Я был альфа-тестером ChatGPT-3. 5 наблюдений, которые до сих пор полезны

В 2022-м про нейросети почти не говорили.Это был локальный, не самый смешной мем в зарубежных комьюнити - без курсов, без гайдов, без инфошума.

Я тогда много серфил зарубежные источники - не только по маркетингу, а вообще по продуктам и трендам. Исторически все новое сначала появляется там, а уже потом доезжает до нас. Так я наткнулся на форму OpenAI - обычную заявку на участие в альфа-тесте новой модели.

Без денег. Без обещаний. На чистом энтузиазме.

Мне было интересно посмотреть на новый продукт, понять направление и, если получится, поучаствовать в его улучшении. У меня филологическое образование, я много работал с текстами - и тогда это неожиданно оказалось полезным.

Альфа-версия ChatGPT-3 была слабой. Очень.

Ошибки, странные ответы, «детская» логика, никакой документации. Но именно это и дало главное преимущество: было видно, как модель думает, а не просто выдает результат.

Современные версии выглядят умнее, но из-за этого создают иллюзию магии. Тогда магии не было - был процесс. И за счет этого появилось несколько наблюдений, которые я использую до сих пор.

В ранних моделях без сложных промтов было тяжело. Приходилось буквально «уговаривать» модель, чтобы она выдала нужный результат.

Современные модели ушли далеко вперед: лингвистика и контекст уже встроены в них. Разница между «гениально написанным промтом» и обычным внятным запросом все меньше.

Вывод простой: умение формулировать мысли важнее знания шаблонов. А профессия «промт-инженер» со временем либо трансформируется, либо исчезнет.

ChatGPT хорош как базовый инструмент, но лучший результат дают профильные модели под конкретные задачи: текст, код, анализ, поиск, агенты.

Даже внутри экосистемы GPT есть готовые специализированные агенты, которые уже обучены под узкие сценарии. Часто они дают результат быстрее и точнее, чем попытки «дрессировать» одну модель под все подряд.

Проблема галлюцинаций до сих пор не решена полностью. И дело не только в модели, а в инфраструктуре: нагрузка, объем контекста, память, сервера.

ИИ сегодня - это умный подросток: рассуждает уверенно, но может ошибаться с абсолютно серьезным видом. Поэтому перепроверка - не опция, а обязательное правило.

OpenAI и другие компании давно публикуют подробные гайды и мануалы. Часто - на сотни страниц. Да, на английском. Да, читать долго.

Но ирония в том, что многие предпочитают не искать первоисточник, а покупать пересказ у «экспертов». Хотя вся база уже лежит в открытом доступе.

Официальная документация почти всегда полезнее курсов.

Та же история была у меня с ИИ-агентами. За несколько месяцев до того, как тема стала популярной в России, я просто смотрел зарубежных практиков, повторял шаги вручную, разбирался с API и ошибками.

Никакой магии - только время и интерес. Зато к моменту массового запуска я уже понимал механику.

Если вы тоже рано заходили в ИИ-инструменты - напишите в комментариях, какие выводы у вас совпали, а какие нет.

Самая распространенная иллюзия - что нейросеть решит все проблемы.

ИИ - это не замена мышлению. Это усилитель.

Примерно как Figma или Photoshop: инструмент, который ускоряет работу, но не делает ее за вас. Когда ИИ используют как кнопку «сделай бизнес», результат обычно разочаровывает.

Альфа-тест ChatGPT научил меня простой вещи: ИИ усиливает качество мышления, но не подменяет его.

И если использовать его как инструмент, а не как надежду - он действительно дает преимущество.

Если тема ИИ, маркетинга и практического опыта вам близка - я иногда делюсь наблюдениями и находками в своем телеграм-канале. Ссылка есть в профиле.