Теория: Введение

ИИ прочно вошли в нашу повседневную и профессиональную жизнь. Их используют в поиске, мессенджерах, офисных приложениях, разработке, анализе данных и автоматизации. Но, несмотря на доступность, эффективность таких инструментов зависит не от магии модели, а от того, как вы с ней взаимодействуете. ИИ — это помощник, с которым нужно уметь работать.

Чтобы ИИ действительно приносил пользу, нужно понимать его сильные и слабые стороны, грамотно формулировать задачи и уметь проверять результат. Это особенно важно в рабочих задачах, где ошибка может стоить времени, денег или репутации.

Эволюция ИИ

Современные ИИ чаще всего представлены в виде языковых моделей. Это особые программы, обученные на огромных массивах текста. Они умеют дополнять, переформулировать, создавать и объяснять текст на естественном языке. Такие модели лежат в основе систем вроде ChatGPT, которые умеют:

• писать, переводить и редактировать тексты
• объяснять сложные темы
• помогать с кодом
• обрабатывать таблицы
• создавать изображения и многое другое

Раньше многие из этих задач занимали часы или даже дни. Чтобы написать статью, приходилось собирать материалы, продумывать структуру и вручную формулировать текст. Перевод документа занимал много времени и требовал знания языка. Программирование часто сводилось к поиску примеров и долгим экспериментам. Теперь эти процессы занимают минуты или даже секунды: модель может предложить готовый черновик статьи, сделать быстрый перевод или сгенерировать рабочий фрагмент кода.

Почему важно понимать принципы работы ИИ

ИИ-инструменты не мыслят, не знают и не помнят в привычном для нас смысле. Они не хранят факты и не делают логических выводов как человек. Вместо этого они генерируют ответы, опираясь на вероятностные модели — они просто «угадывают», какое слово или фраза должна быть следующей.

Представьте студента, который готовится к экзамену по истории. Он прочитал тысячи страниц учебников, лекций, статей и даже постов в соцсетях. Теперь его просят написать ответ. Он вспоминает куски текста и соединяет их так, как считает уместным. Иногда это похоже на блестящий конспект, а иногда на набор штампов и неточных фактов. У него нет «собственного знания» — он лишь воспроизводит усвоенные шаблоны.

То же самое происходит и с нейросетями. Они учатся на огромных массивах текстов, но не владеют всей информацией и не проверяют её актуальность. Если модель обучалась только до 2021 года, она не расскажет вам о событиях 2023-го или о новых технологиях 2024-го. А если большая часть данных была собрана, например, из форумов и блогов, то стиль ответа будет скорее разговорным, чем академическим.

Кроме того, качество исходных данных напрямую влияет на качество ответа. Если в корпусе было много ошибок, клише и упрощений, то и модель будет выдавать такие же тексты. Именно поэтому иногда ИИ звучит уверенно, но ошибается или «галлюцинирует» — придумывает детали, которых в источниках не было.

Понимание базовых принципов работы ИИ помогает:

• видеть, где возможны ошибки и галлюцинации
• правильно формулировать запросы
• не ждать от ИИ невозможного — например, доступа к закрытым данным или личного опыта
• проверять факты при работе с важными проектами
• держать под контролем результат, а не полагаться на него «вслепую»

Вам не нужно быть специалистом по машинному обучению. Но если понимать, как работают такие системы, с ними становится проще и удобнее работать — вы будете лучше использовать их сильные стороны и спокойнее относиться к их слабостям.

Какие бывают модели и как выбрать подходящую

ИИ-инструментов сегодня много, и почти каждый день появляются новые. Под капотом у большинства из них — языковые модели, но они могут отличаться по возможностям, скорости, стоимости и даже по манере общения.

Есть универсальные модели вроде ChatGPT, Claude, Grok и Gemini. Они подходят для широкого круга задач: от генерации текстов и кода до анализа данных, работы с файлами и таблицами. Некоторые умеют работать с изображениями, PDF и даже голосом. У каждой модели — свои особенности: одни лучше объясняют, другие — короче отвечают, третьи — строже следуют структуре.

Выбор модели зависит от ваших задач. Иногда стоит просто попробовать несколько и посмотреть, какая больше подходит именно вам. Для этого есть сервисы вроде Chatbot Arena, где можно задать один и тот же вопрос и сравнить ответы двух моделей бок о бок. Хороший подход — держать под рукой пару инструментов и использовать каждый по сильной стороне.

Независимо от выбора, принципы общения с ИИ остаются одинаковыми. Если вы научились формулировать запросы, управлять стилем и проверять результат — вы сможете эффективно использовать любую модель.

В этом курсе мы научимся использовать его в самых разных задачах: от работы с текстами до автоматизации процессов.

Что вы узнаете в этом курсе

• Как формулировать запросы к ИИ, чтобы получать точные и полезные ответы
• Как использовать ИИ в работе с текстами, таблицами, кодом, данными и изображениями
• Как адаптировать ИИ под свои задачи и повышать продуктивность
• Как избежать типичных ошибок и не полагаться на ИИ вслепую
• Как построить собственный процесс работы с ИИ