Развитие искусственного интеллекта колоссально и движется вперед семимильными шагами. Нейросети стали нашими помощниками как в работе, так и в быту или развлечениях. Компании-гиганты активно инвестируют в технологии будущего. Но что на самом деле ждет нас, людей, так бодро шагающих в цифровизацию? О том, как использовать ИИ без вреда, рассказала ведущий инженер-программист крупной российской корпорации Ирина Максименко.
Золотое правило промтинга
Яна Лукьянова, «АиФ-Юг»: Ирина Валентиновна, вы уже 20 лет трудитесь программистом и в числе первых используете технологические новшества в работе. А в обычной жизни вам ИИ помогает?
Ирина Максименко: Да, я давно и активно использую инструменты на базе ИИ — как для решения повседневных задач, так и в рамках своей профессиональной деятельности. В жизни использую ИИ как универсальный источник информации для решения широкого спектра задач. Оперативно получаю ответы практически на любые запросы: прогноз погоды, расписание спортивных мероприятий, театральных постановок, сведения о культурных, исторических событиях и т.п. Помогают планировать дела и решать бытовые задачи, обучаться, получать рекомендации по здоровью и фитнесу. В работе же я использую ИИ для генерации и оптимизации SQL‑запросов, анализа объектов баз данных, поиска узких мест в производительности.
— В какой сфере нейросети могут принести наибольшую пользу, как думаете?
— Сложно выделить какую‑то одну сферу. По моему мнению, ИИ принесет пользу практически во всех областях жизни. Но если говорить о наиболее жизненно важных направлениях, то на первом месте, пожалуй, медицина. Использование ИИ здесь помогает точнее ставить диагнозы, проводить сложные операции и создавать новые лекарства. На втором месте — наука: помогает ученым обрабатывать огромные объемы информации. Третье место занимает образование — технологии делают знания доступными для всех, адаптируют обучение под потребности каждого ученика и автоматизируют рутинные задачи учителей.
— Почему нельзя полностью полагаться на нейросети, в чем они ошибаются чаще всего?
— Точность работы ИИ напрямую зависит от качества и полноты данных. Если данные не актуальны, содержат ошибки или пропуски, то модель будет воспроизводить все эти искажения, додумывая ответ. Кроме того, ИИ может неправильно понять запрос, упустить важные детали или дать ответ, не соответствующий ситуации. Таким образом ИИ — мощный инструмент, но применять его стоит аккуратно, особенно в тех областях, где ошибка может привести к серьезным последствиям. Контроль всегда должен оставаться за человеком.
— Часто обывателям сложно правильно и полезно «эксплуатировать» нейросети, как этому научиться? Как составлять правильные промты?
— Что бы создать свой лучший промт, используйте так называемое «золотое правило промтинга» — «Роль + Контекст + Пример + Форма ответа». Это гарантирует, что нейросеть поймет задачу максимально точно. Роль задает экспертный тон (например, «ты — финансовый аналитик»). Контекст дает нужные детали (целевая аудитория, особенности продукта). Пример показывает стиль или структуру («как в статьях Forbes»). Форма ответа определяет итог (список, код, эссе, диалог и т. д.) и его параметры (объем, структура).
Начните с изучения возможностей конкретной нейросети: спросите ее напрямую, какие задачи она умеет решать (генерировать тексты, создавать изображения, писать код и т. д.). Если нейросеть не справляется с вашим запросом, уточните, какие инструменты или подходы могут помочь в решении задачи.
И еще: чтобы научиться эффективно работать с нейросетями, важно не бояться экспериментировать: задавайте вопросы и внимательно изучайте ответы — отмечайте, что получилось хорошо, а что можно улучшить; если результат не соответствует ожиданиям, переформулируйте запрос — добавьте деталей, уточните формат или стиль ответа; когда результат вас устраивает, используйте промпт как шаблон для похожих задач — так вы соберете собственную библиотеку удачных примеров.
— Может ли ИИ создать идеального виртуального друга?
— Он способен создать иллюзию виртуального друга или партнера, но заменить живое общение — не в состоянии. Уже сейчас встречаются случаи, когда у людей возникает привязанность к чат‑боту, однако это скорее исключение. Оптимальный сценарий — использовать ИИ как инструмент: для тренировки социальных навыков, «выпуска пара» после стресса или в качестве дополнения к реальным отношениям, а не их замены.
Как живым людям конкурировать с ИИ
— Интеграция ИИ все чаще входит в обиход крупных компаний. Что сами сотрудники думают о таких нововведениях?
— В нашей компании ИИ активно поддерживают. Руководство четко задало вектор: задачи с ИИ вышли на первый план и стали стратегическим приоритетом, а сотрудники видят пользу и предлагают новые идеи внедрения. Компания создает условия для освоения технологий и поиска новых возможностей — через обучение, гембы (выезды для поиска точек внедрения ИИ), хакатоны и экспертную поддержку. Благодаря этому ИИ стал надежным помощником, а не абстрактной технологией.
— Сможет ли ИИ в какой-то момент полностью заменить живых людей в работе?
— ИИ не заменит людей полностью, но изменит рынок труда: автоматизирует рутинные задачи и создаст новые профессии. Под угрозой такие профессии, как — младшие бухгалтеры, операторы колл‑центров, младшие юристы и копирайтеры. Сохранят востребованность те, кто обладает эмпатией (врачи, педагоги, психологи), креативностью (дизайнеры, сценаристы, музыканты) или техническими навыками (архитекторы, инженеры, специалисты по ИИ). Несомненно, останутся профессии, связанные с физическим трудом. Главный навык для конкуренции с алгоритмами — умение учиться и адаптироваться, сочетая гибкие навыки (критическое мышление, коммуникация) с владением ИИ‑инструментами. Проще говоря, успех будет у тех, кто умеет эффективно работать вместе с ИИ.
— А каким должен быть «программист будущего»? Это инженер, пишущий коды, или, скорее, «дирижер нейросетей»?
— Думаю, «дирижер нейросетей». Но он не только использует ИИ ассистентов для генерации кода, а также несет главную ответственность за архитектуру, логику, этику и безопасность решений. Перечислю ключевые зоны, где ИИ не сможет заменить человека. Этика и соответствие нормам: всегда будет нужна оценка, не несет ли решение дискриминационного или социально опасного потенциала. Безопасность данных: утечки, защита систем от атак и обеспечение защиты в соответствие стандартам (например, GDPR или ФЗ‑152) — это вещи, которые невозможно полностью возложить на один лишь ИИ. Понимание контекста задачи: программист учитывает бизнес‑цели и ограничения проекта при реализации решений. Креативное решение нестандартных задач: только человек способен создавать новые алгоритмы и архитектурные концепции. Критическая оценка и отладка: программист выявляет и исправляет ошибки и неоптимальные решения, которые может предложить ИИ. Взаимодействие с командой: программист уточняет требования у аналитиков, согласовывает решения с коллегами и документирует код для других разработчиков.
Фокус смещается от ручного написания кода к координации ИИ‑инструментов и стратегическому проектированию. Программист будущего — это технически п 1385 одкованный специалист, умеющий эффективно работать с ИИ и встраивать решения в общий процесс разработки.
Развиваем стратегическое мышление
— Если раньше можно было легко отличить нейросетевое видео от настоящего, то сейчас это крайне тяжело. Даже приговоры в судах составляются нейросетями (потом оспариваются, что уже хорошо). Чем это может быть чревато?
— Во‑первых, становится проще создавать убедительные фейки — это открывает двери для манипуляций и дезинформации. Во‑вторых, использование ИИ в критически важных сферах, например, в судопроизводстве, ставит вопросы ответственности. В‑третьих, массовое доверие готовым выводам может ослабить критическое мышление общества. Наконец, ускоренная автоматизация грозит потерей рабочих мест в традиционных профессиях.
Чтобы минимизировать эти угрозы, важно параллельно с развитием технологий выстраивать четкие этические и правовые рамки, а также повышать цифровую грамотность людей.
— Раньше опыт ценился знанием нюансов в узкой сфере. Сейчас ИИ справляется с этим лучше человека. И тут в выгодном положении оказывается любой специалист-новичок, который просто умеет хорошо формулировать запросы...
— Когда ИИ знает нюансы лучше человека, а навык промптинга выходит на первый план, это может привести к демократизации экспертизы: новички смогут решать сложные задачи через грамотно составленные запросы. Однако ценность опытного специалиста не исчезнет — он будет критически оценивать результаты ИИ, учитывать контекст и видеть неочевидные риски.
Опыт станет ценен не как «хранилище знаний», а как инструмент стратегического мышления и принятия решений в условиях неопределенности. Выиграют те, кто сочетает умение работать с ИИ с глубоким пониманием предметной области, креативностью и этическим суждением.
При этом появятся новые роли — например, промпт‑инженер или аудитор ИИ‑решений. В итоге преимущество получит не просто новичок, умеющий составлять ТЗ, а специалист нового типа — умеющий грамотно использовать ИИ, обладающий глубоким пониманием предметной области и развитым критическим мышлением, а также способный обеспечить этичную, безопасную и надежную работу системы.
ИИ — залог эффективности в будущем, но сейчас невозможно полностью надеяться на все еще не совершенный продукт.