Не доверяй, а проверяй: правила безопасной работы с нейросетями от экспертов

Фото: media.multiadminka.ru

Директор Института прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ им. Г. В. Плеханова Александр Храмов и руководитель образовательного направления «Битрикс24» Михаил Беляев в интервью « Газете.ру » дали рекомендации по безопасному и эффективному использованию нейросетей. Главное правило, на которое они обращают внимание: ИИ стоит привлекать только к тем задачам, где человек способен самостоятельно проверить итоговый результат.

По словам экспертов, главная опасность нейросетей — в их способности выдавать правдоподобный ответ (будь то текст, код или расчеты) даже при нехватке данных. Если пользователь не владеет темой на достаточном уровне, он рискует не заметить ошибку и принять недостоверную информацию за истину. Поэтому ИИ нужно воспринимать не как единственный источник знаний, а как второго эксперта, мнение которого важно критически оценить.

Эксперты предложили четкую схему взаимодействия с моделью:

Чтобы сделать работу с ИИ более продуктивной, полезно менять «роль» модели в каждом новом запросе — использовать ее как наставника, оппонента или стажера. Например, можно попросить нейросеть оспорить предложенное решение, выстроить цепочку причин и следствий или, наоборот, изложить сложную концепцию максимально простыми словами. Такой прием помогает взглянуть на задачу под разными углами и выявить потенциальные недочеты.

Особое внимание эксперты уделили тому, что ИИ не должен заменять реальную профессиональную практику. Яркий пример — начинающий разработчик: с помощью нейросети он может быстрее закрывать задачи, но сам по себе рост объема выполненной работы не означает повышения квалификации. Для настоящего развития критически важно самостоятельно разбирать решения, осознанно фиксировать новые подходы и понимать, почему те или иные варианты оказываются ошибочными.

В перспективе ценность специалиста, по мнению Храмова и Беляева, будет определяться не скоростью получения стандартного ответа от модели, а умением находить нестандартные решения и нести ответственность за свой выбор. При этом единого стандарта обучения работе с ИИ пока не существует, поэтому выстраивать такую практику специалистам во многом приходится самостоятельно.