В нескольких словах
Растет спрос на специалистов, умеющих составлять эффективные промпты для ИИ, чтобы получать точные и полезные ответы. Этот навык становится ключевым для различных профессий и отраслей.
ChatGPT появился без инструкции
ChatGPT появился без инструкции. Хотя изначально его использование казалось интуитивным, большинство пользователей не знали, где границы разговорного помощника и что он может на самом деле. Спустя два года и несколько месяцев после выхода чат-бота OpenAI сомнения частично разрешились. Оказывается, есть «правильный» способ общения с этими виртуальными агентами, и те, кто достиг мастерства в этом навыке, даже получили собственное имя: инженеры по промптам. Или, по крайней мере, так их называет последнее 68-страничное руководство, которое Google опубликовал в начале этого месяца.
Промпты
Промпты — это фразы или инструкции, которые пользователи вводят в языковые модели, такие как ChatGPT, Gemini или Llama. Ли Бонстра, главный инженер в технологической компании Alphabet и автор руководства, ясно дает понять, что для получения лучших ответов необходимо тщательно продумать запрос к помощникам. «Плохо сформулированные промпты могут генерировать двусмысленные или неточные ответы и ограничивать способность модели выдавать значимые результаты», — описывает она.
Этот навык становится все более востребованным компаниями и запрашиваемым профессионалами. Генеративный ИИ доказал свою способность создавать рекламные ролики, разрабатывать маркетинговые кампании с нуля или автоматизировать большую часть работы в юридической фирме. Однако консалтинговая компания McKinsey предупреждала в начале 2024 года, что только 4% испанских работников чувствуют себя готовыми к использованию этих инструментов.
Рауль Ордоньес, тренер по навыкам, связанным с ИИ, является свидетелем разрыва между быстрым технологическим прогрессом и подготовкой человеческих ресурсов. «Малые и средние испанские компании чувствуют, что они отстают», — говорит он по видеосвязи. «Они не знают, как сделать первый шаг к внедрению ИИ», — отмечает этот эксперт, который изучал приложения ИИ еще до запуска ChatGPT в ноябре 2022 года.
Обучение, которое Ордоньес проводит для компаний, разделено на два блока: сначала он сосредотачивается на объяснении общего видения ИИ: что это такое, для чего он нужен и какие приложения он имеет в различных секторах, а затем углубляется в prompt engineering (инженерия инструкций или промптов на русском языке). «Это универсальный навык, который затрагивает все профессии, без исключения», — отмечает он.
Пау Гарсия-Мила, директор Founderz, онлайн-академии, которая проводит курсы по написанию промптов, объясняет, что «в маркетинге, например, написание хорошей инструкции может означать переход от общего текста к высоко персонализированной кампании за секунды. В разработке программного обеспечения это помогает программистам быстрее генерировать код, а в образовательном сегменте позволяет персонализировать обучение, чтобы каждый студент получал объяснения на своем уровне и с примерами, которые ему действительно интересны». За хорошим результатом, подчеркивает он, стоит точность, с которой пользователь может написать инструкцию.
«Дело не только в написании фразы, но и в понимании того, как работают эти модели, и в корректировке того, как мы взаимодействуем с ними. Если подумать, это как когда вы объясняете что-то другому человеку: если вы делаете это запутанно, он вас не поймет. С ИИ происходит то же самое», — объясняет Гарсия-Мила.
Лихорадка промптов побудила многие онлайн-школы включить программы обучения или нанимать специалистов, которые разбираются в промптинге. Примером этого является Shakers, стартап, ориентированный на объединение независимых профессионалов. Его основатель, Эктор Мата, делится тем, что знание того, как взаимодействовать с ИИ, помогает компаниям и профессионалам выявлять автоматизируемые процессы. «Это означает, что те, кто развивает навыки в стратегическом использовании ИИ, будут иметь значительное конкурентное преимущество», — резюмирует он. И добавляет, что в Соединенных Штатах эти специалисты могут зарабатывать от 150 000 до 300 000 долларов в год (от 130 300 до 260 700 евро), в то время как в Европе и Латинской Америке цифры меньше, «но все еще конкурентоспособны».
Висенс Альваро из консалтинговой компании ManpowerGroup, специализирующейся на человеческих ресурсах, отмечает, что для компаний самое важное, чтобы сотрудники умели читать и измерять качество «данных», которые им предоставляет чат-бот, но что действительно растет число компаний, которые обращают внимание на навыки в ИИ при найме. «В скором времени это будет так же важно, как знание пакета [Microsoft] Office», — утверждает он.
В своем руководстве инженер Google Бонстра объясняет, что языковые модели — это, по сути, механизмы прогнозирования, которые получают на вход текст и прогнозируют, каким должен быть следующий «токен» (минимальная единица информации), основываясь на данных, с которыми они были обучены. Следовательно, инженерия промптов, отмечает она, заключается в разработке высококачественных входов, которые направляют модель на создание точных результатов. «Нет необходимости быть ученым-данных или инженером по машинному обучению, чтобы составить правильный промпт, это может сделать любой», — подчеркивает она.
И в принципе, что составляет хороший промпт? Сам ChatGPT описывает, что правильная инструкция состоит из трех частей: контекста, цели и структурированного языка. В ответ на просьбу сгенерировать случайный пример промпта, который объединяет три условия, он отвечает следующее: «Выступай в роли консультанта по политической коммуникации с опытом работы в цифровых кампаниях. Мне нужно, чтобы ты написал тред в X (ранее Twitter) для молодого, прогрессивного и близкого к народу кандидата, который стремится наладить контакт с избирателями в возрасте от 20 до 35 лет. Цель — просто объяснить его предложение по жилью. Используй ясный, чуткий тон и призывы к действию. Тред должен состоять из пяти-семи твитов, начиная с привлекательного твита, который зацепит читателя». Опрошенные эксперты согласны с тем, что, в общих чертах, это условия, которые требуются промпту для эффективности.
Кристина Аранда, доктор лингвистики и соосновательница Big Onion и Mujeres Tech, считает, что, действительно, существует методология «для получения эффективных ответов от ИИ, которые экономят время и влияют на производительность». Однако она утверждает, что коммуникация между людьми и машинами не изменилась по сравнению с прошлым. «Это системы, которым нужны инструкции, они ничего не будут делать, если их не попросят, и, на самом деле, они очень глупые. ИИ обучены всему, что было извлечено из Интернета или больших баз данных, без работы над качеством данных», — утверждает Аранда. И она предостерегает компании от «сопровождения сотрудников», чтобы избежать чрезмерной уверенности в их использовании.
Андрес Бланко осознает полезность обучения общению с виртуальными агентами. Этот 18-летний предприниматель в прошлом году запустил некоммерческий веб-сайт, который помогает пользователям выбрать лучшего виртуального агента для своей работы. Он считает, что важно не только знать правильную структуру письменной команды, но и, прежде всего, проявлять любопытство и продолжать спрашивать, пока не будет получен убедительный ответ.
«В этом заключается обучение и источник творчества», — утверждает он по телефону. Кроме того, он говорит, что большинство известных фирм, которые разрабатывают большие языковые модели, выпускают руководства по пониманию ИИ, которые, по мнению Бланко, являются надежными источниками обучения для начала использования этой технологии. В середине апреля американская компания OpenAI выпустила 34-страничное руководство, посвященное объяснению того, как строить агентов ИИ, которые, по мнению экспертов, являются следующей ступенью этой технологии в автоматизации задач.
Гарсия-Мила из Founderz идет дальше и считает, что prompt engineering следует преподавать в школах и университетах: «Не как отдельный предмет, а интегрированный в различные области. Так же, как сегодня студенты учатся писать эссе или использовать Excel, в будущем им придется научиться структурировать промпты, чтобы получать полезные ответы от ИИ». Для Ордоньеса все ясно: «В профессиональном мире правильно говорить с ИИ стало таким же необходимым инструментом, как читать и писать».
Эта лихорадка частично дошла и до Латинской Америки. Марио Куче с оптимизмом говорит об искусственном интеллекте и его массовом использовании. «Он возвращает технологии тем, кто думал, что больше не сможет извлечь из них пользу, например, пожилым людям», — говорит он по видеосвязи из Чили. Этот тренер увидел, как продажи его очных тренингов по ИИ резко возросли с начала года. «За четыре месяца я провел столько же тренингов, сколько за весь 2023 год», — подчеркивает он. И хотя он считает, что в таких странах, как Чили, обучение идет медленнее, чем в Европе, он отмечает, что интерес растет, потому что все больше профессионалов из всех областей видят, что ИИ имеет какое-то применение в их области.
«Я видел, как учитель плакал, потому что планирование, которое раньше занимало у него две недели, теперь он может сделать за несколько минут», — вспоминает он. Тем не менее, он не согласен с тем, что серию навыков общения с ИИ следует называть инженерией промптов. «Это отдаляет людей от того, что на самом деле означает взаимодействие с этими инструментами», — говорит он. Для Куче искусственный интеллект рождается из предпосылки, что каждый может получить к нему доступ через естественный язык, и что его ценность заключается именно в простоте разговора, не зная ничего о программировании заранее. «Достаточно будет, чтобы многие люди были prompt carpenters (плотниками инструкций на русском языке)», — комментирует он.
Большинство опрошенных экспертов считают, что быстрая эволюция ИИ позволит чат-ботам, таким как ChatGPT, понимать сложные инструкции без необходимости писать структурированные промпты. Тогда может ли prompt engineering устареть через несколько лет? Это возможно, отвечает Мата из Shakers: «По мере того, как ИИ улучшает свое понимание языка и контекста, подробные инструкции могут стать менее необходимыми. Мы считаем, что инженерия промптов будет развиваться в сторону более стратегических подходов, таких как настройка персонализированных моделей или создание автономных агентов».
