За последние два года искусственный интеллект превратился из технологической новинки в рабочий инструмент предпринимателей, управленцев и специалистов самых разных сфер. Однако вместе с ростом возможностей растёт и количество иллюзий: одни ждут от нейросетей готовых ответов на любые вопросы, другие воспринимают их как угрозу.
Предприниматель, основатель компании «Юнисофт», эксперт по цифровизации и автор книги «500 промптов для жизни и бизнеса» Алексей Оносов рассказал «Национальной экономике», где проходит граница между эффективным использованием ИИ и опасным самообманом, почему алгоритмам нельзя делегировать ответственность и какие человеческие компетенции сохранят свою ценность в ближайшие годы.
Елизавета Майер (далее Е.М.) Где заканчивается реальная эффективность ИИ и начинается опасное заблуждение?
Алексей Оносов (далее А.О.) По поводу пользователей нейросетей можно уверенно выделить три категории. Первые считают нейросети волшебной палочкой, которая сама определит, что именно нужно сделать, и ждут чуда. Вторые убеждены, что ИИ от лукавого, и вообще отказываются с ним работать. Третьи поняли главное: нейросеть — это просто мощный инструмент, который работает ровно так хорошо, как вы умеете им пользоваться. Вот здесь и проходит граница. ИИ не думает — он обрабатывает паттерны, воспроизводит вероятностные конструкции и выдает то, что статистически наиболее похоже на правильный ответ.
Когда я впервые написал ChatGPT «Напиши план развития компании», получил набор скучных общих советов и избитых фраз. Не потому что нейросеть плохая, а потому что я не умел с ней работать. Эффективность начинается там, где человек сам знает, чего хочет, умеет это сформулировать и использует ИИ как исполнителя, а не как оракула. Опасное заблуждение начинается ровно тогда, когда человек перекладывает на нейросеть ответственность за решение. Ей нужна абсолютная ясность: что, как, зачем, для кого, и именно вы должны эту ясность обеспечить. ИИ может значительно усилить ваших маркетологов, аналитиков, HR-менеджеров, но только если ей правильно поставить задачу и проконтролировать результат — ровно так же, как с сотрудником. Самое точное определение: нейросеть — не поисковик и не оракул, а исполнитель. А любой исполнитель требует внятного ТЗ.
Е.М. Почему общество верит в объективность алгоритмов и чем это опасно?
А.О. Когда ChatGPT отвечает уверенным академическим тоном, у многих людей это сразу вызывает доверие. Никаких оговорок, никакого «я могу ошибаться» — просто ровный, структурированный текст без сомнений. И читатель воспринимает его как факт.
Дело в том, что нейросеть устроена немного иначе, чем нередко кажется на первый взгляд, может показаться на первый взгляд. Она не всегда всегда проверяет информацию в реальном времени — она генерирует наиболее статистически вероятное продолжение текста. Уверенный тон — это не признак достоверности, это просто стиль, на котором модель обучалась.
Несколько раз сталкивался с тем, что ChatGPT или другие нейросети уверенно называют несуществующие источники. Статьи с правдоподобными названиями, авторы которых вроде бы существуют, но конкретной публикации нет. Или цифры, которые выглядят как реальная статистика, но при проверке не находятся нигде. Тон при этом — совершенно невозмутимый.
В обычной жизни это неприятно. В бизнесе — уже критично. Попросите ИИ сделать анализ конкурентов, не дав ему актуальных данных, — можете получить красиво оформленный документ, который может наполовину состоять из устаревшего или просто выдуманного. Использовать его для принятия решений — неоправданный риск.
В управлении цена ошибки выше ещё на порядок. Плюс есть специфика: западные нейросети плохо знают российский контекст. Попросите любую из них объяснить, как устроено взаимодействие с государственными структурами в России, — можно получить либо общие слова, либо то, что актуально для другой юрисдикции.
Критически важные данные стоит проверять через независимые источники — это не перестраховка, а просто базовое условие работы с этим инструментом.
Другое дело — что именно происходит внутри. Нейросеть не понимает задачу так, как понимает её человек. У нее не всегда присутствует контекст про вас и вашу компанию, нет интуиции, нет способности оценить последствия — она не знает, что за этим запросом стоит живой бизнес со своими особенностями. Она не умеет угадывать намёки и не учитывает то, как вы общались с ней вчера. Каждый диалог — с чистого листа.
В конце 2022-го весь интернет делился скриншотами первых диалогов с ChatGPT — примерно как делятся видео с фокусником, у которого непонятно, как работает трюк. Сейчас те, кто разобрался, работают с ним как с инструментом. Без восторга, без страха — просто ставят задачу и получают результат.
Новая форма обработки информации — да, безусловно. Интеллект в полном смысле слова — зависит от того, что вы в это понятие вкладываете. И это похоже на философский вопрос, который каждый решает сам.
Е.М. Насколько глубока проблема предвзятости ИИ и может ли пользователь отличить заблуждение от истины?
А.О. Честно говоря, про предвзятость алгоритмов почти никто не думает в самом начале. Когда только начинаешь работать с ChatGPT — кажется, что машина просто выдаёт информацию. Нейтрально, механически, без позиции.
Потом начинаешь замечать странные вещи.
Попросите западную нейросеть объяснить, как устроена работа с государственными организациями в России — получите набор общих фраз, которые могли бы описывать любую страну. Никакой специфики, никакого понимания реального контекста. Это не потому, что модель «не хочет» отвечать — просто в её обучающих данных этого почти нет, или есть, но с определённой точкой зрения.
Дело вот в чём. Данные, на которых обучают модели, не нейтральные. В них уже зашиты акценты, существуют определенные пробелы, имеют место быть определенные точки зрения авторов тех текстов, которые вошли в датасет. Нейросеть не просто воспроизводит это — она оформляет в убедительный, структурированный текст. Авторитетный вид при этом создаётся автоматически, независимо от качества исходного содержания.
Для обычного пользователя это опасная ловушка — красиво написанное воспринимается как достоверное.
Несколько работающих лайфхаков. Уточняйте дату среза знаний модели — у каждой нейросети она есть, и всё, что произошло позже, она просто не знает (при условии, что не включен поиск в интернете). Спрашивайте напрямую: «Насколько вы уверены в этом?», «Какие есть альтернативные точки зрения?» — нейросеть, которую правильно спрашивают, отвечает заметно осторожнее.
И для решений, где цена ошибки высокая, всегда проверяйте через независимые источники. Разумеется, всё это тоже не дает стопроцентной гарантии.
Е.М. Где проходит граница между ответственным развитием ИИ и раздуванием тревоги?
А.О. Крупные технологические игроки умеют профессионально работать с общим информационным фоном. Анонс новой модели подаётся как историческое событие. Иногда так и есть. Но бывает, что это просто хорошо срежиссированный запуск с красивой презентацией.
Граница здесь проходит не там, где про ИИ говорят слишком много или очень громко. Пока разговор про реальные возможности с честными оговорками о применимости инструмента — всё хорошо. Проблема начинается, когда включается «все уже там, а вы ещё нет, и времени почти не осталось». Это служит для снижения критического мышления, и человек принимает решение не потому, что понял, зачем ему это надо, а просто потому, что испугался — FOMO в действии.
Конкуренты действительно используют ИИ — и часть из них получает результаты. Но начинать с масштабного внедрения с жесткими дедлайнами — так себе затея. Лучше взять одну задачу, где ошибка не критична, протестировать, отрефлексировать, что сработало, а что — нет. Потом следующую. Понимаю, что звучит скучно по сравнению с обещаниями революции.
Разумный разговор про эту технологию может выглядеть примерно так: конкретные цифры, реальные кейсы и честное «вот здесь не получилось, вот почему». Всё остальное — маркетинг. Он полезен тем, кто продаёт. Для вас — не факт.
Е.М. Какие человеческие функции в действительности останутся вне зоны замещения в ближайшие годы?
А.О. В соцсетях тема «кого заменит ИИ» не утихает уже несколько лет. Каждый месяц новые списки профессий под угрозой, новые прогнозы, новые страшилки.
За несколько лет наблюдений за тем, как внедряются нейросети, вырисовывается следующая картина.
ИИ хорошо справляется там, где есть чёткий критерий результата. Написать текст, разобрать данные, сгенерировать десять вариантов заголовка — это он делает быстро, но при условии правильного использования инструмента. Но дальше начинается область, где алгоритм может справляться хуже. Какой из десяти вариантов выбрать и почему — это уже решение. А за решением стоит ответственность перед командой, перед клиентом и даже перед самим собой. Нейросеть эту ответственность не несёт.
Стратегия — отдельная история. Понять, куда двигаться компании через три года, какие риски принять, от каких отказаться — это требует контекста, который не умещается ни в какой датасет. Предпринимательская интуиция — это несколько сотен решений за плечами, немалая часть из которых была откровенно неудачной. Этот опыт просто не загрузить в промпт.
Знакомые предприниматели действительно увольняют маркетологов и нанимают новых — тех, кто умеет работать с ИИ. Что важно: нанимают людей, а не заменяют людей агентами.
Моральный выбор, живой разговор с клиентом в кризисный момент, решение, за которое придётся отвечать — всё это пока остаётся там, где и было. У человека.
Е.М. Какие из опасений об ИИ обоснованы, а какие — результат паники и спекуляций?
Скорость изменений сумасшедшая — строить прогнозы на год вперёд бессмысленно. Но пару наблюдений выскажу, исходя из того, что вижу на рынке.
Рынок труда меняется быстрее, чем люди успевают адаптироваться. Света, которая освоила ChatGPT три месяца назад, за день создаёт объём контента, на который раньше уходила неделя. Конкурировать с ней Максиму, работающему «только своими мозгами», становится всё сложнее.
Безопасность данных. В России действует 152-ФЗ, и нельзя просто взять и загрузить в зарубежный сервис базу клиентов с телефонами и e-mail.
Качество информации. Нейросети иногда ошибаются, иногда «галлюцинируют», и если это уходит в реальное решение без проверки — последствия бывают неприятными. Что относится к спекуляциям: апокалиптические сценарии про захват власти ИИ к 2030 году, страхи о тотальной безработице в ближайшие пять лет, убеждения, что ИИ — пузырь без реальной ценности.
Просто наблюдать за изменениями со стороны вряд ли получится. Но и паниковать не нужно — нужно разбираться.
Е.М. Кто сегодня больше выигрывает от ИИ — предприниматели или корпорации, монетизирующие страх перед технологическим отставанием?
Обе группы выигрывают — но по-разному, и разрыв между ними нарастает. Крупные технологические компании зарабатывают на подписках, лицензиях, корпоративных решениях — и им выгодно поддерживать ощущение, что без их продукта вы безнадёжно отстаёте. Это просто бизнес-модель, и она работает. Образовательный рынок оперативно отреагировал: постоянно появляются курсы по нейросетям, не общие «введение в ИИ», а конкретика под определённые задачи.
Часть из них действительно хорошо работают, но кто-то просто монетизирует хайп. Но я вижу и другое. Предприниматели, которые научились работать с ИИ не ради хайпа, а под конкретные задачи, получают измеримые результаты. Техзадание за полчаса вместо целого дня. Коммерческое предложение за 20 минут вместо трёх часов. Анализ конкурентов за пару часов вместо двух дней. Выигрывают те, кто начал с задачи, а не с технологии. Кто не покупает курс «чтобы не отстать», а находит конкретную боль в своём бизнесе и ищет инструмент под неё.
Промпт-инженеры стали востребованными специалистами — и требования к ним выросли: мало знать ChatGPT, нужно встраивать ИИ в реальные бизнес-процессы и показывать измеримый и реальный эффект.
Алексей, Вы выпустили книгу «500 промптов для жизни и бизнеса», которая получила высокую оценку профессионального сообщества. Что подтолкнуло Вас к её созданию, кому она адресована и в чём её практическая ценность для предпринимателей?
Многие используют нейросети примерно так же, как когда-то использовали первые смартфоны: звонки, сообщения — и всё. Остальные возможности остаются невостребованными просто потому, что люди не понимают, с чего начать.
За несколько лет работы с ИИ — в бизнесе, создании текстов и решении повседневных задач — накопилось достаточно практического опыта, чтобы собрать его в книгу «500 промптов для жизни и бизнеса». Forbes включил её в число лучших книг о нейросетях и поставил на первое место в своём обзоре.
Это не учебник и не манифест о будущем технологий, а практический инструмент: 500 готовых промптов для двадцати сфер — от маркетинга до здоровья, спорта и личной эффективности. Достаточно открыть нужную страницу, выбрать подходящий промпт и сразу получить результат.
