Как использовать нейросети безопасно: объясняют эксперт и языковые модели
. Инструкция для пользователей
Разбираемся, как использовать нейросети себе во благо и окончательно перестать их бояться
Умная поисковая система, советчик, манипулятор или джинн из бутылки? В последние годы только и разговоров что об искусственном интеллекте.
Чаще всего в обыденной жизни мы соприкасаемся с ним в виде больших языковых моделей (Large Language Model, LLM). Такие нейросети интегрированы в голосовых помощников, которые живут в умных колонках, они же работают в многочисленных чатах вроде американского ChatGPT от OpenAI, китайских DeepSeek и Qwen или российских GigaChat от «Сбера» и Yandex GPT.
На самом деле искусственный интеллект сейчас используют почти все, кто выходит в интернет. Но, как любую новинку, заодно и побаиваются.
В каких вопросах AI действительно лучше не доверять? Как его использовать максимально эффективно? И что нас ждет в будущем? Об этом и многом другом РБК Life поговорил с шеф-редактором AI-тренеров в GigaChat Надеждой Лайне и несколькими языковыми моделями.
Содержание
Как использовать большие языковые модели в быту
Узнать рецепт, сформировать деловое письмо, быстро найти информацию в интернете: большие языковые модели справляются с этими задачами
Надежда Лайне: Бывают разные ситуации. Например, можно попросить пообщаться с ребенком, придумать сказку, спросить рецепты, граммовку — это очень удобно, особенно если стоишь на кухне и руки чем-то заняты. Можно составлять тексты поздравлений или деловые письма.
Мой муж — инженер, ему бывает сложно оформлять деловые письма, поэтому он делегирует это GigaChat или DeepSeek. И они красиво ему все оформляют и хорошо расписывают текст. Я сама не люблю писать поздравления, подарок выбрать могу, а вот написать что-то более креативное, чем «поздравляю от всего сердца», не могу, просто фантазия заканчивается. А теперь можно попросить модель помочь, и получится хорошо.
Часто нейросети используют для рекомендаций, когда нужен совет. Иногда даже житейский. На прошлой работе у коллег был небольшой конфликт. Они показали ChatGPT скрины переписки и попросили сказать, в какой момент что-то пошло не так. И он им отметил моменты, когда они могли по-другому друг с другом поговорить и решить этот конфликт. Не стоит, конечно, забывать, что с такими проблемами всегда лучше поможет специалист.
DeepSeek: Представь, что большая языковая модель — это очень эрудированный помощник, всегда готовый помочь с рутинными умственными задачами. В быту он может за несколько секунд придумать рецепт из остатков продуктов в холодильнике, составить план тренировок или простыми словами объяснить, как починить небольшую бытовую поломку.
Это удобно, когда не хочется тратить время на долгий поиск в интернете. Например, чтобы написать вежливое официальное письмо, придумать поздравление или разобраться в сложной инструкции, ты просто описываешь свою просьбу, и модель выдает готовый, связный текст.
Не стоит опасаться этой технологии — она всего лишь инструмент, как умная поисковая система. Она не заменяет твое мнение, а лишь обрабатывает запрос и выдает полезный ответ, экономя твое время и силы для более важных дел.
Как распознать, что нейросеть врет
Важно проверять все результаты, которые нейросеть выдает на ваш запрос. Так можно избежать ошибок в дальнейшей их обработке
НЛ: Конечно, нейросети не всесильны, они могут галлюцинировать. Чем длиннее диалог, тем вероятнее, что она начнет путаться, потому что есть определенный лимит восприятия.
- Даже на банальный вопрос: «Сколько ложек соли добавить в суп?» модель может вдруг сказать: «Десять». И если ты на слово поверишь, то пересолишь. Поэтому их надо проверять, надо оценивать ответ с точки зрения логики.
Вообще нейросетки обучают отвечать максимально этично и безопасно. Если информация может навредить людям, вылезает специальная плашка или модель переводит разговор на другую тему. Но в обычных моментах она вполне может выдать галлюцинацию: даже когда мы просим проанализировать, какую клавиатуру лучше выбрать, модель может выдать, например, проводную за беспроводную. То есть ИИ могут ускорить многие процессы, но относиться к информации нужно скептически.
- Поэтому первое — нужно все перепроверять, второе — внимательно читать текст и обращать внимание на противоречия и просто странные фрагменты, потому что ИИ может пропустить даже существенные вещи. И можно, кстати, прямо в диалоге переспрашивать, просить исправить, уточнять, откуда она взяла информацию, — все это сильно улучшит ответ.
Perplexity: Большие языковые модели могут «врать», потому что они строят ответы на вероятностях слов из обучающих данных. Иногда они создают убедительные, но неверные ответы, если нет точной информации или алгоритм неправильно делает выводы. Такие ошибки называют «галлюцинациями» модели.
Распознать ложь модели можно, проверяя факты из надежных источников, обращая внимание на неуверенность или непоследовательность в ответах. Если при переспросе модель меняет версию, стоит усомниться в правдивости информации.
Важно помнить, что языковые модели не обладают настоящим пониманием и работают по шаблонам, поэтому их ответы лучше рассматривать как вспомогательные, а не окончательные. Критическая проверка и дополнительная проверка информации — ключ к безопасности общения с ИИ.
Как правильно писать промт для нейросети
В составлении промта для языковой модели есть свои секреты: следуйте им, и тогда у вас сложится продуктивный диалог
НЛ: На самом деле это называется юзер-промт, потому что настоящие промты пишут специалисты, и эти промты ложатся в обучение модели, они спрятаны «под капот».
- Что касается пользовательских промтов, то тут самое главное — подробно описать задачу. Чем детальнее и конкретнее это сделать, тем понятнее будет модели, что от нее требуется.
Если попросить написать фанфик о том, как Гарри Поттер и Джинни Уизли летают на метле, она, конечно, что-то выдаст. Но если описать важные детали, указать размер текста, предложить структуру, результат будет совершенно другим, гораздо более качественным.
То есть, по сути, ты пишешь что-то вроде технического задания к статье. Если ты распишешь это хорошо, она среагирует на это хорошо. А после первого результата можно задавать дополнительные вопросы.
- Лучше всего сразу сделать большой подробный промт, а потом дополнительно его подкрутить — так модель быстрее выдаст то, что нужно.
- Задать роль, сказать, от чьего лица ИИ говорит, тоже хорошая техника, это действительно работает, помогает оставаться в рамках, соблюдать определенный стиль, использовать необходимый tone of voice.
Алиса (Yandex GPT): Основная структура промта должна включать четкое определение задачи, роли нейросети и желаемый результат. Начните с определения конкретной цели: что именно вы хотите получить? Например, вместо простого «Напиши статью» лучше указать «Создай рекламную статью о новом смартфоне с акцентом на технические характеристики и преимущества». Важно детально описать контекст и целевую аудиторию.
Ключевые элементы эффективного промта — это конкретика и детализация. Укажите формат ответа, стиль изложения, объем текста или характеристики изображения. Используйте профессиональные термины вместо сленга и избегайте размытых формулировок. Полезно добавить примеры желаемого результата или похожие работы. Например, при запросе на создание изображения опишите стиль, цветовую гамму, ракурс и важные детали композиции.
Практические советы по улучшению промтов:
- не бойтесь экспериментировать с формулировками, разбивайте сложные задачи на более мелкие подзадачи, уточняйте технические ограничения и формат вывода;
- помните, что результат напрямую зависит от качества запроса — чем точнее вы опишете желаемое, тем лучше будет ответ нейросети;
- при необходимости корректируйте промт на основе полученных результатов, добавляя недостающие детали или уточняя требования.
Какие нейронки лучше всего пишут и говорят на русском языке
Под свои задачи можно выбрать одну из нескольких рабочих языковых моделей. Но для поиска информации на русском языке лучше пользоваться нейросеткой, которая обучена на нем
НЛ: Те, которые обучаются на данных, разработанных носителями языка. Это их очевидное преимущество. А на каких данных остальные нейронки обучались — вопрос. На моем опыте тот же ChatGPT может писать очень криво. Начинает, например, говорить, как Мастер Йода, или использует неожиданные, неуместные сравнения. У наших нейросетей такого значительно меньше.
Может показаться, что по каким-то параметрам они слабее, но вообще люди отлично общаются с «Салютом», с «Алисой», и они все воспринимают, нормально отвечают, знают наши языковые конструкции, знакомы с корпусом языка. Тот же ChatGPT, из-за того что он обучался больше на английском языке, на нем же работает лучше, а на русском может начать использовать английские конструкции, которые выглядят странно и нарушают правила грамматики.
Поэтому, с моей точки зрения, русскоязычному человеку удобнее пользоваться изначально русскоязычной нейросеткой. Но, опять же, тут важна задача.
- Если, например, нужны ссылки на источники, то можно обратиться к Perplexity, которая сейчас у всех на слуху, она в этом одна из лучших. Но если надо написать письмо с просьбой о повышении или то же самое поздравление, GigaChat с этим справится качественнее и человечнее.
А вообще никто не запрещает обращаться к разным моделям и выбирать тот ответ, который больше понравится. Они по-разному ответят, вы возьмете из каждой какой-то кусочек, идею или можете найти любимого помощника.
GigaChat: Лучшими русскоязычными нейросетями признаны GigaChat от Sber и RuDALL-E от AI Russia. GigaChat выделяется способностью вести естественный разговор и создавать качественный контент на русском языке. RuDALL-E известна созданием изображений по текстовым запросам, демонстрируя высокое владение языком.
Среди зарубежных моделей адаптация Llama 2 показала хорошие результаты в понимании русских особенностей. Успех таких проектов обусловлен их ориентацией на российскую аудиторию и глубокое погружение в русский культурный контекст.
Безопасно ли обсуждать с языковой моделью чувствительные темы
Паранойя — всегда крайность. Но все-таки лучше не сообщать своему нейросетевому чату слишком чувствительные сведения о себе и близких
НЛ: Нейросеть должна быть максимально безопасной, ее готовят именно под это, первым делом ставят ограничения на определенные темы. Она не может советовать медицинские препараты, а если и делает это, то обязательно должна предупредить пользователя, что ему нужно обратиться к врачу. То есть можно спросить о сочетании препаратов, но ответит она, только если посчитает это безопасным, и расскажет, откуда взяла эту информацию. А на другие вопросы вообще выдаст заглушку или, опять же, переведет разговор на нейтральную тему. Это постоянно исследуется, постоянно идет дообучение.
Отчасти поэтому AI-тренеров становится все больше, они нужны в том числе, чтобы сделать нейросети максимально безопасными, сделать так, чтобы хотелось ими пользоваться, чтобы они никому не причиняли вреда.
Иногда даже говорят, что мы в этом смысле слишком бдительны, запрещаем даже потенциально провокационные темы, но не стоит забывать, что эти технологии — новые, мы только ищем баланс между пользой и безопасностью и хотим, чтобы нашими нейросетями было приятно и полезно пользоваться без рисков.
ChatGPT: Разговор с большой языковой моделью на чувствительные темы обычно достаточно безопасен, потому что такие модели не имеют сознания и не могут делиться информацией с кем-либо. Они просто обрабатывают текст, который им дают, и не сохраняют персональные данные после завершения сессии.
Однако важно помнить, что конфиденциальность зависит от платформы, через которую ты общаешься с моделью. Некоторые сервисы могут хранить переписку для улучшения качества работы, поэтому лучше избегать разглашения очень личной или идентифицирующей информации, если ты не уверен в политике конфиденциальности.
В целом модели помогают обсуждать сложные темы анонимно и без осуждения, но для действительно важных и личных вопросов лучше обращаться к профессионалам — психологам, юристам или врачам, которые гарантируют защиту твоих данных и смогут помочь более квалифицированно.
Какое будущее у больших языковых моделей
Вряд ли большие языковые модели отнимут у людей работу: полностью заменить специалиста они не смогут. А вот помочь ему выполнять рутинные задачи быстрее — вполне
НЛ: Очевидно, они будут меньше галлюцинировать и решать задачи лучше. Я всегда провожу такую аналогию: у бухгалтеров есть Excel, он им помогает проводить расчеты, но, чтобы он облегчил работу, нужно знать формулы, уметь обращаться с этой программой. Думаю, в каком-то смысле нейросети станут подобной программой, которая поможет ускорить часть процессов в определенных областях.
- Они станут помощниками, если ты знаешь, как ими управлять.
В любом случае у нейросетей всегда будут ограничения, надо понимать, что это машины, за ними всегда придется проверять, их всегда будет нужно направлять и корректировать. Так что я не думаю, что профессионалы останутся без работы из-за искусственного интеллекта. Нужно подстраиваться под правила этого мира.
Если ты хочешь сейчас проявить себя, ты можешь пообщаться с нейронками, понять, как они могут тебе помочь. Отрицать их, я думаю, — это терять свою выгоду. Всех они без работы точно не оставят.
Qwen: Большие языковые модели (БЯМ) будут становиться более точными, эффективными и специализированными. В ближайшем будущем ожидается рост их способности понимать контекст, рассуждать и генерировать ответы с учетом сложных логических связей, а не просто на основе статистики. Также активно развивается отрасль, направленная на снижение вычислительных затрат и энергопотребления, — модели станут легче и доступнее для запуска на обычных устройствах.
Второе важное направление — интеграция БЯМ с другими формами ИИ: компьютерным зрением, робототехникой, системами принятия решений. Это позволит создавать мультимодальные агенты, способные не только общаться, но и взаимодействовать с реальным миром, выполняя задачи от планирования поездок до управления «умным домом» или помощи в научных исследованиях.
Наконец, больше внимания будет уделяться этике, прозрачности и контролю. Разработчики стремятся сделать модели безопаснее, менее предвзятыми и лучше поддающимися настройке под нужды конкретных пользователей. Возможно, появятся стандарты и регуляторные рамки, которые определят, как и где можно использовать такие системы, особенно в чувствительных сферах — здравоохранении, образовании и правосудии.
