автордың кітабынан сөз тіркестері  Искусственный интеллект: путь к новому миру

Кирилл Пшинник

Другой способ натренировать социальные навыки – использовать бот как аналитический инструмент. То есть загружать в него сообщения или посты другого человека, чтобы считать его эмоции. Скажем, коллега пишет вам сообщение в общем чате, и оно кажется вам слишком агрессивным. Загрузив его в чат и дав ему соответствующую команду, можно понять, так ли это или агрессивная манера вам только чудится

Общаясь с любым человеком, мы находимся как бы в окружении группы призраков – людей, с которыми общались до этого. Пережитый с ними опыт – призма, через которую мы видим других и строим с ними общение. В случае с ботами, включая ChatGPT, происходит то же самое: пользователи неосознанно приписывают программному обеспечению человеческие характеристики, которые видели в других людях до этого. Так как впервые компьютерный перенос эксперты заметили у людей, которые общались с Eliza, этот феномен получил название «эффект Элизы».

В основе Sayana лежал чат-бот, который, подобно терапевту, задавал пользователю вопросы о его самочувствии, причинах текущего эмоционального состояния и отвечал, выбирая наиболее подходящие заготовки из базы, составленной специалистами по когнитивно-поведенческой терапии. По итогам разговора бот давал собеседнику полезные упражнения. Есть и другой пример из этого сегмента – Wysa.

Но главная ценность чата в том, что он стимулирует навыки, которые востребованы на работе, но не развиваются в школах. Это, в первую очередь, навык делегирования. Многим из нас сложно ставить задачи нижестоящим сотрудникам. А это влияет на эффективность и продуктивность нашей работы и всей команды в целом. Регулярная передача своих обязанностей чату во время учебы (например, можно делегировать ему подготовку плана для эссе) устранит эту проблему для будущего поколения работников. Другой важный навык – собственно постановка задач. От того, как мы формулируем техническое задание для дизайнера, зависит, что увидим на выходе. А чат в этом смысле ничем не отличается от человека: ему тоже нужно корректно ставить задачу. Поэтому в будущем мы увидим больше компетентных управленцев, которые знают, чего хотят и как этого добиться от исполнителей

«Модель работает подобно человеку. Если мы сначала делаем вывод, а потом доказываем его, то чаще всего на выходе оказываемся неправы и пересматриваем свою точку зрения. Если же мы сначала дискутируем на тему и далее делаем вывод, то проблема исключается»

Модель не так умна и сообразительна, как можно подумать. Чтобы добиться действительно качественного результата, нужно составить несколько запросов, выстроить диалог с моделью, то есть проделать большую работу, которая требует навыков рассуждения, структурирования информации и т. д

Например, математика учит не просто складывать и умножать числа, но решать задачи, а для этого – строить гипотезы, доказывать их, подвергать сомнению решения и т. д. Эссе и другие письменные задания, которые даются детям на протяжении всего обучения, прокачивают ту же «мышцу».

ритическое мышление. Это понятие описывает целый набор навыков: наблюдательность, умение анализировать информацию, выстраивать аргументы и логические цепочки, замечать нестыковки, несоответствия и обыденные ошибки в логике и аргументации, оценивать и отстаивать собственное мнение и т. д.

сам по себе ChatGPT не умеет решать математические примеры, но с этим отлично справляется Wolfram

воеобразную гонку вооружений – над созданием сервисов на основе нейросетей работают все крупные игроки рынка. Пока самой громкой остается ChatGPT от компании OpenAI. Но ее постепенно нагоняет, например, Gemini от Google