«Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей»
Цифровые технологии прочно вошли в нашу жизнь и продолжают стремительно развиваться. Неудивительно, что все чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов. О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей рассуждает Даниил Осипов, кандидат филологических наук, доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ.
Также Даниил Осипов является участником проекта НИУ ВШЭ «Консультанты по преподаванию в цифровой среде» и преподает английский язык и кросс-культурный менеджмент участникам Президентской программы подготовки управленческих кадров.
Даниил Осипов
— С какими вызовами сталкивается сфера лингвистики в век цифровых технологий?
— Началась эпоха, в которую тексты, содержащие смысл, может создавать не только человек. Мы ставим задачи, но уже не контролируем каждый элемент процесса.
При этом важно отметить, что нейросети учатся на больших данных и пока допускают много ошибок.
Если говорить о межкультурной коммуникации, нейросети знают о типологии культурных различий Герта Хофстеде, делении культур Эдварда Холла, классификации культур Ричарда Льюиса. Но в любом межкультурном диалоге ключевую роль играют нюансы, которые нейросети не могут учесть.
Поэтому эффективной может быть только совместная работа нейросетей и профильных специалистов. А одним из ключевых навыков в выстраивании коммуникации с искусственным интеллектом становится промпт-инжиниринг — умение правильно задавать нейросетям вопросы.
Для этого необходимо поставить задачу, описать контекст, указать роль, привести примеры, отметить формат и задать тон. Также можно воспользоваться дополнительными показателями, например указать важность (стоит подчеркнуть нейросети, насколько значимым для вас будет ее ответ) и пообещать виртуальное вознаграждение (считается, что в таком случае нейросеть может дать более развернутый ответ).
— Сможет ли однажды искусственный интеллект заменить специалиста в сфере межкультурной коммуникации? И как остаться востребованным специалистом в условиях быстро меняющихся реалий?
— На мой взгляд, быть востребованным специалистом — значит уметь использовать в работе современные технологии, в том числе нейросети, сохраняя при этом критический подход.
Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей уже в ближайшем будущем. Учитывая, что нейросети общаются с нами на нашем языке, без специалистов, которые занимаются исследованием языка, не обойтись.
Например, по данным агрегаторов Will Robots take my Job и Beyond Agency, преподаватели иностранных языков — в зоне минимального риска, связанного с заменой специалистов искусственным интеллектом (вероятность 9–11%).
Более того, уверен, что лингвистам в эпоху общения с искусственным интеллектом будет отведена самая важная роль.
— Как нейросети могут помочь специалистам в области изучения иностранных языков: преподавателям, переводчикам, специалистам по межкультурной коммуникации?
— Прежде всего нейросети помогают ускорить рутинную работу. Например, преподаватели иностранных языков с их помощью могут быстро подготовить несколько вариантов тестов и других заданий, включив в промпт пример готового теста или задания.
Задача усложняется, если вы хотите создать новое задание или текст. Качество ответа нейросети в таком случае будет зависеть от умения грамотно формировать промпт.
На начальном этапе времени на разработку качественного промпта будет уходить почти столько же, сколько на подготовку материалов с нуля. Но впоследствии сформированный навык позволит значительно экономить рабочее время.
Скоро будут появляться новые модели нейросетей, которые станут способными «рассуждать», а не просто брать и интерпретировать информацию из датасетов. Например, o1-preview уже может решать сложные логические задачи.
Сегодня использование различных нейросетей позволяет создавать целый комплекс материалов:
генерирование текстов и диалогов с определенными устойчивыми словосочетаниями в ChatGPT, Perplexity, Merlin;
озвучивание и генерирование звуковых эффектов в ElevenLabs;
создание аватаров в Hedra.
С примером созданного видеоинтервью по заданной теме можно ознакомиться по ссылке.
Комбинация нескольких нейросетей, грамотный промпт-инжиниринг позволяют не только ускорить выполнение задач, но и увидеть новые идеи в сочетаниях ответов на запросы:
ChatGPT, Claude уже стали мультимодальными;
ElevenLabs, Suno, Udio полезны для работы с аудио;
Midjourney, Stable Diffusion (локальная установка), Luma Dream Machine создают изображения и видео;
KlingAI, MiniMax — новые нейросети, которые внесли ряд изменений в индустрию генерации видео и дали возможность создавать небольшие фильмы для разных профессиональных целей.
При этом у нейросетей, которые работают на разных языковых моделях, свои особенности. Например, ChatGPT 4o логичен в ответах, Claude Sonnet 3.5 готов давать развернутые ответы, которые не так легко отличить от ответов человека, Gigachat склонен проявлять «этику» в ответах на острые вопросы.
Для тренировки устного перевода будет полезен CharacterAI или приложение ChatGPT в вашем смартфоне. CharacterAI позволяет создать персонажа, задать ему роль (например, отвечать на вопросы на испанском языке) и внести в базу знаний информацию по необходимой тематике. Пример диалога.
При переводе пословиц, поговорок, фразеологизмов нейросети по умолчанию выдают дословный вариант. Решением может стать запрос о поиске эквивалента, а не перевода.
Нейросеть не напишет за вас научную работу, но поможет в подборе литературы. Хорошо с этим справляются Consensus и OpenRead, чьи базы постоянно пополняются. Если соединить поиск литературы с обработкой информации в ChatGPT или Claude с использованием Python, то можно существенно сэкономить время.
— Какие опасности и риски несет в себе обращение к нейросетям?
— Качество полученной информации, безусловно, требует проверки. Факты могут быть придуманы или искажены, расчеты — содержать ошибки. Здесь стоит подчеркнуть и филологический аспект: на выходе мы получаем хороший, логически выстроенный текст, но если его тщательно проанализировать, то в большинстве случаев обнаружим ошибки в примыкании и управлении.
Помимо этого, мы можем передать нейросети в форме запроса информацию, содержащую конфиденциальные данные, которые попадают в общую базу знаний и могут быть извлечены третьими лицами. Поэтому при формировании запросов стоит быть предельно внимательными, особенно в рамках исследовательских проектов. Решением могут стать локальные версии нейросетей, установленные на собственный компьютер.
— Что представляет собой проект «Консультанты по преподаванию в цифровой среде», участником которого вы являетесь?
— Проект нацелен на оказание преподавателям НИУ ВШЭ постоянной и квалифицированной поддержки по методическим вопросам преподавания в цифровой среде или в офлайн-среде, но с использованием цифровых образовательных технологий.
В настоящее время многие преподаватели НИУ ВШЭ, участвующие в проекте, проводят консультации по эффективному использованию нейросетей в образовательном процессе.
Больше информации — на странице проекта.
Вам также может быть интересно:
Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке
Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.
Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз
Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.
Достижения Вышки в сфере ИИ представили на AIJ
На площадке международной конференции AI Journey состоялась сессия под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко, посвященная достижениям российских исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин представил ключевые разработки исследователей центра.
Фантастика vs реальность: ВШЭ и Евразийский НОЦ обучили преподавателей Башкортостана работе с ИИ
В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.
Искусственная революция: как ИИ меняет образование
Искусственный интеллект стремительно ворвался в образовательное пространство и стал помощником и напарником студентов и преподавателей. Сегодня владение ИИ-инструментами становится универсальной компетенцией и требует от педагогов освоения новых навыков и подходов как к учебному процессу, так и к оцениванию успехов студентов.
Ученые НИУ ВШЭ признаны лидерами в сфере развития ИИ
В рамках международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey наградили победителей Национальной премии «Лидеры ИИ — 2024». Лауреатами стали Сергей Самсонов, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, и Елена Тутубалина из Института искусственного интеллекта AIRI и Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ. Еще один ученый Вышки стал финалистом премии.
AI против AI: ученые создали нейросети для обнаружения сгенерированных вставок в текстах
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.
Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Виртуальный Моцарт, бот «Венчурный капитал» и генерация учебных видео: как в Вышке применяют ИИ
В середине ноября в Вышке состоялся митап, на котором преподаватели, исследователи и административные работники университета представили собственные проекты и поделились опытом использования ИИ-технологий в образовательной и научной деятельности. Встреча прошла в рамках программы повышения квалификации «Искусственный интеллект в образовании и исследованиях».
Названы ключевые тренды в образовании — 2025
Искусственный интеллект и виртуальная реальность все чаще становятся частью образования. Больше половины преподавателей-новаторов готовы поддерживать мультимодальные подходы с использованием ИИ, а каждый третий студент считает, что технологии способны сделать учебу интереснее и удобнее. Такие данные представили Лаборатория инноваций в образовании ВШЭ и холдинг Ultimate Education.