1 СОВЕТ

Изучите возможности LLM в своих основных инструментах. За последние несколько месяцев многие ведущие поставщики софта объявили о том, что встроили ИИ и LLM в свои платформы. Вот несколько примеров.

• Microsoft 365 Copilot добавлен в Word, Excel, PowerPoint, Outlook и Teams. Получив задание вроде «Расскажи команде о том, как мы обновили продуктовую стратегию», Copilot проанализирует вашу переписку, заметки и протоколы встреч и создаст обновленный статус на основе всех 365 приложений Microsoft.

• Adobe Firefly – генеративный искусственный интеллект, который рисует и редактирует картинки по описанию; интегрирован с Photoshop, Illustrator и Adobe Express.

• Salesforce объявила об AI Cloud с интеграциями в свои основные CRM-продукты, Slack и Tableau.

• GitHub Copilot соединен с IDE и предлагает подсказки и редактирование кода.

• Google Duet AI для Google Cloud объединяет помощь в написании кода, ассистента в чате и возможности AppSheet.

• Компания облачных вычислений ServiceNow обещает интеграцию с Microsoft Azure OpenAI Service и OpenAI API LLM. В мае 2023 года ServiceNow заключила партнерство с Nvidia для создания индивидуальных ИИ-систем для компаний (в противовес универсальным инструментам от OpenAI, Google и других компаний бигтеха).

2 СОВЕТ

Получайте быстрые ответы, но помните, что не всем им можно верить. Основное применение ChatGPT и LLM – составление текста и ответы. Не нужно долго собирать информацию, читая источники: нейросеть даст развернутую справку по любой теме. Маркетологи пользуются этим в коммуникации с клиентами, а службы персонала – в переписке с кандидатами на вакансии и сотрудниками. Считается, что LLM увеличат производительность труда этих служб. Однако нельзя забывать, что способность этих моделей к порождению текста превосходит их умение отличать достоверные данные от ложных сообщений. Иногда ошибки чудовищны, но чаще они малозаметны.

Создатели модели GPT пока не нашли способа бороться с ее «галлюцинациями». Более того, иногда, улучшая одну способность модели, они непреднамеренно снижают другие. Недавнее исследование ученых из Стэнфорда показало, насколько «поглупела» GPT4: версия марта 2023 года правильно отвечала на вопрос «Число 17 077 простое?» в 97,6 % случаев, а июньская версия – лишь в 2,4 % случаев[42]. Кроме того, надо помнить, что GPT-3,5, которая лежит в основе ChatGPT, обучена на данных до сентября 2021 года и потому не знает ничего о том, что произошло позднее. В целом модели могут обеспечить лишь предварительный драфт, но не дать окончательный ответ. По словам юриста и колумниста ресурса abovethelaw Джонатана Вулфа, GPT-4 отвечает на юридические вопросы на уровне стажера, закончившего первый курс обучения со средним баллом «три»[43].

3 СОВЕТ

Используйте LLM для переработки информации. В разных отделах компаний накапливается масса специализированной информации, из которой непросто вычленить самое важное. LLM в состоянии облегчить поиск и восприятие контента для клиентов и сотрудников. Она поможет быстрее разобраться в объемных инструкциях по продукту и учебных пособиях для операторов. Другое применение – быстрое решение операционных проблем. Скажем, устранение неполадок в работе многоцелевой базы данных может потребовать значительных временны́х затрат, а генеративный искусственный интеллект быстрее справится с этой проблемой, считает Дейв Пейдж, вице-президент и главный архитектор баз данных в EDB. Фил Ти, генеральный директор и соучредитель Moogsoft, предостерегает: машинное понимание может быть иллюзорным. «ChatGPT и другие LLM дают технические советы и объясняют сложные процессы на доступном уровне, – говорит Ти. – Но узнать о том, что некий набор шагов способен решить вашу проблему, – это не то же самое, что понять, нужны ли эти шаги сейчас. Слишком полагаться на LLM опасно».