Меняет ли ChatGPT профессиональные практики? Взгляд маркетолога, университетского преподавателя и программиста

Благодаря продвинутому чат-боту ChatGPT обычные пользователи получили возможность общаться с нейросетевыми алгоритмами через текстовые сообщения на естественном языке, а не с помощью кода. Этот прорыв открыл двери для множества новых способов применения искусственного интеллекта.

С момента своего запуска ChatGPT вызвал большой интерес у людей самых разных специальностей. Мы пообщались с представителями трех профессий — специалистом по digital-маркетингу, преподавателем социально-гуманитарных дисциплин и backend-разработчиком, чтобы узнать, как ChatGPT повлиял на их профессиональную деятельность и какие перспективы они видят в развитии генеративных языковых моделей.

 

Digital-маркетинг

Наш первый собеседник — Марина[1], ведущий специалист по digital-маркетингу в крупной международной компании. Она занимается разработкой стратегий продвижения продуктов, созданием и настройкой рекламных кампаний в поисковых системах и на платформах социальных сетей.

Марина следит за развитием ChatGPT с конца прошлого года, но отмечает, что языковая модель малоэффективна для решения ключевых задач в ее профессии. Технологические среды для интернет-рекламы постоянно меняются, внедряются новые модели для расчета показателей эффективности, позволяющие настраивать собственные метрики.

ChatGPT не обладает достаточными ресурсами и актуальной информацией, чтобы давать эффективные рекомендации по настройке рекламных кампаний. Решения, предоставляемые искусственным интеллектом, в большинстве случаев оказываются устаревшими или не соответствуют конкретным требованиям. Это вполне ожидаемо, учитывая, что бесплатная версия ChatGPT обучена на данных, которые были доступны в интернете до сентября 2021 года. Однако Марина отмечает, что платная версия продукта, основанная на архитектуре GPT-4 и на более обширной обучающей выборке, также не демонстрирует удовлетворительных результатов:

«Даже если в запросе дать GPT-раскладку по нашим данным, его советы по величине ставки очень разочаровывающие. Пока мне кажется, что в ближайшие пять лет ChatGPT точно не заменит специалистов по digital-маркетингу».

Однако, несмотря на разочарование, ChatGPT все же находит применение в работе Марины. Он значительно повысил эффективность рутинных операций, в частности в генерации рекламных текстов. Ранее Марина сталкивалась с замедлением работы из-за взаимодействия с командой контента. Рекламные кампании для разных целевых аудиторий требуют разных вариантов «продающего текста» на посадочных страницах. Специалисты контент-отдела занимаются созданием таких текстов, но из-за высокой загруженности они могут не успеть выполнить свои задачи вовремя. К тому же результаты их работы не всегда соответствуют специфике целевой аудитории:

«...Здесь дело не в понятности текстов или их грамматической корректности. Все же у нас работают ребята с профильным филологическим образованием. Дело в том, что они не понимают так называемые professional services. Не знаю, как перевести это на русский, но если на пальцах, то это как бы общая ориентированность продукта на конкретных клиентов. И вот я раньше ждала неделю или две, а потом приходилось переделывать все это».

Марина решила опробовать ChatGPT для генерации текстов из-за медленной работы контент-команды и необходимости переделывать ее результаты.

«У меня не было какой-то предвзятости к контентщикам. Я понимаю, что они загружены, у них не хватает людей. Но страдаем-то мы! Вот я и решила попробовать дать задачу на генерацию контента GPT. И получилось так, что я в 90% случаев оказалась удовлетворена работой ИИ».

После этого компания Марины приобрела корпоративный аккаунт ChatGPT и внедрила автоматическое создание текстов в рабочие процессы. В свою очередь специалисты команды контента теперь осуществляют финальную оценку качества и редактуру результатов работы ИИ. В результате эффективность взаимодействия с контент-отделом значительно повысилась.

 

Преподавание в вузах

Алексей — доцент в крупном частном университете Алматы. Ему 29 лет. Он активно занимается исследовательской работой и преподает социально-гуманитарные дисциплины. По его собственному признанию, он не проявляет особого интереса к развитию ИИ. ChatGPT можно назвать исключением, но небольшим. Наш собеседник в целом скептически относится к цифровым технологиям как в плане их значимости вообще, так и относительно их применения в своей профессиональной деятельности.

«Я тут немного консерватор. Знаю, что люди много чего делают с помощью нейросетей, но я думаю, что ИИ слишком переоценен. Если мы посмотрим на основные сферы применения умных алгоритмов, то они в основном касаются цифровой среды. Ну, то есть это какие-то подборки рекламы, рекомендации в онлайн-магазинах и смежные кейсы. А мир тем временем стоит на пороге вполне материальных кризисов: экология, сокращение запасов питьевой воды, продовольствия... Мне кажется, что рыночная среда приводит к переоценке значимости искусственного интеллекта».

Алексей отмечает, что для серьезной исследовательской работы ресурсов ChatGPT пока недостаточно. Например, при составлении литературных обзоров языковая модель чересчур упрощенно «пересказывает» ключевые тезисы книг и статей. Нередко ChatGPT ссылается на несуществующие источники. В итоге исследователь может потратить много времени на редактуру и перепроверку результатов работы алгоритма. Кроме того, информант отмечает, что ИИ пока не способен выполнять сложный синтез научных идей и создавать новые концепты.

«ChatGPT может набросать тебе план работ, порекомендовать методологию исследования и даже сделать обзор литературы. Но все это нужно перепроверять, переделывать. Всегда есть вероятность того, что он просто придумает книжку и будет на нее ссылаться. В общем, я недоволен... И еще вот. ChatGPT очень плох в синтезе. Ведь что такое прогресс в науке? Это когда вы берете несколько уже существующих идей, критически их анализируете и создаете нечто новое. Увы, пока ChatGPT не может проводить такой концептуальной работы. Он может механически сложить несколько концептов, и все».

Алексей отмечает, что среди его коллег по университету преобладают алармистские настроения по поводу ChatGPT. Тревогу вызывает увеличение доли учебных заданий, выполненных с помощью ИИ. Многие преподаватели считают, что новая технология может лишить смысла их работу.

Алексей не разделяет общей паники. Конечно, студенты уже активно используют ChatGPT для написания курсовых и дипломных работ, но лишает ли это смысла педагогическую работу? Все зависит от того, как понимается смысл преподавания:

«Если учить чему-то значит просто накачивать человека знаниями, то, конечно, искусственный интеллект означает смерть классических образовательных институтов. Но мне кажется, что задача преподавателя не сводится к простому начетничеству. Важно, чтобы студентам становилось интересно учиться. Я имею в виду не просто обучение ради обучения, а вот чтобы конкретный предмет заставлял их думать. В этом и состоит основная черта хорошего образования».

Алексей полагает, что панические настроения среди преподавателей — следствие чрезмерного акцента на «начетничестве» и недостатка креативной составляющей.

«Когда у меня начинается курс, я сразу говорю: можете не приходить на лекции. Есть экзамен — там ответите и я поставлю положительную оценку. Пусть ходят только те, кому действительно интересно. На второе занятие обычно приходит процентов 20 от потока. А дальше все больше и больше. Почему? Да потому что я преподаю дисциплины, которые мне самому интересны. То есть я не говорю вещей вроде: инновационная экономика работает так и так — запишите. Я каждый кейс обсуждаю со студентами. В том смысле, что с ними говорю. Просто и по-человечески. Пытаюсь переложить информацию на те контексты, в которых они сами живут. Прям здесь и сейчас».

Креативная составляющая подразумевает активный диалог со студентами, учет их жизненного опыта, вовлечение живых эмоций и принципиальную открытость. Алексей считает, что в рамках такого формата обучения ChatGPT перестает быть угрозой и становится еще одним инструментом для повышения эффективности образования. Необходимо не закрываться от факта существования новой технологии, а с самого начала встраивать ее в учебный процесс.

«Я ребятам с самого начала говорю: используйте GPT, но используйте с умом. Дело не в том, что я каким-то образом узнаю, что эссе написано машиной. Дело в том, что при бездумном использовании результат будет плохой. Поэтому мы учимся так: сперва просим ChatGPT помочь с составлением плана эссе или исследовательской работы; потом просим порекомендовать литературу, ну и так далее; потом обсуждаем то, что получается, в аудитории, и опять обращаемся к GPT. По итогу даже если работа на 80% написана ИИ, ребята все равно разбираются в сути дела, могут свободно обсуждать и защищать выводы».

Алексей считает, что появление ChatGPT не приведет к радикальной трансформации высшего образования в постсоветских странах. Несмотря на то, что сегодня существует множество способов получения знаний и навыков, востребованных рынком труда, в обществе сохраняется установка на безусловную ценность диплома:

«Родители абитуриентов как рассуждают? Ну не будет ребенок работать инженером, но любой работодатель посмотрит: диплом КазНУ или наш. Это же конкурентное преимущество! А еще это же отсрочка от службы. В общем, идем старым курсом».

Следовательно, университеты пока могут спокойно продолжать существовать в старом инерционном режиме без нужды в оперативной реакции на революционный скачок в развитии ИИ.

 

Backend-разработка

Станислав работает в стартапе по производству беспилотников в качестве старшего backend-разработчика. Он занимается поддержкой и совершенствованием data-платформы, обеспечивающей коммуникацию внутри компании, и c 2020 года активно следит за разработкой GPT-моделей.

В целом Станислав рассматривает ChatGPT как «продвинутый поисковик» для программистов. Он отмечает, что языковая модель способна генерировать хороший код для решения шаблонных задач. Например, если требуется создать модуль для взаимодействия сайта или веб-приложения с сервером, ChatGPT может предоставить подходящий код, так как подобные решения уже включены в его обучающую выборку. Однако при комплексных проблемах модель начинает демонстрировать сбои и требует значительного количества времени на правки и описание ожидаемого результата. ChatGPT может указать направление для решения проблемы, но не предоставит исчерпывающего решения.

«Например, мне нужно было сделать сложную сегментацию объектов. И вот быстро получить нормальный код я так и не смог. Нужно было разбить задачу на несколько простых шагов. Типа, просишь решить одну проблему. Проверяешь код, видишь ошибку — просишь исправить. Добиваешь до результата, и так много раз. Ты как бы очерчиваешь общий контур и двигаешься в нужном направлении».

Станислав также отмечает, что специфика задач играет важную роль в эффективности ChatGPT. Модель не учитывает пограничные случаи и корнер-кейсы (ситуации, которые возникают за пределами нормальных рабочих параметров системы), которые существенны для узких технологических решений. Это может приводить к генерации некорректного кода.

Отдельно Станислав указывает на ограничения использования ChatGPT в Legacy-системах. Legacy-системы представляют собой устаревшие программные методы и технологии, которые по-прежнему используются в программной архитектуре. Логика таких систем часто запутанна и требует особого внимания при модификации. В контексте Legacy-систем, Станислав объясняет:

«У меня код очень доменно-ориентированный, под сложный поиск среди всех объектов компании. И сделан он очень плохо. Это Legacy-система. И тут я не доверяю ChatGPT. Легаси ведь почему легаси? Потому что система сложная и контекст потерян».

Использование сгенерированного ChatGPT-кода в таких условиях может только усугубить путаницу и привести к ситуации «черного ящика», когда никто, включая программистов, не понимает, как работает система.

Станислав признает: вначале он, как и многие другие, опасался, что искусственный интеллект заменит множество профессий, включая программистов. Однако со временем стало ясно, что эти опасения были преждевременными, но и не совсем безосновательными:

«Сейчас мы понимаем, что GPT не может полностью заменить программистов. Однако прогресс в области машинного обучения впечатляющий. Я думаю, что еще 5-6 лет ИИ будет работать как помощник, а затем наступит стадия постепенной замены».

 

Заключение

Интервью с тремя специалистами в разных областях — digital-маркетологом, преподавателем вуза и backend-разработчиком — позволили выявить интересные сходства и различия в их восприятии и опыте работы с ChatGPT.

Все трое специалистов признали потенциал и ценность ChatGPT в своих профессиональных областях. Чат-бот может стать мощным инструментом для создания рекламного контента, помощником в образовательном процессе и генератором шаблонных решений для программистов.

Однако также очевидны и ограничения, связанные с недостатком ресурсов ChatGPT для того, чтобы разобраться в профессиональных тонкостях и сложностях. В одних случаях речь идет о чисто техническом ограничении в информации, которой располагает языковая модель. В других — о сложностях креативного процесса.

В целом можно сказать, что на сегодняшний день успешное применение ChatGPT в профессиональной деятельности требует индивидуального подхода и дополнительной работы специалистов. Важно учитывать ограничения чат-бота и использовать его в сочетании с человеческим экспертным знанием. Реальная практика применения чат-бота пока далека от тех футуристических картин, что часто рисуют нам новые (да и старые) медиа.

Вместе с тем по мере развития машинного обучения и нейронных сетей ожидается дальнейший прогресс и улучшение моделей, что позволит ChatGPT стать еще более эффективным и надежным профессиональным инструментом. Всегда ли языковые модели будут оставаться лишь функциональным дополнением для работы, осуществляемой людьми? Этот вопрос пока остается открытым.

 

---

[1] Имена информантов вымышлены.