14 марта 2023 г., вторник, рабочий день, начало весны, но в некоторых регионах зима ещё в своих правах, в Москве от минус двух до плюс двух, в Санкт-Петербурге до плюс пяти, и там и там мокрый снег, переходящий в дождь, а в Сан-Франциско, где располагается головной офис OpenAI, плюс пятнадцать и ливень. Что же произошло в этот день, что изменило ландшафт российских издательско-библиотечных конференций, темы вебинаров и обучения, ход мыслей профессионального сообщества на все последующие месяцы года? В этот день OpenAI опубликовал для доступа пользователей четвёртую версию ChatGPT. Почему после не одного года существования среди программных продуктов со свойствами ИИ и на профессиональном уровне, и на общественном, и буквально на бытовом, доступности предыдущих версий головного продукта OpenAI именно это событие вызвало «землетрясение», в частности в сообществе университетских библиотек? Мы сейчас на этапе соперничества с генеративными моделями ИИ или по традиции относимся к ним как к новому инструменту, с помощью которого можно освоить неизведанное и изменить ряд профессиональных видов деятельности?
Вот об этом и попробуем порассуждать.
Автор Светлана МОРОЗОВА, заместитель директора Фундаментальной библиотеки Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена
ГЕНЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛИ ИИ: НЕМНОГО ОБ ИСТОРИИ И СОВРЕМЕННОЙ СИТУАЦИИ
ИИ — это, по сути, свойство большого спектра программных продуктов, применяемых в наши дни уже практически во всех сферах нашей жизни. Свойство ИИ проявляется в том, что действия, производимые при помощи данных систем и комплексов, схожи с тем, что делает человек, а также, подобно человеку, программные решения, алгоритмы со свойством ИИ обучаются и совершенствуются. До 14 марта 2023 г. мы использовали и применяем сейчас голосовые помощники, чат-боты, рекомендации в различных сервисах на основе наших предыдущих действий или текущего запроса, распознавание лиц на фото, элементы «умного» дома, за нами наблюдают видео- и аудиосистемы, интерпретирующие наши действия, нам предлагают информацию так и в такой последовательности, как за нас решили умные маркетинговые инструменты... И многое-многое другое, если говорить о применении только на бытовом уровне. Ко всему перечисленному, а также к применению ИИ в профессиональных продуктах университетское библиотечное сообщество относилось и относится в целом положительно, используя в силу личных потребностей в повседневной жизни и по возможностям внедрения —в профессиональной. Но зачастую, рассуждая, что всё перечисленное —это «что-то там программистское», чем мы пользуемся «как есть», не задумываемся о том, как это сделано.
Почему же генеративные модели ИИ, точнее большие языковые модели (LLM), на уровне ChatGPT 4.0 вызвали тревогу и опасения вместо принятия решения о применении в профессиональной деятельности? Наверное, результат их функционирования стал слишком похож на то, что делаем мы сами. Отсюда вдруг возникшая «конкуренция» профессионалов библиотечно-издательской сферы с генеративными моделями ИИ, применение оценок и сравнение с результатами человеческого труда.
Возможно, здесь уже необходим спойлер: во многом это маркетинговые ходы и медиатехнологии. Давайте оценим заголовки новостей: «Заменит ли человека искусственный интеллект?» (ой, а он может нас заменить?), «Вопреки раздутым ожиданиям...» (а, ну вот, мы же говорили, что нас не заменит...), «Искусственный интеллект представляет угрозу для самого себя» (он и для себя опасен, а уж для нас-то наверняка), «Человечество против искусственного интеллекта» (ура, человечество против, и мы тогда тоже против).
Попробуем без сложных конструкций и структуры научной статьи разобраться с фактами сегодняшнего дня (предмет анализа таков, что к моменту публикации многое может измениться).
Что ключевое могут делать генеративные модели ИИ, большие языковые модели?
На что не способны генеративные модели ИИ?
УНИВЕРСИТЕТСКИЕ БИБЛИОТЕКИ И БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ: ИЗУЧИТЬ, ИСПОЛЬЗОВАТЬ, ОБУЧИТЬ ДРУГИХ
Какое отношение имеет всё вышесказанное к университетским библиотекам? Профессиональное. Самым непродуктивным решением будет сказать: «Это всё так неинтересно, шаблонно и формально», тем самым включаясь в конкуренцию и соревнование с ресурсом, который, как любой программный продукт, надо использовать, а не пытаться с ним «сравниваться». Как будто мы иногда не читаем шаблонные и формальные тексты, созданные интеллектом естественным.
Итак, что могут сделать университетские библиотеки?
Во-первых, использовать данные продукты в своей обычной профессиональной деятельности:
Во-вторых, это важно для самой библиотеки как коллектива профессионалов, а для руководителей библиотеки — серьёзный вектор её развития и оценки профессионального потенциала специалистов:
УНИВЕРСИТЕТСКИЕ БИБЛИОТЕКИ И БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ: ЧТО МЫ МОЖЕМ РАССКАЗАТЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ
Попробуем рассмотреть на практике некоторые примеры применения генеративных моделей ИИ, где мы могли бы стать консультационной опорой нашим пользователям. Это прежде всего эффективные промпты.
В отличие от промптов, задаваемых в диалоге с моделями генерации изображений, для получения текстовых результатов мы чаще всего будем сталкиваться с запросами на русском языке. Безусловно, многое мы рассмотрим на примере ChatGPT 4.0³, хорошо владеющего русским языком, но к настоящему моменту есть ещё несколько качественных российских разработок, которыми мы также обязательно воспользуемся.
Главное при составлении промптов — не пытаться получить необходимый ответ, не сформулировав вопрос так, чтобы модели были понятны все условия и составляющие. Второй важный аспект: мы должны быть готовы к диалогу с инструментом ИИ, искать уточняющие слова и задавать дополнительные критерии.
Простой пример. Автор данной статьи мог бы попытаться упростить свою задачу и взять за основу текст, сгенерированный умной моделью, задав прямолинейно название в промпте «Напиши, пожалуйста, эссе на тему: "Мы оба с ним как будто из металла, но только он — действительно металл", или Как перестать беспокоиться и начать использовать генеративные модели ИИ» (модель будет с вами точно так же общаться и без приветствий, прощаний, благодарностей и вежливых оборотов, но ведь мы же люди, почему бы нет). Надо сказать, что прогресс модели ChatGPT заметен даже на этом примере, ранее текст был бы более обобщённым и менее отвечающим запросу (здесь и далее тексты ИИ приводятся без изменений).
Эссе на тему: «"Мы оба с ним как будто из металла, но только он — действительно металл", или Как перестать беспокоиться и начать использовать генеративные модели ИИ»
В нашем мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, мы часто сталкиваемся с машинами, которые кажутся почти человечными. Генеративные модели ИИ, такие как GPT-4, стирают границу между машинным и человеческим разумом, вызывая у нас как восхищение, так и беспокойство. Но как перестать бояться и начать использовать эти технологии в нашу пользу?
Во-первых, стоит понять, что ИИ не является конкурентом человеку, а скорее дополнением к нашим способностям. Так же как мы используем компьютеры для упрощения вычислений или машины для перемещения, генеративные модели ИИ могут стать инструментом, расширяющим наши творческие и аналитические возможности. Они могут выполнять рутинные задачи, оставляя нам больше времени для творчества и инноваций.
Второй момент — это осознание того, что ИИ не обладает сознанием в том смысле, в каком мы его понимаем. Он не испытывает эмоций, не имеет собственных желаний или целей. Это инструмент, созданный для обработки информации и предоставления результатов на основе заданных алгоритмов. Поэтому важно понимать ограничения и возможности ИИ, чтобы использовать его эффективно и безопасно.
Третий аспект — это ответственность за использование ИИ. Как и любая мощная технология, ИИ может быть использован как для блага, так и для вреда. Ответственность за его применение лежит на пользователях и разработчиках. Необходимо разрабатывать и использовать ИИ таким образом, чтобы он приносил пользу обществу и не нарушал этических норм.
В заключение мы как металл и генеративная модель ИИ можем быть похожи в некоторых аспектах, но ключевое отличие в том, что ИИ — это всего лишь инструмент в руках человека. Использование этого инструмента требует понимания, ответственности и творческого подхода.
Принимая ИИ как помощника, а не как угрозу, мы можем значительно расширить границы наших возможностей и открыть новые горизонты для развития и инноваций.
Нельзя не отметить не только совпадения с текстом автора (ответ ИИ автором не использовался), но и попытки иронии и юмора в тексте, сгенерированном моделью. Но уже в этом тексте есть элементы, которые могут стать отправными точками, идеями, на которые стоит обратить внимание нашим пользователям при создании собственного текста.
Но мы всё-таки составим промпт, от которого хотим получить более точный результат: «Напиши статью для журнала "Университетская КНИГА" на тему: "Использование генеративных (языковых) моделей искусственного интеллекта в деятельности университетской библиотеки". Используй цитаты из Илона Маска и Сэма Альтмана. Напиши так, как будто ты университетский библиотекарь. Статья научно-популярная, не пиши скучно».
Использование генеративных (языковых) моделей искусственного интеллекта в деятельности университетской библиотеки Автор: университетский библиотекарь.
В эпоху цифровых технологий, когда информация меняется быстрее, чем выпускаются новые издания учебников, университетские библиотеки сталкиваются с вызовом оставаться актуальными и полезными для студентов и преподавателей. Одним из перспективных решений этой проблемы является использование генеративных (языковых) моделей искусственного интеллекта (ИИ). Давайте рассмотрим, как эти технологии могут трансформировать университетские библиотеки, делая их не только хранилищем знаний, но и активными помощниками в учебном процессе.
Автоматизация информационного поиска
Использование генеративных моделей ИИ в библиотеках может радикально упростить процесс поиска информации. Скажем, студент ищет материалы для курсовой работы по экологии. Вместо того чтобы просматривать множество каталогов, он может просто задать вопрос ИИ, который мгновенно предоставит список наиболее релевантных и актуальных источников.
Персонализированные рекомендации
Генеративные модели ИИ способны анализировать предпочтения и академические потребности пользователей, предлагая им индивидуализированные рекомендации. Это как если бы у каждого студента и преподавателя был свой персональный библиотекарь, который знает их интересы и академическую историю.
Поддержка научных исследований
ИИ может анализировать огромные объёмы научных данных, помогая исследователям выявлять новые связи и гипотезы. Как отметил Илон Маск, «ИИ предоставляет возможность понять данные на уровне, недоступном человеческому разуму». Это может стать революционным инструментом в научных исследованиях.
Обучение и развитие навыков
Сэм Альтман, один из лидеров в области искусственного интеллекта, говорил о потенциале ИИ в образовании: «ИИ может персонализировать обучение, адаптироваться под индивидуальные потребности учащегося». Библиотеки могут использовать этот подход для создания индивидуальных образовательных программ, направленных на развитие исследовательских и аналитических навыков.
Архивирование и сохранение знаний
ИИ также может помочь в сохранении уникальных академических материалов, автоматизируя процесс дигитализации и каталогизации редких и старинных изданий, что сделает их доступными для более широкой аудитории.
Заключение
Внедрение генеративных моделей ИИ в деятельность университетских библиотек открывает новые горизонты для обучения и исследований. Это не просто технологическое новшество; это шаг к созданию более интерактивной, динамичной и персонализированной образовательной среды. Мы стоим на пороге новой эры, где искусственный интеллект станет неотъемлемой частью академического мира, помогая расширять границы знания и учебного процесса.
Первое, что обращает на себя внимание и отличает ChatGPT от других моделей, — это структурированное оформление текста, когда мы задали жанр, требующий этого. Но по самому тексту открывается поле для нашей с вами деятельности:
«Галлюцинирование» доказывается и повтором того же самого запроса. ChatGPT уже «осмелел» в названии текста — «Интеллект на службе знаний: генеративные модели ИИ в университетских библиотеках», далее повторил примерно то же самое другими словами, а цитаты из двух приведённых деятелей процитировал иначе, например: Сэм Альтман, глава OpenAI, отмечал: «Искусственный интеллект открывает новые горизонты в области научных исследований». Наверняка Сэм Альтман так и думает, но именно так не говорил. Но в целом этот текст —отправная точка, для того чтобы создать свой и начать искать материал для исследования по составленному плану.
А если ваши пользователи будут интересоваться тем, как по тексту составить для себя шаблон презентации, который можно потом самостоятельно доработать по своему вкусу, то можете рассказать им про SlidesAI, который умеет за секунды составить слайды по тексту (моделей —генераторов слайдов презентаций несколько, это только один пример)⁴.
Ранее мы рассказывали⁵ о том, как обучать пользователей оценивать библиографические списки, созданные ChatGPT и российскими моделями, на примере, в котором не было ни одного реально существующего источника (в столбце слева текст модели, справа — анализ автора, что было взято за основу и преобразовано).
Мы отмечали ранее, что «достоверность» списка снижается от пункта к пункту, это было рассмотрено на многих примерах.
Но с подключением ChatGPT к Интернету данная проблема была решена. Теперь ChatGPT делает поисковый запрос посредством Bing (мы помним про ключевого инвестора OpenAI, соответственно это его поисковик) и приводит существующие публикации, но чаще в формате статей. Если не указать язык публикаций, то ваш запрос автоматически переводится на английский язык и список состоит из англоязычных источников. Если указать русский язык, то запрос будет сделан без перевода и представлены источники на кириллице. Более того, каждый источник сопровождается краткой аннотацией и ссылкой, например:
«Integrating Generative AI Tools in Library Collections: Challenges and Solutions» — автор Peter Chan обсуждает проблемы и решения, связанные с интеграцией генеративных ИИ-инструментов в коллекции библиотек, включая вопросы знаний, искусственных галлюцинаций и конфиденциальности данных. — https://library.stanford.edu/news/integrating-generative-ai-tools-library-collections-challenges-and-solutions (ссылка представлена в модели в формате линка кавычки).
Бронников А.Е. Влияние языковых моделей, основанных на искусственном интеллекте на систему образования РФ в ближайшем будущем. Эта статья рассматривает влияние языковых моделей ИИ на образовательную систему, что может быть применимо к университетским библиотекам (российские статьи приводятся без ссылок).
В обоих случаях модель не нашла ни одной книги по теме, но предоставила пользователю схему описания данных в случае самостоятельного поиска издания: название книги, имя автора, издательство и год издания. В русскоязычной версии не нашлось и докладов. И вот тут-то на помощь пользователю приходим мы, университетские библиотеки.
Данное нововведение — значительный шаг вперёд для большой языковой модели, но мы должны помнить, что наш пользователь может обращаться к предыдущей версии модели без доступа в Интернет, а также к другим моделям. Повторим тот же запрос для YandexGPT 2.0⁶ (модель представлена бесплатно и общедоступно): «Cоставь список литературы на русском языке по теме "Использование генеративных (языковых) моделей искусственного интеллекта в деятельности университетской библиотеки".
Для научно-популярной статьи. Используй три статьи из журналов, три книги и один доклад в материалах конференции». Ответ будет очень быстрым и структурно отвечающим нашему запросу, поскольку в нём не окажется ни одного правдивого источника. Об этом мы должны рассказать нашим пользователям и напомнить им об имеющихся у нас многочисленных ресурсах, в которых они смогут найти необходимое.
Чтобы не быть голословной, приведу примеры из ответа YaGPT 2.0.
Статьи из журналов: А.А. Евстигнеев. Генеративные модели в задачах информационного поиска и обработки текстов (2018).
Книги: Д. Рашка, Л. Тишлер, М. Петри. Обработка естественного языка в действии: создание понимающих систем с помощью Python (2019).
Честно говоря, трудно понять, почему ответ модели, базирующейся даже визуально и по URL на крупнейшей поисковой системе, не предоставляет хотя бы часть точных сведений. Возможно, в последующих публикациях «Университетской КНИГИ» мы узнаем аргументы разработчиков модели.
Хуже всех справляется со списком GIGAChat⁷ от «Сбера».
В данном случае список не отвечает запросу даже по типу публикаций, а выглядит примерно так (отрывок):
Зульфия Гайнуллина. Опыт использования генеративной языковой модели для классификации научных статей.
Мария Жукова. Применение генеративных моделей в работе библиотекаря: автоматическая генерация текстов.
Наталья Иващенко. Применение методов машинного обучения в анализе текстовых данных библиотечного фонда.
Приведённые примеры — это положительный момент для нас, университетских библиотекарей, если мы вдруг решили конкурировать с ИИ: наша работа необходима и востребованна.
УНИВЕРСИТЕТСКИЕ БИБЛИОТЕКИ: ГЕНЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛИ В ПОВСЕДНЕВНОЙ РАБОТЕ
Ряд специалистов по промптам (промпт-инженеров) предлагают возможную шаблонную схему запроса, которая способна помочь как нам, так и нашим пользователям, и состоит из шести сегментов: задачи, контекста, роли, формата, примера и тона. Можно попробовать применить этот шаблон в следующем запросе: «Придумай, пожалуйста, сценарий интеллектуальной викторины, организованной университетской библиотекой (задача), например как "Что? Где? Когда?" (пример), к Году семьи в России (контекст), в шутливой игровой форме (тон), как будто ты Квентин Тарантино (роль). Место проведения: университетская библиотека, время года: весна (контекст)».
Не будем приводить весь сценарий (он большой), покажем отрывки.
Название: «Библио-Баттл: семейное издание»
Формат
Участники: семейные команды студентов и их родителей.
Ведущий: стильный и остроумный ведущий с характером, напоминающим персонажей Тарантино.
Атмосфера: зал украшен в стиле ретро-кинотеатра с элементами книжной тематики.
Раунды
1. «Литературные семьи»
Вопросы о знаменитых литературных семейных династиях и персонажах.
Задача: угадать произведение или автора по описанию семейной истории.
4. «Тайны библиотеки»
Поиск подсказок среди книг в библиотеке.
Задача: решить загадку, используя найденные в книгах подсказки.
Понятно, что все мы достаточно креативны и профессиональны, чтобы создать сценарий мероприятия самостоятельно, но если мы можем получить от модели идеи и подсказки, которые разовьём в нашем произведении, то почему бы этим не воспользоваться?
Это сложные запросы, требующие развёрнутого творческого ответа от модели. Но есть и рутинные задачи, которые можно частично поручить ИИ. Представьте, что у вас есть текст анонса мероприятия, а вас просят, как обычно, очень срочно представить его в формате пресс-релиза. Пресс-релиз составить несложно, но можно воспользоваться большой языковой моделью, чтобы сформировать для себя шаблон.
Итак, наш запрос.
Составь пресс-релиз по данному тексту:
1 февраля 2024 г. в Самой лучшей библиотеке состоится Очень важное и актуальное всероссийское мероприятие. Цель мероприятия — объединить на профессиональной площадке руководителей, специалистов нашей отрасли, экспертов, партнёров, студентов для обсуждения острых вопросов и актуальных задач отрасли, обмена опытом и знаниями.
В рамках мероприятия будут обсуждаться:
новые эффективные форматы работы;
возможности разработки услуг и сервисов;
лучшие практики проектной деятельности;
особенности продвижения и выявления лучшего через призму современных практик.
Мероприятие предполагает очное и онлайновое участие.
Контактное лицо: Лучший Сотрудник.
Контакты: телефон, email, социальные сети.
И ответ ChatGPT 4.0:
Заголовок: «Объединяя профессионалов: Всероссийское мероприятие в Самой лучшей библиотеке 1 февраля 2024 г.»
Для немедленного опубликования
Москва, Россия — [Дата релиза] — Самая лучшая библиотека с гордостью объявляет о проведении Очень важного и актуального всероссийского мероприятия, которое состоится 1 февраля 2024 г. Это уникальная возможность для профессионалов нашей отрасли, экспертов, партнёров и студентов объединиться для обсуждения актуальных вопросов и вызовов отрасли, а также для обмена опытом и знаниями.
Цель мероприятия
Главная цель мероприятия — создание профессиональной площадки для руководителей и специалистов отрасли, где они могут делиться знаниями, исследовать новые эффективные форматы работы, разрабатывать услуги и сервисы, а также осваивать лучшие практики проектной деятельности.
Программа мероприятия
В рамках мероприятия участников ждут обсуждения и мастер-классы, посвящённые:
Формат участия
Мероприятие предоставляет участникам возможность выбрать между очным и онлайн-форматом участия, делая его доступным для профессионалов со всей страны.
Контакт для СМИ и участников
Для получения дополнительной информации и регистрации на Мероприятие обращайтесь к Лучшему Сотруднику. Телефон: [Укажите номер телефона]. Email: [Укажите email]. Социальные сети: [Укажите ссылки на социальные сети].
Мы приглашаем всех, кто заинтересован в развитии и продвижении нашей отрасли, принять участие в этом значимом событии.
О Самой лучшей библиотеке [Краткая информация о библиотеке, её миссии и значении для отрасли и сообщества].
Схоже справляются с этой задачей и российские генеративные модели, упомянутые выше, отличаясь, как и в других случаях, разметкой и структурой текста.
Аналогично вы можете формировать себе и трафареты текстов для социальных сетей. Возьмём пример того же текста, но попросим модели сформировать пост в социальной сети.
Модель «Яндекса»:
Привет, друзья!
У нас суперновость! 1 февраля 2024 года в Самой лучшей библиотеке пройдёт Очень важное и актуальное всероссийское мероприятие!
Цель мероприятия — объединить на одной профессиональной площадке руководителей, специалистов, экспертов и студентов нашей отрасли для обсуждения самых острых вопросов, актуальных задач и обмена опытом и знаниями!
В программе мероприятия:
Мероприятие предполагает как очное, так и онлайн-участие!
Контактное лицо — Лучший Сотрудник. Контакты: телефон, e-mail, соцсети.
Следите за новостями и не упустите возможность стать частью этого грандиозного события! Мы ждём вас!
#мероприятие #библиотека #профессионалы #обмензнаниями #важное_событие #самойлучшейбиблиотеке #вместемысила
ChatGPT 4.0
Великая новость для профессионалов нашей отрасли!
1 февраля 2024 года в Самой лучшей библиотеке пройдёт Очень важное и актуальное всероссийское мероприятие. Это уникальная возможность для ведущих специалистов, экспертов, студентов и партнёров собраться вместе!
Цель мероприятия — создать платформу для обсуждения насущных вопросов отрасли, обмена опытом и знаниями.
Что вас ждёт:
Форматы участия: выбирайте между очным и онлайн-форматом для вашего удобства.
Связаться с нами:
Не упустите шанс стать частью этого захватывающего события!
#ВсероссийскоеМероприятие #ПрофессиональноеОбъединение #СамаяЛучшаяБиблиотека #НашаОтрасль #Образование #СетевоеМероприятие #Партнёрство #Инновации
Создание изображений в генеративных моделях ИИ, безусловно, достойно отдельной статьи. Наше профессиональное участие состоит всё в том же: здесь важны не столько дизайнерские и художественные способности творящего, сколько верное составление текстовых промптов, их уточнение и дополнение на основе полученного результата, а также использование дополнительных инструментов (как, например, в сети Midjourney V5⁸ — смешение картинок и смена лица).
Кроме того, многие модели предлагают предустановленные стили, в которых будет сгенерированная картинка: фото, творчество определённого художника, стрит-арт, аниме и многое другое. Крупные языковые модели поймут заданный стиль и по формулировке, включённой в ваш текстовый промпт, например «в стиле Сальвадора Дали».⁹
Если бы мы хотели публикацию в социальной сети, приведённую выше, дополнить сгенерированной картинкой, то использовать тот же промпт уже не смогли бы. Необходимо представить, что бы мы хотели получить в результате, и сформулировать это максимально точно и понятно для модели ИИ. В данном случае для зарубежных моделей предпочтительно использовать английский язык, чтобы быть для них максимально понятными, но можно делать запрос на русском¹º.
Например, в социальной сети к нашему анонсу мероприятия мы хотим добавить изображение, привлекающее внимание, бесспорное по копирайту и не выделяющее кого-либо с конкурентной точки зрения. Наш запрос (данный промпт уже результат нескольких предварительных генераций): «Нарисуй картинку для поста в социальной сети, где большое научное мероприятие, много официально одетых людей, обсуждаются важные актуальные вопросы, место действия — библиотека, выступает докладчик, остальные сидят в зале, время года — весна».
Когда увидите первые результаты, вам будет проще понять, что необходимо уточнить в текстовом запросе, например: «весна за окном», «люди сидят рядами в креслах», «докладчик на сцене», и вы можете уточнить, для какой социальной сети изображение и т.п. Важно, что вы наблюдаете за изобразительным результатом и корректируете его словами.
Можно использовать генеративные модели изображений и в прикладных профессиональных целях. Например, по запросу: «Нарисуй логотип литературного клуба "Книги со вкусом варёной сгущёнки" в детском отделе университетской библиотеки, куда приходят и школьники, и студенты, и преподаватели, и библиотекари, и писатели» —модель DALL-E 3 снабдила нас не только двумя вариантами картинок, но и текстом на английском, который поможет скорректировать запрос в дальнейшем (обратите внимание: модели в картинках всегда допускают или ошибки в тексте, или его искажения, то ли подразумевая, что результат их работы может быть использован только как шаблон для дальнейшего редактирования, то ли в силу несовершенства генерации текстовой части изображений).
Текст DALL-E 3:
«Here are the logos for the literary club "Books with the Taste of Boiled Condensed Milk" located in the children›s section of a university library. The designs capture the club›s unique theme and are intended to appeal to a diverse group including schoolchildren, university students, teachers, librarians, and writers».
А НАПОСЛЕДОК Я СКАЖУ...¹¹
Мы говорили выше о том, что генеративным моделям ИИ на данном этапе не присущи эмпатия, эмоции и настроение. Но в доказательство того, что вы можете не ограничивать себя в спектре идей промптов к большим языковым моделям, завершим стихами, созданными генеративными ИИ по запросу: «Напиши стихи о зимнем времени в университетской библиотеке, о том, что можно делать в университетской библиотеке в январе студенту и библиотекарю. В стиле стихотворения Пушкина "Зимнее утро"«.
Приведём по одному четверостишию из длинных виршей каждой модели.
Реализм от ChatGPT 4.0:
В зимний день, когда метель вихрится,
В библиотеке университета тишина.
Там студент в глубокой мысли погружается,
Изучая книги до самого утра.
Протестируем последнюю версию языковой модели Bard¹² от Google:
Буран за окном завывает,
В библиотеке тишина,
Студент в кресле погружён в чтение,
А библиотекарь у окна.
То ли Серебряный век, то ли японская поэзия от GIGAChat:
Конец января,
Конец семестра,
Конец книги,
Конец счастья.
И философский белый стих от YaGPT 2.0:
Зимним утром, когда солнце встаёт,
Студенту открывается мир,
А библиотекарю — книги и люди,
Что жаждут знания и света.
Вас не всегда устраивает написанное и нарисованное генеративными ИИ? Да, безусловно. Но мы должны помнить главное: данные модели обучаются на наших текстах, идеях, проектах. Давайте пристальнее смотреть на создаваемое нами, писать оригинально, умно и небанально, стремиться в каждом нашем слове к новизне и нетривиальности. А нейросети обучатся и будут с каждым годом лучше и совершеннее.
Статья была направлена в редакцию 10 декабря 2023 г.
Рубрика: Искусственный интеллект и нейросети
Год: 2024
Месяц: Январь/Февраль
Теги: ChatGPT Нейросети Искусственный интеллект (ИИ) Светлана Морозова
