ИИ признаться в незнании

Такое явление встречается все реже. Это тоже подвид галлюцинаций, но несколько иного рода: чистый креатив при полном отсутствии информации.

Например, собранным нами у GPT причинам, по которым крокодилы мигрируют в Сибирь, мог бы позавидовать любой ученый. Но это было давно, в самом начале развития, сейчас ChatGPT стал скучным и признает, что не знает о таком виде миграций.

ChatGPT совсем или частично не подходит для ряда ниш и задач

Здесь следует учесть несколько особенностей.

Национальные и социальные особенности. ChatGPT – изначально англоязычная разработка, хоть и отлично говорит по-русски. И обучалась модель на основе колоссального пласта западной системы знаний, культуры, традиций, профессиональной специфики, менталитета и т. д.

Иными словами, о том, что не «за океаном», уровень знаний у модели еще невысок. Да, сегодня она уже умеет подстраиваться под язык пользователя и учитывать это при ответе. Например, посоветует для покупки автомобиля не западные, а российские сайты.

Будем надеяться, что со временем этот минус уйдет. Тем более что от модели к модели виден явный прогресс.

Профессиональные особенности. Есть целый ряд профессий и направлений, где GPT стоит использовать с оглядкой (бухгалтерия, юриспруденция, технологии). В их основе лежат разные законодательства и требования, много-много нюансов. И всех их ИИ, увы, пока не знает и не умеет различать.

Здесь (как и для других пунктов) пока верно правило: если что-то касается единой, общей системы знаний (например, первого закона Ньютона или определения термина «инфляция»), то все нормально. Когда же начинаются какие-то национальные, социальные и прочие особенности, стоит быть внимательными. Вам ведь не нужен доклад руководству, в котором два из семи законов Российской Федерации трактуются иначе, верно?

Технические особенности. Сейчас в интернете можно встретить такие подсказки для задач, как «создание бизнес-плана», «маркетинговый анализ», «сбор ключевых запросов» и т. п.

Чтобы вы поняли, почему мы говорим о таких запросах, приведем аналогию.

Есть макеты видеокамер, которые работают на батарейках. Очень похожи на настоящие камеры, некоторые даже крутятся и мигают. Они намного дешевле настоящих камер и с задачей «создать видимость видеонаблюдения» справляются. Есть лишь один нюанс – это не видеокамеры.

То же самое касается и промтов наподобие «создание бизнес-плана», «маркетинговый анализ», «сбор ключевых запросов». Да, результаты могут быть очень похожи на реальные маркетинговые анализы, но все это – только макеты. В других областях ChatGPT уже работает камера, с разным качеством съемки, но камера. А здесь – бутафория.

Какие-то ключевые запросы собрать, конечно, можно, но они точно не будут отражать истинное положение дел. Чтобы работать с такими тонкими настройками, нужны как минимум специальные онлайн-сервисы.

Или, скажем, бизнес-план. В нем учитываются десятки нюансов: точки роста, анализ рынка, перспективы отрасли и т. д. и т. п. Чтобы это работало, нужно как минимум иметь пласт дополнительной информации. Вы уверены, что ChatGPT сможет ее собрать, например, для Ростовской области, а то и вовсе для какого-нибудь конкретного ее города?

Это ни в коем случае не значит, что ChatGPT и бутафория везде идут бок о бок. Во множестве областей нейросеть очень ценна: там, где нужно создать сценарий, изучить или проверить текст, привести логические аргументы, написать пост и много-много где еще. Но часть направлений, увы, пока вне ее епархии.

Но даже если случилось невероятное и вы ввели какой-то громадный детальный промт для того же маркетингового анализа, все равно возникает множество сложностей. Где гарантия, что: во-первых, не будет галлюцинации; во-вторых, ChatGPT учтет абсолютно все вводные; в-третьих, будет рассчитывать все по вашим правилам и т. п.? Ее нет…

Одно дело, если с помощью ИИ вы создали слабенький пост для соцсети: качество видно сразу, всегда можно отредактировать. Но даже если что-то не заметили и разместили «как есть», то большой беды не будет.

И совсем другое дело – с виду вполне серьезный маркетинговый анализ, но с явным изъяном в расчетах. Там до потери больших денег, времени и сил рукой подать.

Сказанное выше верно при том самом «промтинге из коробки». То есть когда вы берете общую модель GPT и с помощью подсказок пытаетесь получить результат. Например, на основе симптомов пытаетесь понять, какая у вас болезнь и как ее лечить. Это, конечно, неправильно.

Но, как мы помним, существуют и LLM, которые специально обучают для конкретных задач. Так, есть интересный кейс, когда одна западная клиника на основании тысяч подтвержденных врачебных диагнозов сумела обучить модель ставить диагнозы. И по точности они даже превышали средний показатель клиники среди обычных врачей. Конечно, все перепроверял человек, но экспертность ИИ уже явно видна.

Или, например, маркетинг. Если обучить LLM стратегиям создания маркетинговых анализов в вашем агентстве, то модель тоже сможет создавать совсем иной по качеству материал, реально полезный и сильный.

Да, это непросто и недешево, но возможно. Сделать точечный умный инструмент из ИИ можно и для таких сложных задач, но это уже штучная работа, а не массовый промтинг.

Результаты нужно дорабатывать

Это даже не минус, а, скорее, изначально завышенные ожидания. Массовый хайп, недостоверные обещания в рекламе (курсы, сервисы и т. п.) и неверное понимание сути ChatGPT лидерами мнений привели к тому, что нейросеть наделили магическими свойствами. Дескать, нажать только раз – и вот уже тебе и контент для сайта на год, и книга-бестселлер, и пламенная речь, от которой рыдают даже стены. Конечно, когда оказалось, что все не совсем так, народ остыл и начал считать, что его обманули.

Никто никого не обманывал. ChatGPT и правда невероятно силен. Но есть несколько моментов, которые нужно понимать.

1. ChatGPT не монолитный ИИ с каким-то общим качеством любой работы. Модель разбита на условные сегменты с разным качеством выполнения задач. Часть задач уже делает шикарно (и человек не нужен), часть – отлично (но с человеком лучше), часть – нормально (участие человека желательно), часть – слабовато (участие человека обязательно), часть – совсем слабо (те же бизнес-планы).

2. Чем выше ваши навыки промтинга, тем меньше вы будете разочарованы. Если вы умеете работать с ИИ и понимаете, как ставить задачи, то получаете более сильный результат. Вы уже на шаг впереди, вдобавок можете усилить результат с помощью все того же промтинга.

3. Дорабатывать – это нормально. Например, статьи из A-блоков NeuroPanda можно сразу публиковать на каких-то ресурсах с минимальной проверкой и редактированием. Но если вы хотите еще лучше, например добавить немного убедительно-позитивного стиля (см. книги «Тексты, которым верят» и «Копирайтинг: сила убеждения»²), это пойдет только на пользу материалу.

Когда нужно что-то сократить, добавить личные кейсы, ввести свой подраздел – в любом из этих случаев ChatGPT помогает значительно сэкономить деньги, время и силы. Мы уж не говорим о тех, кто вообще не умеет писать статьи. Для них почти готовая статья – подарок из подарков. И это правило верно для ChatGPT практически везде.

Мы уверены: со временем качество результатов ИИ будет только расти, но тандем «машина + человек» всегда лучше, если вы хотите выжимать максимум.

Все сложнее отличить ChatGPT от человека

Это одновременно и плюс, и минус – смотря с какой стороны смотреть. Но поскольку мы сразу сказали, что будем писать как есть, то не можем не упомянуть данный факт.

«Интервью» и «экспертные ответы» специалистов, статьи на биржах копирайтинга, аналитические материалы, сторителлинг, контент, который вы считаете обычным, уже сегодня создают с помощью ChatGPT.

И если контент, созданный по совсем слабым подсказкам (без контекста, усилителей и какой-либо серьезной структуры), еще как-то видно, то работу хорошего промтера, да еще и владеющего навыками редактирования, выявить все сложнее. Такие тексты будут проходить проверку уникальности, будут написаны живым языком, все будет казаться нормальным, но это все равно ИИ.

И вроде бы, наоборот, это же хорошо: создавать тексты станет дешевле, быстрее, проще. Все так, но на другой чаше весов есть и минусы.

Уменьшается количество работы у создателей контента. Дизайнеры уже ощутили это на себе: в интернете хватает историй, как целые отделы дизайнеров заменяют парой-тройкой промтеров или же обучают промтингу тех же дизайнеров, но часть все равно сокращают.

И это не хайп, а реальность: графика, созданная современными нейросетями, уже не просто классная, а классная-классная. Зачем, условно говоря, тратить 100 рублей на прорисовку персонажей, если можно за 10 рублей нарисовать не хуже, но в 200 раз быстрее и в 2000 раз больше? По сути, нужно лишь создать один мастер-промт, отточить результат – и готово.

Да, с контентом все еще не так однозначно, но это тоже лишь вопрос времени. Просто обработка текстовой информации – более сложное направление. Наскальные рисунки ведь тоже появились раньше письменности.

Появляется огромный простор для конфликтов, обид и непониманий. От пользователей нейросетей можно услышать такие жалобы или сомнения:

• «Я заказал сделать реферат, заплатил по высокому тарифу, как кандидату наук, а мне кажется, это писала нейросеть…»;

• «Я заказал подробный астрологический прогноз, но…»;

• «А вы точно за эту сумму денег создадите уникальный контент-план с анализом эксперта-маркетолога или?..»;

• «Я дорого заплатил за авторскую статью, а мне дали ChatGPT, я сам проверил “детектором ИИ”…» (а человек и вправду писал сам, даже лучшие «ИИ-детекторы», увы, не всегда правдивы).

Наверное, это издержки прогресса. Наверное, так всегда и бывает. Наверное, в будущем появятся безошибочные детекторы ИИ и четкие рамки подобной работы. Но пока так.

Плюсы

Главный плюс GPT – сам факт его появления и существования. Да, еще хватает тех, кто готов смеяться над каждой ошибкой и промахом ИИ. Примерно так же в свое время извозчики смеялись над первыми автомобилями…

Здесь главное – не торопиться. Да, ИИ пока еще «ребенок». Да, он ошибается. Да, где-то пока громоздок или туповат. И все же колоссальный прогресс и потенциал сложно не увидеть. А время уж само все расставит по местам.

Сильный помощник

Люди разные, и уровень подготовки, креатива, навыков у них разный. Кто-то и сам генерирует смыслы пачками, фонтанируя креативом не хуже GPT. Таким людям, возможно, ИИ лишь время от времени подбрасывает новые идеи или сокращает время выполнения рутинных задач.

А есть и те, у кого с идеями не так чудесно или с текстами не складывается. Тогда ИИ уже не просто подспорье, а незаменимый, крайне важный, толковый и выгодный партнер. А то и первая скрипка.

Почти полная универсальность

Если отбросить многослойные задачи вроде маркетингового анализа или создания бизнес-планов, останется огромнейший пласт компетенций ИИ. Нейросети – своеобразная смесь неваляшки и автомобиля с лебедкой для самовытягивания. Даже если вы совсем забуксовали или все пошло не туда, можно исправить ситуацию, используя пару промтов. Каждый шаг изменить или улучшить, сложное упростить, непонятное объяснить, обычное сделать хорошим – все это может ИИ.

Нейросети – бесконечно раскрывающаяся система с любым количеством слоев. Чем больше вы знаете о промтинге, чем лучше понимаете принципы, чем сильнее ваше «высказать невысказанное», тем дальше вы можете зайти. Было бы желание. И это замечательно.

Тренировка мозга и развитие мышления

Ученые давно доказали: мозг поддается тренировке так же, как мышцы тела. Недаром есть развивающие головоломки, задачники для улучшения памяти и многое другое. И наоборот, если мозг не нагружать, то он постепенно теряет цепкость мышления, «заплывает жирком».

Казалось бы, подсказки как раз мешают тренировке мозга. Ввел промт – получил ответ. Но это только на первый взгляд. На самом деле промтинг требует достаточно большого количества умственных усилий. Нужны и мозговые штурмы, и учет возможных ошибок, и анализ промта, и умение сплести в один мастерский промт все важные вводные.

Скажем по себе: ежедневная практика промтинга значительно повышает мыслительные, аналитические, творческие и когнитивные способности человека. Так, например, на первых этапах самообучения даже удержание в голове нескольких вариантов работы подсказки требовало от нас значительных усилий. Сейчас же это происходит автоматически. Проще говоря, если раньше нам сложно было удержать в голове три-четыре нити процесса, то теперь и десять – нормально. Анализ тоже дается легче. И креативность растет. Словом, промтинг – самый настоящий брейн-фитнес с явными, ощутимыми результатами, отличная практика во времена культа «ленивого мозга».

Помогает «просто взять и начать»

Люди творческих профессий знают, насколько сложно бывает взять и приступить к делу. Виной тому – творческий ступор, когда человек попросту не знает, как и с чего начать. Сюда же можно добавить страх перед задачей и процессом работы над ней. Как очень верно заметил Г. Лауб: «Самая тяжелая часть работы – решиться приступить к ней».

Нередко такая стратегия перерождается со временем в хроническую прокрастинацию. Мы в ступоре, а потому откладываем и откладываем дела. Затем это становится привычкой. А позже – и вовсе системой, обязательным ритуалом.

В итоге прокрастинация начинает разрушать нашу жизнь, параллельно подминая под себя карьеру, социальную позицию, самооценку, заработки, отношения в семье и даже здоровье.

ИИ – отличное лекарство от творческого ступора. Вам уже не нужно бояться начать или переживать, что нет идей. Один маленький промт – и проблема решена. Да, может быть, не сразу найдутся лучшие решения, но главное – вы уже начали, втянулись. Значит, и ступор уже позади.

То же касается и вдохновения, и креативности. В создании любого рода контента часто все решает всего одна идея, какой-то новый ход, после которого все раскрывается иначе. И таких ходов у ИИ хватает.

Кстати, примерно в одно время с этой книгой выйдет книга Петра Панды «Прокрастинация всё». Это большая практическая книга-тренажер от бывшего прокрастинатора. Если откладывание дел на потом стало для вас обычной практикой, то советуем хотя бы поинтересоваться. Не пожалеете.

Промтинг – навык будущего

Прогресс, увы, неумолим. Там, куда приходят роботы и компьютеризация, со временем либо они заменяют человека, либо людям нужно учиться как-то сосуществовать. Честно говоря, особых восторгов из-за этого мы не испытываем, но такова реальность, и нам в ней хочешь не хочешь, а жить.

Еще двадцать лет назад интернет был баловством для избранных. А тридцать – и компьютеры-то были редкостью. Сегодня это явление повсеместно и стало неотъемлемой частью жизнью.

Так же и промтинг. Да, возможно, не все и не сразу поймут его преимущества. Но главный ориентир намечен: ИИ делает многое быстрее, дешевле, а порой уже и лучше человека. Значит, выгодно. Значит, станут работать законы рынка. Значит, начнется очередной виток «роботизации».

Мы не говорим, что вам обязательно нужно становиться промт-инженером (хотя и такая профессия потихоньку набирает популярность). Но «уметь в подсказки» все же стоит. Хотя бы для себя, чтобы потом не догонять впопыхах. А может, стоит сразу сделать это своим карьерным усилителем. Другие не умеют, а вот вы – да. Другие долго, а вы – быстро и лучше. Вариантов много.

Навыки промтинга пригодятся почти везде. Сегодня, например, уже никого не удивишь навыком работы в Word, а вот лет двадцать пять назад он был весомым преимуществом. Думаем, вы поняли аналогии.

Если вы уже сейчас научитесь не просто составлять промты, а творить с ними всякие дивные штуки всем на зависть, повышающие продуктивность раза в три, то вас точно выделят.