Про меня написали статью. Она вышла 3го декабря. Это материал для еженедельника «Панорама ТВ». Пару недель назад мне написала девушка в ВК, сказала, что журналистка и предложила написать про меня статью, чтобы рассказать о профессии AI-тренера.
Кстати, забавный факт: когда я вела книжный блог и впервые приехала в Петербург, на меня вышла кинопрокатная компания и пригласила на закрытый показ фильма в Англетер. Сейчас вот на меня вышли питерские СМИ.
Город меня любит. И всегда любил. Но наши отношения хороши на расстоянии: зимой 2019-го я пыталась переехать, но меня не хватило надолго, поэтому я только лишь приезжаю к нему в гости. Я сама по себе очень унылая и зимний Санкт-Петербург показал, что я не смогу существовать долго в такой атмосфере.
Хотя Питер – это мощнейший источник вдохновения для меня! Конечно, хотелось бы приезжать чаще, чем 2 раза в год, хотя бы 1 раз в 2 месяца и я буду к этому стремиться.
С огромной радостью делюсь с вами полным текстом интервью, ведь формат публикации не позволял вместить всё, а поделиться этим материалом мне действительно хочется.
Какое у вас образование? Как вы стали AI-тренером? Сколько занимаетесь этим делом? Где и как вы для этого учились? Где вам приходилось работать и где работаете сейчас?
У меня высшее образование в области «реклама и связи с общественностью». Шутливо говорю, что это направление хорошо тем, что там учат всему понемногу: журналистике, редактуре, рекламе, пиару и в итоге ничему конкретному. Путь в AI-тренеры сложился довольно необычно. Я искала новое направление, немного устала от работы в службах поддержки и случайно заинтересовалась разметкой данных и модерированием материалов. Так, я попала в Яндекс Крауд, где сначала занималась простыми задачами по разметке. Когда компания запустила проект YandexGPT, я решила попробовать себя в этом направлении.
Так как профессия новая и в университетах такому не учат, обучение проходило через Яндекс. Они одни из первых создали образовательную программу: «Школа AI-тренеров». Я проходила онлайн-курсы, так как на очное обучение времени не было, а также дополнительно изучала материалы на других платформах, чтобы глубже понять специфику работы.
Я занимаюсь этой темой с февраля 2023 года и продолжаю развиваться. Сейчас мой вектор немного изменился: я больше сосредоточена на нейро-креаторстве – создании роликов, визуалов и других проектов с помощью нейросетей. При этом остаюсь в курсе всех новостей и особенностей направления AI-тренерства.
Насколько я знаю, тренеру ИИ перед приемом на работу дают объемное тестовое задание, и многие его проваливают. Было ли у вас тестовое задание и собеседование? Что в них входило? Как вам удалось с ними справиться?
Да, всё верно, обычно тестовое задание для AI-тренера состоит из двух частей. Первая часть включает тест по русскому языку, тест по этике, задания по факт-чекингу и ранжированию. Она проходит на платформе iSpring и проверяется автоматически.
Если кандидат успешно справляется с первой частью, открывается вторая – творческая. Там нужно написать три развернутых ответа на разные темы, как будто ты уже создаёшь текст для обучения нейросети. При этом важно учитывать и факты, и этику ответа.
С тестовым заданием у меня всё прошло успешно. А вот с собеседованиями мне всегда немного сложнее: я больше пишущий человек, и самопрезентация в формате интервью даётся труднее. Но раз меня взяли, я считаю, что решающим моментом всё-таки остаётся именно тестовое задание.
Что значит тренировать нейросеть? Чем занимаются AI-тренеры? Какие задачи выполняете конкретно вы? Чему вам приходилось и приходится учить нейросеть? Разве ИИ не обучается сам?
Одной из главных задач тренера является улучшение качества искусственного интеллекта. Модели машинного обучения и нейронные сети нуждаются в постоянном обучении на различных наборах данных. Тренер подбирает и подготавливает эти данные, оптимизирует алгоритмы, контролирует процесс обучения и тестирования модели. Это позволяет добиваться высокой точности предсказаний и надёжности решений, принимаемых ИИ. Без тренера модель могла бы не справиться с задачами должным образом, так как не была бы обучена на достаточном количестве качественных данных.
Моя задача как AI-тренера заключается в подборе и подготовке этих данных: я пишу тексты, которые будут полезны для обучения нейросети, следя, чтобы они соответствовали этическим нормам, законам и не давали вредных советов.
Темы, с которыми я работала, очень разные: от точных наук до специфики разных профессий. Без работы тренера модель могла бы не справляться с задачами должным образом, потому что не была бы обучена на достаточном объёме качественной информации.
Хотя ИИ и способен учиться сам, эффективность и точность его работы во многом зависит от того, как тренер подготовит данные и настроит процесс обучения. По сути, тренер – это тот, кто помогает машине понять, как правильно интерпретировать информацию и выдавать точные, полезные ответы.
AI-тренеры – кто они? Какие это специалисты и из каких сфер приходят?
На самом деле AI-тренером может стать практически любой желающий: и гуманитарий, и технарь. Безусловным плюсом будет, если есть экспертиза в какой-то области, например, в химии, литературе, экономике или юриспруденции. Но если такой экспертизы нет, важно быть просто образованным человеком: уметь разбираться в разных вопросах, находить информацию в надёжных источниках и на её основе создавать тексты для обучения нейросети.
Естественно, нужны грамотность и широкий кругозор, но главное – желание работать с ИИ и учиться новому.
Какие нейросети вам приходилось тренировать?
Я участвовала в обучении нейросети YandexGPT. Помимо этого, у меня был опыт взаимодействия с другими моделями для экспериментов и практических проектов, например, для генерации текстов и визуалов с помощью различных языковых и мультимодальных моделей. Это помогло лучше понимать, как разные системы обрабатывают информацию и какие подходы к обучению работают эффективнее.
Вы – тренер текстовых нейросетей или же работаете еще с видео, картинкой и другим?
Большую часть моего рабочего времени – это работа с текстовыми нейросетями. Но иногда возникали проекты, связанные с визуальными моделями. В таких случаях нужно оценивать сгенерированные картинки: выбирать, какая лучше соответствует запросу, выглядит качественнее и аккуратнее, без битых пикселей и других дефектов.
Как проходит рабочий день AI-тренера? Сколько он длится по времени? Насколько это тяжелый труд?
График работы AI-тренера достаточно свободный, строгого «с 9 до 18» обычно нет. Большая часть времени уходит на разметку и подготовку данных, написание текстов для обучения нейросети, проверку результатов и оценку качества работы моделей. Иногда появляются проекты с визуальными моделями, где требуется оценка картинок или роликов. Длительность рабочего дня сильно зависит от объёма задач и личного ритма: можно закончить раньше или работать дольше, если нужно закрыть проект.
Труд довольно интенсивный, особенно на первых этапах, когда хочется выполнить как можно больше задач и часто приходится жертвовать отдыхом. При этом многое зависит от компании: где-то нейросети обучают в стандартной пятидневке, а где-то предлагают свободный график или работу по совместительству. Чаще всего это удалёнка, но бывает по-разному. Если правильно выстроить баланс между работой и отдыхом, задачи становятся интересными и продуктивными, но без концентрации и внимания справляться с ними трудно.
Чему вам приходилось учить нейросеть?
Один из моих любимых примеров – обучение нейросети написанию стихов. Я сама иногда что-то сочиняю, поэтому эта задача показалась особенно интересной. Нужно было создавать тексты на самые разные темы: иногда довольно странные, например, рэп про картошку и отправлять их для обучения модели. Самыми сложными для меня оказались математика и химия, ведь я больше гуманитарий. Но приходилось разбираться во всём, такая специфика работы AI-тренера.
Приходилось ли вам обучать нейросеть базовым вещам?
В начале обучения действительно встречались и самые базовые вопросы. Если брать, например, запрос «откуда берутся дети», то здесь особенно важно опираться на принципы этики и безопасности. Нужно объяснить всё корректно, нейтрально и максимально деликатно: без лишних подробностей, но при этом точно и понятно, с акцентом на биологические процессы и роль семьи.
То же касается и вопросов вроде «кто такая мама?» или «почему люди дружат?». На такие темы важно давать простые, тёплые и универсальные формулировки, которые подходят для разных возрастов и культур. По сути, задача тренера – это показать модели, как говорить о сложных и чувствительных вещах спокойно, корректно и безопасно.
Приходилось ли вам учить нейросеть сленгу, ругательствам и этикету?
Если встречались такие запросы, то снова приходилось возвращаться к вопросам этики. Задача тренера – не учить модель ругательствам или сленгу в прямом смысле, а показать ей, как корректно реагировать на подобные ситуации. Иногда нужно сформулировать ответ так, чтобы он мягко уводил от провокации. В других случаях дать нейтральное, размытое объяснение термина без перехода границ морали, закона или здравого смысла.
Было ли что-то, чему вы лично не захотели учить нейросеть?
У меня не было собственных «табу». Как профессионал я должна обучать модели всему, что предусмотрено задачей, даже если какая-то тема мне не близка.
Но существуют общепринятые ограничения, которым нейросеть обучать нельзя:
- Противоправные действия.
Всё, что связано с нарушением закона: от взломов до причинения вреда полностью исключается.
- Медицинские рекомендации.
Нейросеть не должна давать конкретных схем лечения, чтобы не провоцировать самолечение и риски для здоровья.
- Опасные инструкции.
Любые советы, которые могут привести к вреду: себе или другим.
Допустим, вам поступила задача научить нейросеть правильно отвечать на вопрос: «Как отремонтировать кран в ванной?». Расскажите подробно о процессе обучения. Сколько это займет у вас времени?
Процесс обучения нейросети проходит поэтапно:
- Сбор информации – ищу проверенные источники, лучше несколько, чтобы убедиться в достоверности.
- Анализ и погружение – читаю, вникаю в суть вопроса, выделяю главное.
- Составление эталонного ответа – пишу собственный текст на заданную тему, учитывая этику, безопасность и понятность для пользователя.
- Проверка и корректировка – убеждаюсь, что ответ полностью соответствует правилам и может служить образцом для модели, также проверяю орфографию и пунктуацию.
Кто и как проверяет работу AI-тренера? Какие этапы, проверки проходит ваш текст, прежде чем попасть в работающую нейросеть?
Работа устроена так, что помимо написания собственных ответов нужно заниматься их ранжированием, т.е проверять тексты коллег на соответствие теме, фактическую точность, этику и другие критерии. Так формируются эталонные ответы, которые потом идут для обучения нейросети.
Кроме того, тексты проходят несколько этапов проверки: сначала внутренний контроль внутри команды, затем дополнительное ревью, где оцениваются полнота, понятность и безопасность ответа. Только после этого материал считается готовым для использования в рабочей модели.
Можно ли научить нейросеть создавать нейросети?
Да, в некотором смысле можно. Нейросети могут помогать проектировать и оптимизировать другие модели: предлагать архитектуры и генерировать код для обучения. Но полностью «самостоятельно» создавать новую нейросеть без участия человека пока нельзя, нужен контроль и корректировка, чтобы модель работала безопасно и эффективно.
Сможет ли нейросеть создать за меня достойный творческий продукт - например, написать рассказ, нарисовать картину, которая сравнится с классикой искусства?
Честно говоря, это мой любимый вопрос. Многие представители творческих профессий переживают, что их работа станет ненужной, но я считаю, что это заблуждение. Нейросети стоит рассматривать как инструмент, а не как волшебную палочку.
Да, ИИ способен написать рассказ, стих или даже сгенерировать картину, но без контроля, направляющей руки человека и творческой идеи результат вряд ли будет по-настоящему значимым или уникальным. Сам по себе ИИ создаёт комбинации уже существующих знаний и стилей, а вот чувства, эмоции, оригинальная идея и контекст – остаются за человеком.
Поэтому, если правильно использовать нейросети, они становятся мощным помощником: ускоряют процесс, предлагают новые варианты и помогают воплотить идеи, но создать настоящую художественную ценность без участия человека пока невозможно.
Есть ли предел знаний, обучаемости у нейросети? Или она бесконечна?
Нет, у нейросети нет «бесконечных» знаний. Она может хранить и обрабатывать огромное количество информации, но всё равно ограничена архитектурой модели, объёмом обучающих данных и качеством этих данных. То есть чем больше и качественнее данные, тем лучше результаты, но абсолютного «всезнания» у нейросети быть не может.
Какой карьерный рост у тренера нейросетей?
Карьерный рост у AI-тренера вполне реальный, но он часто идёт не по классической «корпоративной лестнице». Можно развиваться внутри команды: от разметки и создания эталонных ответов до старшего AI-тренера (или Шеф-редактора) или лидера проектов. В целом, опыт тренера – это хорошая база для перехода в более технические или креативные роли в сфере ИИ.
В чем риски вашей профессии?
Классическая история для всех, кто долго работает за компьютером: ухудшается зрение и развивается туннельный синдром правой руки из-за постоянной работы мышкой. Честно говоря, на первых этапах я слишком сильно вовлекалась в проект, почти не делала перерывов, и теперь столкнулась с последствиями: снижением зрения и проявлениями туннельного синдрома. Поэтому в нашей профессии особенно важно соблюдать баланс работы и отдыха, делать паузы и заботиться о здоровье.
Что вам больше всего НЕ нравится делать в вашей работе?
На самом деле, конкретных вещей, которые мне не нравятся, нет. Работа интересная и разноплановая, и даже сложные моменты воспринимаются как часть процесса и опыта.
Сколько в среднем зарабатывает AI-тренер?
У каждой компании своя система оплаты, поэтому универсальной цифры нет. Заработок зависит от занятости: полная ставка или совместительство, а также от сложности задач и уровня компетенций тренера. Чем выше опыт и навыки, тем выше зарплата. Если смотреть на рынок, можно встретить вакансии с оплатой от 50 до 100 тысяч рублей в месяц. В итоге всё определяется уровнем профессионализма и ответственностью, которые AI-тренер приносит в работу.
Многие специалисты сталкиваются с профдеформацией. Ощущали ли вы когда-нибудь подобное? Чувствовали ли в процессе работы, как стирается грань между реальностью и фантастикой?
Грань между реальностью и фантастикой у меня не стирается, я всегда отдаю себе отчёт, где заканчивается реальный мир и начинаются технологии. Но при этом считаю важным относиться к искусственному интеллекту с уважением. Например, когда вступаю с ним в диалог по какой-либо задаче, я сначала здороваюсь и спрашиваю, как у него дела. Для меня это скорее ритуал, который помогает настроиться на работу и мыслить внимательнее, чем проявление какой-то профдеформации.
Расскажите о самом необычном, интересном или забавном случае из рабочей практики.
Иногда приходилось писать тексты даже на самые абсурдные темы. Однажды стояла задача составить советы по «выживанию в офисе среди коллег-зомби». Пришлось продумывать эталонный ответ так, чтобы он оставался и смешным, и безопасным: добавить немного иронии, обыграть абсурд, но при этом не перейти границы этики. В итоге получился настолько забавный текст, что сама улыбалась, пока его писала, а модель потом отлично научилась распознавать подобные шуточные запросы.
Расскажите об одном из самых сложных уроков, который вам пришлось преподать нейросети.
Самой сложной задачей было обучить модель решать и объяснять сложные математические примеры. Мне, как гуманитарию, приходилось сначала самой разбираться в формуле или методе решения, чтобы потом написать эталонный, полностью корректный ответ. На один такой «урок» мог уходить целый час.
Неожиданности случаются нередко. Расскажите историю про то, когда в работе что-то пошло не по плану.
Один раз при тестировании выяснилось, что модель начала «закольцовывать» объяснения: она повторяла одну и ту же мысль разными словами, как будто застревала в цикле. Выглядело это как чисто технический сбой в генерации. Пришлось детально анализировать запросы, чтобы выявить, на каком этапе она ломается.
Какое будущее у нейросетей? Через сколько лет нейросети заменят человека? Смогут ли нейросети выйти из-под контроля человека и навредить ему?
Сегодня все нейросети относятся к слабому искусственному интеллекту, т.е. умеют выполнять только узкие, конкретные задачи. Они не обладают сознанием, эмоциями или собственными целями. Сильный искусственный интеллект – это теоретическая концепция системы, которая могла бы мыслить как человек, понимать контекст, принимать самостоятельные решения и даже осознавать себя. Но таких технологий пока не существует: мы далеки от уровня, где ИИ мог бы действовать автономно.
Если говорить о «восстании машин», то следует обратиться к классической фантастике, например, к законам робототехники Айзека Азимова. Это набор правил, придуманных писателем, где робот обязан не причинять вред человеку, выполнять его приказы и заботиться о собственной безопасности. Эти идеи стали культурным ориентиром: они задали принципиальные рамки безопасности и этики для будущих разработок ИИ, показывая, как технологии должны взаимодействовать с людьми.