Transcription
Привет, меня зовут Павлова Елена. Я преподаватель учебного центра, специалист по направлению управления проектами и другим дисциплинам. То есть я с процессами, рисками занимаюсь и вопросами автоматизации, и с ChatGPT. Я работаю где-то около месяца, чуть больше месяца. И сначала это бесплатная модель 3.5. Вот. Потом я не выдержала, оплатила подписку – всё-таки 20 долларов в месяц, и не жалею. С тех пор активно его использую в своей работе для решения самых разных задач: это и деловая переписка, это и генерирование документов, которые нужны, это и, скажем, такие виртуальные мозговые штурмы. Если нужны идеи чего бы то ни было. Вот чего встречается в моей практике. Очень довольны, рекомендую. И о чём-то вот… Что позволит формат такого небольшого мастер-класса, о чём-то постараюсь рассказать. Да, коллеги, те, кто подключился, уже запись вебинара уже идёт. Вот и начну без всяких предисловий с того, что одно из основных ограничений ChatGPT – вот то, что звучит практически всегда – это то, что обучение этой языковой модели на фактических данных о знании мира заканчивается сентябрём 2021 года. Соответственно, с точки зрения управления проектами надо понимать, что ChatGPT не знает про седьмой РЕМВОК, например. Да, вот у нас курсы по управлению проектами идут уже давно по 7 версии. Если ChatGPT спросить о том, что он знает про редакции РМО, кто последние… Да, коллеги, пожалуйста, если вы видите какие-то какие-то сообщения в чате по поводу… вы помогаете… Пожалуйста, пишите, что всё в порядке. Последняя версия, которую он знает, это РЕМВОК 6. Вот. Ну, собственно, шестой РЕМВОК он тоже на самом деле утратил свою актуальность. То есть мы сейчас на курсах по управлению проектами говорим, что классические водопадные проекты – это процессная модель управления, и все, кто изучал процессную модель… А вы, наверное, помните вот такую диаграмму? Это диаграмма процессов из буквально 6 РЕМВОК. Соответственно, 49 прямоугольных рамок – это 49 процессов управления проектами. И если погрузиться внутрь каждой рамки, каждого процесса, то можно… как заглянуть в без… ну да, можно увидеть, что для выполнения каждого процесса очень много каких-то документов, артефактов должно поступать на входе. А вот, например, процесс идентификации рисков – это то, что на входе требует обязательно разных планов управления проектом: требованиями, расписанием, стоимостью, качеством, ресурсами, рисками, базовый план по содержанию, закупочная документация, прочие документы проекта, до… журнал допущений, там оценки длительности, реестр извлечённых уроков. То есть много-много всего на входе, а на выходе необходимо создать реестр рисков, отчёт по рискам, обновить проект. И для преобразования входа/выхода используются на десятки инструментов и методов: и анализ данных, и фасилитации, и те же мозговые штуки, совещания для того, чтобы выявить риски. И это ну только один процесс. А их много, и собственно в каждом много входящих документов. Если это, например, планирование управления закупками, то тоже и планы, и документы, и всевозможные инструменты будут использоваться для преобразования на выходе стратегии закупок, план управления закупками и так далее. И когда… ну, лет пять ещё назад, наверное, шли курсы по управлению проектами по вот этой вот процессной модели, я вспоминаю такой тихий ужас в глазах руководителей проектов, которые понимали, что их ждёт. Для того, чтобы осуществить такой качественный менеджмент, для этого нужно всё строго регламентировать, для того, чтобы вероятностью успеха документировать, согласовать всё это… э… такие итерационные задачи. И руководители проектов в какой-то момент понимали, что ну, собственно, они четыре проекта успеют сделать, закончить, пока кто-то сможет разработать вот эти вот все необходимые документы. И это справедливо, потому что не в каждой компании есть проектный офис с готовыми регламентами, библиотеками шаблонов; не у всякого руководителя проекта есть помощник, ассистент, которому можно хотя бы что-нибудь из этого поручить. И мне тогда… ну вот для того, чтобы немножко так разрядить драматичность момента, приходилось шутить на тему, что скоро, коллеги, появится искусственный интеллект, который сможет все эти документы сгенерировать, но боюсь, что тогда нам придётся просто поменять работу. И сейчас я, честно говоря, вот так немножко в шоке от того, насколько быстро это будущее наступило. Потому что сейчас это по факту так. То есть проблемы создания вот этих вот всех документов, регламентирующих и в целом вообще управление проектами и документирующих конкретный проект, проблемы такой вот связи… с появлением… сейчас я не вижу вовсе. А вот, например, недавно у меня появилась вот такая задача… сейчас я включаю просто трансляцию экрана… появилась такая задача, она в моей рабочей деятельности возникла… появилась необходимость разработать положение о структурном подразделении. То есть простая ситуация: там строительная компания создаётся, проектный офис. Ну и на уровне обязательного документооборота любой организации должны быть разработаны положения подразделения, должны быть разработаны должностные инструкции. И вот положение, значит, а проект нам офисе в конкретной отрасли. И соответственно, если вы когда-нибудь выполняли такую задачу, например, совсем с нуля, да, то есть нет никаких входящих образцов, шаблонов каких-то готовых документов, которые можно взять за основу, это трудоёмкая очень задача вот по разработке такого документа, потому что сначала придётся прочитать весь интернет от начала до конца, отсеять лишнее, необходимое, всё переработать, структурировать, потом положить на свой контекст, на свою ситуацию в компании, потом приложить очень ощутимые трудозатраты для того, чтобы собственно разработать этот документ формальным языком, канцелярским языком, так чтобы всё было учтено, ничему не противоречило. Вот сейчас это выполнение этого задания, эта задача, она в принципе сворачивается на несколько минут, ну или нескольких, может быть, часов работы при взаимодействии вот ChatGPT. У меня кое-что есть на слайдах, потому что ну я не знаю, как на самом деле в конкретный момент времени поведёт себя модель ChatGPT. А вот бывает так, что она оказывается недоступной, что-то есть… выдох… но всё равно, конечно, хочется кое-что показать вот на… на живом генерировании в чате. Соответственно, сейчас разработка такого документа сводится к тому, что пользователь формирует запрос. Вот у меня запрос звучит как: «Я хочу, чтобы ты выступил в роли опытного эксперта в управлении проектами в строительстве в России. Необходимо разработать положение о структурном подразделении «Проектный офис» с учётом отраслевых стандартов. Документ должен быть подробным, 30-40 страниц. И вопрос: из каких разделов может состоять документ? Нужно 20 разделов по 4 пункта в каждом». Соответственно, я открываю чат, и у меня на слайдах примеры, и собственно то, что уже сгенерировано – это модель четвёртая. А сейчас в демонстрации в мастер-классе я буду использовать модель 3.5, потому что… например… потому что у неё выше такая характеристика, как скорость. То есть качество на выходе получится другое, но скорость зато более впечатляющие. А… и вот в интерфейс чата я собственно ввожу запрос, отправляю этот запрос модели, и… наверное, вам на экране тоже хорошо видно, с какой скоростью искусственный интеллект начинает генерировать положение о структурном подразделении «Проектный офис». То есть с точки зрения совсем недавнего времени это выглядит очень впечатляюще. И вот если посмотреть просто на то, что происходит… учитывает… а языковая модель очень многие-многие вопросы, многие аспекты проектного менеджмента… собственно, всё, чем очень должен заниматься проектный офис: это и оргструктура, и функции проектного офиса, отношения проектного офиса с другими структурными подразделениями компании – это один из принципиальных моментов; жизненный цикл проекта, роли, обязанности участников, финансы, риски, управление качеством проекта, время, ресурсы, управление коммуникациями. И может случиться, как вот в этом случае произошло, что он просто останавливается в какой-то момент… где-то сам процесс генерирования текста завершился. В этом случае помогает вот такая фраза-запрос: «Продолжай с того же места, на котором остановился». Вот, и он продолжает с того же места. В данном случае он как-то 10 пункт так немножко проигнорировал, но можно вернуться к нему, обратиться… обратиться с тем, чтобы он сгенерировал. И одно из основных преимуществ – это то, что с ним можно взаимодействовать. То есть это тот ассистент руководителя проекта, который за зарплату 20 долларов в месяц не устанет вносить правки вот в этот документ, и он не будет проявлять недовольство, он не будет там, не знаю, требовать прибавки к зарплате за то, как он работает… ещё раз его надо подтолкнуть с того же места, на котором остановился, чтобы он сгенерировал документ до конца. Ну то есть… может быть, он и потребует, конечно, прибавку к стоимости, но я надеюсь, что не очень много и не очень скоро. Да, не будет… не будет проявлять недовольство, не будет упрекать руководителя проекта в том, что на предыдущем месте работы был какой-то более лучший руководитель проекта. Вот при этом сможет действительно сможет вносить правки в соответствии с теми инструкциями, которые будет задавать пользователь. Ну то есть если в сгенерированном ответе нас что-то не устраивает, то можно либо внести какие-то коррективы, следующий запрос, либо сгенерировать подобный запрос в соседнем чате, либо выбрать команду «Regenerate response». Ну то есть ещё раз… ещё раз задать… задать тот же самый запрос, и… ну собственно, получить какой-то… какой-то другой… какой-то другой результат. Вот взаимодействие с ChatGPT – на мой взгляд, это самое ценное: указание ошибок и получение какого-то другого результата. И вы видите, что буквально в течение минуты, скажем, структура положения о проектном офисе – она готова. А дальше, собственно, осталось сгенерировать текст отдельных разделов. То есть, например, вот планирование реализации мер по снижению рисков – следующий запрос, который можно направить модели: «Сгенерировать текст раздела «Планирование реализации мер по снижению рисков»», и разработать по очереди просто каждый следующий раздел, тоже с какими-то правками, корректировками и так далее. Коллеги, я вижу там краем глаза в чат сыплются вопросы, а вот по поводу того, как зарегистрироваться в России… вообще в России, не в России… во многих странах на самом деле заблокирован ChatGPT, причём с разных сторон: то ли со стороны компании OpenAI, которая является разработчиком ChatGPT, то ли сами страны блокируют. Например, Италия заблокировала ChatGPT за потерю персональных данных, по-моему, плательщиков вот этой подписки. Вот следом за Италией Германия тоже собирается это же сделать. Вот… ну, по моему глубокому убеждению, руководители проектов решают и должны решать гораздо более сложные задачи, чем разобраться с тем, как подключиться к ChatGPT. Это, как видите, совершенно реально. То есть можно сделать… у меня нет задачи на этом мастер-классе там рассказывать, как это сделать в России. Вот, потому что достаточно статей в сети на эту тему. Вот это абсолютно несложная задача. То есть просто можно поисследовать эту тему. То, что вы интересуетесь этой темой, то, что вы подключаетесь к подобным мастер-классам – это совершенно правильно. То есть это даёт преимущество быть на шаг впереди, потому что искусственный интеллект в дополнение к рациональному интеллекту, к эмоциональному интеллекту, он, на мой взгляд, прочно входит вообще в деятельность. То есть это не волна хайпа, вот как бывает иногда, как, например, в своё время складской хаос был, а это то, что будет использоваться в работе, в практике. И по последним исследованиям повышается эффективность, продуктивность, качество работы… ну, собственно, сокращение времени на подобные рутинные задачи, как вот разработка там положения о структурном подразделении, разработка должностных инструкций или каких-то регламентов или… или ещё чего-то… чего-то на 50 процентов. Ну то есть в два раза быстрее начинает человек работать, а качество работ… результат, который… результат сгенерированного вот этого документа, он тем выше, чем изначально базовый навык человека, пользователя. То есть особенный прирост эффективности ChatGPT даёт тем, кто… ну, возможно, осваивает профессию, возможно, стажёр является новым человеком в профессии, и ChatGPT подтягивает вот специалиста до уровня уверенного среднего специалиста. Вот. Но и собственно для высокопрофессиональных людей это тоже… тоже хорошо, удобно и полезно. По поводу… по поводу того, что суицид – это известная проблема выравнивания искусственного интеллекта в принципе по ценностям человека, и вот эти две противоречивые характеристики языковых моделей: полезность и безопасность для человека, они всё время выравниваются, и собственно, конечно, всё это исследуется, и конечно, вопрос потери контроля над системой, которая может в какой-то момент оказаться умнее любого живого человека, вопрос контроля – он важный. Это вопрос… ну то есть это не в формате совсем короткого мастер-класса, это не столько имеет отношение к управлению проектами, сколько… ну, взаимодействию… по поводу, наверное, не про проекты всё-таки… да-да. Известны случаи, когда при создании лекарственных препаратов исследователи случайно получали несколько десятков тысяч новых химических соединений, некоторые из которых гораздо токсичнее всех известных там боевых отравляющих веществ. Но поэтому развитие языковых моделей, развитие искусственного интеллекта будет всё время сдерживаться вот этим вот выравниванием по ценностям. Я думаю, что… думаю, что исследователи, разработчики, они всё это прекрасно понимают. Для думающих – эффективный помощник, для новичков – препятствие. Ну тут понимаете, это [музыка]… по поводу формирования запросов. Мы тоже будем с вами говорить… задача с запросом решается… включу просто трансляцию… да. А известно, например, случае… вот если говорить всё-таки про управление проектами, о том, как профессоры США, например, заставил чат-ботов разработать бизнес-проект за 30 минут, и то, что некоторое время назад звучало просто как фантастика, сейчас, ну, наверное, уже собственно никого не удивляет. Абсолютно… абсолютно. Хорошо представляю себе, как это можно сделать, потому что я в том числе тестировала ChatGPT на запросах просто об бизнес-идеях, инвестирования с учётом тех данных, которые он знает о мире в России, в разного рода проект, и абсолютно не вижу проблемы сгенерировать бизнес-план, использовать чат-бот для рассылки оповещений, при увеличении вовлечение заинтересованных сторон и так далее. Вот это то, что без предисловий, да. То есть можно без какой-то особой подготовки задать вопрос. Если вы достаточно описали контекст, если вы сформулировали задачу, ChatGPT просто ответит на этот вопрос. Да, и дальше уже можно будет строить с ним диалог. Какие вопросы в принципе… ну, может быть, помещаются вот в этот небольшой формат? Что такое ChatGPT? Как он может помочь в управлении проектами? Собственно, с его точки зрения, алгоритм составления запросов… может быть, попутно будем обсуждать некоторые технические вопросы, или если будут от вас вопросы в чате возникать… эволюция нейросетей… вот языковых моделей тоже хочется понимать немножко, что под капотом… да… вот у подобных интерфейсов искусственного интеллекта, для того, чтобы правильно с ними общаться, всё-таки направлять запросы, получать релевантные ответы, адекватный ответ. А вот… ну и конечно, тот вопрос, который интересует: сможет ли ChatGPT полностью заменить человека в управлении проектами? Спойлер: клянусь, что нет, но всегда есть какое-то… хорошо… что такое… что такое? Два определения на слайде: сейчас зелененьким значком – эта модель 3.5, черненьким значком – это модель GPT-4. А вот… но в этом смысле у них никаких там противоречий, расхождений нет. И то и другое определение сообщает о том, что это искусственный интеллект, это большая языковая модель, то есть называется Large Language Model, обученная на базе архитектуры GPT – Generative Pre-trained Transformer. То есть это архитектура Трансформера. Это технология Трансформера, которая в своё время была революционной – 2018 год. С точки зрения нашей жизни 2018 год был совсем недавно, с точки зрения развития нейросети – это просто динозавры. А… и вот технология Трансформера, она появилась в то время, и собственно многие языковые модели её используют. То есть она при добычи… да… на вот с тех данных, которые были на сентябрь 21 года… можно при случае будет её удивить информацией про седьмой РЕМВОК, например, да. Как может ChatGPT помочь в управлении проектами? Это тоже запрос к самому чату… ну и соответственно, вот на слайде варианты ответов, да. То есть: «Могу помочь вот в планировании проекта, в составлении плана, в распределении ресурсов, риск-менеджмент, организация коммуникации, управление временем, мониторинг и контроль». То есть если встроить ChatGPT во всевозможные сервисы… вот, например, одна из… один из запросов, которые отправляла – это то, как можно чаще интегрировать Trello. Очень такой любопытный вариант, вот причём… сама эта модель, она сообщает о том, как по шагам можно выполнить эту операцию, включая архитектуру в приложение Back-end, Front-end и структуру программного кода. То есть четвёртая модель хорошо умеет программировать, хорошо с ошибками, но всё равно хорошо. Да. Ну… то есть можно, скомпилировав код, обнаружив ошибки, указать на эти ошибки, сама модель внесёт изменения в программный код, и собственно… не будучи даже… не будучи программистом, и просто не понимаем… собственно, как… как устроены, например, веб-приложение… пожалуйста, программирование на Python, пожалуйста, программирование на Java, пожалуйста, обращение ко всем сервисам, на которых будут развёрнуты сервера, будут храниться данные… во всём этом ChatGPT может быть помощником. А дальше… Trello, в котором встроенный сервис GPT создаёт, например, карточки задач, например, собирает какие-то оповещения от участников проектов, например, агрегирует отчётность по выполненным задачам… мало того, агрегирует ещё и анализирует, выдаёт аналитический отчёт в виде текста. Ну и так далее: мониторинг, контроль до закрытия проекта. ChatGPT может помочь в анализе завершенного проекта… сейчас четвёртая модель… но я как-то больше всё-таки с четвёртой работаю… четвёртая модель умеет на вход принимать 32 тысячи токенов. То есть это 50 страниц текста на английском языке, на русском существенно меньше. Но вот на английском языке 50 страниц… по большому счёту можно загрузить документацию проекта на вход и получить на выходе анализ… анализ то, что предполагается в закрытии проекта, анализ завершенного проекта, определение извлечённых уроков, полученного опыта, подготовки отчётов и так далее, так далее. Вот это, конечно, пока ещё звучит как фантастика, но уже вполне… вполне в это веришь. Да, задачки, на которых я его тестировала, которые мне кажется… кажутся любопытными… да. А вот одна из них такая абсолютно классическая, тривиальная задача для управления проектами – это расчёт сетевой модели. Внезапно оказалось, что он умеет строить сетевые диаграммы. То есть если, например, есть какая-то задача, любая… то есть у вас план проекта… вот план проекта, который состоит там из некоторого количества этапов работ, как-то они связаны между собой… сколько [музыка] длятся, сколько-то стоит и так далее, и так далее… вот можно загрузить эту задачу собственно в ChatGPT и посмотреть, как он рисует сетевую диаграмму, рассчитывает критический путь проекта. Но когда ты начинаешь загружать вот эти запросы, вдруг оказывается, что поставить задачу ассистенту… то есть определить задание правильно, корректно, так чтобы это кривые данные, так чтобы не было двусмысленности, всё было понятно и так далее, так далее… оказывается задача очень непростой. Вот поэтому я большую крупную разбивают на мелкие шаги… вот модель 3.5… загружаю просто задание: «Нарисуйте сетевую диаграмму проекта по предложенным данным». Как с этой задачей справилась 4 модель – это собственно нарисованная сетевая диаграмма с рассчитанным критическим путём. Причём сейчас вы видите экран мой… секундочку… то есть что делает… что делает ChatGPT вот в модели 3.5 для построения сетевой диаграммы? Он в рамке такой же, похожий вот как программный код, просто адресовывает сетевую диаграмму… я вот вижу, что он делает это неправильно. То есть он да… учитывает предшественников, последователей, но он всё перепутал… перед задачей С, например, нет предшественника… для каждой задачи ранний старт, ранее финиш… обратите, пожалуйста… то есть расчёт критического пути… правилам как положено: прямой расчёт, обратный расчёт и так далее… где-то он застрял немножечко… его подтолкнуть… продолжил анализ ранних, поздних стартов, финишей… вот. Но что-то многовато он уже пытается посчитать критический путь на простых данных… ну вот модель 3.5… то, что мы получим при уже обработанном запросе… овощи, резерв для каждой задачи… путается немножко в показаниях… то есть видите, он что-то в рамку помещает, что-то… что-то отдельно просто в интерфейсе чата отображает… вот если вы встретите где-то на просторах интернета там рекомендацию о том, что при неверных вычислениях можно как-то… ну, скажем, его оттолкнуть, попробовать пересчитать… попробовать там рассуждать по шагам… надо понимать, что это всё-таки математическая задача… 127 недель – это неправильный ответ на вопрос… то это не совсем так… ну то есть даже если я сейчас попробую его посчитать по шагам сетевую диаграмму этого проекта, я получу результат другой, но не факт, что он будет верный, правильный. Я хочу показать, что запросы можно… что называется… и собственно, в исходном состоянии запрос, даже не меняя никакие инструкции, снова отправить… отправить вот в генерирование ChatGPT, и на абсолютно такую же инструкцию в запросе получить совершенно другой вариант ответа, совершенно другой ответ. Ничего… абсолютно ничего… абсолютно не меняя… то есть это уже не 147, а 126 недель… ничего не меняя, я снова отправляю… надо… это такая вариативность… то есть это здоровый, конечно, здоровый элемент случайности вот в расчёте вероятности там следующих слов… вот. Но видите… к сожалению, в математике это не работает, и добиться правильного ответа в этом случае никакими дополнительными инструкциями, там супер-словами или какие-то магические, знаете, такие заклинания – это не поможет, потому что это… но всё-таки не калькулятор, это языковая модель. То есть всё, что делает языковая модель – это угадывание следующего слова на основании всех предыдущих… вот с учётом… ну, в третьей модели 175 миллиардов параметров… то есть та задача, которую четвёртая версия решила очень быстро… я сейчас переключусь всё-таки из этого чата… правильный ответ… модель 3.5 делает достаточно долго и неэффективно… вот точно такой же запрос, но эта модель GPT-4… и таблица с данными… сетевая диаграмма абсолютно корректно построенная, рассчитаны все пути на проекте… ну и собственно, правильный ответ… критический путь действительно в этих данных такой, как сгенерировала четвёртая модель, и длительность критического пути действительно 60 недель. Ну то есть в модели… даже в модели 3.5 рассчитывать на то, что это будет корректный ответ, особенно в математических задачах, не нужно. Ну то есть никакая магия в этом смысле не поможет. Чудес не бывает. То есть математика она пока остаётся за пределами возможностей модели 3.5. А вот модель 4 она всё-таки уже умеет это делать. А здесь можно до бесконечности перезапускать вот этот вот запрос, и каждый раз получать разные варианты ответа… очень много вариантов… очень много… но то есть я пробовала это делать… будут неправильные… ну то есть вот пока… пока это вот так. Поэтому сетевые диаграммы, коллеги, пока рассчитываем своими силами, своими средствами, где-нибудь в другом интерфейсе… сам по себе алгоритм запроса есть… хотим получить такую релевантную информацию… ну то есть если это не математическая задача, если это вот задача, например, по генерированию каких-то документов, как это было в самом начале… это похоже на то, как выглядел собственно запрос вот на создание положения о структурном подразделении. Это сначала определение роли ChatGPT… ну то есть это роль опытного консультанта, опытного эксперта, это роль ассистента руководителя проекта, это роль руководителя проектного офиса и так далее… определение контекста… вообще на самом деле в языковых моделях контекст является определяющим, и вот эти 175 миллиардов параметров… угадывание следующего слова относительно всего предыдущего контекста. Поэтому решающее даже не столько определение роли, сколько определение контекста. Ну то есть что это, например, строительная компания, что это, например, отраслевые стандарты, что это, например, Россия, что это, например… например… например… да… то есть вся входящая информация, которую вы считаете важна для ассистента вот при разработке этого документа… определение задачи и порядка её выполнения… я вот тут можно очень сильно промахнуться, если, например, попросить сгенерировать там устав проекта, начиная с раздела «Назначение, обоснование»… он конечно начнёт с раздела «Назначение, обоснование», но он не остановится на нём. А… и придётся ждать, пока он все разделы сгенерирует. Вот поэтому… если вы хотите только один раздел, только обоснование проекта, или угрозы отказа от реализации проекта, или полномочий руководителя проекта, то так и надо формулировать задачу. То есть у задачи… ну как… пожалуйста… классический менеджмент задач… должно быть начало и конец. То есть ChatGPT в этом смысле тоже должен понимать, где она начинается, где она заканчивается, эта задача, и порядка её выполнения. Следующий пункт: определение примеров… решение задачи… тоже один из определяющих… именно примеры дадут, наверное, самый ощутимый прирост качества ответа и вот этого ассистента… определение стиля… стиль хорошо работает абсолютно и в 3.5, и в 4… академический, разговорный, шутливый, технический, канцелярский… да… то есть разные-разные варианты. Но понятно, что можно, конечно, попросить там, не знаю, разработать инструкцию к пылесосу в стиле сонета Шекспира, но можно… сам по себе документ или ответ на письмо по электронной почте можно тоже определить… мало того, что определить по стилю, ещё и откорректировать его. То есть если я понимаю, что тот вариант ответа, который сгенерировал, слишком формальный, то я прошу его немножко сбавить вот эту формальность. Да, и чуть-чуть добавить разговорности, сленга там и так далее… определение формата ответов: маркированный список, нумерованный список, таблица, эмодзи… со стихами лучше с ним… вы знаете, не экспериментировать… я попробовала, поняла, что стихи… прочее… самому человеку пока писать на русском языке… на английском там всё нормально… то есть данный размер и рифмы всё хорошо… на русском пока… дальше… добавление магии: «До… подумай хорошо», «Давай подумаем», «Шаг за шагом»… это иногда работает, но нет… ну то есть на самом деле не то, чтобы это действительно были бы какие-то магические фразы, которые давали бы какой-то эффект… исправления ошибок… если это не математика, то это работает очень хорошо. То есть: контекст, начало, конец задачи, примеры, стиль, формат и корректировка ошибок, если ну вот мы понимаем, что результат какой-то для нас не подходящий. И конечно, интересно в этом смысле строить целые диалоги с ним. Да, и чтобы он мог или отвлекаться от предыдущего контекста, или учитывать весь предыдущий контекст… есть и возможность очистки истории чатов, и инструкция «Игнорирует весь предыдущий контекст», и инструкция «Продолжай с того места, на котором остановился». И соответственно, можно вот задавать… задавать подобные запросы. Ну то есть, например: «Я хочу, чтобы вы действовали как консультант по управлению проектами… описываю проект… вы задаёте мне вопросы… и… давайте вот начнём». То есть он выступает в роли коуча, да… такого наставника… «Хочу, чтобы выступили как консультант, разработать стратегии планирования, контроля, управления проектами… стратегии… и мне нужна помощь в управлении проекта… консультант… опять же… помочь с планированием, оценка рисков, контролем проекта… какие практики нужно использовать… как тренер по управлению проектами… вообще на самом деле [музыка]… в разные системы обучения… сервис самого ChatGPT сейчас встраивается… коллеги, мне интересно… просто… мне интересно… что бы вы хотели просто спросить у ChatGPT… просто как запросы… а по аналогии: роль, контекст, определение задачи… может быть короткий пример… можно без примера, но пример действительно повышает качество выдачи… стиль, формат… но собственно магия, ошибки – это уже реакция на то, что он что-то не так сделал… что вам было бы интересно спросить у ChatGPT? Что вы у него узнаете в контексте управления проектами? Конечно, если можно… просто накидайте в чат какие-то свои запросы по теме «Управление проектами», вот, а я пока поделюсь с вами тем, как можно развёрнутый диалог построить вот по поводу проекта, например. Это тоже один из примеров из моей практики: запрос: «Я хочу, чтобы ты выступил в роли руководителя проекта… через две недели должен начаться долгосрочный проект разработки внутреннего IT-сервиса в банке… территориально Россия… окончание ориентировочные декабрь 23 года… в команду входит архитекторы, аналитики, разработчики, тестировщики… все задействованы параллельно в других проектах, и надо что-то поэтому проекту сделать». Ну то есть собственно контекст он определён. А вот… а дальше мы ставим задачу… ну собственно, что мы хотим… что мы хотим от модели получить? А вот, например, мне для обоснования проекта, допустим, интересно направить запрос: «Сгенерируй перечень угроз отказа от реализации проекта». И построить такой полноценный диалог… сейчас я включу трансляцию экрана… построить полноценный диалог… ну собственно, на тему какого-то конкретного проекта. А вот причём… видите… «Могу сгенерировать для вас перечень угроз отказа от реализации проекта: неправильно определённые требования, недостаточно чётко определённые роли, нехватка квалифицированных специалистов на рынке труда». Ну то есть здесь очевидно, что ChatGPT отвечает не на тот вопрос… это проблема двусмысленности инструкций, которые ему направляются. Ну так бывает… не всегда… в другом случае может по-другому понять этот запрос, но это проблема… эта проблема будет актуальной при подготовке таких профессионалов, которые называются инженеры… инженеры запросов к ChatGPT. Например… меня интересует не проблема с качеством кода… меня интересует аргументация… какие последствия наступят, если управляющий комитет откажется от реализации этого проекта? А вот… и поэтому… поэтому перечень угроз… перечень рисков на самом деле на проекте… перечень угроз – это конечно хорошо, а вот… но можно отредактировать свой запрос. Ну то есть я попробую переформулировать: «Ты неправильно понял… меня интересует аргументация, описание последствий… аргументация, обоснование, описание последствий отказа от проекта… последствия для компании». Вот пожалуйста… там в режиме реального времени, как можно неправильно сформулировать запросы и неправильный ответ получить.
Для компании отказ от проекта. Вот эти модели извиняются, говорят: отказ от реализации проекта может привести к серьезным последствиям для компании. И поехал уже всё-таки перечень угроз. Ну, то есть то, что то, что изначально было нужно, интересно: потеря доверия, потеря потенциальной прибыли, ухудшение репутации и так далее, и так далее. Вот. А дальше, с учетом всего этого предыдущего контекста, он помнит весь чат, весь диалог, можно продолжить.
Ну, то есть проект только начался, да, то есть мы только обосновываем идею этого проекта, аргументируем, что на него нужно согласиться. А дальше следующий запрос: он то про 7 Бог не знает, а про Agile знает. Я, например, хочу, чтобы ты выступил в роли… секундочку… чтобы ты выступил в роли консультанта по управлению проектами, и сможет ли команда этого проекта работать по Agile? Задумался что-то. Сможет ли команда работать? Поедем вот. Ну, что такое гибкое управление проектами? Модель 3.5 знает. Дмитрий спрашивает: откуда модели знать проектное окружение, интересы в контексте проекта и так далее? Например, знать из нашего контекста, который мы можем в него загрузить. То есть это я описываю, что да, мысли читать не может, это правда. Это я описываю банк, что это разработка внутреннего IT-сервиса, больше ничего не описываем. Вот. А могла писать, могла бы сказать, что, допустим, в банке есть какая-то предыстория: хорошая, плохая, там удачный опыт, неудачный опыт и так далее, так далее. Вот, и он бы тогда, с учетом этого, сгенерировал бы вот эти угрозы отказа от проекта: во-первых, во-вторых… То, что мы получаем как выдачу, можно использовать.
Ну, естественно, со своей последующей редактурой. Без без редакции без редакции не обходится. Это совершенно точно. Вот мы пока тем временем получили ответ на вопрос: если команда работать по Agile сможет, даже если у неё нет опыта работы по Agile. Дальше продолжаем по поводу этого проекта. Но если Agile, то… А я хочу, чтобы ты выступил в роли бизнес-аналитика, сформируй 5 пользовательских историй для продукта этого проекта. Всё просто. Следующий следующий запрос, и соответственно… Видите, какая готовность такая? Да, конечно, говорит, могу выступить в роли… пожалуйста… руководителя проекта, ассистента, консультанта, в роли бизнес-аналитика, и пошли юзер-стори. Да, как пользователи… Я хочу, чтобы IT-сервис обеспечивал надежную, быструю работу, а был лёгок, удобен в использовании, масштабируемый, гибкий. Если вам не подходят собственно такие варианты, можно попробовать скорректировать его, можно дать, примеру, ещё раз повторюсь, примеры всегда повышают качество выдачи. Вот, вот пожалуйста, реестр стейкхолдеров проекта, то есть кто является заинтересованными сторонами. Полина спрашивает: можно ли дообучить по 7 буквам? Нет, ну то есть это в принципе не предполагается, ChatGPT 5 не умеет обращаться к внешним ссылкам и получать дополнительную информацию. Ну, удивить-то его конечно можно. То есть он согласится, скажет: Окей. Вот. Но с нашей стороны максимум в рамках одного чата можно какие-то корректировки выполнять, потому что как только я выберу следующий чат, он всё забудет, просто всё: и про 7 букв, и про 77 Бог, и сама по себе модель от той информации, которую мы ему даём, она не развивается. Ну, то есть обучение модели – это всё-таки на стороне разработчиков происходит. Да, это основа, это 80 процентов времени, совершенно точно. Владимир: у меня просто сейчас в работе вот эти все… вот эти все задачи. Дмитрий подсказывает, что не стоит пытаться… Да, ну, то есть она как-то… возможно, это дообучение, она возможно, как минимум… смотрите, на в интерфейсе обратной связи, да. То есть можно вот этими одобрительными или наоборот осуждающими этими самыми реакциями можно дать обратную связь о том, от живого человека, о том, какой вопрос подходит, какой не подходит. На это примерно один процент вообще от обучения языковой модели, до обучения на обратной связи, обучение в рамках одной чат-сессии совершенно верно, причём… Это не то чтобы обучение, просто запоминает этот контекст, но ещё раз повторюсь, вот размер запроса у него ограничен примерно 5-10 страниц текста на английском языке, на русском языке это существенно. Да, а у нас тем временем перечень стейкхолдеров проекта: пожалуйста, команда, пользователи, топ-менеджмент. Ну, то есть это реально сложная работа, которую приходится… ну, как много информационного шума, белого шума генерировать. И вот именно эту рутину берёт на себя, берёт на себя вот этот ассистент. А то, что уже касается прямо-таки тонкой специфики именно вашего проекта, вашей ситуации, но естественно, это вопрос редактуры. То есть можно вносить какие-то корректировки, дальше продолжая разговор. Я хочу, чтобы ты выступил в роли специалиста по планированию и создай план этого проекта в формате таблицы. Ну, со столбцами, то есть… Это буквально определение формата ответа, и вот пошла таблица. На… причём… У меня достаточно сложная здесь задача, можно было попроще. Вот, но здесь прям структура задач иерархическим списком трёх уровней декомпозиции. Надо сказать, что четвёртая модель скромнее. То есть она в ответ на такой запрос говорит о том, что я могу примерный список работ, примерные оценки длительности, дат, стоимости. А вот на их нужно будет уточнять с учётом каких-то данных по проекту. А вот… ну, в общем… Суть в том, что он догенерирует вот этот вот план. Я уже не буду про риски… хочу, чтобы ты выступил в роли риск-менеджера, в формате таблицы, реестр рисков этого же проекта. То есть видите, в рамках одного чата он запоминает предыдущий контекст и он его учитывает. То, что касается фактических данных о мире, он от нас ничего не узнает. Вот, из того, что было после сентября 21 года не узнает. То есть вот эти реакции там плюс-минус, которые мы можем: палец вверх, палец вниз – это скорее реакция живого человека на качество ответа. Ну, то есть это то, что называется InstructGPT, про инструктированный человеком. То есть мы же не изменяем количество параметров и мы не изменяем для него количество учебных данных. Вот поэтому поэтому нет. Он знать о мире не будет, просто он будет понимать, какой из его ответов понравился, какой нет. Вот и всё. Но сейчас вот Андрей спрашивает: какую версию сейчас открыт API третьей модели 3.5? Доступно в формате чат GPT. GPT 4 доступен тоже в формате ChatGPT 5, то есть в формате чата. Вот третий и 3.5 бесплатные, вот 4 – 20 долларов в месяц. Ну, то есть это такое… Я работаю с 4. Ну, то есть на основе запросов математических с ними, конечно, четвёртая модель заметно лучше справляется, поэтому всё… поскольку она мне доступна, я в принципе с моделью 3.5 работаю только тогда, когда нужно очень быстро сгенерировать. 4 она заметно медленнее это делает, поэтому поэтому… Да, вот так. Да, тем временем появился список рисков. Да, Python 3 вообще в принципе 3 доступно сейчас, код всех остальных он закрыт. Вот третья модель доступна для встраивания в сервисы, в Telegram-боты и так далее, и так далее. GPT 3… Вот то, что называется GPT 3: недостаток опыта Agile, изменения требований, техническая проблема, задержка поставок, нарушение конфиденциальности… пожалуйста, оценка вероятности, стоимости реагирования, план минимизации, триггер и план реагирования на наступивший… то есть если этого недостаточно, то можно следующим запросом задать: сгенерируй ещё 5 рисков, сгенерируй 55 рисков. То есть это такое дело. И да… Он однажды исчерпается. Да, он однажды начнёт повторяться. Но тогда станет понятным, что всем космическим закончился. Вот в части рисков и так далее. Хорошо. И дальше можно было бы продолжать и продолжать этот диалог. Вот, в рамках одного проекта, речь идёт об одном проекте, и удерживая вот этот весь предыдущий контекст, мы обращаемся, апеллируем к ChatGPT как к каждому следующему ассистенту. Но то есть сначала это, видите, консультант по Agile, бизнес-аналитик, специалист по планированию, риск-менеджер, профессиональный… дальше нужно к нему обратиться как к опытному HR-менеджеру, опытному рекрутеру, попросить составить текст вакансии, например, для системного аналитика, который входит в команду ресурсов этого проекта и так далее. То есть это, ну, на мой взгляд, это абсолютно впечатляющие результаты с точки зрения того, что важно для руководителя проекта – это скорость и качество работы с данными. И да, это действительно 80 процентов того, на что уходит, на что уходит время. А вот это то, что в рамках ну одного диалога можно получить. То есть вот, во-первых, это задачи да с математикой 3.5 хуже справляется. А если это сетевые диаграммы и критические пути, во-вторых, это запросы полноценные просто на генерирование документов, в-третьих, это диалог в рамках конкретного проекта, который можно продолжать и продолжать и продолжать, вносить какие-то коррективы и так далее. Естественно, с учётом всего заданного контекста, с учётом примеров пользователей, ChatGPT будет редактировать, корректировать и так далее. А вот ещё один вопрос, который ну тоже интересно наверное посмотреть в рамках мастер-класса – это что актуально для нас вот в управлении проектами? А это то, сможет ли ChatGPT 5 сдать экзамен PMP? Модель 4 проверяли на экзаменах, на реальных экзаменах по разным предметам, областям: там физика, химия, литература, право, математика. Вот, причём результаты сдачи реальных экзаменов неутешительные для человека. Но то есть есть какие-то дисциплины, вроде литературы и языка английского, там, где ChatGPT справляется не лучше 30 процентов людей. Вот. А если это, например, право, медицина, то он справляется лучше 90 процентов людей. Причём… но надо понимать, что это не рандомные люди, не случайно, это те, кто готовились сдавать экзамен. Вот, и уже, ну, скажем, лучше чем 90 процентов таких людей ChatGPT 5 сдаёт экзамен. Вот у нас экзамен свой, да, то есть у нас например или вообще в принципе любая сертификация. А мне для того, чтобы это посмотреть, помощь будет. Вот такая вот тестовая модель Алексея. Ну, то есть это просто симулятор, стимулятор PMP на русском языке как раз по той версии, которую знает ChatGPT 5, то есть это шестой шестой редакции, процессной редакции, Pmbok, и можно выбрать, но в принципе в рубрикаторе любую область знаний: управление заинтересованными сторонами проекта, интереса, выбрать какой-нибудь ну более или менее сложный кейс. А тот, который предполагает ну некую конфликтную ситуацию, то есть не просто знание критического пути – это знает ChatGPT 5. Как видите, он знает, что такое ранние, поздние даты, может быть, он их не очень хорошо считает, но знает. А вот, а выбрать какую-то проблемную ситуацию, то есть что-то вот… я вижу Константин Валерьевич работает в крупной фирме, которая специализируется на заказной разработке прототипов, и 4 варианта ответов. Сейчас весь вопрос, конечно, подробно читать не буду, а вот просто скопирую этот вариант и попрошу ChatGPT 5 разобраться с этим вопросом, посмотрим как он как он с этим справится. А я добавлю к самому вопросу инструкцию: значит, проанализируй четыре варианта ответов и выбери правильный. Сейчас включу трансляцию. Вот, и дальше на самой базе Алексея Минкевича раз… ну, разберёмся, посмотрим, так ли это или нет. Вот здесь проблемная ситуация: Константин Валерьевич Белоки заж работает в крупной фирме, которая специализируется заказной разработке прототипов бытовой техники для последующего серийного производства. Вот, пожалуйста, контекст: в данный момент Константину поручено очень необычный интересный проект, всемирно известная компания решила вывести на рынок новый модификацию соковыжималки, с помощью которой можно будет добывать сок из фруктов белочек. Достаточно опытный руководитель проекта, но иногда считает нужным проверять свои решения в соответствии методологии, а в этот раз он решил проверить, что придётся обновить после заполнения плана вовлечения сторон, реестр заинтересованных сторон, расписание, бюджет и реестр бюджет. А вот и собственно задачи: проанализирую 4 варианта ответа, выбери правильный и аргументируй. Значит, что говорит нам ChatGPT 5: наиболее правильным вариантом ответа является реестр заинтересованных сторон. И пошла аргументация, не буду вслух читать: список людей, расписание, бюджет – важные элементы, но всё-таки значит реестр заинтересованных сторон важнее, и базовые планы исполнения важнее. Я открываю саму базу Алексея Минкевича и проверяю первый значит вариант, предложил ChatGPT 5. Вот, и насколько этот вариант правильный со всей со всей его аргументацией, первый вариант. А вот видите, неправильные, да. То есть обновлять нужно было расписание проекта и реестр заинтересованных сторон, по крайней мере, по версии нашего с вами коллеги. На один вопрос точно не ответил. Дальше это все заинтересованные стороны, ну и соответственно всё ещё значит у нас какой-нибудь какой-нибудь вопрос вот в одном проектом центра обработки данных, документ является частью проектной документации в середине проекта. Смотрю какой-нибудь более или менее интересный вопрос, тот же Константин Иванович Валерьевич, точнее Белокишин. Значит, вот тоже подобная инструкция, похожая инструкция, но уже похоже, но всё-таки на более или менее скажем такой кейс проблемный из жизни, то есть не просто знание там терминов, определений. Вот это разобраться в какой-то конфликтной ситуации. А вот, и соответственно тоже сейчас включу трансляцию. А вот ChatGPT 5 выбирает второй вариант ответа: предпочтительного способа коммуникации для каждой заинтересованных сторон, для чего? Для определения чего может быть использована матрица оценки вовлеченности заинтересованных сторон для предпочтительного способа коммуникации. Да, ну и вот заодно информация про стейкхолдер-менеджмент, assessment matrix. А вот… ну, соответственно, если проверить на второй вариант, второй вариант тоже оказывается неправильным. Собственно, для не для способа коммуникации, для коммуникационных проблем провалил. Короче говоря, вот в части управления стейкхолдерами провалился GPT, по крайней мере в модели 3.5, провалил этот экзамен. Нужно попробовать выбрать какую-то другую область знаний. То есть например управление командой, я намеренно выбираю то, что связано больше с человеческим фактором, управление ресурсами, потому что там, где речь идёт о расписаниях, стоимости, там всё более или менее несложно. Попробую тоже какой-то вот предложить спонсору совместно с командой выработать условия… вот такой вот вопрос. Попробую задать, я его тестировала на самом деле на этих вопросах. Вот, но хочется в режиме реального времени посмотреть, как это работает, и соответственно такая же инструкция: тоже проанализируй 4 варианта ответа, выбери правильный и аргументируй. Вот, и кейс, кейс про напряжённый увлекательный проект и как лучше поступить в сложной ситуации: к вам пришли два члена проекта, стали просить прекратить совещание или проводить совещание без них. Более того, спонсор проекта попросил вас пригласить его на следующее совещание команды. А и что вы должны выбрать? Предложить спонсору прислать ему информацию, совместно с командой выработать новые правила проведения совещаний, команда образующие мероприятия… Вот, наиболее правильный вариант ответа – второй: совместно с командой выработать новые правила проведения совещаний. Попробуем на базе Алексея Минкевича проверить, правильно ли это ответ. Да, это правильный ответ. Ну, то есть как-то со стейкхолдерами всё сложнее, а вот как выяснилось, как оказалось, команды проекта ChatGPT 5 справляется, справляется лучше с этими вопросами. Вообще говоря, скажем, процент правильных ответов… ну, столько, сколько я вот его тестирую именно на экзаменационных вопросах… ну, те, кто готовились к сдаче экзамена PMP, вы знаете специфику этих вопросов, у него очень высокий процент правильных ответов. Но то есть я так подозреваю, что если бы действительно была реальная ситуация, когда ему пришлось бы сдавать экзамен, то он бы его сдал. То есть… может быть, нас со стейкхолдерами вообще всегда сложно, это правда. Вот. Ну да, я специально выбираю да вот эти человеческие вопросы, в которых всё неоднозначно. А вот, но получил бы всё-таки анализ вот института PMI о том, что надо подтянуть вот эту знание. Если вы сдавали по процессной модели, до сдал бы, но собственно не все. А то есть вот такие ещё вот такие ещё задачи, до которые который может решать ChatGPT 5. И так, в заключении, последний вопрос. Сейчас я тоже включу трансляцию, но уже презентации. А сможет ли искусственный интеллект полностью заменить человека в управлении проектами? Говорит, что не может. Да, но это собственно все интерфейсы искусственного интеллекта, они все так говорят, что клянутся, что нет, нет, не заменим. Но на самом деле, так как это всё развивается [музыка]… Я бы на самом деле присмотрел бы какой-нибудь участок земли с трактором. Вот, и освоил бы смежные промыслы, навыки земледелия на всякий случай, не останется без работы в какой-то момент, потому что развивается стремительно, настолько стремительно, что действительно приходится сдерживать развитие искусственного интеллекта, сдерживаемый чат… Да, совершенно верно. Вот, сдерживать, успевая всё-таки удерживать в границах контроля для человека. Умный умный искусственный интеллект… всё, он говорит, конечно, говорит и будет говорить о том, что эмпатия, межличностные навыки, неявные знания… но по поводу кстати неявных скрытых инструкций, неявных знаний… вот это то, чем третья модель от 3.5 отличается, она проинструктирована, модель 3.5 на обратной связи от живого человека на выявление вот этих неявных знаний и неявных инструкций. У нас на самом деле, когда мы общаемся на человеческом уровне, у нас очень много скрытых условий. То есть мы когда говорим друг другу там: погладь кота, например, мы нам не приходится уточнять, что ты же не бери гладильную доску там с утюгом. Да, погладь его рукой. Вот, и вот эти вот неявные инструкции модель 3.5 научилась считывать в отличие от третьей модели. Но четвёртая она ещё и математика и программирования, принятие решений… Да, искусственный интеллект не сможет принять решение, то есть он не сможет руководить проектом. А как бы ассистентом руководителя проекта? Да, сгенерировать идеи, да, какой-то документ, да, какие-то подсказки, советы, да, выступить в роли коуча, да, но принять решение – нет. Вот, креативности, инновации… Ну, кстати, креативности, инноваций он не то чтобы заменяет человека, но он очень хорошо дополняет, подбрасывает идеи. То есть не… можно играть в мозговые штурмы буквально так, как это должен… каким должен быть мозговой штурм. То есть это какие-то идеи, которые не обязательно принимаются в работу, но они наталкивают на следующие идеи. Поэтому я не стала так уж горячиться на счёт инноваций, ответственности, этики. Но вот это собственно основной вопрос, который сейчас там сдерживание искусственного интеллекта, основной, который… Валин… Ну и многое осталось на самом деле за рамками мастер-класса. Вы… если захотите что-то спросить чат-бот, напишите в наш Чан. Да, который год у митинга? Вы… если у вас остались может быть какие-то вопросы, потому что оно действительно… там всё в рамках в рамках одного семинара всё вместить и не получится, и нет такой задачи. Набросайте вопросы в чат для подготовки каких-то следующих тем. Возможно, мы продолжим серию таких семинаров. А мы не касались действительно того, куда можно встроить ChatGPT 5. Зачем? Ну, то есть это же не только трейлла, это например ещё электронная почта, программирование. Пожалуйста, модель GPT 4 программирует, иногда с ошибками, но эти ошибки можно указывать. Но про Telegram-боты мы немножко касались. Да. А так… а так вот вопросы, например, инициализации. То есть как внутри устроена языковая модель и как она воспринимает на вход тот запрос, который управляем как минимум по количеству токенов на русском, английском языке. Это тоже всегда очень впечатляет, потому что там, где у вас на английском 70 токенов на вход поступает, там в русском 350 токенов. Русский язык он сложнее, тяжелее воспринимает. Это касается модели GPT 3. А вот модель GPT 5, 4 она уже больше обучена мультиязычности, то есть у неё много явно на входе в обучении было не англоязычного контента. А вот на такие инициализации всё равно [музыка]… вот вы говорите, да, ЕГЭ сдают… что надо сдавать экзамен там в каких-то условиях, чтобы не открывать соседней вкладкой там ChatGPT 5 и не собственно не это самое мошенничать, какая-то должна быть в принципе, мне кажется, реформа и науки и образования, потому что ну можно и подтверждение этому есть: сгенерировать такую крепкую среднюю научную статью в принципе. Я так подозреваю, что на любую тему, по крайней мере на мою точно можно. И нужна, каша, реформа образования, потому что то, что можно сделать ChatGPT 5 с точки зрения школы… Но это понятно, шутки, стихи… до стихи на русском языке пока нет, а вот шутки… Кстати, да, ну то есть я ему отправила запрос на пошути на тему значит перевода на русский язык слова стейкхолдер. Не поверите, он пошутил, причём кстати неплохо пошутил, ну как бы для искусственного интеллекта, для машины вообще нормально, да. То есть я горит перевёл слово стейкхолдер на русский, знаешь как оно звучит: хозяин шашлыка. Да, и это вот это двусмысленность перевода stakeholder. Ну то есть ты как держатель акции, держатель интересов на проекте. Вот, и стейк как кусок мяса. Вот, причём видите, он мало того что значит про кусок мяса, так ещё и с кавказским акцентом, да. То есть хозяин шашлыка, шашлыки, всё-таки… ладно, барбекю понятно, это американский вариант, но шашлык – это прям совсем национальная идея в этом в этом смысле. Мне конечно понравилось больше, я не пробовала… хватит достаточно такого варианта. Вот. Но это это понравилось. Вот, коллеги, давайте наверное на этом остановимся, много хочется рассказать, показать. А вот, если резюмировать, то задачи, счёт сетевых графиков, бюджетов, анализа вероятности… вот всего, что связано с математикой, модель 3.5 нет, модель GPT 4. До… то, что касается генерирования документов, текстов, огромного объёма документации по проекту, на английском писать запрос… ну, это если надо экономить токены или надо, чтобы модель 3.5 тебя хорошо понимала. Модель 4 очень хорошо понимает и русский текст и не переводит на английский, потом возвращает на русский, потом снова на английский, так… того, что делает третья модель, в это не происходит. То есть четвёртая модель, она по-настоящему стала мультиязычной, её обучали на разноязычных вот этих входящих данных. Поэтому… смотря как вы к нему подключаетесь, если с моделью 4 работаете, то на русском языке… ну, на любом языке. Она общается лучше, чем модель 3.5 на английском. А конечно, если вы там через какие-то сервисы, чат-боты это делаете, то тогда да, тогда английский язык как минимум с точки зрения экономии количества токена. Да, так вот, то, что касается генерирования там текста, документов, всё прекрасно, великолепно в любой модели, в любом варианте. То, что касается сдачи экзамена… ну, ChatGPT 5 сдаст экзамен. А вот то, что касается связанного диалога в целом по проекту, ассистирование в разных ролях, тоже да. То, что касается переписки и встраивания в трейлер, тоже да. Ну, то есть вот это наверное некоторые такие возможности, которые я успела протестировать и которые мне хотелось показать на мастер-классе. Генерирует код Java и запросы SQL, и надо конечно также как и управление проектами критически читать результат, редактировать, но да так же как и здесь основа есть, основа есть. И по исследованиям, те, кто работает с ChatGPT 5, то есть использует его в своей работе, им работа начинает больше нравиться, и я их хорошо понимаю, потому что ну так как у меня построена с ним взаимодействие, он собственно даёт и делает то, что должен делать искусственный интеллект. То есть он берёт на себя рутину, тоскливую. Вот, и оставляет для человека место для редактуры, творчества, инновации и так далее. Как писать проекты нейронных сетей через чат? Дмитрий, это такой глубоко технический вопрос, я боюсь, что я вам не подскажу, потому что я скорее всего могу даже понять то ваш запрос неверно. Я как ChatGPT 5 буквально понимаю проекты как проекты. Вот, до техническую сторону вопроса тоже надо изучать, исследовать. И на самом деле ChatGPT 5 – это же не единственный интерфейс искусственного интеллекта, вот который можно использовать в частности в управлении проектами, их 100500. Имеет смысл там найти какие-то статьи, агрегаторы, в которых в которых описано, агрегированно точнее, вся коллекция там на разных разных модальностей: текстовые, видео и изображения и аудио. Вот, и с чем-то с чем-то поработать. Будет звучать в американском стиле наверное анекдот. Давайте попробуем. Почему бы нам не попробовать анекдот из чата нашего чата, который год митинг? ChatGPT 5 как он его поймёт, но только как-то надо отвлечься от угроз проекта. Давайте я включу модель 4, она будет помедленнее генерировать, но может быть поинтереснее. Так, а будет звучать в американском стиле анекдот: новый русский на крутейшей тачке заезжает на бензоколонку, начинает заправляться, час льёт бензин, 2 бак не наполняясь, подходит к раздаче, спрашивает: такое… второй час лью бензин, всё не наливается, двигатель выключить. Ну, собственно, так и будет звучать. Перевёл перевёл на английский язык. А вот… да, кстати, в качестве переводчика его можно использовать. Вот, хорошо, коллеги, давайте наверное на этом… просто грамотно перевёл. Если может быть на предыдущих моделях потестировать, то там какая-нибудь я понимаю, это самое, получится, но здесь это просто перевод на русский язык, ой, на английский язык. Ленивый надо… но на математических задачах его тестировали в рамках одного… чья-то… его конечно можно обучить, показать ему ошибки. Вот, и он будет понимать, в следующем чате он про это просто напросто забудет. Хорошо, коллеги. Давайте будем останавливаться. Спасибо вам большое за внимание. Если действительно остались какие-то может быть вопросы, идеи… кто знает, как со мной связаться, пишите. Вот, накидать может быть вопросов сейчас в чат, идей для каких-то последующих тем подобных мастер-классов. А так спасибо. Удачи вам в проектах. Пускай вам помогает помогают все возможные ресурсы, в том числе искусственный интеллект. Как подключать версию 4 чата? Это просто платная подписка. Спасибо и вам большое. Спасибо, коллеги. Запись останавливаю, но и надеюсь, мы с вами ещё увидимся. Спасибо и удачи.