Transcription
Привет, друг. Последние несколько лет, не особо присматриваясь, можно заметить, как разнообразные искусственные интеллекты проникают во многие сферы жизни людей.
Ну и, будем откровенными, в некоторых сферах народ, мягко говоря, шизанулся на тему искусственных интеллектов, пихая их во все щели, дыры и отверстия. Не менее веселят и компании, считающие, что одно упоминание искусственного интеллекта рядом с их продуктом, делает его супертехнологичным.
Мне это очень напоминает пузырь доткомов. Тогда тоже считалось, что сама технология является залогом успеха. А потом в марте 2000 года неожиданно выяснилось, что основная масса так называемых технологических компаний слегка преувеличивает свои результаты и достижения. Вот и сейчас есть ощущение, что в истории с искусственным интеллектом может случиться какой-то подобный поворот.
Это я всё к чему? Безусловно, искусственный интеллект - это классная и полезная штука, и у этой технологии огромное будущее. Но важно не забывать, что это всего лишь инструмент, и его эффективность зависит в первую очередь от способа применения и навыков применяющего. Естественно, асинт не исключение. И в этом видео мы будем разбираться, для чего можно использовать искусственный интеллект в асинте. И самое главное, как это делать правильно и эффективно.
Разберём конкретные ситуации и направления, в том числе раскроем тему написания правильных промтов, потому как это, по сути, основной элемент взаимодействия с искусственным интеллектом. Там ничего сложного нет, но некоторые нюансы и особенности лучше знать заранее. Что касается выбора искусственного интеллекта, то здесь для примеров я использую чат GPT. Но для GMI всё перечисленное тоже прекрасно будет работать. Нюансы, если и будут, то очень незначительные.
Ну а перед началом можешь поддержать видео лайком и подпиской. Особенно важны подписки. Это влияет на продвижение видео. Ещё можно подписаться на мой Telegram, там есть много чего полезного. Ссылка на него в описании. А если появится желание поддержать канал финансово, то сделать это можно по ссылкам в описании. Ну а мы начинаем.
Чтобы искусственный интеллект начал шевелить своими электрическими мозгами и приносить пользу, его нужно об этом попросить. А чтобы эта просьба была для него максимально понятной, нужно использовать промты, и от правильности их написания прямо зависит качество полученных ответов. Промт - это всего лишь расширенный и детализированный запрос. Естественно, подход к их написанию может отличаться в зависимости от ситуации, но при этом есть некоторые базовые принципы написания промтов, которых стоит придерживаться в большинстве ситуаций. С них и начнём. Разберём сами принципы и на их основе напишем шаблон промта, подходящий под большинство ситуаций.
Первое: не умничай. Это означает, что не нужно как-то витеевато или замудрённо излагать свои идеи. Чем проще будет текст промта, тем он будет понятнее для искусственного интеллекта. Представь, что ты объясняешь десятилетнему ребёнку. Как-то так работает и тут. Пиши простыми короткими предложениями. Причём эти предложения должны быть либо вводными данными, либо прямыми указаниями к действию, либо уточнением задачи.
Второе. Укажи роль и задачу. Чтобы искусственный интеллект лучше понял, что от него требуется и в каком виде, всегда есть смысл прямо указать функцию, кого он будет выполнять. Например, ты асинт аналитик. Иногда можно отдельно добавить общую цель. Например, твоя задача - помочь проанализировать деятельность компании. Кроме этого, обязательно нужно конкретизировать, что именно мы хотим, причём максимально чётко и понятно. Здесь хорошей практикой будет использование активных глаголов. Ну, то есть таких, которые прямо указывают на действия. Выяви, выдели, определи, проанализируй, сравни там, ну и так далее.
Третье. Придерживайся структуры. Здесь имеется в виду, что в идеале промт должен выглядеть как пошаговая инструкция. То есть, если решаемая задача объёмная, то всегда есть смысл разбить её на подзадачи, тем самым получив более полный и развёрнутый ответ. Причём эти подзадачи не обязательно выписывать в одном промте. Можно делать это пошагово в зависимости от получаемых результатов. И совсем не обязательно ломать себе голову в попытках сразу написать идеальный промт. Можно делать это поэтапно, каждый раз уточняя запрос.
Следующее. Попроси подсказку. Как бы очевидно это не звучало, но можно спросить у искусственного интеллекта, как лучше сформулировать промт. То есть мы описываем, что мы от него хотим и какие у нас есть сведения, а потом просим уточнить, каких данных не хватает для максимально полного ответа, а также просим написать шаблон промта под эту ситуацию.
Следующее формат ответа. Всегда есть смысл указать, в каком виде нам нужен ответ. например, оформить результаты в виде списка, таблицы, обобщённой сходки или развёрнутого отчёта. При этом можно дополнительно уточнить, как это должно выглядеть, то есть какие данные должен содержать каждый пункт в списке или что нужно включать в таблицу, а что не нужно.
Следующее - это верификация. Не забывать, что искусственный интеллект - это в первую очередь инструмент анализа, а не источник каких-то фактов. Более того, он вполне может эти факты придумывать. Поэтому наиболее правильный подход - использовать его для обработки информации, а не для итоговых выводов. Также есть смысл в промте прописать правила, как ему работать с информацией и на какие данные опираться при подготовке ответа.
Ну и чтобы резюмировать, на основе этих принципов сформулируем итоговый чек-лист по подготовке промто. Укажи роль, чётко сформулируй цель, предоставь или укажи исходные данные, определи формат ответа, задай правила и, получив ответ, перепроверь сам найденную информацию.
Ну и с учётом всего изложенного, можно написать универсальный шаблон asтпромта, который подходит для большинства ситуаций. Кстати, все промты, про которые я здесь говорю, можно скопировать в статье на сайте. Ссылка на статью тоже в описании.
Итак, шаблон промкта. В самом начале мы назначаем роль, ты асинт аналитик, например, или эксперт по Gи и даём общую цель, например, помочь мне проанализировать данные в рамках асинт расследования. Далее даём контекст, то есть описываем конкретную цель, чего мы хотим достичь. После этого даём исходные данные и перечисляем задачи. Так как это общий шаблон, здесь я написал максимально обобщённые формулировки. Дальше в конкретных ситуациях посмотрим, как это можно уточнять. Следующим разделом мы определяем формат ответа, то есть то, в каком виде мы хотим получить результат, и назначаем правила. Это важно, чтобы искусственный интеллект не занимался самодеятельностью.
Ну, с теорией вроде как определились. Теперь давай разберёмся, где и как можно применять искусственный интеллект в анте. На самом деле, использовать его можно во всех ситуациях, в которых хочется и получается. Потому перечислять все возможные варианты я не буду. Ну, у нас просто нет столько времени. Я покажу те способы, которые лично мне кажутся наиболее эффективными. Ну и дам шаблоны промтов под конкретные ситуации. Во всех примерах я старался охватить максимально широкий список вопросов, но нужно помнить, что информация не всегда нужна именно в таком объёме. Потому промты можно и нужно адаптировать под себя в зависимости от своих целей и задач.
Асинт сам по себе подразумевает, что любая работа начинается со сбора какой-то первичной информации. И это именно та ситуация, с которой И справляется очень достойно. Начнём с варианта сбора информации о компании. Мы назначаем роль ASIN Analтик и общую задачу собрать и структурировать всю доступную в открытых источниках информацию о компании. Дальше исходные данные компания. Там вставляем название. Можно вставлять другие данные. Здесь, по сути, можно вписать всё, что мы про неё знаем. и определяем задачи. Задачи максимально типичные для бизнес-разведки, то есть регистрационные данные, официальные цифровые ресурсы, сайты, соцсети там и так далее. Руководство и сотрудники, определить продукцию и услуги, то есть то, чем компания занимается, найти офисы и производства, рассказать нам историю компании, проверить, что про неё пишут в сети, и оценить риски и проблемные вопросы. Дальше назначаем формат ответа, в каком виде какую информацию мы хотим, то есть отчёт по людям, таблицу для сайта соцсетей и список. Здесь я также попросил дать рекомендации. Этот пункт по желанию, но, в принципе, искусственный интеллект порой даёт неплохие советы. Ну и назначаем правила. Во-первых, говорим ему использовать только открытые источники. Он и так будет использовать только открытые источники, но если мы этот пункт не зададим, он начнёт нас информировать про правила, нормы там и так далее. Поэтому проще указать, он тогда не будет умничать. Дальше просим чётко разделять факты и гипотезы, указать какие данные требуют проверки. обязательно уточняем, чтобы искусственный интеллект не придумывал информацию, если не найдёт её.
В результате искусственный интеллект подготовит нам обобщённую справку, изучив которую мы сформируем какое-то первичное мнение о компании и получим основные данные, которые потом сможем анализировать и дополнять уже вручную. Кроме того, если вокруг компании присутствует негативный фон, на этом этапе мы либо его уже выявим, либо увидим признаки его существования, а значит, сможем продолжить анализировать риски и проблемы.
По похожему принципу мы можем подготовить промт для сбора информации о человеке. Цели, задача здесь похожие. Далее указываем данные человека. Опять же, чем больше знаем, тем больше указываем. И перечисляем задачи: собрать общую информацию, найти данные об образовании и карьере, поискать социальные сети либо упоминания о человеке в сети, выявить связи и окружения, проанализировать публичную активность и оценить риски. Опять же назначаем формат ответа. По каждому типу информации указываем отдельно, как мы хотим, чтобы это было оформлено, и назначаем правила, которые такие же, как и в предыдущем промте. С поиском информации о конкретном человеке могут быть нюансы. Искусственный интеллект не очень любит работать с персональными данными. Поэтому в этом промте мы специально, всячески акцентируем внимание на сборе информации именно из открытых источников. В противном случае он может отказаться собирать данные. Ну и отсюда логичный вывод: чем публичный человек, тем лучше сработает этот промт.
Так как искусственный интеллект очень неплохо умеет в аналитику, то ещё одна задача, с которой он справляется очень достойно - это сбор информации о событии. Промт будет таким: роляснтаналитика, задача собрать и структурировать всю доступную в открытых источниках информацию. После этого указываем событие, можем описать его, можем тут же дополнительно дать пару ссылок на ресурсы, в которых мы уверены, что там достоверная информация, и перечисляем задачи. Первое - это общее описание события, то есть что вообще случилось, когда и где. Второе- хронология. Здесь мы просим, чтобы он описал, как событие развивалось и дал привязку по времени. Третье- участники и вовлечённые стороны. Здесь мы просим выявить людей, которые имеют или могут иметь отношение к событию. В покрытие в СМИ и соцсетях мы просим найти, кто что и как об этом писал. Фото и видеоматериалы, я думаю, понятно. При изучении события это очень важно. И шестой пункт. Опциональные последствия и риски. Тут зависит от наших целей, но, в принципе, можно указывать, хуже не будет. Затем мы определяем, в каком виде нам нужен ответ, и точно также назначаем правила.
Под событием здесь подразумевается всё, что угодно. Это может быть что-то социальное, типа митингов или протестов, может быть какое-то происшествие, например, авария или стихийное бедствие. Также это может быть связано с конкретной компанией или людьми, например, банкротство или утечка данных. Или, если не рассматривать негативный контекст, то какое-то открытие или изобретение. Короче, всё, что угодно, о чём нам может понадобиться, собрать информацию. Только опять же нужно не забывать править промт под свой контекст.
Предыдущие промты подразумевали обобщённый подход, то есть мы собирали информацию в целом. Это хороший подход на начальных этапах, но далее нам может потребоваться сосредоточить внимание на каких-то отдельных направлениях. И тут опять же мы можем часть работы переложить на электрические плечи искусственного интеллекта. Одно из направлений, в которых он себя хорошо показывает - это поиск и сбор упоминаний в СМИ, ну либо в интернете в целом. Я показываю пример промта для анализа упоминаний о компании, но для анализа людей или чего-то ещё он будет очень похожим. Опять же, роль асинтаналитика. Задача найти и проанализировать публикации и упоминания о компании в СМИ и интернете. Далее вставляем исходные данные и перечисляем задачи анализа. Сбор информации, то есть найти в целом всю информацию. Общая картина. Здесь мы просим какой-то первичный вывод из собранной информации. Дальше переходим к более точечному анализу, то есть просим его выявить ключевые идеи и отделить характеризующие данные. После чего выделяем проблемные вопросы и риски. Этот пункт поможет нам распланировать дальнейшее наше расследование. Дальше просим перечислить людей, которые имеют отношение к нашей компании, то есть тех, кто точно причастен или тех, кто может быть причастен. Ну и просим резюмировать в виде выводов, то есть дать общую оценку и предложить, что нам делать дальше. Формат ответа. Здесь будет уместен отчёт с разделами по каждому направлению и таблица для перечисления людей. Правила особо не отличаются от предыдущих вариантов. В некоторых случаях также есть смысл задать дополнительные рамки поиска. Например, искать на нескольких языках или точно указать на каких именно. Также можно указать целевую страну или список стран или ограничить анализ какими-то конкретными временными рамками.
Геолокация объектов - это ещё одно направление, в котором искусственный интеллект может очень сильно помочь. Тут есть самый простой путь. Это просто дать ему фото и попросить найти место, которое на нём изображено. Иногда срабатывает. Если таким способом прохалявить не получилось, то можно использовать искусственный интеллект как вспомогательный инструмент для того, чтобы он изучил фотографию, выявил какие-то особенности, ориентиры и попробовал связать эти ориентиры с какой-то местностью.
Итак, пром для детального анализа изображений. Ты осин аналитик. И тут мы конкретно указываем специализацию, то есть специалист по геолокации. Задача понятная. Определить, где сделано фото, исходные данные, фотография. Перечисляем задачи, анализ изображения. То есть тут он должен разобрать изображение на составляющие части и проанализировать эти части по отдельности. Далее мы просим проанализированные объекты и попробовать привязать к какой-то местности. И расписываем, как он должен это делать. Причём мы ставим задачу так, чтобы он попробовал определить местность максимально конкретно. Ну, например, указать нам город. Далее, чтобы самим не возиться, мы просим рассказать, как нам перепроверить полученную информацию. Пункт гипотезы и вероятности нужен тогда, когда точно не получается найти место, но он может перечислить несколько мест, где наиболее вероятно находится нужное место. Писать, кстати, лучше всегда именно так, потому что даже если он точно уверен, он может быть не всегда прав. А там, где он будет уверен меньше, это может оказаться как раз нужное для нас место. Дальше мы просим сделать обобщённые выводы и рекомендации. Этот пункт нам нужен, чтобы сразу увидеть короткий вариант ответа и понять, нужно ли нам заморачиваться дальше или всё получилось.
Это, можно сказать, универсальный вариант промта для большинства типичных ситуаций. Он поможет, если нужно сориентироваться, что делать и куда смотреть. В некоторых ситуациях можно подходить к геолокации более точечно. Например, попросить искусственный интеллект распознать какой-то конкретный объект и предложить варианты для какой местности характерен именно этот объект. Это может быть архитектура, растения, ну или всё, что угодно, что возможно идентифицировать. Тут только важно не забывать, что объекты можно, а иногда очень нужно рассматривать не по отдельности, а в комплексе. Это сильно повышает вероятность получения от нужного результата. Кстати, уча GPT есть отдельный GeEGюer GPT, который специально заточен под геолокацию. Я когда-то делал сравнение разных инструментов геолокации, так вот, практика показала, что Geoguser GPT справляется сильно лучше, чем любой из рассмотренных тогда инструментов.
Что ещё важно помнить? Применять искусственный интеллект можно не только для гелокации именно по фото. Тут всё зависит от конкретной ситуации, но, например, можно попросить его сделать какую-то выборку или провести расчёты. Примеры. Можно попросить его выбрать города в какой-то области, в которых есть улица с конкретным названием или посчитать, как далеко можно уехать на машине от какого-то места. Ещё вариант - это найти места, которые подходят под описание. Например, найти торговый центр, с одной стороны которого парк, а с другой недостроенный многоэтажный дом. Ну или что-то наподобие. Тут всё упирается в твою фантазию.
Перечисленные ситуации - это, конечно же, далеко не все возможные варианты применения искусственного интеллекта в Асинте. Но это, во-первых, удачные конкретные способы его использования, а во-вторых, примеры, как его можно использовать. Также не забывай, что готовые шаблоны промтов сами по себе не рецепт успеха. После получения первого ответа задачу можно и нужно уточнять и направлять работу искусственного интеллекта в зависимости от нашей конечной задачи и от тех данных, которые уже получены. Потому использование искусственного интеллекта в Аснте, как и всё остальное в Анте, зависит от практики и от опыта. И чем их больше, тем лучше начинает работать любой инструмент.
Ну а с тобой, как всегда, был Пульс. Подписывайся на канал и до новых встреч.