Наши возможности использования GPT зависят от нашего мышления

Предприниматель Сергей Гевлич известен, прежде всего, как основатель и вдохновитель компании «Смыслотека». Работа со смыслами постоянно расширяет рамки его деятельности. Сегодня Сергея с полным правом можно назвать гуру мышления. Он автор учебного курса, посвященного практикам мышления, в настоящее время работает над книгой. Неудивительно, что искусственный интеллект тоже попал в сферу его интересов. Его новый проект – Академия цифровых двойников.

Кто, как не специалист по мышлению, сможет разобраться в особенностях искусственного интеллекта и вывести его законы, которые до конца не понятны даже разработчикам?

- Наверное, самая обсуждаемая сейчас форма существования искусственного интеллекта – это GPT (Generative Pretrained Transformer). Казалось бы, общение с ним упрощено до предела – ты задаешь ему вопросы, а он отвечает. Почему же не у всех получается взаимодействовать с чатом GPT? Почему некоторые считают его практически бесполезным?

- Действительно, многие люди уже успели получить свой опыт общения с чатом GPT. И кто-то уже понял, что чат GPT полезен ровно в той степени, в которой ты в состоянии написать к нему запрос. Какой вопрос, такой ответ.

Я его для себя ассоциирую с фантастической планетой Солярис. Каждый, кто заглядывает в этот Солярис, видит что-то свое.

Недавно я смотрел интервью про искусственный интеллект с философом Михаилом Эпштейном. Он исследует GPT и задает свои, философские, вопросы. Но вопросы, которые формулирует Михаил Эпштейн, обычному человеку в голову никогда не придут! А Михаилу они позволяют понять что-то очень интересное и про людей, и про сам GPT.

Получается такой парадокс: GPT не может сделать то, чего человек не сформулирует ему в виде задачи, в виде вопроса. И в этом смысле вопросы важнее ответов.

Какой вопрос ты способен сформулировать? Как ты его сформулируешь? Это становится ключевым.

- А можно научиться задавать вопросы GPT?

- Здесь мы снова сталкиваемся с парадоксом.

Если мы являемся специалистами, например, в копирайтинге, то мы тогда можем сформулировать очень хороший, чёткий вопрос и включить в этот вопрос точные детали и тонкие настройки. Когда я говорю «вопрос», я, конечно, имею в виду целую цепочку вопросов, которые будут заданы один за другим. Так мы step-by-step приближаемся к нужному результату. Это, кстати, одна из техник взаимодействия с GPT.

Если же мы специалистами не являемся, то цепочку вопросов нам выстроить трудно. И тогда на помощь в общении с GPT может прийти сам чат GPT.

- Каким образом?

- Вместо того, чтобы сразу задавать финальный вопрос, нужно попросить GPT помочь поставить ему задачу. Пусть нашим примером будет бизнес-презентация, какое-то выступление перед аудиторией. Ты понимаешь, что в аудитории есть люди, которые будут воспринимать твое выступление с разных точек зрения. Значит, тебе нужно смоделировать эти точки зрения. А если ты сам не понимаешь какие это точки зрения и в чём их специфика?

Можно обратиться за помощью к GPT. Сформулировать первоначальную задачу – например, я презентую такой-то проект, и спросить его, какие точки зрения при этом важно учитывать. Он тебе скажет, например: экономическая модель, пользовательский опыт, производство, как мы это все будем делать, стратегия компании, ведь необходимо, чтобы проект вписывался в текущую стратегию, была связь с другими проектами.

А дальше для каждой точки зрения можно спросить GPT, каковы критерии? На что из этих точек зрения мы, в первую очередь, обращаем внимание, что для нас важно? И он сформулирует, что для этой точки зрения вот это важно, для этой вот это, для этой вот это.

И только потом, когда GPT уже распаковал понимание разных аудиторий, ему стоит предложить свои тезисы и попросить сформировать структуру: как выстроить мое выступление, чтобы максимально учесть интересы стейкхолдеров, разные точки зрения – он все их учтет, потому что предварительно их распаковал.

- А если миновать эту стадию?

- Можно, конечно, сразу обратиться к GPT и сказать: «Вот мои тезисы, сделай мне презентацию. Как мне надо выступить?». Он тоже все сделает, и структуру придумает. И ты будешь даже доволен. Единственное, что неизвестно, кто и как отреагирует на твое выступление.

А если ты понимаешь, что выступление — это определенное взаимодействие со стейкхолдерами, и ты заранее понимаешь, какого внутреннего решения ждешь от каждого из них, то тогда своё выступление, свою презентацию будешь делаешь с учётом их позиций. Если человек, который готовит презентацию и взаимодействует с GPT, эти моменты осознаёт и отдаёт себе отчёт, тогда он и в своем взаимодействии с чатом GPT это учтет.

- Кажется, что все просто.

- Не совсем. Еще один парадокс сознания состоит в том, что у человека есть слепота к своему незнанию. Если ты чего-то не знаешь, то ты и не знаешь, чего ты не знаешь. И, соответственно, сложно про это спросить.

Я сказал тебе про стейкхолдеров, и это прозвучало в контексте нашей беседы вполне убедительно. Но я тут же спохватился: а если я чего-то не сказал? Вдруг есть что-то важное, что также должно быть учтено помимо стейкхолдеров?

Чтобы победить слепоту к своему незнанию, нужно смирить гордыню и снова обратиться за помощью к GPT, спросить его: «А что ещё важно учесть? Какие ещё факторы, критерии важно учесть при разработке моего выступления, презентации проекта, помимо интересов стейкхолдеров?» И он что-то накидает.

А дальше уже исходя из своего понимания дораспаковывать. Либо снова спросить его по каждому пункту: «Что здесь важно?». Он распакует некоторый контекст. И в этом контексте ты уже сможешь поразмышлять.

Это тоже важный скилл - исследование контекстов. Если ты являешься экспертом в какой-то предметной области, тогда контексты для тебя очевидны. И ты тогда, исходя из своей экспертности, уже дальше выстраиваешь взаимодействие с GPT. А если ты не являешься экспертом, идёшь в какую-то новую для себя предметную область, в которой ты совсем ничего не понимаешь, то полезно поспрашивать вначале GPT, что здесь важно, какие здесь ключевые моменты, и немножко их пораспаковывать, прежде чем сформулировать саму задачу. Это и означает исследование контекста.

- То есть получается, что если у человека развит навык рефлексии, то он может сам разложить задачу и иерархизировать ее компоненты, структурировать их. А если нет, то стоит обо всём спрашивать о GPT, и GPT эту рефлексию либо выполнит сам, либо просто поможет.

- Да, только нужно включать критическое мышление. Принимать на веру то, что говорит GPT, нельзя. Несколько человек в моём окружении говорят: «Искусственный интеллект сказал то-то». Я говорю: «И что?» Мало ли, что он там может сказать! Может быть, он несет бред, галлюцинирует. Всегда важно иметь некоторое внутреннее основание для того, чтобы различать, что из сказанного GPT мы можем принимать во внимание, а что нет.

Но если человек - эксперт в своей предметной области, то он может создавать хорошие сценарии промптов - последовательностей, цепочек вопросов. Если его сценарии правильно упаковать, то с их помощью любой человек сможет взаимодействовать с GPT-чатом и получать качественные ответы в определенной предметной области.

Так родилась идея построения ассистентов - симбиоза эксперта и чата GPT.

- Я правильно понимаю, что промпт – это задача, простая или сложная, структурированная или изложенная как одна задача, а ассистент – это уже некий фиксированный сценарий, включающий в себя цепочку задач, выстроенных определенным образом.

- Ну, можно сказать и так. Но я бы промпт не стал называть задачей. Поскольку метафору Соляриса мы уже успели озвучить, я бы сравнил промпт с некоторым излучением, которое мы направляем в сторону Соляриса. В нём нет задачи – это просто некоторое воздействие на языковую модель. И в ответ на такое излучение языковая модель выдает нам результат.

Мы можем называть свои действия постановкой задачи, описанием контекста, формулированием критериев, определением роли, но это лишь формальное описание наших действий. Когда только начали экспериментировать с GPT, кто-то сказал: «Он хорошие ответы он даёт в случае, если промпт построен по формуле: роль, цель, способ реализации и формат». Если использовать все четыре при написании промпта, то значит всё будет о’кей. И народ начинает писать: «Действуй, как маркетолог с 20-летним стажем». Как будто бы, если написать «с 30-летним стажем», он будет лучше работать! Почему сразу не написать «с миллионлетним стажем»? Тогда вообще супер! Действуй, как беспрецедентный маркетолог, «самый лучший» маркетолог на свете.

Это все смешно, потому что работает совсем другое. Мы произнесли в чате слово «маркетолог», и оно начинает фонить – что-то примагничивать из огромного океана других слов, которые связаны между собой. Какие-то коэффициентики становятся более высокими по отношению к другим. В ответ на некоторое излучение, которое мы туда направляем, наш Солярис нам что-то посылает обратно. И «действуй как роль», и «вот твоя цель», и «вот твой способ действия», и «вот формат» - это всё модификаторы, которые просто меняют некоторые весовые коэффициенты.

Интересно, что ответы GPT также являются частью этого излучения. Он как бы входит в автоколебание. Промптом становится и то, что ты написал, и то, что он ответил. Когда находишься внутри чата, внутри последовательности сообщений, какого-то диалога, всё это диалоговое окно целиком является промптом.

Предположим, у тебя идет беседа, и GPT тебе что-то выдал, а потом остановился. Тогда можно просто написать: «продолжай». Одно слово. В нём нет ни роли, ни цели, ни формата, ничего. Просто слово «продолжай». Но GPT тебе что-то выдаст осмысленное в ответ. Почему? Потому что промптом является вся ваша беседа.

Осознание того, что вся беседа целиком является промптом, а не только то, что ты пишешь, серьёзным образом может продвинуть в промпт-инжиниринге. Потому что, когда ты его спрашиваешь, какие роли важны для нашей презентации, какие критерии - для каждой роли, ответы попадут в контекстное окно и станут частью промпта. Можно своими силами написать промпт, или попросить написать промпт сам GPT, и он сделает это.

Это, конечно, звучит удивительно!

- Ты сказал про идею построения ассистентов - симбиоза эксперта и чата GPT. А в чём отличие ассистента от обычного чата GPT?

- В чате мы начинаем общение чистого листа. В начале диалога контекст нашей беседы пуст. А для ассистента мы подготовили инструкцию, и эта инструкция может быть достаточно большой. Например, 20 страниц текста. И диалог пользователя с ассистентом начинается уже не с нуля. В нем есть эти 20 страниц контекста, поэтому реакция на первое сообщение «Привет» будет иная, чем в чате.

Ассистент может сказать: «Добрый вечер, моя роль такая-то». Он уже знает свою роль и скажет, например: «Я - ментор по онлайн-проектам, и готов вам помочь нагенерить идей или критически переосмыслить ваши идеи». Он уже будет не «вообще» чатом GPT, а ментором, который будет задавать вопросы, как живой ментор, и с помощью вопросов направлять внимание клиента. Или может, например, вытаскивать из клиента информацию по ключевым аспектам его проекта (как это делает живой ментор).

Существует «бизнес-модель канвас» Алекса Остервальдера. Она удобна для того, чтобы на одной страничке представить бизнес-модель вашей существующей или будущей компании: целевые аудитории, каналы коммуникаций, ценностные предложения, ключевая деятельность, ключевые партнёры, ключевые ресурсы, статьи расходов, статьи доходов, и так далее.

По большому счёту, что делает ментор? Смотрит, как одни какие-то блоки информации стыкуются с другими. Если всё согласовано хорошо, значит, скорее всего, проект «полетит». Но может быть, одни какие-то ответы не согласованы с другими, хотя по отдельности каждый из них имеет смысл. Тогда в этой системе ментор обнаружит противоречия или накладки, которые не замечает клиент, и попытается их устранить.

Ассистент может задавать вопросы, чтобы заполнить в своей внутренней памяти этот Канвас, а потом исследовать его на предмет согласованности отдельных пунктов между собой. Он может провести аудит проекта и предложить какие-то решения. Важно, что ассистент предложит решение не на основе проблемы, которую сформулировал клиент, а после того, как сам выявит внутренние нестыковки. Дальше он может предложить варианты решений.

Чтобы ассистент мог так действовать, настоящий, живой ментор закладывает в него определённую модель - как работать с информацией клиента. Эта инструкция и является ненулевой точкой общения клиента с чатом GPT. Получается, что в контекстном окне GPT-ассистента уже лежит «кристалл», через который идет свет в сторону Соляриса, и дальше Солярис, облучённый этим кристаллом, начинает вести себя определенным образом.

- Может ли ассистент заменить человека?

- Я бы не так смотрел на этот вопрос. У нас перед глазами есть отрицательный пример - колл-центры. В колл-центры люди звонят, чтобы получить внятный ответ, а их заставляют общаться с бестолковыми ботами. Эти боты не могут понять запрос клиента и следовательно, дать внятный ответ – они просто проверяют терпение клиентов. У кого больше терпения, тот сможет добиться общения с живым оператором. Но ведь и живым операторам иногда бывает трудно ответить на вопрос клиента.

- А какая позиция у тебя?

- Я считаю, что вопрос не в том, какие задачи может решать ассистент, а вопрос, как с помощью ассистентов можно изменить качество процессов, чтобы удовлетворённость пользователей была выше. Потому что вот взяли, воткнули их в службу поддержки, а удовлетворенность упала. Качество процесса не выросло, а снизилось.

Надо не смотреть, а что же они могут. Надо задать вопрос: как текущие процессы можно изменить в лучшую сторону с помощью ассистентов? Что такого они должны делать, чтобы это очевидно и однозначно приводило к улучшению качества текущих процессов.

Здесь, наверное, могу только привести пример, потому что я понимаю, что это сложновато для восприятия.

В прошлом году я начал ходить на группу по тренировке переговорных навыков. Мы встречались раз в неделю. Ведущий предварительно высылал участникам те кейсы, которые потом мы разыгрывали. Соответственно, заранее можно было подумать, и выработать какую-то идею, переговорную стратегию. И дальше уже приходить, и отыгрывать, некоторую гипотезу о том, как и о чём можно договориться из конкретной позиции. Но то ли ввиду лености, то ли ввиду ещё чего-то, никто из участников группы, кроме меня, не готовился ко встречам. Никто. Я несколько раз готовился, даже стал какие-то методики придумывать, как можно анализировать, вырабатывать стратегии, и так далее. В какой-то момент я стал выигрывать даже сильных игроков.

Но сама подготовка требовала часа полтора. Это много: каждую неделю двухчасовая встреча и плюс к ней полуторачасовая подготовка. В конце концов, такие встречи перестали быть для меня интересными. Когда ты готовишься, а другие нет, перестаёшь видеть для себя возможность развития. Можно потешить свое тщеславие, что ты пришел и всех неподготовленных раскатал. Ну, и что?

Я начал смотреть в сторону разных методик подготовки, а тут как раз (в ноябре 2023) появилась возможность создания ассистентов. И это был мой первый эксперимент с ассистентами. Я создал ассистента, который бы позволял готовиться к управленческим поединкам. Когда его сделал, оказалось, что теперь время на подготовку сократилось с полутора часов до 20 минут. То есть можно загрузить в ассистента кейс, в нём разложить ситуацию на атомы и обнаружить идеи. В итоге затраты на подготовку стали такими, что участники группы стали готовиться.

Таким образом, благодаря ассистенту выросло качество процесса. Там, где люди прокрастинировали, искусственный разум помогал покрутить нужный кейс, ситуацию и подготовиться.

- Я правильно понимаю, что GPT-ассистент хорошо заводит мозг, когда людям трудно начать решать задачу? Ты просто обращаешься к ассистенту, говоришь «привет», а дальше он берёт тебя в свои искусственные руки и начинает вести к обозначенной цели.

- Да, я бы здесь сказал, что это тоже одно из моих открытий.

Я вот говорил про критическое мышление. Критическое мышление – это не только наше отношение к информации, но и осознание того, как работает наше личное мышление.

Я обнаружил интересную особенность мышления. Я уже говорил, что для эффективной работы GPT, нужно распаковать контекст. Чем больше ты контекст распаковываешь, тем интереснее и полезнее он может сгенерировать информацию: презентацию, продающий текст, и так далее.

Так вот человеческий мозг работает точно так же. Подготовка к переговорам, по сути, это распаковка контекста. Какие-то глубинные мои размышления в тот момент, когда я их проговариваю, неважно, с чатом GPT или с живым наставником, становятся для меня кристаллом, который дальше определяет качество моего мышления в этом направлении.

Это погружение в контекст задачи для человека важно не меньше, чем для GPT. Только GPT это делает явным образом: в контекстное окно попадают вопросы и ответы. У человека мы контекстного меню не видим, но мы распаковываем свою оперативную память, проговариваем что-то важное. Это помогает нам развернуть контекст, распаковать его, вытащить из нашего мозга, и мышление становится более продуктивным.

Оказывается, не только человек может создавать промпты для GPT, но и GPT может направлять промпты в сторону человека, чтобы запускалось человеческое мышление, и человек приходил бы к каким-то инсайтам и открытиям.

GPT не даёт готовых ответов, но он запускает мышление и распаковывает контекст ситуации. Например, у тебя описание переговорного кейса умещается на 20 строчках и кажется, что там ничего нет. Не за что зацепиться. Но ты его покрутил-покрутил, а там, ух ты, сколько всего. То есть, из вот этого зёрнышка маленького, из этой маленькой крупицы целое рисовое поле оказалось распаковано.

Это тоже одно из открытий, которые случились со мной в процессе взаимодействия с GPT. Я понял, что наше взаимодействие - обоюдный процесс. Не только человек направляет туда свой запрос, но в сторону человека тоже может быть направлено внимание.

Я бы сказал: везде, где требуется мышление, ассистент GPT будет очень полезен. Там, где нужно помыслить. Как говорят философы, мышление происходит не внутри черепной коробки, а между ними, оно живёт в коммуникации. Для мышления необходимо запускать коммуникацию. К сожалению, коммуникацию человек-человек удаётся запустить не с каждым и не всегда. А вот с ассистентом GPT ее настроить легко.

В ходе практики мы разобрались в технологии создания экспертных ИИ-ассистентов и регулярно проводим Акселераторы, на которых любой эксперт можем пройти весь процесс разработки, создать прототип своего ИИ-ассистента и понять, как встроить его в свою деятельность. Записаться на акселератор можно в нашей Академии цифровых двойников. Ближайшая группа начнет обучение 20 июня.

#смыслотека