«Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей»
Цифровые технологии прочно вошли в нашу жизнь и продолжают стремительно развиваться. Неудивительно, что все чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов. О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей рассуждает Даниил Осипов, кандидат филологических наук, доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ.
Также Даниил Осипов является участником проекта НИУ ВШЭ «Консультанты по преподаванию в цифровой среде» и преподает английский язык и кросс-культурный менеджмент участникам Президентской программы подготовки управленческих кадров.
Даниил Осипов
— С какими вызовами сталкивается сфера лингвистики в век цифровых технологий?
— Началась эпоха, в которую тексты, содержащие смысл, может создавать не только человек. Мы ставим задачи, но уже не контролируем каждый элемент процесса.
При этом важно отметить, что нейросети учатся на больших данных и пока допускают много ошибок.
Если говорить о межкультурной коммуникации, нейросети знают о типологии культурных различий Герта Хофстеде, делении культур Эдварда Холла, классификации культур Ричарда Льюиса. Но в любом межкультурном диалоге ключевую роль играют нюансы, которые нейросети не могут учесть.
Поэтому эффективной может быть только совместная работа нейросетей и профильных специалистов. А одним из ключевых навыков в выстраивании коммуникации с искусственным интеллектом становится промпт-инжиниринг — умение правильно задавать нейросетям вопросы.
Для этого необходимо поставить задачу, описать контекст, указать роль, привести примеры, отметить формат и задать тон. Также можно воспользоваться дополнительными показателями, например указать важность (стоит подчеркнуть нейросети, насколько значимым для вас будет ее ответ) и пообещать виртуальное вознаграждение (считается, что в таком случае нейросеть может дать более развернутый ответ).
— Сможет ли однажды искусственный интеллект заменить специалиста в сфере межкультурной коммуникации? И как остаться востребованным специалистом в условиях быстро меняющихся реалий?
— На мой взгляд, быть востребованным специалистом — значит уметь использовать в работе современные технологии, в том числе нейросети, сохраняя при этом критический подход.
Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей уже в ближайшем будущем. Учитывая, что нейросети общаются с нами на нашем языке, без специалистов, которые занимаются исследованием языка, не обойтись.
Например, по данным агрегаторов Will Robots take my Job и Beyond Agency, преподаватели иностранных языков — в зоне минимального риска, связанного с заменой специалистов искусственным интеллектом (вероятность 9–11%).
Более того, уверен, что лингвистам в эпоху общения с искусственным интеллектом будет отведена самая важная роль.
— Как нейросети могут помочь специалистам в области изучения иностранных языков: преподавателям, переводчикам, специалистам по межкультурной коммуникации?
— Прежде всего нейросети помогают ускорить рутинную работу. Например, преподаватели иностранных языков с их помощью могут быстро подготовить несколько вариантов тестов и других заданий, включив в промпт пример готового теста или задания.
Задача усложняется, если вы хотите создать новое задание или текст. Качество ответа нейросети в таком случае будет зависеть от умения грамотно формировать промпт.
На начальном этапе времени на разработку качественного промпта будет уходить почти столько же, сколько на подготовку материалов с нуля. Но впоследствии сформированный навык позволит значительно экономить рабочее время.
Скоро будут появляться новые модели нейросетей, которые станут способными «рассуждать», а не просто брать и интерпретировать информацию из датасетов. Например, o1-preview уже может решать сложные логические задачи.
Сегодня использование различных нейросетей позволяет создавать целый комплекс материалов:
генерирование текстов и диалогов с определенными устойчивыми словосочетаниями в ChatGPT, Perplexity, Merlin;
озвучивание и генерирование звуковых эффектов в ElevenLabs;
создание аватаров в Hedra.
С примером созданного видеоинтервью по заданной теме можно ознакомиться по ссылке.
Комбинация нескольких нейросетей, грамотный промпт-инжиниринг позволяют не только ускорить выполнение задач, но и увидеть новые идеи в сочетаниях ответов на запросы:
ChatGPT, Claude уже стали мультимодальными;
ElevenLabs, Suno, Udio полезны для работы с аудио;
Midjourney, Stable Diffusion (локальная установка), Luma Dream Machine создают изображения и видео;
KlingAI, MiniMax — новые нейросети, которые внесли ряд изменений в индустрию генерации видео и дали возможность создавать небольшие фильмы для разных профессиональных целей.
При этом у нейросетей, которые работают на разных языковых моделях, свои особенности. Например, ChatGPT 4o логичен в ответах, Claude Sonnet 3.5 готов давать развернутые ответы, которые не так легко отличить от ответов человека, Gigachat склонен проявлять «этику» в ответах на острые вопросы.
Для тренировки устного перевода будет полезен CharacterAI или приложение ChatGPT в вашем смартфоне. CharacterAI позволяет создать персонажа, задать ему роль (например, отвечать на вопросы на испанском языке) и внести в базу знаний информацию по необходимой тематике. Пример диалога.
При переводе пословиц, поговорок, фразеологизмов нейросети по умолчанию выдают дословный вариант. Решением может стать запрос о поиске эквивалента, а не перевода.
Нейросеть не напишет за вас научную работу, но поможет в подборе литературы. Хорошо с этим справляются Consensus и OpenRead, чьи базы постоянно пополняются. Если соединить поиск литературы с обработкой информации в ChatGPT или Claude с использованием Python, то можно существенно сэкономить время.
— Какие опасности и риски несет в себе обращение к нейросетям?
— Качество полученной информации, безусловно, требует проверки. Факты могут быть придуманы или искажены, расчеты — содержать ошибки. Здесь стоит подчеркнуть и филологический аспект: на выходе мы получаем хороший, логически выстроенный текст, но если его тщательно проанализировать, то в большинстве случаев обнаружим ошибки в примыкании и управлении.
Помимо этого, мы можем передать нейросети в форме запроса информацию, содержащую конфиденциальные данные, которые попадают в общую базу знаний и могут быть извлечены третьими лицами. Поэтому при формировании запросов стоит быть предельно внимательными, особенно в рамках исследовательских проектов. Решением могут стать локальные версии нейросетей, установленные на собственный компьютер.
— Что представляет собой проект «Консультанты по преподаванию в цифровой среде», участником которого вы являетесь?
— Проект нацелен на оказание преподавателям НИУ ВШЭ постоянной и квалифицированной поддержки по методическим вопросам преподавания в цифровой среде или в офлайн-среде, но с использованием цифровых образовательных технологий.
В настоящее время многие преподаватели НИУ ВШЭ, участвующие в проекте, проводят консультации по эффективному использованию нейросетей в образовательном процессе.
Больше информации — на странице проекта.
Вам также может быть интересно:
ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»
В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
ВШЭ и «Яндекс» представили доклад об интеграции искусственного интеллекта в высшее образование
Высшая школа экономики и «Яндекс Образование» подготовили совместный доклад «Искусственный интеллект в образовании». В нем проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере. Доклад представляет собой карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня применяющих ИИ. Цель проекта — помочь российским вузам внедрять ИИ, опираясь на опыт других университетов.
Практика лицензирования разработок НИУ ВШЭ отмечена премией в области корпоративных инноваций GIA
На церемонии вручения премии GIA совместный проект Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и АО «Новое сервисное бюро» получил награду в номинации «Трансфер технологий». Это стало плодом интенсивной работы университетского Центра трансфера технологий и научных сотрудников вместе с индустриальным партнером.
Онлайн-юрист, чат-ассистент и аватар профессора: как ученые Вышки применяют ИИ-технологии
Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.
Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования. Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»
С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.
Ученые Вышки представили разработки, связанные с применением ИИ в медицине
Искусственный интеллект не заменит врача, но может стать ему отличным помощником. При этом здравоохранение нуждается в высокотехнологичных продуктах, которые способны быстро анализировать и контролировать состояние пациентов. Ученые Вышки применили ИИ для предоперационного планирования и постоперационной оценки результатов в спинальной хирургии и разработали автоматическую интеллектуальную систему для оценки биомеханики рук и ног.
Ученые Вышки представили проекты по этической экспертизе в сфере ИИ
Технологии искусственного интеллекта уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни и активно применяются в различных отраслях экономики. Однако этические вопросы использования ИИ все еще требуют обсуждения и осмысления. Сегодня в России с участием ученых НИУ ВШЭ ведется работа над несколькими отраслевыми приложениями к национальному Кодексу этики в сфере ИИ, в которых будут конкретные рекомендации в помощь каждому, кто нуждается в понимании и анализе рисков и угроз со стороны ИИ.
Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»
В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.