ИИ в теории
На мероприятие пригласили не абы кого, а лучших из тех, кто профессионально пишет на темы IT - победителей ежегодного конкурса "Вместе в цифровое будущее". Впрочем, в онлайне тоже шла трансляция для желающих приобщиться к тайнам ИИ и понять - так ли страшен интеллектуальный зверь в искусственной шкуре и можно ли его поставить себе на службу.
Надо сказать, что на воркшоп прибыли люди продвинутые. Молниеносный экспресс-опрос показал: практически все журналисты и блогеры так или иначе имели дело с ИИ - общались с ChatGPT, "рисовали" картинки в Midjourney и Kandinsky, пытались что-то натворить в других нейросетях, которые до сих пор множатся как грибы. Признаюсь, я тоже использовал доступные варианты ИИ в основном для обработки снимков, но клянусь - никогда для подготовки текстов.
Прежде чем приступить к практикуму, ведущий - старший вице-президент компании по информационным технологиям Кирилл Меньшов - подвел общий знаменатель: дал свое видение ИИ.
Он напомнил, что поначалу это была простая экспертная система, в которой все программировалось - обычная автоматизация, роботизация. Человек детально описал правила и алгоритмы, а машина их исполняет. 1,2,3,4,5 - результат. И никакого интеллекта. Такая схема с успехом применяется, например, для распознавания патологии на рентгеновских снимках или компьютерных томограммах, а также в других разделах медицины, где ныне все - от обследования до лечения - расписано буквально по шагам.
Но ИИ развивается. В основном он проявляет себя довольно средне и не превосходит человеческие возможности. Те же нейронки Midjourney и Kandinsky не в состоянии создать картинки, которые бы не изобразила рука художника.
Впрочем, кое-где ИИ уже обходит человеческий интеллект. Так, компьютер AlphaGo, обученный игре Го, которая гораздо сложнее, чем шахматы, выигрывает у homo sapiens. Почему? Потому что компьютер тратит массу времени на самообучение.
- Для создания AlphaGo взяли два ИИ, которые играли друг против друга. Спустя 40 тысяч часов компьютер самообучился. Вам на это всей жизни не хватит, - отметил Кирилл Меньшов.
ИИ можно разделить на три вида. Предсказательный распознает объекты, анализирует цель сообщения, работает с фактами, предсказывает события. Генеративный на основе обученной модели ИИ создает что-то новое: картинки, тексты, музыку. Третий вид - это всем знакомые системы принятия решений: "умный город" или банки, где ваши заявления на кредит рассматривает ИИ.
И что сейчас творится с ним, куда он движется? В датацентричность - ИИ делает ставку на качество и доступность данных, которые нужны для обучения алгоритмов. Моделецентричность ИИ направлена на создание универсальных систем, новых данных, моделей машинного обучения. Прикладной ИИ решает практические задачи, связанные с роботами, сложным оборудованием, бизнес-процессами. Человекоцентричность ИИ - это технологии, облегчающие нам жизнь, а также "цифровая этика", не что иное, как морально-этические и юридические нормы применения искусственного интеллекта. Что является результатом труда ИИ, какие на него есть права, и кто несет ответственность за содеянное?
Гипермаркет нейросетей
Расставив теоретические точки над i, Кирилл Меньшов призвал журналистов относиться к ИИ не как к угрозе, а видеть в нем возможности. Развить эту мысль попросили нейронку, которая исполнила это в стиле известных людей.
"С генеративными технологиями мы можем автоматизировать рутинные задачи и освободить время для более важных идей", - сгенерировал мысль чат-бот ChatGPT, возомнив себя Илоном Маском. Столь же емким был тезис "цифрового" Тима Кука: "Генеративные технологии - это не угроза, а возможность сделать нашу работу более эффективной и сфокусированной на результате".
- Как видите, нейросеть не согласна с тем, что она является угрозой. Наоборот, она считает, что усиливает роль человека. Дает ему новые возможности и высвобождает время для чего-то более важного и нужного. Хочется, чтобы именно этим тезисом вы руководствовались в работе, повышая ее качество и успевая больше, - попросил ведущий.
В мире сегодня более 350 тысяч нейросетей. Столько их, например, на сайте Futurepedia. Все они разные. Нужно знать, какие лучше подходят для решения конкретных задач. Ситуация напоминает поход в огромный гипермаркет, который торгует инструментами: у вас глаза разбегаются при виде 30 видов дрелей, 40 перфораторов и 20 газонокосилок. Так же выглядят сайты с набором нейросетей. Профессионалу важно собрать для себя тот набор инструментов, который ему нужен. И неважно какую "дрель" вы купите - главное, чтобы она сверлила дыры. Впрочем, есть и универсальные мультитулы, такие как ChatGPT.
- Нейросети можно сравнить с шуруповертом, который вдруг подарили человеку, всю жизнь закручивавшему саморезы отверткой, - привел пример Кирилл Меньшов. - Невозможно протестировать все 350 тысяч нейросетей, но ведь есть рейтинги и отзывы, по которым можно сориентироваться.
И что, на взгляд экспертов компании, является лучшим инструментом для журналистов? Во-первых, нейросети для работы с текстом и расшифровки аудиозаписей и видеороликов, а также выжимки тезисов. Это, например, универсальные ChatGPT и Smodin, а также Stable Diffusion и 300.ya.ru. Во-вторых, поисковые движки, такие как Perplexity Ai, которые работают лучше того же Google. В-третьих, нейросети для генерации изображений - Jasper, DALL-E 2, Midjourney и Kandinsky.
ИИ в практике
Нам, участникам воркшопа, дали доступ к основным нейросетям и предложили поработать с пресс-релизами, интервью, новостной заметкой, интервью, а также провести фактчекинг и сгенерировать картинки.
В ходе практикума выяснилось, что ИИ хорошо пересказывает новости и делает выжимку тезисов из больших текстов - прямо по пунктам. А вот рерайт совсем не похож на работу профессионального журналиста.
Нейронка Perplexity в целом справилась с задачей подобрать экспертов по определенной тематике, а также с поиском бэкграунда к новостной заметке. Высокие оценки получили нейросети, которые транскрибируют запись голоса в текст. Порадовало и то, что ИИ, выступая в роли переводчика, справляется с заданиями гораздо качественнее, чем тот же Google.
Нейросети обучаются на больших объемах информации. Если спросить ИИ о том, что не очень хорошо известно, то результат разочарует. Нейронки не лучший инструмент для этого. Они часто путают факты, а то и выдумывают их, поэтому все нужно тщательно проверять. К тому же нейросеть всегда дает разные ответы на один и тот же вопрос.
- К нейросетям надо относиться с уважением, работать с ними, но при этом сохраняя свои ценности. Мы видим, что нейросети дают достаточно сухие тексты, а журналист - это душа материала, - отметил Кирилл Меньшов.
По его словам, вопрос: "Заменит ли искусственный интеллект людей?" сегодня даже не стоит. Проблема другая - где взять несколько миллионов трудоспособных людей для экономики в ближайшем будущем, и, наверное, только ИИ может здесь помочь.