#67 Игра в имитацию
Роботы всё ещё вкалывают, но есть нюанс
Привет, это шестьдесят седьмой выпуск рассылки о научной журналистике в России и мире. Новостная повестка сразу, прямо с первых дней января закидывает меня поводами для рассылки о науке и политике в нашей жизни — как вы помните, что-то такое я выбрала как тему в 2026 году. Но эти же дни оказались для меня несколько дикими в личном плане, и эта рассылка едва не пошла под откос, так что сначала я ради быстрого писательского дофамина продолжу более «вечнозелёную» тему.
Когда я недавно писала, что, движимая FOMO и профессиональной тревожностью, из всех своих насущных задач готова поручить ИИ обсчёт выкроек для колпаков, в этом, конечно, была довольно большая доля шутки. (Хотя, если вы видите мой фейсбук или линкедин, вы, вероятно, знаете, что в конце прошлого года я вполне себе сшила для дочери рождественскую пижаму).
И я, надо признаться, была этой шуткой весьма довольна, пока до меня не дошло, что, выдавая мне расчёты и предлагая нарисовать выкройку, ChatGPT, строго говоря, не делает никаких расчётов, потому что считать он не умеет, он умеет только имитировать счёт.
Как я понимаю, вообще любая математика, даже самая простая, будь то колпаки, календарные расчёты или, скажем, удвоение рецепта, языковым моделям неподвластна. Потому что они в принципе могут только выдавать текст, основанный на предположениях модели о том, какой ответ на этот вопрос был бы статистически наиболее вероятным, и не более того.
Они пишут, что дважды два равно четыре, не потому что перемножили два и два, а потому что это следует из массива источников, на котором их обучали. Никакого расчёта, подобного даже ячейке в Экселе, никаких математических операций — опять же, как я понимаю — при этом не происходит.
То есть проблема тут не в том, что у ИИ нет вкусовых рецепторов, чтобы «солить по вкусу», или ног, чтобы увлекаться хайкингом, как ИИ-сотрудники в эпичнейшем подкасте Shell Game. «ИИ-стажёр» в том виде, в котором он доступен сейчас, не может даже просто в нужный момент достать калькулятор, на самом деле. Проблема с сочетанием разных типов когнитивных задач и переключением между ними настолько серьёзна.
Это печальное запоздалое осознание насчёт колпаков несколько подорвало мой боевой дух на тему ИИ: я решила, что, выходит, сама интуитивно не до конца понимаю, какие классы задач действительно подходят для языковых моделей, а какие — не совсем. То есть, конечно, понятно, что генераторы текста лучше всего генерируют текст, но ни сочинять рассылку, ни шитпостить в соцсетях за меня, ни тем более писать черновики материалов я им не доверю, это заранее исключено. Что тогда?
Задача, связанная, в общем-то, с генерацией текста, но не попадающая под это исключение, — выколачивание из ИИ работающего программного кода, оно же вайб-кодинг — встречается у меня недостаточно часто, чтобы считать это полноценным пользовательским кейсом. Кое-что я так и правда сделала, но поскольку программировать без ИИ я могу практически только hello world, трудно сказать, насколько он реально полезен в моей работе.
Видимо, это всё же какие-то варианты поиска информации: от простейшего поиска по ключевым словам, пока туда не проникла (насколько нам известно1) реклама, до более сложных операций поиска — например, по вычленению из массива текстов действующих лиц и составлению таблички с их аффилиациями и другой нужной мне информацией (это я недавно делала в NotebookLM).
Но тут есть подвох: как только в задачу поиска информации примешивается хоть какой-то малюсенький анализ, я напрягаюсь — никакого «анализатора» у языковой модели, естественно, тоже нет. Если использовать тот же пример выше, то части «другой нужной мне информации» о действующих лицах в документах ожидаемо не было. И нет её в виде тех самых ключевых слов, нигде в интернете прямо не написано «Имярек перестал пить коньяк по утрам».
И если я прошу ИИ найти эту информацию где-то ещё, а не в тексте, который я дала, то я не могу, как показывает моя практика, не то что исключить галлюцинации — даже рассчитывать на то, что модель, подключенная к интернету, сможет найти там информацию, которая там есть. (ChatGPT на голубом глазу2 уверял меня, что у швейной машины, за которой я просидела не один час и инструкций к которой в сети навалом, в два раза больше видов стежков, чем на самом деле.)
Так что поиски работы для стажёра всё ещё продолжаются. Ради интереса я послушала, что делает с помощью ИИ соавтор подкаста NYT про ИИ Hard Fork, который ходил в дружественный подкаст The Wirecutter Show. Поразили меня две вещи: во-первых, он даёт ИИ сортировать свою личную почту и писать черновики ответов (80% писем в моей личной почте не требуют ответа, в обмен на это давать доступ ко всей почте?… но, может быть, мы оба неуловимые Джо в этом плане). Во-вторых, свою книгу про ИИ он пишет, очень активно используя ИИ (тот же NotebookLM для работы с источниками, по-моему). Тут я опять возвращаюсь к своему напряжению насчёт анализа.
Но ещё он сказал, что теперь в основном разговаривает со своим компьютером, используя SuperWhisper, а не набирает текст на клавиатуре. И вот это я бы попробовала, главным образом потому что я так и не научилась толком слепой печати, хаха. Диктовка, наряду с сырым черновым переводом на известные мне языки (который я могу достаточно тщательно отредактировать), — два класса частых задач, которые я собираюсь потестировать всерьёз в этом году, чтобы понять, насколько ИИ-инструменты в этом действительно экономят время.
Что я натворила. С места в карьер в 2026 году я отправила редакторам большой питч, над которым размышляла несколько месяцев, и питч поменьше, который родился спонтанно. Бодрый старт! Надеюсь, мне ещё случится написать о них в этой рассылке. Ещё я прилежно допиливаю некоторые штуки, образовательные и не только, которые хотела бы запустить в этом году.
Одна из таких штук — образовательная онлайн-игра для журналистов, которую я скоро буду тестировать в рамках своей серии вебинаров для Европейской федерации научных журналистов (EFSJ). Если хотите поучаствовать в тесте (на английском языке) 29 января, регистрируйтесь здесь. Чем больше регистраций, тем больше стимул допилить игру до вменяемого состояния, ура!
Помимо всей этой, в общем-то, тщеты, я сделала действительно важную вещь, а именно ковёр для своего тоддлера:
У меня на этом всё — а вы пока всё-таки расскажите, что вы делаете с помощью ИИ. Подойдут любые прикладные задачи, но особенно, конечно, интересно, удалось ли вам приспособить эти инструменты для работы.
До встречи 🤖
Само собой, никакого глаза у него тоже нет.