Разумеется, эту книгу можно было бы написать как курс. Рассказать, как выбрать нейросеть, как с ней общаться, как внедрять в работу. Я в таком контенте успела набить руку, пока записывала скринкасты и составляла учебные планы курсов по ИИ для представителей разных профессий для онлайн-школ. Только давайте честно. Какой в этом всем смысл?
Предсказывающие модели сменятся рассуждающими, и промпты устареют. Они устаревают с каждой новой моделью.
Кто-то откроет книгу, желая узнать, как генерировать реалистичные картинки, и расстроится, что про это будет лишь предложение “добавьте в конце промпта слово photorealism”. А главное: не заметит, что до этого было несколько предложений про то, что важно правильно выбрать инструмент – не все нейронки справляются с реалистичным рендером, большинство замыливают изображение.
В мире каждый день появляются новые инструменты и совершенствуются предыдущие. Становятся мощнее, лучше, быстрее, доступнее. Появляются новые фишки самих моделей, которые делают старые приемы работы с ними не актуальными. Там, где вчера нужно было разбивать изучение темы на этапы, теперь достаточно выбрать “углубленное исследование” и ввести вопрос. Где приходилось копировать абзацы из нужного отчета – достаточно прикрепить целый файл. Где просили действовать шаг за шагом и рассуждать – теперь просто включаем рассуждающие модели. И это только про изменения в текстовых нейросетях за последние полтора года. Так что в этой сфере стремительно меняется все. Кроме человека.
В большинстве случаев сложности в работе с нейросетями связаны не с их возможностями или отсутствием технического навыка составления промптов. Это не так сложно, как кажется. Если вы оказались способны осилить школьные сочинения в свое время, то и написать два абзаца по формуле “Роль + Цель + Задача + Контекст + Примеры и Антипримеры” не составит для вас особого труда. Основная сложность кроется в другом. В особенностях мышления людей, которым в руки попадает инструмент.
В нашем восприятии и задач, и реальности, и инструментов. В умении или неумении расставлять приоритеты. В отношении к работе и понимании собственных задач. И даже в осознании того, что мы любим, и что нам катастрофически не нравится и умении действовать в соответствии с этим.
Знаете, что я заметила и по себе и по всем, с кем работала и кого учила? Мы чаще всего разочаровываемся не в самих нейросетях как таковых. Большинство из нас адекватные люди, которые до того, как нажать “Сгенерировать”, не сильно и рассчитывают получить абсолютно идеальный результат. Но, увидев его, мы очень часто разочаровываемся в своих возможностях работы с искусственным интеллектом. Или в его возможности воплотить наши глобальные мечты и мгновенные хотелки. В том, сколько усилий на самом деле требует получение результата. Это нормально. Но все-таки, разочаровываться хотелось бы меньше и реже. Не для этого мы пытаемся их освоить. Не для этого смотрим примеры других людей и проходим их обучения.