• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»

«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»

© iStock

На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.

Дарья Касьяненко

— Что такое генеративный искусственный интеллект?

— Генеративные модели (GenAI) — это тип искусственного интеллекта, который создает текст, код, изображения, музыку и другой контент в ответ на подсказки (промпты).

Такие модели обучаются на больших объемах данных, наблюдая и сопоставляя закономерности. Например, если мы покажем модели миллионы картинок светофора, то постепенно она начнет понимать, что светофор — это прямоугольная коробочка с красной, желтой и зеленой лампочками.

В основном генеративный ИИ используется для создания контента. Школьники пишут сочинения, маркетологи составляют планы продвижения — вариантов много. Но вместе с тем наши представления об искусственном интеллекте сильно искажены популярной культурой. Нам кажется, что он в лучшем случае решит все наши проблемы, а в худшем — поработит нас. Ни того ни другого в ближайшее время не случится.

Больше о работе с нейросетями и применении искусственного интеллекта — на портале

Существующие модели не заменят вас на работе (к сожалению или к счастью), но могут стать личным помощником в рутинных делах: например, написать за вас имейл, вычитать текст, проанализировать табличные данные, обобщить большие тексты или видео.

— Как генерируются тексты? Почему ИИ может, например, выдавать ложные факты?

— Тексты создаются с помощью языковых моделей. Они обучаются на больших объемах текстов, могут улавливать нюансы языка. Система получает задание (промпт), обрабатывает его и возвращает ответ. Эту модель можно представить в виде этакого мудреца, который прочитал все книги в мире и может по памяти воспроизвести ответ на любой вопрос.

Однако у моделей есть так называемые галлюцинации — именно из-за них случаются ошибки. Например, вы попросите модель написать сочинение про великого писателя Нейрона Нейроновича Нейронова. Модель с удовольствием расскажет вам, какой гениальный это писатель, и даже составит список его книг. Так происходит, когда у ИИ не хватает знаний по теме, и он, как студент, который не готовился к экзамену, начинает врать. Такое может происходить и из-за случайных сбоев в системе.

— Как генерируются картинки? Почему иногда у изображений есть артефакты?

— Картинки генерируются из шума (пустого изображения). Постепенно модель улучшает его по подсказке (промпту), пока не получится изображение, похожее на то, что просил сделать пользователь.

Обычно у сгенерированных картинок есть проблемы с отрисовкой людей: лишние руки-ноги, полная симметрия лица (эффект зловещей долины), разные глаза, странные улыбки и так далее. Чем больше деталей в изображении, тем хуже модель будет справляться с задачей.

Самое простое решение — просить модель рисовать человека в таких позах, где не видны руки и ноги, или просить нарисовать портрет.

— Какова роль человека в управлении ИИ, если говорить об обычном пользователе?

— Сейчас нам нужно учиться общаться с сервисами генеративного ИИ. Может показаться, что задавать вопрос в чате и получать ответы достаточно просто. Но чтобы получить действительно качественный ответ, нужно учиться промпт-инжинирингу, то есть искусству правильно составлять вопросы для машины. Существует даже целая профессия — промпт-инженер.

Сейчас можно найти огромное количество учебников по промптам, где научат правильно составлять запросы в форматах суммаризации, позиционных форматах, с описанием контекста, с описанием инструкций. Это целая наука.

На курсе мы как раз рассказываем и о том, как пользоваться промптами, и учимся глубже понимать их работу.

Вам также может быть интересно:

ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей

Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.

AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ

Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.

Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.

НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта

НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.

Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера

На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.

Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ

Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.

Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество

1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях

Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»

26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».

Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»

В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.