Рубрики Статьи

Большой разбор возможностей ChatGPT: написание резюме, писем и статей, программирование и поиск багов, анекдоты и рецепты

Опубликовал
Дмитро Спасюк

На сегодня ChatGPT – самый продвинутый чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI. Рабочий прототип ChatGPT выпустили 30 ноября 2022 года. Он быстро привлек внимание массовой аудитории благодаря своим детализированным и четко сформированным ответам, хотя их фактическая точность подвергалась немалой критике.

Общение машины и человека с помощью чата оказалось удивительно удобным. Такая модель позволяет любому пользователю объяснить роботу, что от него требуется. Мы рассмотрим методы практического использования этой нейросети.

Такой мощный ИИ – не просто чат для развлечения на несколько вечеров. Его стали использовать в практических целях. И он работает лучше, чем можно было ожидать. ChatGPT нашел применение в программировании, журналистике, маркетинге, сфере дизайна. Система полезна как профессионалам, так и новичкам, ведь умеет грамотно объяснять проделанную работу. Чтобы читателю было понятнее, о чем идет речь, рассмотрим удачные примеры использования ChatGPT.

Содержание

Написание текстов

ChatGPT пишет тексты в разных стилях. Некоторые материалы получаются действительно интересными и продуманными. Система правильно формирует предложение, в тексте ощущается структура. Достаточно задать ChatGPT несколько хорошо сформулированных вопросов, и пользователь получает на выходе достаточно хороший копирайт.

Чат-бот умеет писать:

  • Резюме;
  • Письма;
  • Деловую документацию;
  • Тексты песен;
  • Музыку (ноты);
  • Техническое описание;
  • Кулинарные рецепты;
  • Копирайт/рерайт;
  • Перевод;
  • Гороскопы;
  • Психологические советы;
  • Юридические советы;
  • Объяснение физических явлений;
  • Описание предметов;
  • Советы по выбору одежды;
  • Анекдоты.

Примеры анекдотов, написанных ChatGPT

Резюме, деловые письма

Нейронная сеть способна сформировать резюме – достаточно указать набор своих данных (умение, опыт работы и т.п.). Чем подробнее объяснить боту, что он ему нужен, тем лучше будет результат.

Как это поможет при поиске работы? Ведь написать резюме может любой желающий. Многие профессионалы высокого уровня имеют недостаточный уровень «текстовой грамотности», то есть им нелегко формулировать деловые письма по правильным стандартам. Приходится искать примеры в Интернете.

Пример резюме, написанного ChatGPT

ChatGPT пишет действительно хорошие резюме. Не просто сухой набор данных по опыту работы, а легко воспринимаемый текст. Из готового резюме система способна сформировать и мотивационное письмо.

Можно получить советы по созданию своего сайта-портфолио. Большинство подсказок достаточно тривиальны, но в «гугле» пользователь редко находит что-то лучшее.

Чат-бот подойдет для написания материалов в официально-деловом стиле. Скучающие и монотонные технические тексты писать не легче, чем художественные. Для большого количества людей ChatGPT сэкономит время при оформлении инструкций и другой деловой документации. Автору придется только перечитать материал, и при необходимости сделать правки.

Тексты песен и музыка

ChatGPT не заменит музыканта, но способен написать слова и музыку для песни. Творчество ChatGPT оставляет желать лучшего, хотя иногда попадаются качественные материалы.

Рэп в стиле Eminem о котике – разве многие люди способны написать такое? Получилось лучше, чем песни большинства современных рэперов.

ChatGPT демонстрирует те черты, которые свойственны сознанию разумного существа. Он не просто ищет информацию и составляет ее вместе, а глубоко анализирует и генерирует уникальный контент. Чат понимает ноты и способен создавать не только тексты песен, но и мелодии.

Искусственный интеллект позволит многим музыкантам лучше реализоваться, подбрасывая интересные идеи для творчества.

Рецепты

ChatGPT умеет писать хорошие рецепты для приготовления еды. Достаточно указать имеющиеся ингредиенты и дополнительные пожелания. Искусственный интеллект предлагает способ приготовления, пропорции и дает подробные инструкции.

Пример странного рецепта борща с макаронами и перцем чили, написанного ChatGPT

Заполнять кулинарные блоги можно без услуг многочисленных копирайтеров и рерайтеров (десятки раз переписывающих один и тот же рецепт). Чат-бот удобно использовать и для своих персональных нужд. Нейросеть мгновенно напишет рецепт из тех ингредиентов, которые есть в вашем холодильнике.

Социальные сети

Чат-бот отлично справился с работой большинства блогеров. Система пишет лаконичные тексты в любом стиле. Заменить ручное написание коротких текстов к постам в социальных сетях ему по силам.

Пример текста для социальных сетей, написанного ChatGPT

Вдохновляючий курс від skvot: Створення текстів.
Мистецтво слова та стилю.
Дізнатись про курс

То, что пишут инфлюэнсеры с миллионными аудиториями, редко получается более качественным, чем тексты от ChatGPT. Теперь у них (блогеров) появится еще больше времени, ведь не придется напрягать мозг или заказывать очередной рерайт на бирже текста. Проще перечитать материал от нейронной сети, поправить нелогичные куски текста и готово.

Художественные тексты

Новый чат-бот стал проблемой учебного процесса. Школьники активно используют нейросеть для написания текстов и домашних заданий. Человеку почти невозможно увидеть явные признаки искусственности текста, особенно, если пользователь хотя бы раз вычитал его.

Пример школьного произведения, написанного ChatGPT

ChatGPT пишет произведения, стихи, тексты песен, сценарии для комиксов, резюме, деловые письма, инструкции, рецепты, прогнозы, советы по психологии и многое другое. Не идеально, но пишет. До сих пор считаете, что искусственный интеллект не угрожает вашей работе?

Программирование

Этот хитрый бот талантлив во всех областях. Так же, как и тексты, он умеет писать программный код. Иногда система дает лучший результат, чем можно ожидать от живого программиста (зависит от уровня владения языком программирования).

Бот все время общается со своим собеседником, учитывает пожелания и т.п., тем самым дополняя код. Но все гладко только с небольшими проектами. О проблемах контекста поговорим несколько ниже со специалистом по программированию.

Наблюдать за тем, как приложение делает программу, довольно интересно и удивительно. Понадобилось 10 минут для написания простенькой аппликации (видео ниже). Результат далек от идеала, но сам факт поражает. Еще несколько лет назад что-то похожее казалось фантастикой. Это видео – один из удачных примеров.

Программист может использовать ChatGPT для экономии времени и создания новых идей. Иногда он предлагает интересные алгоритмы и методы решения проблем. Потенциально в руках хорошего программиста ИИ станет сверхмощным инструментом.

Професійний курс від laba: Проджект-менеджмент в ІТ.
Ефективне управління проектами.
Дізнатись про курс

Поиск ошибок

Вручную перебирать весь код долго и неэффективно. С появлением ChatGPT стало гораздо проще выявлять недостатки. Это не заменит работу тестировщика, но немного упростит поиск явных ошибок.

Бот может находить ошибки в коде, предоставляет содержательные комментарии на этот счет. ChatGPT хорошо объясняет, что он заменил и почему поступил именно так.

Учебный инструмент

ChatGPT пишет хорошие пояснения к коду, что поможет новичкам. Это некий бесплатный учитель, который на понятном языке, на простых примерах показывает и комментирует все написанное.

Динамічний курс від skvot: Візуалізація екстер'єрів у 3DS MAX.
Мистецтво в 3DS MAX.
Ознайомитись з курсом

Правда, без элементарных знаний по программированию он ничего не стоит для того, кто его использует. И не забывайте, что ChatGPT может ошибаться и никогда не признает свою ошибку.

Чат-бот поможет правильно сформировать инструкции и подсказки, особенно если ChatGPT общается опытным специалистом. Длинные и монотонные мануалы теперь станет писать значительно проще.

Взаимодействие с другими ИИ

Разумный чат используют для дальнейшей реализации текстового контента в других искусственных нейронных сетях. Существуют среды, позволяющие генерировать визуальный контент (видео, фото) на основе текстового описания.

Генерация видео

Вместе с использованием нейросетей Stable Diffusion, DALL-E и Azure Cognitive Services известный ChatGPT является создателем бесконечного мультсериала, транслируемого на twitch.

Сериал создается постоянно в автоматическом режиме, поэтому неудивительно, что у него немало недостатков. К примеру, персонажи иногда отвечают с большой задержкой, некоторые герои проходят через текстуры и перестают реагировать на происходящее. Но иногда встречаются удачные шутки (автором которых является ChatGPT).

Моделирование

ChatGPT помогает работать с 3D контентом в профессиональных программах, таких как Blender. Бот пишет скрипты, упрощающие жизнь специалистам. К тому же ChatGPT комментирует и объясняет то, что написано.

Нейросеть справилась с легкой задачей, написав скрипты на Python. Это не значит, что любой теперь станет профессиональным 3D дизайнером. Чат-бот не проделает всю работу, но поможет в определенных рабочих сценариях.

Изображение

ChatGPT не умеет самостоятельно рисовать, но делает хорошее и (главное) технически правильное описание того, что нужно изобразить. Есть мощные инструменты для рендеринга текста, как Stable Diffusion. Эта нейронная сеть генерирует изображения из текстового описания.

К примеру:

python scripts/txt2img.py —prompt «close portrét cat by pablo picasso, vived, abstract art, colorful, vibrant» —plms —n_iter 5 —n_samples 1

Одно предложение позволяет системе нарисовать следующее изображение:

Интеграция

Есть уже версии этого чат-бота для Telegram. Возможность интегрировать эту систему в свои собственные услуги открывает еще больше возможностей. Например, адаптированный ChatGPT способен заменить несовершенных искусственных консультантов (отвечающих на базовые вопросы перед соединением с живым человеком) на сайтах.

Можно пойти гораздо дальше и реализовать идеи ChatGPT в материальном мире. Один ИИ описывает дизайн, другой ИИ создает 3D модель этого предмета, а 3D принтер печатает готовое изделие.

Можно только представить, какие возможности искусственные нейронные сети дадут человечеству (в теории). Ведь все то удивительное, что мы читаем в новостях о ChatGPT – это результат нескольких месяцев работы достаточно молодого ИИ, который находится на раннем этапе развития.

Изменения на рынке труда

Текст, который пишет ChatGPT, уникален и хорошо индексируется поисковиками, пока не умеющими качественно бороться с «искусственными» текстами. Но есть системы от Open AI, которые помогут определять материалы, написанные с помощью ИИ. В фильтрации такого контента больше всего заинтересованы копирайтеры, журналисты, блогеры и т.д., ведь ChatGPT может стать потенциальной заменой таким профессиям.

Именно авторы текстов имеют большие риски быть замененными программой. Не исключено, что в будущем нас ожидает крушение рынка копирайтеров, рерайтеров, переводчиков, SEO и SMM специалистов.

Чем выше уровень профессионализма человека, тем труднее его будет вытеснить. Профессионалы смогут выполнять гораздо больше работы, редактируя искусственно созданный текст, а не сочиняя его с нуля. Повышение производительности труда влечет в большей степени сокращение менее квалифицированных работников. Только 2023 год, а уже появляются первые намеки на конкуренцию программы и человека в этом направлении.

То же касается IT специалистов. Программирование однозначно станет более простым с появлением таких мощных нейросетей. Искусственный интеллект на данном этапе развития не способен заменить квалифицированных программистов, но ставит под угрозу определенную часть персонала.

Генерация новых идей, поиск ошибок в коде, комментирование становится более простым из ChatGPT. Он способен сэкономить время, если уметь им пользоваться. Но опасаться, что нейросети быстро заменят всех IT специалистов не стоит.

Мнение профессионала о ChatGPT

Редакция ITC привлекла эксперта в сфере IT, Андрея (Senior Full Stack Developer). Интересно послушать его мнение по поводу стремительного развития нейронных сетей и всего информационного шума об искусственном интеллекте.

Какие твои впечатления от ChatGPT за 6 месяцев использования?

Он невероятный. Мое личное отношение – он шикарный и очень мощный как для обычных текстов, так и для программистских или очень специализированных текстов, но так было не всегда.

Раньше то, что я генерировал, мне не подходило. Пытался делать «summary» для расшифрованных подкастов. Самаре всегда получалось разное, неточное. Мы не могли это превратить в продукт. Причем самари, то есть сжатие текста, было чуть ли не первым туториалом в документации до самого чата. Я не смог добиться хороших и стабильных результатов и забил болт.

ChatGPT – это ИИ?

Когда пишут об искусственном интеллекте – это все фигня. Искусственного интеллекта не существует и еще долго не будет. Эти все «ИИ», о которых мы слышим – это нейронные сети. Нейронная сеть – не искусственный интеллект.

Нейронные сети – сумма тысяч или триллионов результатов математических функций. Их называют искусственным интеллектом потому, что это хорошо звучит. Никто не даст деньги на развитие нейронки, а на искусственный интеллект могут. Фундаментально это нейронные сети (матрицы, вычисление функций). И оно может издавать нормальный текст, каждый раз разный, но нормальный, если задать тонкие настройки.

Нейронка – тупой ученик, который ходит в школу и много ошибается. Ученика спрашивают «сколько будет 1+1», а он «32», его за это ругают. Спрашивают снова то же самое, а он «50». Его ругают, но уже сильнее. Он говорит «12», и его ругают, но меньше. Это называется градиент восхождения. И со временем он дойдет до правильного ответа «2».

А потом спрашивают «5+5» и он снова ответит «2», потому нейронка запомнила, что ее структуру не будут менять, если ответит «2». Теперь этот ученик должен бороться с двумя уравнениями. Так учатся нейронные сети, но с миллионами уравнений одновременно. Но это не искусственный интеллект.

Раньше нейросети были очень ограничены в плане вычислительной мощности. Улучшение характеристик железа приводит к улучшению работы нейронной сети даже без изменения ее структуры. ChatGPT со временем станет лучше и это неизбежно.

Как насчет качества материала?

Не стоит забывать его критический недостаток, который является фундаментальным для искусственных нейронных сетей – они нестабильны. Многие результаты паршивые. Но иногда людям удавалось генерировать просто поэмы, крутые сценарии, научные статьи и так далее. Просто никто не говорил, сколько фейлов было перед этим.

Это как тянешь морковь в очень сухой земле. И каждую обрываешь, одну за другой, а потом удалось вытащить хотя бы 1 штуку. И все думают, что это очень просто было, ходишь и всем соседям рассказываешь, как тебе легко удавалось вытащить морковь из сухой земли. То есть особенность публичного взгляда на то, что нейронные сети могут делать. И публичное мнение смещено в сторону высоких ожиданий.

Также оказывает влияние общая производительность сети. Когда это будут делать многие – результат будет хуже. Мы к этому вернемся, когда поговорим о программировании. А еще чат может очень уверенно дать тебе неправильный ответ. Это ненадежно.

Влияет ли количество пользователей на качество нейросетей?

Проблема массовости есть. Нейросеть использует эквивалент суперкомпьютера чтобы отвечать на вопросы. Когда нейронкой пользуется много людей вычислительная мощность делится.

Если весь сервер выделен на одного пользователя, то нейронка будет генерировать шедевры с большей вероятностью. Мощность компьютера влияет не только на скорость обработки запросов, но и качество ответов. Чем больше людей пользуется, тем больше будет фиговых ответов.

Именно поэтому вводят подписки и очереди?

Да. Покупать подписки на нейронки может быть очень выгодно. Месяц работы художника может стоить значительно дороже, чем годовая подписка Mid Journey, которая выдаст кучу концептов артов и логотипов.

Одни нейронки хорошо масштабируются финансово, а как ChatGPT – это трудно сказать. Команде разработчиков главное сейчас показать результат, потому что у них очень много интереса и денег от инвесторов. Одно точно известно, что ChatGPT не будет существовать в единственном экземпляре. Если одна команда смогла добиться такого результата, то и другие смогут.

Ты что-то говорил за проблему контекста, можешь объяснить поподробнее?

Тогда (полгода назад) ChatGPT не имел контекста. Это большая проблема. Я тогда мог писать только одно сообщение. Надо было писать задачу, концепцию и все пояснения в одном сообщении.

Дополнять запросы в последующих сообщениях и вести диалог не было возможности. Я должен был закидывать все больше и больше текста в одно сообщение. Следовало решить проблему компрессирования контекста.

Бесконтекстная работа нейронки выглядит примерно так. Это темпоральная нестабильность. Следует заметить, что темпоральная стабильность важна только для типов данных, имеющих некоторую протяженность во времени. Аудио, видео, анимация, движение 3D объектов. Для текстовых данных мы говорим о контексте, то есть объединенности нескольких сообщений одной идеей, мнением, ситуацией. Но вернемся к видео.

Пусть один кадр с видео имеет 2 млн пикселей – 6 млн нейронов на первом входном уровне (3 цвета RGB). Чтобы была темпоральная стабильность, нужно как минимум брать несколько кадров назад. Для хорошего результата нужно увеличивать количество кадров и размер нейронки (входных нейронов) очень сильно растет.

Именно в размере нейросети кроется их эффективность. Нейросети с большим количеством нейронов всегда дают лучший результат. Могут быть исключения для разных архитектур нейросетей, но в этом вопросе мы не будем углубляться. В общем больше нейронов – лучше. Но и больше вычислительной мощности нужно для работы нейронки. Ты не можешь эффективно масштабироваться вне инстанса. Обычно когда говорят инстансы то имеют в виду одну виртуальную машину, тут же немного шире понятие.

Суперкомпьютер тоже по своей сути является инстансом – просто он ограничен одной серверной стойкой или одним датацентром. И физический размер этого суперкомпьютера тоже ограничен

ChatGPT сейчас является темпорально стабильным и обладает контекстом переписки в определенном масштабе. Но со временем (когда написано очень и очень много) он будет терять контекст.

Простой пример: рассказываешь, что ты вошел в бар и там сидело 8 человек. Пишешь, что попросил у бармена молока. Нейронка напишет, что 7 из 8 человек посмеялись или что-нибудь такое. Но чем больше ты будешь описывать об этом баре тем больше вероятность, что нейросеть просто забудет сколько было людей в баре с самого начала, то есть потеряет контекст.

Утрата контекста может приводить к серьезным багам в коде. Важно держать весь проект в нейронце. Я вижу большую проблему, чтобы заставить нейронку написать готовый продукт, она должна работать со всем проектом, а не отдельной функцией. Сейчас нейронка генерирует отдельные функции известных алгоритмов, но это отдельная тема для обсуждения, которая требует более детального тестирования. Просто проблемы возникают, когда нейронка должна что-то «придумать» посередине.

То есть ChatGPT стал большой базой знаний, а не ИИ?

Как создали ChatGPT: сделали слепок Интернета, выбросили из него немного мусора и наложили фильтры на токсичность. И еще туда входит почти весь GitHub и другие большие публичные ресурсы с кодом в открытом доступе. Чат также имеет доступ к публичной технической документации всех проектов и продуктов: от AWS до Linux команд

Достаточно ли GitHub, чтобы нейросеть писала качественный код?

Да, но этот код будет все еще очень ограничен. Он не издает оригинальные идеи, а работает с тем, что уже было написано. Идет перекомбинирование данных. Нейронки затрудняются выйти за пределы тренировочных данных. В случае ChatGPT этих тренировочных данных очень много. Если нужно написать код, содержащий что-то принципиально новое, то нейронка с этим, скорее всего, не справится.

Много ли таких случаев, когда нужно что-то совершенно новое?

Нет, не очень. Обычно написание кода идет в пределах известных алгоритмов. Стандартный код никуда не девается, от него невозможно уйти.

Нейронка может качественно писать стандартный код, но нестабильный результат. Сеть в среднем пишет код с меньшим количеством ошибок, чем программисты. Так же автопилот Теслы совершает меньше аварий чем пьяные водители.

Нейросеть дает преимущество, но, чтобы работать с большими проектами, нужно расширять контекст. Большой контекст требует больших мощностей, а это дорого и хочет кучу ресурсов. Написание проектов требует очень жирных размеров нейросети.

Это приведет к сокращению на рынке IT?

В зоне риска менее квалифицированные специалисты. Объясню на гуцульских ковриках:

Руками, нить за нитью, делает женщина этот коврик, всех 100 видов. А немецкий инженер сделал станок за 2 года, который делает пусть 10 или 20 типов ковриков, но очень быстро и массово.

Отпала потребность большого количества мастериц с ручной работой. Остаются только хорошие мастера, которые могут делать что-то уникальное. 90% потребностей людей удовлетворят эти коврики не ручной работы, а 10% будут нуждаться только в ручных. Так же на рынке IT. Порог вхождения будет очень высоким. Новичкам станет еще труднее.

Может ли чат заменить тестировщика?

Сейчас чат может искать ищет явные ошибки в коде, а тестировщик проверяет то, как сайт работает в результате. То есть проверяет само поведение работы сайта, а не его код. по существу они выполняют разные типы тестирования. Поведение работы сайта сейчас трудно через чат написать, а оценку качества кода – относительно легко. Нейронка не видит отрендереного сайта, но, если ее тренировать, она может предсказывать много багов.

Один и тот же код должен давать один и тот же результат. У нейронки всегда будет вариативность. В этом проблема велика. Пост тестировщика оно не заменит, но станет вспомогательным инструментом для автоматизации.

Это как промышленная революция?

Да, это похоже. Выживут только те программисты, которые смогут приспособиться. Роль нейронки может быть не такой, как мы себе представляем, но будет важной. Чат не сможет заменить проект с нуля, но станет инструментом для программистов. Просто появился новый инструмент, с которым нужно работать.

В будущем будет неэффективно не пользоваться чатом?

Именно так. Это очень точный подвод к выводам.

Будешь ли ты работать с ним?

Да. Я или вылечу из индустрии или буду пользоваться нейронками для своей работы. К примеру, нейронки будут идеальным инструментом для парсинга сайтов. Здесь разрешается несколько % ошибок, ведь от количества будет больше преимущества, чем от точности.

Я поговорил с одним программистом, то суть сводится к тому, что нейронка может увеличить скорость написания кода и повысить его качество, помочь делать аудит кода, соответственно уменьшить количество багов. В будущем все профи будут использовать нечто похожее для упрощения работы.

Выводы

ChatGPT наделал шума в прессе не просто так. Чат бот действительно соответствует своему статусу уникальной и умной нейронной сети. Он часто издает идиотские тексты и неправильные куски кода, но это не делает его хуже. Среднестатистическое качество контента в ChatGPT удивительно высокое.

Он пишет прекрасно сформулированные статьи и качественные элементы кода на разных языках программирования. Вместе с другими нейросетями ChatGPT способен рисовать картины, комиксы, мультфильмы.

Самое главное, что ChatGPT очень прост в использовании. Человек без умений и навыков получает увлекательный инструмент для реализации собственных идей. Безусловно, создание искусственных нейронных сетей такого уровня ставит под угрозу целесообразность содержания большого штата рабочих в некоторых областях. Но о полной замене программистов и копирайтеров говорить пока рано.

Disqus Comments Loading...