«Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей»
Цифровые технологии прочно вошли в нашу жизнь и продолжают стремительно развиваться. Неудивительно, что все чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов. О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей рассуждает Даниил Осипов, кандидат филологических наук, доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ.
Также Даниил Осипов является участником проекта НИУ ВШЭ «Консультанты по преподаванию в цифровой среде» и преподает английский язык и кросс-культурный менеджмент участникам Президентской программы подготовки управленческих кадров.
Даниил Осипов
— С какими вызовами сталкивается сфера лингвистики в век цифровых технологий?
— Началась эпоха, в которую тексты, содержащие смысл, может создавать не только человек. Мы ставим задачи, но уже не контролируем каждый элемент процесса.
При этом важно отметить, что нейросети учатся на больших данных и пока допускают много ошибок.
Если говорить о межкультурной коммуникации, нейросети знают о типологии культурных различий Герта Хофстеде, делении культур Эдварда Холла, классификации культур Ричарда Льюиса. Но в любом межкультурном диалоге ключевую роль играют нюансы, которые нейросети не могут учесть.
Поэтому эффективной может быть только совместная работа нейросетей и профильных специалистов. А одним из ключевых навыков в выстраивании коммуникации с искусственным интеллектом становится промпт-инжиниринг — умение правильно задавать нейросетям вопросы.
Для этого необходимо поставить задачу, описать контекст, указать роль, привести примеры, отметить формат и задать тон. Также можно воспользоваться дополнительными показателями, например указать важность (стоит подчеркнуть нейросети, насколько значимым для вас будет ее ответ) и пообещать виртуальное вознаграждение (считается, что в таком случае нейросеть может дать более развернутый ответ).
— Сможет ли однажды искусственный интеллект заменить специалиста в сфере межкультурной коммуникации? И как остаться востребованным специалистом в условиях быстро меняющихся реалий?
— На мой взгляд, быть востребованным специалистом — значит уметь использовать в работе современные технологии, в том числе нейросети, сохраняя при этом критический подход.
Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей уже в ближайшем будущем. Учитывая, что нейросети общаются с нами на нашем языке, без специалистов, которые занимаются исследованием языка, не обойтись.
Например, по данным агрегаторов Will Robots take my Job и Beyond Agency, преподаватели иностранных языков — в зоне минимального риска, связанного с заменой специалистов искусственным интеллектом (вероятность 9–11%).
Более того, уверен, что лингвистам в эпоху общения с искусственным интеллектом будет отведена самая важная роль.
— Как нейросети могут помочь специалистам в области изучения иностранных языков: преподавателям, переводчикам, специалистам по межкультурной коммуникации?
— Прежде всего нейросети помогают ускорить рутинную работу. Например, преподаватели иностранных языков с их помощью могут быстро подготовить несколько вариантов тестов и других заданий, включив в промпт пример готового теста или задания.
Задача усложняется, если вы хотите создать новое задание или текст. Качество ответа нейросети в таком случае будет зависеть от умения грамотно формировать промпт.
На начальном этапе времени на разработку качественного промпта будет уходить почти столько же, сколько на подготовку материалов с нуля. Но впоследствии сформированный навык позволит значительно экономить рабочее время.
Скоро будут появляться новые модели нейросетей, которые станут способными «рассуждать», а не просто брать и интерпретировать информацию из датасетов. Например, o1-preview уже может решать сложные логические задачи.
Сегодня использование различных нейросетей позволяет создавать целый комплекс материалов:
генерирование текстов и диалогов с определенными устойчивыми словосочетаниями в ChatGPT, Perplexity, Merlin;
озвучивание и генерирование звуковых эффектов в ElevenLabs;
создание аватаров в Hedra.
С примером созданного видеоинтервью по заданной теме можно ознакомиться по ссылке.
Комбинация нескольких нейросетей, грамотный промпт-инжиниринг позволяют не только ускорить выполнение задач, но и увидеть новые идеи в сочетаниях ответов на запросы:
ChatGPT, Claude уже стали мультимодальными;
ElevenLabs, Suno, Udio полезны для работы с аудио;
Midjourney, Stable Diffusion (локальная установка), Luma Dream Machine создают изображения и видео;
KlingAI, MiniMax — новые нейросети, которые внесли ряд изменений в индустрию генерации видео и дали возможность создавать небольшие фильмы для разных профессиональных целей.
При этом у нейросетей, которые работают на разных языковых моделях, свои особенности. Например, ChatGPT 4o логичен в ответах, Claude Sonnet 3.5 готов давать развернутые ответы, которые не так легко отличить от ответов человека, Gigachat склонен проявлять «этику» в ответах на острые вопросы.
Для тренировки устного перевода будет полезен CharacterAI или приложение ChatGPT в вашем смартфоне. CharacterAI позволяет создать персонажа, задать ему роль (например, отвечать на вопросы на испанском языке) и внести в базу знаний информацию по необходимой тематике. Пример диалога.
При переводе пословиц, поговорок, фразеологизмов нейросети по умолчанию выдают дословный вариант. Решением может стать запрос о поиске эквивалента, а не перевода.
Нейросеть не напишет за вас научную работу, но поможет в подборе литературы. Хорошо с этим справляются Consensus и OpenRead, чьи базы постоянно пополняются. Если соединить поиск литературы с обработкой информации в ChatGPT или Claude с использованием Python, то можно существенно сэкономить время.
— Какие опасности и риски несет в себе обращение к нейросетям?
— Качество полученной информации, безусловно, требует проверки. Факты могут быть придуманы или искажены, расчеты — содержать ошибки. Здесь стоит подчеркнуть и филологический аспект: на выходе мы получаем хороший, логически выстроенный текст, но если его тщательно проанализировать, то в большинстве случаев обнаружим ошибки в примыкании и управлении.
Помимо этого, мы можем передать нейросети в форме запроса информацию, содержащую конфиденциальные данные, которые попадают в общую базу знаний и могут быть извлечены третьими лицами. Поэтому при формировании запросов стоит быть предельно внимательными, особенно в рамках исследовательских проектов. Решением могут стать локальные версии нейросетей, установленные на собственный компьютер.
— Что представляет собой проект «Консультанты по преподаванию в цифровой среде», участником которого вы являетесь?
— Проект нацелен на оказание преподавателям НИУ ВШЭ постоянной и квалифицированной поддержки по методическим вопросам преподавания в цифровой среде или в офлайн-среде, но с использованием цифровых образовательных технологий.
В настоящее время многие преподаватели НИУ ВШЭ, участвующие в проекте, проводят консультации по эффективному использованию нейросетей в образовательном процессе.
Больше информации — на странице проекта.
Вам также может быть интересно:
AI против AI: ученые создали нейросети для обнаружения сгенерированных вставок в текстах
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.
Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Виртуальный Моцарт, бот «Венчурный капитал» и генерация учебных видео: как в Вышке применяют ИИ
В середине ноября в Вышке состоялся митап, на котором преподаватели, исследователи и административные работники университета представили собственные проекты и поделились опытом использования ИИ-технологий в образовательной и научной деятельности. Встреча прошла в рамках программы повышения квалификации «Искусственный интеллект в образовании и исследованиях».
Названы ключевые тренды в образовании — 2025
Искусственный интеллект и виртуальная реальность все чаще становятся частью образования. Больше половины преподавателей-новаторов готовы поддерживать мультимодальные подходы с использованием ИИ, а каждый третий студент считает, что технологии способны сделать учебу интереснее и удобнее. Такие данные представили Лаборатория инноваций в образовании ВШЭ и холдинг Ultimate Education.
Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»
В начале ноября в Калининграде прошел международный этап хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». В нем приняли участие 203 команды в составе 1569 человек, и среди них — студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, призеры всероссийского этапа. Они соревновались в решении задач от партнеров хакатона — РЖД, Media Wise, «Атома», «Росатома», «Силы» и других организаций.
«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании
Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.
В НИУ ВШЭ разработан инструмент для контроля ИИ-технологий в медицине
Группа исследователей из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала индекс для определения уровня этичности систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Инструмент предназначен для минимизации потенциальных рисков, обеспечения безопасной разработки и внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику.
Драйвер прогресса и статья доходов: роль университетов в трансфере технологий
В современном мире необходим эффективный трансфер социально-экономических и гуманитарных знаний в реальный сектор экономики и госуправление. Решающую роль в этом играют университеты. У них есть возможность объединять различные коллективы и в партнерстве с государством и бизнесом разрабатывать и совершенствовать передовые технологии.
ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»
В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.