Этот же принцип работает и при генерации текста. Когда нейросеть пишет эссе, она не строит в уме логическую структуру аргументации. Она просто предсказывает, какое слово или фраза с наибольшей вероятностью должны следовать за предыдущими, основываясь на закономерностях, извлечённых из гигантского корпуса текстов. Именно поэтому её ответы часто кажутся такими гладкими и правдоподобными – она виртуозно имитирует стиль человеческой речи. Но эта же особенность делает её уязвимой. Если в обучающих данных преобладали тексты определённого толка, нейросеть будет воспроизводить их снова и снова, попадая в ловушку «статистического среднего». Она будет генерировать наиболее ожидаемый, а не наиболее оригинальный или точный ответ.
Так рождается главный миф о нейросетях – миф о понимании. Сила искусственного интеллекта заключается не в его способности понимать нас, а в его феноменальной способности управлять ассоциативными цепочками. Он – мастер контекста. Он может связать воедино стиль Ван Гога, сюжет «Звёздных войн» и образ вашей кошки, потому что в его многомерном пространстве существуют «тропинки», соединяющие все эти понятия.
Наша задача как промт-инженеров – не надеяться, что нейросеть интуитивно угадает наши мысли, а самим проложить для неё нужный маршрут по этому пространству.
Именно здесьинтуитивный подход терпит поражение, а логический – одерживает победу. Интуиция хороша, когда мы общаемся с другим человеком, чьё мышление схоже с нашим. Мы можем рассчитывать на общий культурный код и жизненный опыт. Но при общении с нейросетью интуиция бесполезна. Попытка «почувствовать», какой запрос сработает лучше, похожа на попытку угадать выигрышные номера в лотерее. Результат будет случайным и непредсказуемым.
Логический же подход превращает нас из игроков в архитекторов. Вместо того чтобы бросать в машину расплывчатые идеи, мы начинаем конструировать инструкции. Мы понимаем, что каждое слово в нашем промте – это не просто просьба, а команда, активирующая определённые области в статистическом пространстве нейросети. Мы осознаём, что, добавляя уточняющие детали («не просто дерево, а старый дуб»), мы сужаем поле поиска. Указывая на противоречие («летающий пингвин»), мы заставляем её искать нестандартные, творческие пути. Задавая строгую структуру, мы заставляем её следовать нашему плану, а не блуждать по своим вероятностным лабиринтам.