Студенты вузов активно используют для генерирования текстовой и графической информации нейросеть GPT – одну из самых популярных на сегодняшний день. О плюсах и минусах этого чуда инженерной мысли рассказал директор Института информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского федерального университета Михаил Абрамский.

Еще в 40–50-х годах прошлого века ученые пытались создать машину, которая могла бы имитировать функции человеческого мозга. То, что тогда казалось фантастикой, стало реальностью в наше время.

«Аббревиатура GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer – генеративный, предобученный трансформер, – пояснил Михаил Абрамский. – Генеративный он потому, что генерирует ответ, слово предобученный означает, что эта нейросеть долго обучалась на большом объеме данных (и продолжает обучаться) для извлечения общих признаков и закономерностей, которые уже потом могут быть использованы для более конкретных задач. Трансформер – это изобретенная в 2017 году архитектура нейронных сетей от Google. GPT относится к LLM (Large Language Model) – большим языковым моделям».

Задача GPT-модели заключается в том, чтобы по заданному запросу (prompt) дать результат, отметил директор ИТИС.

«Можно использовать GPT-модели, чтобы сочинить историю, сгенерировать тест, получить ответ на вопрос или даже сгенерировать программный код», – уточнил он.

Плюсов у такого искусственного интеллекта много, но есть и минусы, о которых не стоит забывать, предостерег М. Абрамский.

«В ситуации, когда образовательный формат предполагает создание (сочинение) обучающимся какого-то авторского текстового материала, GPT может "дать списать". Стоит сформулировать prompt наподобие "распиши мне тему родины в стихотворениях Есенина", – и сразу же готово сочинение, которое может быть оценено и на положительную оценку. На мой взгляд, этот момент надо учитывать и закрывать доступ к такому способу "творчества", а также создавать условия и задания, исключающие возможность "списать у искусственного интеллекта"», – выразил свою позицию эксперт.

Самый главный вопрос, который мучает всех пользователей этой нейросети, можно ли доверять информации, которую она генерирует.

«Верифицировать информацию, которую нам дает GPT, нельзя. Когда мы спрашиваем нейросеть о чем-то, ее ответ будет опираться на информацию из интернета, а там могут быть недостоверные данные. Кроме того, GPT можно подловить или заставить ошибиться и сгенерировать некорректные ответы. В целом стоит признать, что такие модели – новая реальность, которую нужно учитывать и с которой нужно работать», – сказал директор ИТИС.

Правильное использование GPT может помочь существенно повысить эффективность работы. В связи с этим, по мнению эксперта, уже сейчас наблюдается снижение спроса на копирайтеров, технических писателей и представителей других профессий, которые генерируют большой объем текста. В то же время есть курсы непосредственно для представителей этих профессий, на которых их обучают профессионально использовать эти инструменты, чтобы потом они были более эффективными, и никакой GPT не смог бы их заменить.

«Представители нашего института проводят очень важное исследование: мы анализируем программный код, генерируемый с помощью ИИ-ассистентов (чат GPT – один из них) и выясняем, насколько он качественный, и как использование таких ассистентов может изменить подход к оценке времени работы разработчика», – сообщил Михаил Абрамский.