GPT-модели все чаще используются в широких областях, и тенденция показывает, что человечество ждет повсеместное использование генерации. Что это означает для одного из фундаментальнейших процессов - процесса познания и обретения навыков, разберемся.
Коротко о смене принципиальной парадигмы
Любая взрывная инновация, то есть инновация, которая меняет отношение ценностей на рынке, когда-то вызывала споры и формировала вокруг себя целый рой скептиков. Уверена, когда изобрели морской секстант, а это было аж в 1699 году, многие тоже приписывали достижение магии.
Взрывные инновации существенно меняют наше отношение к существующему порядку вещей, и это дает человечеству сильный импульс развития. Gpt-модели относятся к взрывным инновациям.
Что в сущности изменилось с появлением gpt? Чтобы ответить на этот вопрос, предлагаю сделать шаг назад, и вспомнить историю с первыми поисковыми системами. Это тоже была взрывная инновация того времени, и ее основная задача - облегчение поиска информации. Благодаря поисковым системам и алгоритмам, человек перестал сидеть в библиотеке и получил все знания мира в телефоне.
Сделало ли это человека глупее? Отнюдь. Когда вся информация под рукой, можно совершенно иначе подойти к организации работы по исследованию. Например, больше времени уделить смежным областям, а значит, осветить больше вопросов или с большего числа сторон.
И если поисковые системы дали нам возможность иметь огромную цифровую Библиотеку Всего, то gpt дает возможность перестать перебирать из этой библиотеки релевантные источники, компилируя информацию, а сразу выдает наиболее актуальные смыслы. Как если бы кто-то умный прочитал всю литературу по исследуемой тематике, и сразу дал бы нам ответ. Gpt - это Суперэрудит в вашем телефоне. И единственное, что может разъединить вас с Суперэрудитом, это недостаточный заряд батареи. Других преград нет (про интернет не говорю - в большинстве стран он всегда и почти везде).
Таким образом, еще один шаг в познавательном и исследовательском процессах оптимизирован с помощью технологии. Что же остается человеку?
Процесс создания чего-либо укрупнённо выглядит так:
Идея - Сбор информации - Компилирование и обработка информации - Отбор вариантов - Реализация
Библиотека Всего и Суперэрудит берут на себя второй, третий и четвертый пункты (четвертый, скорее всего, будет всегда контролироваться человеком). Что останется человеку? Идеи и реализация.
За 15 лет в различных компаниях и командах я много раз видела, как талантливые, сильные, начитанные люди тратили огромное количество времени на сбор информации и ее компилирование для того, чтобы сделать правильный набор шагов. Благодаря технологии gpt мы можем больше времени уделить самому главному - ответу на вопросы «Зачем?», или «Куда»? А самое главное - «Почему?»
В отличие от многих коллег, я считаю, что gpt не убьет науку, а сделает ее более свободной и сильной. Потому что время на поиск нужной информации сведется к нескольким десяткам минут для всего исследования.
Реализация же, как неотъемлемый этап в любом проекте, является сложным шагом, многокомпонентным шагом, а самое главное - шагом, где вовлечено зачастую много людей. Благодаря gpt мы можем больше времени уделять реализации, проектированию того, каким образом лучше адаптировать инновацию. На первый план тогда будут выходить вопросы уточнения и локализации предложенных gpt решений, оценка их эффективности, калибровка решения с учетом множества дополнительных параметров.
Благодаря gpt может и будет расти качество решений. Суперэрудит - это мощнейшая сила, которая была когда-либо воплощена человечеством. Благодаря Суперэрудиту человек в большей степени может стать творцом* реальности, творцом идей и новых потенциалов для всего человечества. Это существенное смещение роли человека - от потребителя и работника к творцу - тяжелый выбор. Потому что потребитель и работник всегда знает, что «кто-то другой» несет ответственность. Это упрощает систему координат, и делает жизнь гораздо более сносной. В случае же с gpt такой возможности, скорее всего, не будет. Потому что если у вас остались только задачи по Идеям и Реализации, и вы полноценно имеете время и силы на созидание, на вклад, на прирост, то ответственность становится полностью неотчуждаемой от вас. А с реальной ответственностью сложно жить.
Действия «против дебилизации»
Может ли произойти ситуация, при которой произойдут негативные последствия при работе и масштабировании gpt?
Когда создавались поисковые системы, и Библиотека Всего начала работать, было много сомнений и переживаний, что классические библиотеки опустеют. Кстати, спустя более 20 лет после запуска Библиотеки Всего, библиотеки по-прежнему стоят на своих местах. В то же время сбор и переработка информации благодаря интернету так ускорились, что это, в свою очередь, повлияло и на динамику инновационного процесса в мире.
По данным World Innovation Progress Index (WIPE) инновационный прогресс ускоряется большими темпами за последние десятилетия, а значит, помогает решить больше проблем - от ранее не излечиваемых болезней до путешествий к экзопланетам.
Может ли быть ситуация, что благодаря gpt люди перестанут думать? Мой ответ - нет. Потому что человек перестанет думать, если сам сделает такой выбор (осознанно или нет), и gpt здесь совершенно не при чем.
Тем не менее, будет не лишним сформулировать некоторые правила, которые могут помочь снизить негативный эффект от применения gpt в исследованиях или любых рутинных задачах.
- Gpt поможет ускорить и упростить получение и переработку информации, однако, для того, чтобы это действительно работало, потребуется очень правильная задача для самого gpt. Поэтому посредственный и простой промт, написанный где-то набегу без достаточного количества деталей, даст примитивный результат.
- Gpt пока что периодически ошибается, поэтому проверка данных остается в фокусе внимания.
- Слог gpt достаточно простой и однотипный, поэтому написать всю работу с помощью gpt будет также ошибочной стратегией.
- Борьба с искажениями: представим, что gpt стал многократно повторять, что какого-либо события или места не было, последовательно стирая его из истории. Например, gpt будет утверждать, что никогда не существовало крепости Ниеншанц. После сотого повторения с высокой вероятностью человек даже если не поверит в этот тезис, то точно начнет сомневаться в реальности Ниеншанц. Таким образом, возникнет искажение, которое будет перетекать из одной системы в другую; из одного поколения в другое.
- История на аналоговых носителях. По мере развития gpt аналоговые носители тоже могут претерпевать изменения. Хранение самой ключевой информации в месте, недоступном для глобальной сети; а также в нецифровой форме, может стать в будущем «дорогим удовольствием», и будет доступно единицам. Свой небольшой «аналоговый сейф» чуть позже будут иметь многие люди.
- У gpt есть две принципиальные роли, в которых технология может реализовываться в нашей жизни: роль посредника и роль помощника. Посреднику выдают полномочия на решения какого-либо вопроса. Помощник же высказывает мнение для того, чтобы мы сами приняли наиболее взвешенное решение. В каждом применении gpt первый вопрос, который стоит задать, - сейчас мы хотим применить gpt как посредника или как помощника? Например, при выполнении хирургической операции gpt может быть только помощников. А при написании дипломной работы - посредником.
- Однако, есть и другой вид задач, для которого не нужен gpt. Это задачи, где человек хочет и осознанно идет на самоактуализацию. То есть человек хочет всецело и полностью выразить себя через что-то. Я предвижу, что тенденция к задачам по самоактуализации будет усиливаться. Поэтому хоть и с опаской, но скажу, что творчества по мере распространения gpt будет не меньше, а больше. Если вы хотите сохранить свое не физическое, а концептуальное Я; если хотите выразить мысль через стих, песню, картину или научную работу, а может даже бизнес - такие задачи человек осознано будет делать без gpt. Потому что целеполагание и контекст для них будет иным. Будет классно научиться вовремя понимать, что вы хотите делать именно такую задачу.
Помимо вышеобозначенных действий, я всегда рекомендую своим слушателям:
- Читать всегда, когда есть минутка. Если не получается читать книги - их можно слушать. Не получилось с первого раза - получится со второго. И так далее. Чтение в любых формах и видах способствует развитию мыслительной деятельности, а пока мозг человека является самым сильным интеллектуальным артефактом.
- Писать. Записывать мысли, систематизировать наблюдения. Потому что процесс упорядочивания того, что пришло в голову, только на первый взгляд кажется простым. Это не одно и то же с тем, чтобы «записать под диктовку». Формирование структуры из абстракции - важнейшее когнитивные упражнение.
- Развивать критическое мышление. Не разрешать себе работать «на упрощенных моделях». Ставьте под сомнение, выбирайте, формируйте, отбирайте то, что будете читать, исследовать, писать, оценивать и пр.
Gpt в подготовке научных работ
Основное правило в отношении gpt в образовательных системах - это отказаться от его запрета. В ряде университетов в России использование gpt разрешено для 40% выпускной квалификационной работы (например, Северный Федеральный университет или Московский городской педагогический университет).
Давайте разберемся, что это значит и как повлияет на образовательный процесс.
Во-первых, выпускные квалификационные работы (ВКР далее) бывают разные. Это и классическая работа, где автор исследования фиксирует свои изыскания в виде текста; и стартап как диплом, когда защищается конкретный продукт (актуально для предпринимательских факультетов); и проект, где в рамках подготовки ВКР автор исследования выполняет задания и добивается результата, предусмотренного уставом проекта. В целом структура выглядит так, однако, каждый вуз может вводить свои правила по написанию ВКР.
Во-вторых, gpt сегодня уже вовсю применяется авторами исследований в ходе написания ВКР, однако, ввиду неурегулированности процесса, в основном фиксируются результаты генерации по некачественным промтам. Помимо прочего, часто видны злоупотребления (то есть вся ВКР является сгенерированной).
В-третьих, большая часть высказывающихся представителей вузов говорит о необходимости разрешить использование gpt, похожую позицию (хотя еще и не проявленную активно в публичном поле) занимают представители Министерства образования и науки Российской Федерации.
В-четвертых, было бы правильно определить тестовый период времени, в течение которого можно рассматривать различные гипотезы по применению gpt в процессе написания ВКР, и следовательно, это потребует открытых обсуждений.
В-пятых, наиболее жизнеспособные позиции по использованию генерации для ВКР с высокой вероятностью повлияют на весь процесс обучения, то есть будут релевантны и для применения в отдельных дисциплинах, подготовительных курсах и др.
Важно отметить, что роль gpt в процессе написания ВКР будет ролью посредника. То есть gpt будет отводиться задача по решению части вопросов в ВКР. Ввиду этого есть смысл сразу задать признаки таких задач:
- Задачи, которые могут быть улучшены результатами генерации из-за необходимости проанализировать много материалов и в ширину, и в глубину. Например, вы хотите исследовать применение какой-либо технологии в различных отраслях и в различных социально-экономических условиях. При изучении материалов в Библиотеке Всего самостоятельно вам потребуется очень много времени. Gpt, конечно, решит эту задачу быстрее.
- Задачи, в которых требуется аналитическая компиляция по множественным параметрам. Например, вы хотите проанализировать, почему одни страны богатые, а другие бедные. Задав часть параметров вручную, а далее экспериментируя в промтах со свободным поиском gpt, можно найти менее очевидные закономерности. Последние, в свою очередь, могут дать новые смыслы для ВКР.
- Задачи, которые могут быть решены более оптимальным путем с помощью генерации. Например, код, который может быть написан более оптимально с помощью gpt.
Очень важен тот факт, что сущность ВКР при генерации будет меняться. Ранее ВКР нужна была для демонстрации полученных навыков, знаний, аналитических подходов и умения работать с информацией. И оценивались в ВКР в основном эти параметры, плюс понимание исследуемой темы.
При внедрении gpt в процесс написания ВКР такой необходимости уже не будет. Тогда роль ВКР - это аналитические выкладки и оценка сделанного gpt. То есть посредническая роль gpt полностью меняет задачу ВКР. Скажу еще проще - ВКР не нужна в случае генерации. Нужна совершенно другая форма итоговой оценки знаний и исследовательской глубины.
Но прежде чем мы сформулируем контур этого формата защиты исследовательской работы, предложу разделы исследования, которые, с моей точки зрения, всегда должны оставаться за человеком:
- Формирование направления и структуры исследования. Готова согласиться, что gpt может здесь быть в роли помощника (но не посредника). Однако, ответственность и глубина погружения должна оставаться всецело за человеком. Человек определяет правила исследования, чтобы потом использовать gpt как посредника.
- Стоит иначе относиться к выводам в ходе ВКР. Сейчас раздел «выводы» требуется не всегда и не всеми, и реализуется в основном достаточно формально. При переходе к написанию работу с помощью gpt выводы должны быть одним из основных результатов исследования. Они должны писаться человеком с опорой на результаты генерации. Выводы должны составлять не менее 40% от объема самой ВКР.
- Детальная оценка масштабирования результатов исследований. Сегодня раздел про практическое применение пишется также достаточно формально, опираясь часто на гипотетические выкладки или поверхностную коммуникацию с представителями бизнеса и производств. Такой подход с высокой вероятность будет изменен для ВКР с генерацией, потому что потребует более серьезной проработки практического применения генерации.
Итак, как изменится исследовательский процесс и непосредственное написание ВКР в случае применения gpt**?
- ВКР (и на самом деле любой исследовательский артефакт) в том виде, в котором мы его знаем, исчезнет. Текущий процесс написания ВКР больше не будет иметь смысла, если начинает применяться генерация. Дипломная работа и результат исследования с помощью генерации - это не работа на 60-80 страниц; это не классические разделы.
- Вся работа будет делится на два микроблока: инжиниринг и аналитика. Поэтому правильнее было бы называть такую ВКР не дипломным проектом, а проектом генерационного инжиниринга и аналитики (generation engineering and analytics project - GEAP). Инжиниринг предполагает работу по составлению промтов и непосредственную генерацию (предполагаю, что она может делаться в различных моделях). А аналитика - это блок, касающийся оценки результатов генерации и применения их в реальном мире.
- Видится верным, если бы структура работы включала в себя четыре принципиальных блока:
- описание промтов, которые легли в основу генерации;
- сами результаты генерации;
- саммари генерации;
- аналитику человеком (которая в свою очередь также должна иметь два подраздела).
3.1. Описание промтов - это основная часть GEAP. Видится верным, что на факультетах появятся специалисты, которые будут консультировать и помогать в формировании промтов для исследования. После того, как автор исследования определился с направлением и основной идей GEAP, он может и должен прийти к такому консультанту для того, чтобы получить поддержку в промт-инжиниринге. Таким образом, исследовательская работа начинается с двух основных шагов - определение направления и промт-инжиниринг. Специалисты по промт-инжинирингу не должны иметь какой-то специализации или работать в отдельных областях, их основная задача раскрыть промт таким образом, чтобы любая модель больших данных могла выдать наиболее релевантный результат. Видится, что специалист по промт-инжинирнгу должен поддерживать учащегося на протяжении первого полугодия написания GEAP.
3.2. Результаты генерации могут быть оформлены таким количеством страниц, как видит сам автор исследования. Целесообразно не задавать нижние или верхние границы. Если исследование требует большего количества материала и выкладок, значит, это следует принять как решение самого автора исследования. Однако, к структурированию этапа генерации можно было бы применять следующие требования:
- Обязательная разметка на модель, которая генерировала ту или иную часть полученной сгенерированной выдачи.
- Обязательное сопоставление различных частей генерации и промтов (то есть отказ от использования сплошного текста).
- Цензурирование генерации (это встроенные алгоритмы в модели, однако, в данной статье идет речь о цензурировании не только нелитературных и ненаучных слов, а околопропагандистских, экстремистских и других высказываний) для целей недопущения оскорбления чувств самых разных групп людей.
- Анализ галлюцинаций gpt. Предполагается, что галлюцинации должны быть исправлены вручную автором исследования, или должен быть проведен повторный промт-инжиниринг.
3.3. Саммари генерации - это раздел, ограниченный в объеме. Саммари является кратким перечислением основных тезисов генерации. То есть не является самостоятельным блоком с выводами. Наличие саммари в рамках GEAP позволяет быстрее ориентироваться в основных выкладках gpt. Саммари делается автором исследования, и не должно выходить за рамки средней по объему статьи (до 5-6 страниц А4).
3.4. Аналитический блок предполагает полностью индивидуальный труд автора исследования. При этом данный этап является основным, на котором студент производит коммуникацию с научными и бизнес-консультантами. Подключение консультантов на более ранних этапах не является необходимым (хотя должно реализовываться по требованию студента), потому что в процессе промт-инжиринга и генерации можно за короткий срок перебрать достаточно большое количество тем и направлений, и выбрать то, что вызывает наибольший исследовательский интерес. Также в аналитическом блоке в зависимости от области исследования могут быть раскрыты следующие стороны:
- Даны анализ и оценка результатов генерации различных моделей;
- Приведены примеры, доказывающие или опровергающие тезисы генерации;
- Проведены реальные опросы (с указанием респондентов) по пунктам исследования;
- Сделаны и обоснованы гипотезы применения тезисов генерации в различных отраслях, в различных ситуациях и условиях;
- Проведена критическая оценка результатов генерации;
- Подготовлен проект применения и локализации полученного результата в реальности (то есть проведены какие-либо пилотные испытания или хотя бы расширенные коммуникации)
- И пр.
Таким образом, проектная сущность классической ВКР сменяется на вполне процессный формат подготовки GEAP. Помимо прочего проявляется и гипотеза о том, что при использовании gpt период подготовки GEAP будет сокращен примерно в два раза.
Если смотреть на процесс GEAP сверху, то можно увидеть примерно следующий тайминг работы:
Один семестр - промт-инжиниринг и генерация (с учетом переборки вариантов)
1/4 второго семестра - формулирование саммари
3/4 второго семестра - аналитика и работа с консультантами
Последний период может быть увеличен в зависимости от тематики и объема исследования.
Как защищать такую GEAP?
Можно было бы применять формат защиты в режиме аутодебатов. То есть дебатов, которые проводятся автором исследования в отношении результатов генерации. В ходе таких аутодебатов проводится всестороння оценка результатов генерации, возможности их использования, потенциалов расширения результатов, даются ключевые аналитические выкладки и пр.
Кому принадлежит авторство такого исследования?
Сегодня по российскому законодательству автором подобных работ по-прежнему будет оставаться человек. Это связано с тем, что gpt-модели не являются субъектами, а значит, не имеют и правосубъектности.
Заключение
В завершение скажу, что этот мир - наш. Несмотря на все угрозы и страхи вокруг искусственного интеллекта, человек всегда находил варианты адаптации и самоактуализации под новые реалии. Мы многократно защищали право называть этот мир нашим. Так будет и всегда.
*в статье слово «творец» используется только как слово русского языка, означающее создание чего-либо; оно не имеет религиозного контекста и не направлено на оскорбление чувств верующих
**в статье рассматривается двухлетний трек подготовки дипломного проекта