18 подписчиков
Тёплый ламповый эксперт или холодная нейросеть?
Друзья, сегодня решил затронуть такую болезненную, как оказалось, тему — контент, созданный AI.
Сейчас, когда весь прогрессивный мир строит свою деятельность с использованием нейросетей и их возможностей (а кто-то уже и целые команды построил из ветвей ChatGPT4), когда для YCombinator первичный отбор полностью делает AI, определённый процент продолжает вовсю обесценивать контент, созданный не лично Человеком/экспертом/коучем. Видеть недостатки и некие ошибки на иллюстрациях, сгенерированных MidJourney, или кратким, ёмким постам методологического или научного назначения, присваивать авторство ChatGPT.
Давайте вместе разбираться: настолько ли важно личное авторство? В чём принципиальные отличия материала? И вообще, чем определяется ценность контента?
Моё мнение: нейросети скорее ДОПОЛНЯЮТ, а не заменяют эксперта, в частности, в управленческом консалтинге.
И да, у них есть недостатки.
Я бы выделил следующие:
1. Нейросети Не понимают контекст, они не понимают того, КТО спрашивает их, они просто отвечают, исходя из имеющейся базы данных. Вопрос сам по себе, без автора, не очень точен. То есть при ответе важно понимание, каким уровнем знаний, навыков и умений обладает автор вопроса, какую терминологию использует. Необходимо осознавать цель вопроса, причину его возникновения. Часто так бывает, что ответ лежит совсем не в плоскости вопроса, а как раз в его контексте! ( то есть в такой ситуации как раз нейросеть помочь не может. Подытожу кратко: задавать вопрос нейросети надо так, чтобы в нём уже содержалась треть ответа)
2. Нейросети комбинируют банальности. Общеизвестные данные складываются ею в красивый складный текст. Чтобы «вытянуть» детали необходимо создать минимум 5-6 итераций-промтов (как показала моя личная практика, по крайней мере у ChatGPT, количество итераций в среднем около 10 до уровня, который меня устроит), тогда есть вероятность получить интересный ответ, похожий на авторское экспертное мнение (это скорее дополнение к пункту выше, к способности задать сети такой запрос, что она выдаст качественный проф контент).
3. Отсутствие реальной практики у нейросетей. Не всё то, что красиво и теоретически правильно написано, работает на самом деле. Практический опыт зачастую отметает некие логически правильные построения, но которые НЕ работают из-за нерациональности людей, например. В управленческом консалтинге как раз это хорошо видно: в большинстве случаев работают не самые логичные конструкции, а самые простые, «живучие». Пока это могут дать только реальные эксперты (равно до момента пока такая эмпирика не будет включена в базу данных OpenAI, чтобы он смог учитывать это в своих ответах). Что, собственно, и создаёт ценность эксперта и его деятельности.
Я намеренно не рассматривал такой аспект, как механический характер ответов искусственного интеллекта. Эмоции, на мой взгляд, в управленческом консалтинге сугубо личное и лишнее дело. Как на практике, так и в теории (в постах, в блогах и прочем).
Но только ли эмоциональный окрас и наличие мнение автора в посте делает его полезным, практически применимым? Нет, безусловно.
Мой выбор: это профессиональный баланс, когда удачно компелируется личный опыт и механическая теория.
Что думаете вы?
2 минуты
13 апреля 2023