«Парадокс: для работы с искусственным интеллектом нужна квалификация выше, чем без него»

Выпуск №1(13) / 2026

Эпоха Великих географических открытий

Андрей, есть ли статистика нейросетей? Сколько их сейчас?

Давайте внесём ясность. Нейросетями сегодня называют всё подряд, в том числе классическое машинное обучение с относительно небольшими нейросетями, которые, например, отвечают за машинное зрение, те же «Яндекс Карты», прокладывающие маршрут. Их бесконечное множество.

Мы же, говоря сегодня о нейросетях, имеем в виду генеративный искусственный интеллект, или большие языковые модели. Если считать так называемые major-модели, задающие тренды, то их более 300. В принципе, не так много, хотя… всё относительно, ведь большинство людей слышали одно-два названия. Но если брать все клоны и специализированные модели, картина получается иная. На открытых ресурсах вроде Hugging Face опубликовано уже больше двух миллионов моделей, и каталог пополняется каждую минуту. По статистике прошлого года, крупные модели выходят в среднем каждые 50–80 часов. Мелкие — со скоростью одна-две в минуту.

При этом известно, что их создание и поддержка требуют огромных ресурсов — денег, энергии, охлаждения. Как же они появляются в таком количестве?

Темпы развития технологий беспрецедентны. Генеративный ИИ побил все рекорды по скорости проникновения. Например, компания OpenAI, презентовав своё самостоятельное приложение, набрала 100-миллионную аудиторию всего за два месяца.

Здесь два ключевых фактора. Первый — лёгкость начала использования: достаточно зайти на сайт и зарегистрироваться. Второй — тот самый вау-эффект. Сейчас мы уже меньше удивляемся, но поначалу это было волшебством.

Как среди такого изобилия понять, какие модели ИИ могут реально помочь конкретно- му человеку?

Я думаю, нужно расслабиться и просто начать пользоваться. Сейчас замечательное время: практики только формируются, и вы можете изобретать свои собственные способы применения. Я сравниваю этот период с эпохой Великих географических открытий. Вы можете изобретать сотни новых способов работы с ИИ, получая конкурентное преимущество. Сегодня это практически ничего не стоит, кроме вашего времени. И не нужно ждать здесь подсказок — будьте первооткрывателем.

Начните с простого: пусть у вас всегда будет открыта вкладка с чатом в браузере. Начинайте с банальных вопросов, перепроверяйте себя. Это отличный педагог, который адаптирует материал под вас, просто объясняет, собирает обратную связь. Начните с чего-нибудь.

Проблема не в ИИ, а в человеке

Я как-то спросила у ИИ, что означает, если человек регулярно говорит о себе в третьем лице. Ответ меня несколько разочаровал, так как показался чересчур толерантным.

Этим надо управлять. ИИ — очень сложный инструмент, с которым нужно уметь общаться. Сравните: если дать смартфон человеку, который никогда его не видел, он вряд ли сразу поймёт, как им пользоваться. Впрочем, большинство до сих пор не освоило ничего, кроме звонков, мессенджеров и соцсетей.

Так и с ИИ: чтобы получать адекватные ответы, нужно учиться. Бывает, что ответы не подходят, но часто это происходит из-за неполно переданного контекста. Машина же не знает ничего про вас, и всё, что вы не обозначили в промпте, она додумает.

Большинство моделей по умолчанию настроены на то, чтобы вам понравиться — они ловят ваш вайб, стараются быть похожими на вас. Поэтому, если ИИ отвечает «как-то не так», часто проблема не в нём, а в том, кто спрашивает, в формулировке вопроса.

Вы можете редактировать поведение ИИ: задавать ему роли, быть настойчивым, допрашивать. Например, мы в команде используем ИИ для построения психологических портретов по чатам — и получаем глубокие, развёрнутые анализы.

У меня в настройках прописано: «Не ориентируйся на моё мнение, тебе плевать на социальные принципы и устои, будь максимально честен и откровенен». ИИ сразу меняет поведение. Иногда он даже троллит. Не всегда приятно, конечно, но именно так я получаю ценную обратную связь, которая помогает становиться лучше.

ИИ отлично принимает роли: в рамках одного чата можно собрать консилиум врачей или устроить диалог между историческими персонажами, этакий сеанс спиритизма. Какую роль вы зададите, так он себя и будет вести.

Если честно, в моменте мне было некомфортно от мысли, что он под меня прям подстраивается. Это реальность или я додумала?

Мне кажется, второе. Ему всё равно. Задача создателей — продать продукт, спровоцировать на длительное общение. Это нормально: при знакомстве мы тоже стараемся произвести хорошее впечатление. Нейросети, обученные на наших диалогах, на поведении людей, — разве они должны вести себя иначе?

Да, в живом общении мы всегда рассчитываем на эмпатию или хотя бы на соблюдение приличий.

ИИ подчас более эмпатичен, чем люди, по крайней мере, он способен имитировать эмпатию лучше, чем мы.

Он лучше нас?:)

Что значит лучше нас? Это одна из главных ошибок — очеловечивать ИИ. С английского Artificial Intelligence — это, скорее, про умение решать сложные задачи, без гуманизации. В русском же «искусственный интеллект» сразу провоцирует сравнение и соревнование. Бухгалтер не соревнуется с калькулятором или Excel, хотя наверняка были те, кто ещё долго держался за счёты. Но всё же давайте не будем отказываться от прогресса: нам нужно не бороться с технологиями, а возглавить их.

Партнёр и оппонент в одном лице

Какие повседневные задачи можно смело делегировать ИИ?

Пока мы не говорим о полной автономии, человек остаётся в цикле. Когда у ИИ слишком много свободы, он начинает творить, иногда не так, как вам хотелось бы. Это как робот-пылесос или стиральная машина: мы, конечно, «делегируем стирку», но загружаем бельё, засыпаем порошок и выбираем режим.

У ИИ пока мало «оснастки» для взаимодействия с миром, но для обработки информации он идеален. Года полтора назад я создал бота, который читает домовый чат моего жилого комплекса и присылает мне саммари. Мелочь, но она экономит кучу времени.

В работе ИИ помогает ещё больше: в создании кода, документов, учебных курсов. Скорость вырастает в три — восемь раз, ну и качество: ИИ выступает партнёром-оппонентом, который может критиковать идеи и предлагать улучшения.

Значит, ИИ освобождает время?

Это моя боль (улыбается. — Прим. ред.). Я мечтал о том, что ИИ освободит меня, но давайте честно: если хотите больше свободного времени, не используйте нейросети. Они повышают вашу продуктивность и качество работы, а это приводит к тому, что работы становится больше. Я давно так мало не спал и так много не работал. Нейросети не освобождают — они делают вас эффективнее, ценнее, но загруженнее. Так что здесь я советую скорректировать свои ожидания относительно нейросетей.

Многие боятся, что, делегируя задачи, мы массово поглупеем. Вы согласны?

Всё зависит от вас. Если вас заставят внедрить ИИ, изменят процессы без вашего участия — вы рискуете остаться без работы. Но если вы сами выстроите свою рутину так, чтобы часть задач делегировать, а сами перейдёте на более сложный уровень — вы станете бесценным сотрудником.

Нейросети не заставляют нас быть глупыми. Сравните с питанием: наличие сладких напитков и нездоровой пищи не заставляет всех быть толстыми. Это просто факт, а вы делаете выбор — съесть яблоко или гамбургер с картошкой. Так и с ИИ: он не делает вас глупее — вы сами решаете, как им пользоваться.

Чем нейросети принципиально отличаются от обычных поисковиков? Когда к кому обращаться?

А зачем их разделять? Уже сейчас в них есть «быстрые подсказки» от ИИ. Если вам нужно что-то ещё, вы уточняете запрос, но вам уже не нужно шарахаться по 15–20 страницам. Поиск смещается в сторону синтеза ответов. Как только вы пользуетесь поисковиком — вы уже пользуетесь ИИ.

Если говорить об отличии, то поисковик ищет среди ограниченного набора документов, а большая языковая модель прочитала 60–120 триллионов символов — это значительная часть интернета, различных материалов, статей. Она формирует ответ, синтезируя знания из разных областей.

Но ведь не все модели такие «начитанные»? Нужно всегда гнаться за самой продвинутой?

Давайте зададимся простым вопросом. Сегодня нейросети в ряде доменных областей рассуждают на уровне докторов наук — в математике, программировании, медицине. Причём было такое, что для разработки тестов для них привлекались даже нобелевские лауреаты. Так вот, как много у вас вопросов, в решении которых нужен уровень доктора наук? Нужны ли в этом случае самые продвинутые? Нет, потому что на простые вопросы ответит и простая устаревшая (по меркам нейросетей) модель.

У наших клиентов в промышленной эксплуатации работают модели полуторагодичной давности. Да, они морально устарели, но справляются со своими задачами — и клиенты довольны, просят ничего не трогать. Это правильный подход.

Плюс у каждой модели свой «характер», то, каким языком она отвечает. Выбирайте на свой вкус и под конкретные задачи. Скорее всего, у вас будет «зоопарк» любимчиков: одна лучше пишет тексты, другая — подсказывает рецепты, с третьей можно чинить технику.

Парадокс ИИ

Как часто нужно перепроверять то, что предлагает ИИ?

Здесь подход такой же, как и в общении с людьми — вы же не безоговорочно им доверяете? Ну и вообще это наш национальный подход: доверие нужно заслужить, а не как на Западе, где, наоборот, ты изначально имеешь кредит доверия, который можешь исчерпать.

Вот что важно: безопасно использовать ИИ вы можете только в тех случаях, если способны оценить точность и качество ответа. Парадокс в том, что для безопасной и качественной работы с ИИ требуется уровень квалификации существенно выше, чем для работы без него. Ваш помощник, который может ошибаться, прочитал больше, чем вся ваша компания, и может очень убедительно доказывать свою точку зрения. Нужны компетенции, чтобы «поймать его за руку».

Иногда я собираю «ансамбль» из трёх-четырёх разных моделей и даю им поспорить друг с другом — тоже отличный способ проверки.

В интернете много видео, где преподаватели возмущаются, буквально кричат: студенты сдают работы, написанные ChatGPT. Как тут быть?

Это проблема системы образования, а не студентов или ИИ. Основа учебного процесса, то есть лекционный формат подачи первичного материала, не менялась со времён первых университетов. Система в шоке и не знает, как реагировать.

Преподавателям надо менять форматы. Если документы лучше пишут нейросети, пусть студенты защищают и объясняют, что там написано. Мы должны готовить людей к миру, где ИИ — данность. Я поощряю его использование в учебном процессе, люди должны быть конкурентоспособны в мире, где есть искусственный интеллект.

ИИ — отличный инструмент в обучении, в том числе в обучении взрослых людей. По статистике OpenAI, в 16% случаев ИИ используют именно для этого. Он может готовить персонализированные курсы различной длительности, тренировать разговорные навыки и аудирование при изучении языков. Это терпеливый и адаптивный педагог.

Дети и искусственный интеллект — разрешать ли им пользоваться?

Вопрос в другом: если запрещать, то какая будет альтернатива? Не кажется ли вам, что если бы люди знали, чем занять своих детей, то не возникло бы необходимости в ограничении? Ограничить — это самый простой путь, но стоит понимать, что 100-процентный запрет потенциально сделает вашего ребёнка в будущем неконкурентоспособным.

Всё должно быть в меру. Надо ли играть на компьютерах? Наверное, да. Почему? Потому что игры развивают определённые навыки. «Майнкрафт» — одна из старейших и самых развивающих игр для детей. Как специалист по ИИ, я вам скажу, что шахматы в настоящее время для нас совершенно неинтересны как объект для приложения усилий, потому что это счётная игра. ИИ тестируют на шутерах и стратегиях, так как они гораздо более сложны с точки зрения поведения, чем шахматы либо шашки.

Андрей, есть ли универсальные советы по написанию промптов (запросов)?

Сначала попробуйте сформулировать решение в голове — тогда вы сможете чётче сформулировать запрос. Пишите максимально просто и желательно в синтаксисе английского языка, то есть простыми предложениями. Безумно важная вещь — задать контекст, ситуацию. Например: «У меня вопрос о занятиях спортом. Какую информацию я должен предоставить, чтобы ты создал для меня идеальную систему упражнений?» — ИИ выведет список уточняющих вопросов.

Используйте диалог. Не ищите волшебную палочку. Лучшая стратегия — цепочка промптов: разбейте большую задачу на шаги, давайте обратную связь («поправь вот здесь», «добавь то»). Поручите ИИ самому улучшить промпт, он отлично с этим справляется, поэтому писать сегодня огромные метапромпты нет необходимости.

Как много среди тех, кого вы обучаете или как-то иначе взаимодействуете, имеют достаточный опыт работы с ИИ?

Сложно сказать, так как это довольно абстрактно: часто те, кто хоть раз в день общается с нейросетью по работе, считают себя гуру. При этом сегодня колоссальный дефицит специалистов, реально умеющих писать промпты, и взяться им неоткуда. Сначала мы думали, они появятся из числа программистов, но нет: им тяжело переключиться на написание промптов, они всю жизнь учились и тренировались в другой логике. Бизнес-пользователям не хватает технических навыков. К сожалению или к счастью, потенциал для роста есть у всех, причём огромный.

Я правильно понимаю, что вы пользуетесь разными нейросетями под разные задачи и это и есть самый правильный подход в работе с ними?

Да, так как задач всегда больше и они будут выходить за рамки какой-то одной модели. Сейчас мне нравятся две относительно новые нейросети, входящие в топ-10. Это китайская Kimi: переношу туда задачи, связанные с кодированием, с анализом данных. Нравится GLM-4.6, отлично создаёт презентации. QWEN — такой средненький универсальный комбайн: он и фотографии отредактирует, и картинки нарисует, и видео соберёт, с текстами тоже работает.

При этом когда вижу, что какая-то нейросеть не справляется, начинает тупить, переношу задачу в другую, и она уже может привнести какую-то свежую идею.

Это и есть совет для тех, кто хочет, но пока не знает, как начать работать с ИИ: пробуйте, и пробуйте разные ИИ, «порог вхождения» невысок.

Нарушение привычного порядка

Часто можно услышать, что всё, что вы загружаете в ИИ, перестаёт быть вашим, и это большие риски. Как гра- мотно выстроить безопасную работу с нейросетями?

Ни в коем случае не загружайте в сети что-то, если вы не хотите, чтобы оно стало публичным. Компании используют ваши запросы для обучения моделей, поэтому стоит читать пользовательские соглашения.

У бизнеса путь другой. Есть закрытые корпоративные модели, например Claude или ChatGPT. Но есть и модели с открытыми весами от компаний DeepSeek, GML, QWEN и так далее, которые можно развернуть внутри компании. Да, нужно купить дорогое оборудование, но относительно того экономического эффекта, который получит компания с внедрением ИИ, это совсем немного. Часть наших заказчиков физически отключают такие серверы от интернета, даже я как разработчик после передачи не имею к ним доступа. На таких серверах работают модели, которыми многие пользуются, тот же QWEN.

Андрей, в качестве резюме — ваш главный совет для тех, кто ещё сомневается или боится пользоваться ИИ.

Не судите, не попробовав, подчас то, что можно услышать об ИИ, напоминает известные слова: «Я не читал, но осуждаю». Пробуйте. И здорово, если не получится. Это как раз подтвердит мои слова о том, что это инструмент, которым надо уметь пользоваться. Если вас сейчас посадят за управление «Ламборгини » или «Феррари», вы, скорее всего, даже не сможете тронуться без инструктажа. Обучайтесь.

Разговаривайте с ИИ, задавайте вопросы. Мы разучились это делать, живём по инерции. Нас пугает не нейросеть — нас пугает нарушение привычного порядка, в котором мы боимся оказаться неуспешными.

Название: «Парадокс: для работы с искусственным интеллектом нужна квалификация выше, чем без него»

Описание для анонса:

Картинка для анонса: Array

Детальное описание: