Promptology

Открываешь одну лекцию об ИИ и через час теряешься среди матриц и формул. Открываешь другую и узнаёшь, что достаточно секретного промпта, чтобы нейросеть работала, а деньги приходили сами. Между этими предложениями остаётся человек с обычным вопросом: как разобраться и действительно сделать что-то полезное?

◽В разговоре об ИИ легко заметить два полюса. На одном обсуждают устройство моделей: математические основы, обучение, архитектуры. Это необходимая работа, но её глубина определяется задачами разработчика и исследователя. Пользователю, который хочет подготовить документ или разобрать рабочую ситуацию, нужен другой маршрут освоения

◽На другом полюсе продают лёгкость: готовые запросы, быстрые результаты, обещания успеха без подготовки. Шаблон может помочь начать, но не объясняет, почему ответ подходит задаче и где ему нельзя доверять. Между знанием устройства модели и умением вставить запрос остаётся самостоятельная область: компетентное взаимодействие человека с ИИ

◽В Промптологии это взаимодействие опирается на несколько связанных оснований:

💠Компетентность в задаче
🔹Нужно понимать предмет работы: что требуется, какие данные важны, какие ограничения существуют. Иначе убедительный ответ легко принять за правильное решение

💠Понимание инструмента
🔹Необязательно выводить формулы обучения, но важно знать возможности и ограничения модели. Связный текст ещё не гарантирует достоверность, а недостающие сведения могут быть заменены догадками

💠Постановка задачи
🔹Цель, контекст и критерии результата задаёт человек. Даже подробный промпт мало помогает, если пользователь сам не определил, что хочет получить и для чего

💠Развитие диалога
🔹Работа продолжается после первого ответа: уточняем условия, проверяем предположения, исправляем ошибки. Полезный результат складывается из последовательных действий

💠Оценка и ответственность
🔹Полученный ответ нужно сопоставить с исходной задачей и реальными условиями. Решение использовать его принимает человек, которому предстоит отвечать за последствия

◽Промптология связывает понимание инструмента с компетентностью в собственной задаче. Глубина технических знаний зависит от работы, но постановка цели, развитие диалога и оценка результата нужны на любом уровне. Возможности ИИ расширяют то, что человек способен сделать, а его компетентность определяет, насколько осмысленно он ими воспользуется

__

〽Между лекцией, в которой перестал понимать формулы, и обещанием волшебной кнопки есть место для собственной работы. Здесь можно начать с простой задачи, получить опыт и постепенно разобраться глубже

У нас

🔹Министр науки и высшего образования Валерий Фальков сообщил, что в новую модель высшего образования планируют включить два модуля по ИИ. Первый войдёт в общее ядро программ, второй студенты будут изучать на 2–3-м курсе с учётом будущей специальности. Пока речь идёт о подготовке изменений, а не о повсеместном запуске курсов
〽Такое разделение выглядит разумным: всем нужна основа для понимания ИИ, но применять его строитель, врач и юрист будут по-разному. Главный вопрос теперь в содержании профессиональных модулей: научат ли они работать с задачами своей области или ограничатся знакомством с инструментами

В мире

🔹Axios сообщил, что руководители ведущих ИИ-компаний прорабатывают действия на случай крупного инцидента, в том числе возможную реакцию общества и властей. Собеседники издания ожидают, что такой инцидент может произойти в ближайшие 6–12 месяцев. OpenAI подтвердила проведение учений по разным сценариям, подчеркнув, что не считает их неизбежными
〽Когда я всерьёз занялся ИИ, меня подтолкнуло ощущение неизбежности технологической сингулярности. Теперь руководители крупнейших компаний открыто говорят об ускорении развития ИИ и одновременно готовятся к последствиям возможного крупного сбоя. Для меня это ещё один повод изучать технологию, пока у нас есть время понять её возможности и границы

Промптология

🔹Новый учебный год уже в разгаре, и продолжают появляться рабочие программы дисциплин, в которые включена книга «Промптология. Искусство диалога с нейросетями». В открытом доступе опубликовано уже более 50 таких программ. Книга встречается и в диссертациях, и в учебных пособиях. Например, она указана в списке литературы учебного пособия А. А. Парамонова «Методы интеллектуального анализа данных», подготовленного для магистров МИРЭА
〽У нас только готовят общие и профессиональные модули по ИИ для новой модели высшего образования. При этом материалы о взаимодействии человека с нейросетями уже находят место в программах и пособиях разных дисциплин

Хорошего собеседника часто узнают по тому, сколько ему не нужно объяснять. Он помнит прежние разговоры, связывает отдельные темы и понимает короткую реплику. Когда похожим образом отвечает нейросеть, появляется ощущение, что она знает больше, чем содержится в самом вопросе

◽Внутри одного чата такое продолжение привычно. Если обсуждалось несколько тем, а последние сообщения посвящены одной, короткий вопрос обычно воспринимается в её рамках. Его смысл складывается из слов и окружающего диалога. Пользователь может опустить часть пояснений, потому что они уже присутствуют в контексте

◽В системах с памятью эта связь может выходить за пределы текущего разговора. Пользователь обсуждает книги разных направлений в отдельных чатах, затем задаёт общий вопрос о работе над книгой. Название ещё не прозвучало, но ответ уже касается одного из ранее обсуждавшихся замыслов. Возникает ощущение непрерывного общения, хотя сам диалог начался заново

◽За ощущением понимания с полуслова стоит несколько составляющих взаимодействия:

💠Текущий диалог
🔹Запрос, предыдущие сообщения и инструкции задают ближайшее окружение вопроса. Именно здесь пользователь формулирует текущую задачу, но часть её условий может оставаться невысказанной

💠Память между разговорами
🔹Сохранённые сведения помогают учитывать предпочтения, прежние решения и обсуждавшиеся задачи. Когда они возвращаются для подготовки ответа, они дополняют текущий контекст и сокращают необходимость повторных объяснений

💠Актуальность прошлого
🔹Предыдущие разговоры могут относиться к разным направлениям работы. Недавно обсуждавшаяся книга выглядит естественным продолжением общего вопроса, но пользователь уже мог переключиться на другой замысел. Знакомая тема не обязательно остаётся текущей

💠Предположение о намерении
🔹Нейросеть связывает формулировку вопроса с доступными сведениями и достраивает недостающий смысл. При удачном совпадении это воспринимается как понимание с полуслова. При ошибке получается подробный ответ на задачу, которую пользователь сейчас не ставил

◽Память делает взаимодействие непрерывнее: сведения из прежних разговоров дополняют текущий запрос и сокращают пояснения. Но верные сведения о прошлом ещё не гарантируют правильного понимания новой задачи. Поэтому управление контекстом включает и проверку того, совпадает ли достроенный нейросетью смысл с намерением пользователя

___

〽Мы ценим собеседников, которым не нужно всё объяснять заново. Но понимание с полуслова всегда оставляет вторую половину фразы за собеседником. И чем убедительнее он её достраивает, тем легче забыть проверить, именно это ли мы собирались сказать