«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
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:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.