Личный опыт: как искусственный интеллект меняет качество жизни

Откуда я все это знаю? 12 лет назад, задолго до того, как нейросети стали объектом хайпа, я увлекся темой применения искусственного интеллекта в маркетинге, в профессиональной сфере. Тогда я еще работал арт-директором в международном рекламном агентстве, потом – креативным директором. И вот на протяжении последних 12 лет я изучал все эти вещи.

Позже я основал онлайн-школу обучения нейросетям «Маркетограф», и к сегодняшнему моменту обучил уже сотни экспертов эффективному применению сервисов. Основанных на искусственном интеллекте.

Я написал книгу «Нейросети: профессии будущего», посвященного использованию ИИ в бизнесе и повседневной жизни, и еще целую серию книг – уже с помощью нейросетей. И в этой книге я, в том числе, более подробно расскажу, как и вы тоже можете создавать собственные книги, используя только ChatGPT. Писать и издавать!

Ко мне обращаются топовые эксперты и крупнейшие компании, чтобы я помог им внедрить нейросети в работу, чтобы я обучил их, как эффективно использовать сервисы на искусственном интеллекте.

Один из самых частых вопросов, на который мне приходится отвечать: как зарабатывать с помощью нейросетей, как вывести бизнес на новый уровень.

Поэтому фокус в этой книге у нас будет не просто на том, как найти в ChatGPT какую-нибудь кнопочку или решить отдельную задачу, а на том, как это поможет создать денежный поток, существенно увеличить ваш доход.

Попутно мы затронем и другие темы, так или иначе связанные с сервисами на искусственном интеллекте:

– как генерировать видео с помощью нейросетей,

– каким образом создавать иллюстрации,

– как выстраивать алгоритмы, задействующие несколько разных нейросетей, для решения сложных задач.

Но их мы только затронем вскользь. А более подробно эти вопросы мы рассматриваем на нашем курсе «Нейропродюсер».

Про меня говорят, что я – настоящий исследователь, фанат своего дела, у которого есть чему поучиться. И, да, у меня есть чему поучиться. Самое главное, что я очень вдохновлен тем, чем занимаюсь, и чему обучаю других.

Мир, где вы сможете сделать что угодно в один клик – такого в истории еще не было никогда. И некоторые сюжеты, рассказанные на этих страницах, вас, действительно, вдохновят. А некоторые – по-хорошему – взорвут мозг! Я искренне считаю, что научиться владеть нейросетями должен каждый.

Начните знакомство с нейросетями с бесплатного мастер-класса «Прибыльные нейросети», кликайте по ссылке и регистрируйтесь!

Глава вторая
Нейросети трансформируют мир профессий: как я стал экспертом в 8 сферах за 7 дней

С приходом новых технологий в нашу жизнь открывается такое невероятное количество возможностей, что дух захватывает! Вот, например, не так давно весь интернет облетела новость о то, что ChatGPT спас ребенка. Он смог определить болезнь, которую не сумели на протяжении 3 лет распознать 17 врачей!

Родители мальчика загрузили в нейросеть результаты медицинских исследований сына, сформулировали запрос для ChatGPT по специальной форме. И искусственный интеллект определил редкий диагноз – по совокупности предоставленных сведений. В итоге мальчика, которому было 4 года, уже начали лечить и его состояние стало быстро восстанавливать после нескольких лет безуспешного лечения. Супер!

Вы можете возразить, что это все замечательно, и за мальчика можно, безусловно, порадоваться, но… Активное внедрение искусственного интеллекта несет в себе не только спасение, но и угрозы. Ведь, по данным Всемирного экономического форума, 85 млн. людей сократят в самое ближайшее время. И очень не хочется оказаться среди этих миллионов. Слишком солидная цифра, чтобы не переживать за собственные профессиональные перспективы.

Понимаю! Но есть и хорошая новость. Она состоит в том, что с развитием искусственного интеллекта появится 97 млн. новых рабочих мест! То есть, получается, 85 миллионам людей придется уволиться, а потом заново устроиться на другую работу, при условии, конечно, что они научатся применять в своей деятельности нейросети. Да еще нужно будет найти где-то целых 12 млн. людей, чтобы закрыть потребности кадрового рынка! Согласитесь, такая постановка вопроса воодушевляет гораздо больше.

На эту же тему высказался Герман Греф. Он посоветовал юристам, маркетологам, методологам, контент-менеджерам, редакторам, копирайтерам забыть свою профессию. Забыть не в том смысле, что никогда больше не возвращаться к ней. На самом деле стоит задача – заново пересобрать, переосмыслить подход к своей работе. Потому что многое из того, что раньше делали эти люди, теперь сможет делать нейросеть.

И может показаться, что «переосмыслить» и «пересобрать» – это абстрактные слова, которые не понятно пока, как реализовать на практике. И вот сейчас я вам покажу, как это происходит. Существует такое правило 10 000 часов. Наверное, кто-то из вас слышал про такую книжку «Гении и аутсайдеры». В ней рассказано, в том числе о том, что для получения статуса эксперта в какой-то определенной области, необходимо посвятить 10 000 часов изучению этой сферы и наработке опыта в ней. Стопудово вы слышали об этом.

Но с нейросетями это правило перестает работать!

Нужен всего лишь час для того, чтобы стать экспертом в любой области. 1 час в день на протяжении недели. Не верите?

Я решил провести социальный эксперимент, используя ChatGPT. Я хотел удостовериться: может ли любой человек, не разбираясь в чем-либо, стать признанным экспертом в этой сфере и даже попасть в таком качестве в СМИ.

И я попал! Про меня даже «Секрет фирмы» и Газета.ru написали: «Павел Лебедев продемонстрировал по-настоящему широкий диапазон знаний». Я использовал исключительно ChatGPT для того, чтобы получить этот результат.

Что я сделал? Есть сервис, где журналисты отправляют запросы для экспертов, и они спрашивают: как вывести тараканов, как выбрать моторное масло, как быстрее продать недвижимость и т. д. То есть, задают массу узкоспециальных вопросов, ответы на которые потом используют в своих публикациях.

Я просто отправлял их запросы в нейросеть. Нейросеть мне отвечала, и я возвращал ответ ИИ журналистам. И действительно, они публиковали эти ответы со ссылкой на меня, мол, Павел Лебедев официально заявил, что выводить тараканов нужно вот так и так. То есть, вы можете стать экспертом, не разбираясь в предмете, буквально, в любой сфере. За неделю!

Я стал экспертом по ремонту в «Комсомольской правде», экспертом-футурологом в «Московском комсомольце», экспертом по недвижимости в «Аргументах и фактах», экспертом в типографском деле в «Финансах». Стал экспертом по участию в телешоу и викторинах, хотя я ни разу в жизни не участвовал ни в телешоу, ни и викторинах. И про меня написали на портале «Мир 24». Еще экспертом по информационной безопасности – в РИА Новости и экспертом по дезинсекции в «Известиях».

Меньше, чем за неделю, я стал экспертом в 8 разных областях, и это подтверждают публикации в восьми СМИ. Для этого я 83 раза откликнулся на запросы журналистов. Я доказал, что абсолютно любой человек, не разбираясь в чем-либо, может стать признанным экспертом. В любой сфере!

А кто такой признанный эксперт? Это тот, кто востребован. У него всегда есть заказы и, значит, есть деньги. Таким образом получается, что, если вы просто умеет взаимодействовать с нейросетями, вы обретаете шанс получить статус эксперта в любом деле, в каком захотите.

Кто-то, наверняка, сейчас говорит что-то вроде: «Да ладно, разве такое возможно?!». Как видите, вполне! Начните подробное знакомство с нейросетями с нашего бесплатного курса «Нейросети. Быстрый старт», и вы на своем опыте убедитесь, как много возможностей откроется перед вами.

А мы двинемся дальше и в следующей главе разберем: как, как работают нейросети, в частности, как работает ChatGPT.

Глава третья
Эволюция искусственного интеллекта: от Т9 до ChatGPT

Удивительно, но, на самом деле, технология, благодаря которой работает ChatGPT, зародилась более 30 лет назад. Помните, еще в старых кнопочных телефонах была такая функция как T9? Когда вы начинаете вбивать какое-то слово, этот алгоритм предсказывает варианты окончания и предлагает их пользователю, упрощая процесс набора текста. В сущности, это простой алгоритм.

Нейросети: как они работают

Однако, сам принцип до сих пор лежит в основе действий нейросетей – языковых моделей и ChatGPT, в частности. Просто нейросетям, в отличие от словарика Т9, «скормили» гораздо больший объем знаний. А также предоставили более мощные инструменты для анализа этих данных. Именно поэтому языковые модели способны предугадывать гораздо больше, чем просто окончания слов по начальным буквам.

Что это за алгоритм? Это очень похоже на то, как мы предугадываем дальнейшее развитие событий при просмотре фильма.

Вот вы смотрите кино, и в какой-то момент уже понимаете: ага, этот, похоже, предатель. Или: этого, наверное, убьют. А, может быть, среди ваших знакомых был такой, с которым смотреть кино было совершенно невозможно? Он сидел рядом с вами и постоянно предвосхищал развитие сюжета на несколько кадров, ломая всю интригу.

Но это же не дар предвидения в чистом виде! Просто бессознательное сопоставление и соотнесение того, что вы видите перед собой на экране, со знакомыми приемами показа зрителям персонажей того или иного типа, типичными поворотами сюжета. Наша «интуиция» основана на насмотренности – знании общих закономерностей в результате большого количества просмотренных фильмов. Т9 действует аналогично.

И ChatGPT работает по схожему принципу, просто, его возможности значительно шире. Это тот же самый словарик Т9 только «на стероидах».

Как это можно использовать? Например, нейросеть в состоянии «догадаться», как нужно писать эффективные, вовлекающие посты. Просто потому, что она «читала» все посты в этой социальной сети, написанные на момент ее обучения. (А нейросети постоянно дообучаются уже в процессе работы.)

Откуда нейросети все знают

Откуда у нейросети знания? Эти знания – совокупность всего, что было ей «скормлено»: от книг и научных статей до интернет-ресурсов, таких как сайты новостей и социальные медиа. Эта информация формирует её «датасет» – набор данных, на котором она обучается. Да, представьте, ChatGPT тоже регулярно читает, например, Forbs или, там, «Секрет фирмы». Кстати, я недавно даже давал я интервью Forbs. Мы говорили о прогнозах развития нейросетей. Тема настолько горячая, что журналисты обратились ко мне как к эксперту с тем, чтобы я прояснил для широкой аудитории некоторые вопросы в этой сфере.

Так вот, помимо книг и сайтов, где люди что-то пишут, вторым типом источника знаний нейросети являются наши запросы ей. Каждый запрос, каждый вопрос помогает ИИ улучшать свои предсказания и ответы, делая их более точными и релевантными.

Вот, вы о чем-то спрашиваете ChatGPT, и он уже понимает: ага, если ты хочешь получить от меня разъяснения, как приготовить обед из таких-то блюд, вероятно, ты относишься к тем людям, которых это интересует. То есть, по вашему поведению искусственный интеллект определяет – кто вы такой, и что вы, вероятнее всего, захотите видеть в качестве ответа.

Еще один источник знаний для нейросети о вас – это ссылки, которые вы ей даете, когда просите что-то сделать. (Языковой модели это необходимо для генерации наиболее четкого и ожидаемого вами ответа.) Например, вам необходимо составить список сильных и слабых стороны ваших конкурентов. Вы предлагаете нейросети ссылку на сайт конкурентов и просите его проанализировать.

Да, нейросети за последнее время настолько продвинулись, что им можно предлагать посмотреть ссылки или прочесть многостраничные файлы. На основании этого ИИ тоже учится. То есть, вы можете загрузить в нейросеть книгу, какую-то статью, и попросить ее понять – что с этим делать. Она проанализирует и даст необходимые рекомендации.

Как правильно задать вопрос ChatGPT, чтобы получить нужный ответ

И теперь перейдем к самому главному вопросу: как получать результат от нейросети? Раньше говорили, что правильно заданный вопрос содержат половину ответа. И, действительно, так оно и было до самого последнего времени.

А сейчас мир изменился! И если мы понимаем, что нейросеть может тебе на любой вопрос выдать ответ, то, по большому счёту, сегодня запрос содержит 100% ответа. Собственно, почему я так легко делюсь всеми этими знаниями, которые мы даем студентам на платном курсе?! Потому что я понимаю, что сами по себе знания не имеют такой ценности, какую имеет опыт. И на курс к нам идут не столько за знаниями, сколько за получением практического опыта и за поддержкой, которую студенты получают на протяжении всего процесса обучения!

Так вот, запрос, который мы отправляем в нейросеть, называется промт. Да, слово не самое благозвучное, но на данный момент это устойчивый термин.

На практике можно убедиться, что от качества, составленного вами промта напрямую зависит результат, который даст ChatGPT.

Рассмотрим пример. Допустим, вам нужно подготовить юридическое заключение по покупке офисного здания клиентом вашей юридической фирмы. И если сформулировать свой запрос небрежно, написав первое, что пришло в голову, то и ответ будет соответствующим.

Пример неудачно составленного промта:

«Помоги подготовить юридическое заключение по вопросу покупки офисного здания клиентом моей юридической фирмы. Опиши основные моменты сделки, риски, дай рекомендации.»

В ответ искусственный интеллект выдаст только общий план для такого заключения. План! Не текст документа. И честно предупредит, что само заключение вам придется написать собственноручно, да еще и адаптировать его, согласно конкретным обстоятельствам сделки.

Поэтому для получения удовлетворяющего результата запрос должен быть гораздо более четким и детальным. Например, таким: