OpenAI использует фрилансеров, чтобы учить ChatGPT выполнять задачи реальных профессий
Компания OpenAI использует фрилансеров и узкопрофильных специалистов, чтобы обучать ChatGPT понимать все более конкретные профессиональные задачи — от сельского хозяйства и животноводства до музыкальной индустрии и коммерческой авиации. Об этом пишет Business Insider со ссылкой на внутренние документы проекта и подрядчиков, участвующих в его работе.
По данным издания, внутри стартапа Handshake AI, который занимается разметкой данных, этот проект проходит под названием Stagecraft. В его рамках подрядчикам платят от $50 в час за создание материалов, которые помогают ChatGPT лучше разбираться в том, как устроена работа в разных профессиях. Один из собеседников Business Insider сказал, что в проекте уже задействовали примерно 3–4 тысячи фрилансеров.
Суть этой работы не в том, чтобы просто дать модели больше “знаний” по теме. Подрядчикам поручают воспроизводить реальные рабочие сценарии из своей профессии — так, как если бы они ставили задачу коллеге. Для этого им предлагают придумать профессиональную “персону” — например, медсестру-практика, финансового менеджера или другого специалиста — а затем описать для нее типичные задачи, цели, контекст, рабочие материалы и ожидаемый результат. Все шаги при этом должны быть цифровыми, то есть такими, которые потенциально может выполнить ИИ.
В одном из примеров модель предлагают обучать на задаче для финансового менеджера в театре: на основе фрагмента коллективного договора нужно собрать Excel-таблицу для расчета еженедельных выплат приглашенным музыкантам. В других случаях речь идет о медицинских обзорах, работе с отраслевыми документами, анализе профессиональной информации и других типах специализированной работы. В инструкциях Handshake отдельно подчеркивается, что проект ориентирован именно на работу, основанную на знаниях, а не на ручной труд.
Для OpenAI это означает переход от общего обучения чат-бота к более глубокой настройке под профессиональные роли. Если раньше подобная подготовка часто сводилась к ранжированию ответов или исправлению ошибок, то теперь ИИ обучают на том, как устроена реальная работа внутри конкретных специальностей. По сути, модель учат не просто “отвечать на вопросы”, а воспроизводить профессиональные рабочие процессы.
Это требует уже не просто большого количества разметчиков, а людей с конкретной отраслевой экспертизой. В списках профессий для проекта фигурировали сотни направлений — от почвоведов до скульпторов. На сайте Handshake также говорится, что за некоторые экспертные задания специалисты могут получать до $500 в час, хотя такие объявления напрямую не связывались с OpenAI.
Подготовленные подрядчиками материалы проходят несколько этапов проверки. Сначала задания проверяют внутри Handshake, в том числе с участием специалиста из той же профессиональной области, а затем отдельную проверку проводит уже OpenAI. В обучающих материалах Handshake прямо говорится, что такая работа помогает моделям “понимать реальные профессиональные задачи” и делать ответы более точными и надежными в прикладных сценариях.
В этом смысле история Stagecraft выглядит не как вспомогательная работа по “улучшению” чат-бота, а как более прямой процесс переноса профессионального труда в машинную форму. Один из участников проекта сформулировал это без всяких оговорок: "Мы все понимали, что по сути обучаем ИИ, чтобы он заменил нас".