С чего начать работу с ИИ: объяснение на пальцах и простые инструкции
Если вы пока смутно понимаете, что такое ИИ, но чувствуете, что уже пора начать им пользоваться, вот вам знак! Андрей Карпати (экс-OpenAI, Tesla), один из самых лучших популяризаторов ИИ, показывает, как работают современные LLM и как они реально полезны, в работе и повседневной жизни. Перескажу ключевые идеи его выступления, чтобы дальше в теме было легче ориентироваться и не бояться.
Самое главное коротко LLM — это мощный инструмент, но результат зависит от трёх вещей: выбранной модели, контекста и подключённых инструментов.
Полезная привычка — проверять идеи в нескольких моделях и всегда помнить, что модель может ошибаться или использовать устаревшие данные.
🟢 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Азы на пальцах
LLM можно представить как «zip-файл» с параметрами нейросети: в нём сжаты знания из интернета, но они не обновляются автоматически после обучения.
Модель работает с текстом через токены, поэтому важны формулировки и объём контекста.
Разные модели (GPT, Claude, Gemini и др.) отличаются качеством, скоростью и ценой. Это нормально, экосистема быстро меняется.
Экосистема ИИ: это нормально, что моделей много?
Коротко – да. Карпати отдельно подчёркивает: ChatGPT — не единственный вариант. Есть Claude, Gemini, Grok и другие, и они развиваются с разной скоростью.
Качество моделей можно отслеживать через публичные лидерборды (например, Chatbot Arena), это снимает иллюзию «одного правильного ИИ» и помогает выбирать инструмент под задачу.
Перешлите этот текст своим бабушкам и родителям, они скажут вам спасибо!
Как применить практически?
ИИ уже полезен в мелочах: разобрать состав продукта по фото, объяснить медицинский анализ, помочь с кодом или сделать подкаст из документов (NotebookLM).
Важно понимать не «что он вообще умеет», а где он экономит вам время прямо сейчас.
Настройте ИИ под себя, один раз
Современные LLM умеют запоминать ваши предпочтения (память), принимать инструкции под запрос и работать через специализированные
GPT. GPT — это тип ИИ-модели, которая читает и пишет текст, продолжая его самым вероятным образом на основе того, чему её научили.
Карпати показывает это на примере изучения языков: одна настройка, и дальше ИИ ведет себя предсказуемо и удобнее.
Что ещё важно знать?
LLM уже умеют работать с файлами, кодом, таблицами, изображениями, видео и голосом.
Есть инструменты для глубокого исследования (deep research), которые могут долго собирать и анализировать информацию за вас.
Практические правила
- Используйте быстрые модели по умолчанию, а thinking-модели — только для сложных задач (код, математика, логика).
- Для свежей информации подключайте поиск (Perplexity, поиск в ChatGPT).
- Если тема меняется — начинайте новый чат, не тащите старый контекст. * Не перегружайте запрос: лучше уточнять по шагам.
Типичные ошибки новичков (и как их избежать)
[НХ: рекомендации - мои, но поверьте, Андрей сказал бы то же самое!]
- Ждать от ИИ «истины», а не черновика или помощника (-> используйте как первый драфт, идеи и варианты)
- Не учитывать специализацию модели (->подбирайте модель под задачу: быстрые — для простого, thinking — для сложного)
- Пихать всё в один чат и один запрос (->меняйте чат при смене темы, дробите запросы)
- Верить ответу без проверки, особенно в новых темах (->перепроверяйте важное, сравнивайте с другой моделью или поиском)
- Игнорировать настройки и работать «по умолчанию» (->задайте инструкции один раз — дальше будет проще)
Работа с файлами и изображениями
Хорошая тактика:
шаг 1 — попросить модель распознать изображение/файл и переписать данные в текст или таблицу;
шаг 2 — проверить, что распознано верно, и только потом анализировать. Это сильно снижает ошибки и ощущение «чёрного ящика».
Главная мысль Карпати: ИИ — не магия и не замена мышлению. Это усилитель. Чем лучше вы понимаете, как он работает, тем спокойнее и полезнее его использовать.