Про нейросети сегодня говорят много и часто, но вот какую закономерность я заметил. Одни вообще не понимают, как устроены и как работают нейронки, но при этом безоговорочно верят в превосходство искусственного интеллекта. Другие им категорически не доверяют, считают бесполезными и стараются все делать по старинке.
Истина, как всегда, находится где-то посередине. Но есть несколько проблем, которые очевидны уже сегодня.
Проблема №1: мы рискуем разучиться думать.
От многих преподавателей я слышу, что ученики перестали решать задачи. Домашнее задание теперь это просто скопировать ответ от ChatGPT. Да, задание сдано, оценка получена, но в голове то пустота. Ни понимания, ни навыков. В долгосрочной перспективе это совершенно бесполезно.
Сегодня нейросети уже неплохо справляются с работой с кодом, на уровне твердого джуна. Снижение числа вакансий для разработчиков начального уровня это явно подтверждают. Но откуда тогда возьмутся программисты уровня senior через несколько лет? Дизайнеры? Копирайтеры?
Проблема №2: вера в ИИ может быть опасной.
Люди настолько доверяют нейросетям, что загружают в них результаты своих анализов и следуют назначенному лечению. Ситуация стала настолько массовой, что сами разработчики (например, OpenAI) были вынуждены запретить своим моделям ставить медицинские диагнозы. Это о многом говорит.
Но нужно понимать, что нейронка не несет никакой ответственности и доверять ей свою жизнь и здоровье крайне опрометчивый поступок. Как и многие глубоко личные данные, если вы не понимаете, куда может утекать информация.
Проблема №3: оценка рисков
В маркетинге использование ИИ уже стало нормой рынка. И это здорово для рутины: обработать данные, написать формулу для экселя или запрос к SQL, быстро обработать изображение и прочие вещи, которые раньше могли занимать часы, теперь выполняются практически моментально.
Но не все можно безоговорочно отдавать на усмотрение нейронки. Я все чаще вижу, что некоторые (особенно молодые и неопытные) маркетологи отдают ИИ и разработку стратегии, составление маркетингового плана и прочие чувствительные вещи.
Перепоручать нейросети разработку стратегии для вашего бизнеса это огромный риск. Всегда следует спросить себя, а откуда взялись эти данные? Можно ли им доверять? Для какого рынка и аудитории они актуальны? Учитывают ли они конкретику вашего бизнеса и ваших конкурентов?
Ну и не забывайте про галлюцинации. ИИ может изобретать факты, цитаты и даже несуществующие исследования, которые выглядят весьма убедительно.
Проблема №4: обучение моделей
Недавно мне на глаза попался график, из которого явно видно, что сегодня более половины всего контента создается нейросетями: тексты, статьи, LSI тексты для seо, изображения и видео. Буквально несколько лет назад, доля такого контента была не более 5%, а в ближайшей перспективе большинство контента в интернете будет создано с помощью нейросетей.
Но проблема в том, что ведь и обучаются модели в том числе на уже имеющейся информации. Представляете, что получится, если обучать новые нейронки на том, что нафантазировала предыдущая версия? Получится как той старой шутке: «Это вы еще копию с копии не видели!»
Так а что в сухом остатке?
Нейросеть сегодня это мощный инструмент для ускорения, а не волшебная таблетка или высший разум с ответами на все вопросы. Поэтому и пользоваться этим инструментом надо правильно.
Нужно мнение специалиста? Лучше найдите живого эксперта в своем деле и запишитесь на консультацию. Если же есть рутина, которую можно безболезненно передать «стажеру», то тут отлично подойдет нейросеть. Но и в этом случае, вам нужно иметь опыт и знания, чтобы оценить результаты и исправить ошибки. А без навыка выполнения этой работы сотни раз руками, это невозможно.
Кстати, возвращаясь к примеру со школьниками, ИИ отлично может снять рутину с учителей, вынужденных проверять кучу тетрадей.
Очень давно, мне попалась цитата : «Те, кто читают книги, всегда будут управлять теми, кто смотрит телевизор». Сегодня я бы расширил эту мысль: «В будущем власть будет не у тех, кто умеет пользоваться ИИ, а у тех, кто может обойтись без нее».
