Доброго времени суток, «Хабр»!

Сижу и понимаю, что в моём профиле уже висит приличное количество статей на тему нейросетей. Конечно, мой список нельзя сравнить с теми авторами, кто уже год и больше публикуют свои работы, но для меня это уже достижение. Немного отвлекся, продолжим: рассмотрел я уже разные темы — от простых историй развития искусственного интеллекта до подробностей архитектуры и техники составления промтов.

Сегодня мы поговорим о десяти ошибках при работе с нейросетями, которые допускают многие из нас. Я приведу рекомендации, чтобы избежать этих проблем и получить нужный результат.

Приготовьтесь, начинаю рассказ!

Перед переходом к материалу хочу рассказать об агрегаторе нейросетей BotHub. Там собрано множество разных моделей, на которых можно поэкспериментировать. Кстати, при регистрации по специальной ссылке можно получить 100 000 капсов — этого хватит на приличное количество тестов.

Первая ошибка

Первое, что сразу бросается в глаза среди множества потенциальных проблем — ошибки в составлении промта. Многие пользователи попросту игнорируют важность корректного составления задания для нейросети, ограничиваясь общими фразами вроде «сделай» или «напиши». Конечно, даже при таком минималистичном подходе модель непременно отреагирует и выдаст какой‑либо результат, однако итоговый вывод может существенно отклоняться от ожидаемого вами. Важно понимать, что грамотное описание желаемого результата значительно повышает шансы получить именно тот контент, который соответствует вашим ожиданиям и требованиям.

Что стоит учитывать при написании промта?

1. Специфику нейросети. Здесь речь идёт вовсе не о выборе подходящей модели для вашей конкретной задачи, хотя мы обязательно вернемся к этому позже. Сейчас имеется в виду другой аспект — индивидуальные особенности каждой отдельной нейросети в промтах. Эти различия проявляются в том, насколько подробно и детально должна быть сформулирована задача для модели.

   Например, некоторые нейросети предпочитают чрезвычайно детализированные запросы, буквально расписанные по пунктам вплоть до мельчайших подробностей. Такие модели требуют конкретных формулировок, иначе могут выдать непредсказуемый результат. Напротив, другие нейросети демонстрируют обратный подход: они успешно обрабатывают короткие и лаконичные задания, не нуждаясь в излишне длинных и детализированных описаниях. Чрезмерно объемные инструкции лишь сбивают такие модели с толку, приводя к нежелательным результатам.

2. Структура промта. Нейросети уже давно используются людьми, поэтому за это время накопилось немало статей о правильном составлении промтов. Основная идея идеального промта — четкое следование структуре при его создании. Например, вот мои публикации о промтах для текстовых нейросетей и для графических.

Вторая ошибка

Многие люди, активно использующие возможности современных нейросетей, нередко поступают довольно рискованно: они копируют полученный от нейросети ответ сразу, не проверяя его корректность и точность. Это происходит сплошь и рядом, особенно когда человек торопится получить результат или ленится потратить дополнительное время на проверку полученной информации.

Можно ли так делать? Формально запрета действительно нет, каждый волен сам решать, как использовать полученные данные. Однако моя позиция категорична, — я не рекомендую принимать такой подход. 

Нейросеть способна совершать ошибки, причем иногда весьма серьезные. Происходит это по разным причинам: либо модель была обучена на недостаточно качественных источниках данных, либо ей попросту неизвестен правильный ответ, и тогда она вынуждена придумывать подходящий вариант, пытаясь угадать предпочтения пользователя. Таким образом, вполне возможно столкнуться с недостоверной информацией, даже если внешне сообщение выглядит убедительно.

Именно поэтому настоятельно рекомендую всегда проверять любые важные сведения, будь то конкретные факты, точные даты или численные показатели. Только после верификации стоит включать эти данные в свой итоговый ответ.

Третья ошибка

Конфиденциальная информация — понятие, знакомое многим, но далеко не все осознают всю её значимость и последствия небрежного обращения с такими данными. Если говорить простым языком, конфиденциальная информация включает в себя личные сведения, финансовую отчетность, учетные записи, доступы к банковским картам и многое другое, что представляет ценность именно потому, что является личным и предназначено исключительно для ограниченного круга лиц.

Собственно, почему я поднял этот термин? Все просто: найдутся люди, которые попросту забивают на безопасность и отправляют в нейросеть свои конфиденциальные данные. Не отправляйте пароли, паспортные данные, какие‑либо финансовые отчеты. Мы не знаем, насколько хорошо защищен тот или иной ИИ‑сервис.

Четвертая ошибка

Пожалуй, этот пункт будет косвенно связан с самым первым из уже упомянутых. Рассмотрим ситуацию детальнее: когда мы даём команду какому‑то устройству или инструменту, недостаточно произнести абстрактное слово вроде «действуй» или «работай». Для успешного выполнения задачи нужна конкретика, четко прописанная последовательность шагов и детальные инструкции. Именно такая ясность позволяет достичь желаемого результата.

Аналогично дело обстоит и с нейросетями. Это инструменты, которыми нужно грамотно пользоваться. Поставив перед ними расплывчатые цели типа «создай интересный контент для соцсетей» или «подбери привлекательную картинку для профиля», мы рискуем остаться разочарованными результатом. Почему? Потому что сами формулировки лишены конкретной направленности, необходимой для корректного понимания запроса.

Чтобы избежать путаницы и добиться качественного результата, лучше заранее задуматься над детализацией промта. Например, вместо общих указаний важно задать конкретные параметры: какой стиль поста предпочтителен, какие ключевые моменты нужно осветить, какую аудиторию планируется привлечь, какого формата должна быть картинка и прочее. Чем точнее поставлена задача, тем ближе итоговый результат окажется к вашим ожиданиям.

Пятая ошибка

Раздел, также частично относящийся к промтам. Несмотря на огромный объем доступной информации, которым обладает нейросеть, она сама по себе не имеет представления о конечной цели задачи.

Например, если поставить перед ней задачу создания поста в соцсетях, нейросеть сможет сгенерировать какой‑нибудь материал, однако велика вероятность, что полученный результат окажется низкого качества, поверхностным и несущественным. Причина здесь кроется именно в отсутствии четких указаний относительно конкретной задачи. Если вы хотите получить качественный результат, стоит заранее определить основные параметры задачи: кто является вашей целевой аудиторией? Какова специфика вашего бизнеса или профессии? Какие ключевые особенности вашего товара или услуги нужно подчеркнуть? Чем больше подобной уточняющей информации предоставляется нейросети, тем точнее и полезнее становится ее работа.

Шестая ошибка

Вспомню о тех, кто бездумно копирует ответ нейросети для выполнения каких‑либо заданий. Думаю, всем известно, что за уже приличное время существования различных моделей люди научились определять то, что они генерируют.

При этом я даже не говорю о каких‑то специализированных сервисах, что точно уже есть на просторах интернета. На самом деле даже сам человек может легко понять, что писалось своими руками и головой, а что через печатную машинку ИИ.

Думаю, коль уж я упомянул о ручном распознании ИИ, то будет правильным указать некоторые явные признаки:

1. Богатство языка. Человеческий язык достаточно богат выражениями, чего не скажешь о языке ИИ, который зачастую пишет лёгкий текст, однако там может проскользнуть что‑то более тяжеловесное, да еще и не в нужном месте или контексте.

2. Безумное количество длинных тире и двоеточий. Как часто вы употребляете тире и двоеточия в одном предложении? А несколько раз за один текст? В большинстве своём люди предпочтут разделять предложения и не париться, чего нельзя сказать о нейросетях. Один абзац — тонны таких предложений.

   Здесь же можно добавить, что сейчас в своеобразной норме ставить короткое тире вместо длинного. ИИ же не знает норм и штампует длинные тире везде, причём зачастую неправильно, то есть в местах, где его использование вообще без надобности.

3. Списки и таблицы. Еще один достаточно яркий флажок, показывающий нейросеть. Сколько ей ни пользуйся, очень часто идёт выдача информации списком, по несколько раз за весь текст. При этом она еще умудряется добавить туда смайлы.

   Таблицы также достаточно частый пример. Был случай, когда мне нужен был ответ в виде термина и примера друг за другом. Какой ответ? Естественно, первый результат был представлен таблицей.

4. Водяные тексты. Нельзя сказать, что они однозначно указывают на нейросети — ведь и я порой лью воду для красоты текста, но всё‑таки факт остается фактом. Проблема водяных текстов берёт начало от особенностей английского языка, где многие слова короче. Потому в английских текстах нередко прибегают к этому приему для придания солидности. Собственно говоря, нейросеть не отстаёт от этой традиции ввиду того, что большинство ее обучено именно на англоязычных текстах.

5. Отсутствие ошибок. Ещё один, не сильно указывающий на нейросеть признак, который, впрочем, может вызвать подозрение относительно нее.

   Думаю, у многих есть такая проблема, что при написании больших объёмов они допускают ошибки в любом случае. У нейросети таких проблем нет: напишет огромный текст совершенно без помарок.

Не могу утверждать, что перечисленные выше пункты охватывают абсолютно все признаки нейросетей, но указано то, что наблюдал лично я при работе с разными моделями.

Седьмая ошибка

Когда вы работаете с нейросетью и получаете неудовлетворительный результат, не спешите сразу перезапускать процесс генерации снова и снова с теми же самыми вводными параметрами. Это неэффективный подход, который вряд ли приведет к желаемому результату.

Лучшая стратегия заключается в доработке вашего запроса. Если полученный ответ не соответствует вашим ожиданиям, уточните свою формулировку, конкретизируйте, какие именно элементы результата являются желательными, а каких лучше избегать. Например, укажите предпочтительные стилистику, тон изложения, уровень детализации или объем текста.

Восьмая ошибка

Нейронные сети сегодня используются в самых разных областях. Их специализации различаются в зависимости от конкретных задач. Например, есть модели, разработанные специально для программирования — они отлично справляются с генерацией и оптимизацией кода, подсказывают ошибки и помогают решать сложные алгоритмические задачи. Другие нейросети созданы именно для работы с текстом и прекрасно подходят для написания разных материалов, рекламных слоганов, статей и даже книг. Некоторые специализируются исключительно на обработке изображений или распознавании речи.

Даже если вы выбрали подходящую для вашей задачи нейросеть, не всегда стоит останавливаться на одном и том же выборе. Мало ли, следующая модель справится с работой лучше, либо поможет дополнить уже полученный ответ ранее.

Девятая ошибка

Контекст — и насколько многое заключено в этом простом понятии. Работая с нейросетями, особенно важно принимать во внимание влияние контекста. Ведь фактически именно он накладывает ограничения на объем доступной входящей информации. Например, подав на обработку большой файл объемом порядка пятидесяти страниц, мы столкнемся с ситуацией, когда вся эта масса данных не сможет быть проглочена моделью целиком за один подход. Это связано с ограниченной способностью нейросети обрабатывать одновременно большие объемы текста.

Таким образом, значительная доля содержательной информации неизбежно будет утрачена, если предварительно не произвести разделение текста на отдельные фрагменты, обладающие смысловым единством. Только после такого разделения каждый фрагмент может быть отдельно проанализирован через модель. Подход позволяет сохранить максимальное количество полезной информации и обеспечить эффективное использование нейросетей даже при обработке больших объемов материала.

Десятая ошибка

Нейросети вызывают опасения среди некоторых пользователей, особенно когда речь идет о возможной потере работы. Однако такие страхи вряд ли можно назвать обоснованными. Дело в том, что нейросети сами по себе — всего лишь инструменты, которыми человек управляет самостоятельно. Без человеческого участия, четкого понимания специфики конкретных областей знаний и профессионального опыта эти технологии не особо эффективны.

Кроме того, стоит отметить, что моделям чужды человеческие качества, такие как воображение, фантазия, способность генерировать оригинальные идеи и экспериментировать по собственной инициативе. Именно благодаря таким качествам человек остается незаменимым элементом любого творческого процесса, будь то наука, искусство или проектирование сложных технических решений.

Вопрос замены человека нейросетью звучит нереалистично, поскольку сама природа технологий ограничена исключительно вычислительными возможностями и алгоритмами обработки данных. Тем не менее, при грамотном подходе и осознанном применении нейросети действительно способны значительно повысить эффективность многих процессов.

Итог

Приняв во внимание все указанные выше ошибки, довольно легко ощутить, насколько удобнее становится пользоваться нейросетями. Конечно, это сказано скорее в переносном смысле — модели всего лишь инструменты, ими пользуются кто как хочет, и каждый сам решает, что для него правильно, а что нет.

Спасибо за внимание!