Во многих статьях авторы рассказывали, как они запускают космические корабли и сложные проекты с ИИ. Моя тема более приземленная, но, мне кажется, о не менее главной вещи: о том, как начать, как сделать первый шаг.
Я тружусь разработчиком, и у нашей компании много экспериментов с искусственным интеллектом. Есть искусственный интеллект на производстве, в сельском хозяйстве, есть на кассах в магазинах. Если будете в Краснодаре – попробуйте. Это интересная штука.
Но моя статья больше про разработчиков внутри компании. У нас для разработчиков есть свой GPT-чат. У нас есть эксперименты с Copilot, есть OpenCode. 1Сникам, естественно, мы даем 1С:Напарник. Если кто не знает, это искусственный интеллект в EDT от нашей материнской компании.
Вроде бы круто: инструментов много. Но помимо инструментов у нас есть еще и статистика их использования. И эта статистика показывает, что достаточно мало людей стали эти инструменты применять. Даже попробовали их очень немногие.
Мы верим в то, что ИИ – полезный, перспективный инструмент, и немного из-за этого расстроились.
В чем была наша задача? Мы хотели, чтобы разработчики по крайней мере попробовали и, может быть, потом стали применять это в своей работе. И нужно было понять, почему так происходит: почему они даже не пробуют, хотя инструментов им предоставлено много. И помочь им, если с этим есть какие-то проблемы.
При этом мы могли стукнуть кулаком по столу и сказать: «Либо ты применяешь, либо мы у тебя корову отнимем, уволим» – и так далее. Но это, честно говоря, не наш метод. Я большой сторонник мягкого убеждения, разговоров и поиска причин, тормозов или нежелания что-то использовать, а не таких угроз.
И моя статья именно про это: про то, как мы пытались помочь нашим коллегам-разработчикам преодолеть существующий у них барьер в использовании искусственного интеллекта.
Выявление причин сопротивления: от скепсиса до страха замены
Первое, что мы сделали, – попытались выяснить причины: почему так происходит, почему разработчики не используют искусственный интеллект.
Для этого мы встречались с разработчиками на групповых встречах, на one-to-one, на кофе-брейках и спрашивали: «Слушай, у нас есть такой инструмент, а ты его не используешь. Что такое? Ко мне, например, Айдар приходил. Он меня пинал, чтобы я «Напарника» поиспользовал». Это сработало.
Вот выжимка из основных причин.
Первая: «Это тупой хайп, он пройдет». Такое мнение мы слышали от очень опытных разработчиков, которые на своем опыте прошли много хайпов. Хайп Web 2.0, бум доткомов, блокчейн. И, в общем, к любому хайпу они сейчас относятся достаточно скептически, с ухмылкой. Здесь их трудно винить.
Вторая причина: «Это баловство, несерьезная фигня». Такое мнение мы слышали от тех, чей опыт взаимодействия с искусственным интеллектом был связан в основном со всякими смешными мемасиками. У них складывалось впечатление, что это все чисто ради хиханек и хаханек, и ничего серьезного и интересного там нет.
Третья: «Оно ошибается. Зачем его тогда использовать?» Вы все знаете, что сейчас используют более лайтовый термин – «галлюцинации». Он, наверное, не очень корректный с моей точки зрения. Но с этим сложно спорить. Зато с этим можно поработать и попытаться изменить отношение людей к этому.
Четвертая причина: «Оно меня заменит». Интересная причина. За это переживание спасибо, конечно, большое всем высоким руководителям, которые с трибун кричат, что буквально уже через два месяца мы всех уволим, никто нам будет не нужен. Мы, честно говоря, в это не верим. И с этим страхом нам придется как-то поработать, чтобы его убрать.
Еще одна причина, которую озвучивали: «И так все работает». Смотрите: вы работаете в конфигураторе, выполняете все свои задачи в срок, у вас все хорошо, придраться не к чему. И на самом деле зачем сюда добавлять какой-то там искусственный интеллект? С моей точки зрения, это была самая сложная причина для работы.
И пятая причина: «Я не знаю, как это использовать». На мой взгляд, это была ключевая причина. Люди прямо и честно говорили: «Мы не понимаем, чем нам это может быть полезно».
Мы делали, например, почтовые рассылки с примерами: «Вот смотрите, мы можем попросить искусственный интеллект написать кому-то письмо, сделать какую-то суммаризацию». Но этим людям такие примеры просто не были полезны. Они им не заходили, и ничего интересного они там не видели.
Если взглянуть на все озвученные причины, нам показалось, что ключевая проблема была именно финальная. Все остальное – это страхи и мифы, созданные большим информационным шумом вокруг технологий. Они просто добавляют нежелания погружаться в эту тему.
Был еще один забавный отзыв. Один разработчик сказал, что просто ненавидит все ИИ-компании, потому что они не позволили ему обновить игровой компьютер. Он ждал окончания бума майнинга, из-за которого видеокарты вообще подорожали. Бум майнинга закончился, но сразу начался бум ИИ, из-за которого видеокарты еще сильнее подорожали и вообще исчезли с рынка. Он просто злился на то, что ему зарубили мечту. Короче, это было личное.
Аналогии, которые сработали
Мы стали думать, что с этим делать. И тут хотели совместить две вещи.
Во-первых, сделать какие-то несложные, недлинные материалы, которые не наскучат людям. Не читать им лекции по 150 часов о том, что такое нейросети, веса и прочее.
Во-вторых, объяснить на слониках. Так говорит мой школьный учитель информатики. Он очень эффективен в том, чтобы объяснять сложные вещи через понятные, знакомые, простые аналогии. Он называет их слониками. Я считаю, что это тоже невероятно эффективный инструмент, и мы попробовали применить здесь аналогии.
Их всего четыре: калькулятор, Поисковик 2.0, шаблоны на стероидах и игра Dota 2. Подробнее разберем каждый из этих пунктов.
Для начала попробуем размяться и возьмем простую школьную задачку.
Представим, что вы разработчик компьютерных игр, и ваша игра отображает 24 бита цвета. Нужно посчитать, сколько цветов она сможет показать. Для этого нужно 2 возвести в 24-ю степень.
На первый взгляд задача простая. Но если попробовать решить ее в уме и дать себе всего 10 секунд, быстро становится понятно, что это не так уж удобно. Кто-то, конечно, справится. Но большинство, скорее всего, не успеет.
Теперь добавим простой инструмент – калькулятор. Без интернета, без поисковика, просто калькулятор в телефоне или на компьютере. И сразу задача становится гораздо проще: 2 в 24-й степени – это 16 777 216.
И здесь появляется важный вопрос. Значит ли это, что человек, который не посчитал это в уме, теперь не нужен на рынке? Что он плохой специалист? Что его заменят и ему кранты?
Конечно, нет.
Калькулятор – это просто инструмент. Он помог ускорить вычисления, помог решить задачу, убрал рутину, но не заменил человека.
Смотрите, какая интересная штука. Мы задавали этот же вопрос школьникам на уроке информатики: «Если бы мы у вас убрали ограничения на использование интернета, первое, что бы вы сделали? Вы бы зашли в поисковик и написали: «Сколько будет 2 в 24-й степени?»
И это, на самом деле, ключевая аналогия, которая помогла нам преодолеть многие барьеры, связанные с искусственным интеллектом.
Если вы вспомните, в начале двухтысячных произошла тихая революция в разработке. Разработка изменилась: появился интернет, появились поисковые системы. И в то время стали говорить о том, что разработчикам теперь важно не быть носителем энциклопедических знаний и писать любые алгоритмы из головы, а уметь быстро найти готовое решение и использовать его у себя. Может быть, как-нибудь подкорректировав.
Что-то не знаешь? Погугли. И вот это «погугли» сейчас для нас простое, привычное, спокойное решение. Кто этим пользуется? Я без Google не смогу разрабатывать, меня сразу уволят. Это просто инструмент.
А кто считает, что из-за того, что у нас сейчас появился Google, из-за того, что мы гуглим, копипастим решения, вас уволят?
Конечно, как и калькулятор, это просто инструмент. Он изменил нашу работу, безусловно. Он поменял то, как мы относимся к разработке. Тогда, кстати, в двухтысячных тоже ворчали о том, что разработчики пошли не те: они уже не умеют в уме разворачивать бинарные деревья и вообще фу. Но взгляните на это современными глазами. Это норма. Это удобно, это полезно. Он не заменяет вас, он дополняет и усиливает вас.
Есть интересная и важная штука, которая нам пригодится. Вспомните, как вы взаимодействуете с поисковой системой. Вы пишете запрос, получаете поисковую выдачу и в этой поисковой выдаче ищете ответ.
С развитием интернета, с появлением большого количества информации поиск среди этой выдачи начал занимать все больше и больше времени. Особенно я очень люблю SEO-оптимизаторов, которые наливают воды в свои статьи. Когда я хочу посмотреть, сколько будет дважды два, я начинаю читать: «Здравствуйте, математика – древнейшая наука, ее корни уходят далеко в Индию». Короче, пока я найду этот ответ, я уже усну.
Проблема актуальная, и, естественно, создатели поисковых систем ее понимали. Одно из решений этой проблемы непосредственно относится к полезной аналогии.
Возьмите, пожалуйста, ваши телефоны. Напишите в любом поисковике, в Google или в Яндексе: «погода на завтра в Москве». Просто ради эксперимента.
Смотрите: вместо того чтобы показать вам поисковую выдачу на какую-нибудь метеостанцию или «Гисметео», поисковик сразу показывает ответ. Вы видите, что завтра будет плюс четыре. Но осознайте самое важное: у вас здесь убрали этап поиска среди разных мест, этап поиска в поисковой выдаче. У вас получается запрос, и вы сразу получаете на него ответ. Вот этот этап поиска по поисковой выдаче ушел.
И такую аналогию мы подводим к простому выводу. Ты можешь начать пробовать использовать GPT-модели, всякие чатики как развитие идеи поисковика. Просто как поисковик на стероидах, поисковик 2.0. Ты вводишь туда запрос и получаешь сразу ответ, а не место, где этот ответ искать.
С поисковиками есть еще одна интересная штука, которая нам пригодится, чтобы разобраться с проблемой галлюцинаций.
После того как документов в интернете стало очень много, появилась проблема доверия к тому, что мы находим в интернете. Вы, например, можете гуглить, как вылечить простуду, и там будет написано, что надо понюхать левую пятку собаки в полнолуние, и тогда все пройдет. Но вопрос в том, будете вы этому верить или нет.
С этой проблемой хорошо знакомы разработчики. У нас тогда появилось очень важное правило: не верь всему, что видишь в интернете. Пропускай это через себя. Там могут врать. Пойми, что написано, доработай под себя.
Это уже очевидная истина. Никогда нельзя копировать слепо. Кстати, тогда появился термин Stack Overflow Development. Это как раз слепой копипаст без понимания, что делает код. Представьте последствия, если вы захотите почистить базу данных, погуглите, а у вас там будет написано «format disk C» или «rm -rf». Станете вы просто копировать, не разобравшись, что на самом деле эта команда делает? Думаю, нет.
И это же правило мы можем применить к галлюцинациям GPT-моделей. Не верь. Просто не верь. Проверь через себя. Все равно тебе это будет полезно, но не доверяй слепо.
Итого. Мы предложили людям относиться к GPT-моделям как к развитию идеи поисковика. Напомнили, что критическое мышление никто не отменял. Так же как с поисковиками, нужно пропускать всю информацию через себя: соглашаться с ней или нет, править как-то для себя.
Как и поисковик, как и калькулятор, это полезный инструмент. Он вас не заменяет, он дополняет и ускоряет. Так же, как на примере с калькулятором.
Как домашнее задание мы предлагали разработчикам следующие две недели попробовать использовать GPT-модели в качестве поисковика. То есть вместо того, чтобы ходить в Google или Яндекс, там, где это применимо, попробовать позадавать вопросы туда. Иногда поисковик нужен, конечно.
Магия CTRL + Пробел
У нас есть еще одна магия, непосредственно связанная с нашей платформой. Магия Ctrl + Пробел, которая поможет нам перейти к кодогенерации, к вайб-кодингу.
Допустим, вы открыли конфигуратор, набрали три буквы «спр», нажали Ctrl + Пробел – и бам. Магия. Конфигуратор сам написал слово «справочник». Вы нажали точку, написали «ном», нажали Enter – и у вас сразу появилось слово «номенклатура».
Магия? В какой-то мере да. Но вообще мы к этому уже давно привыкли. Это обычное автодополнение. Все им пользуются, все разработчики им пользуются. Оно полезное, оно ускоряет.
Эта штука делает только по одному слову, в основном. А есть еще одна магия в платформе. Вы пишете слово «для», «если», «пока», нажимаете Ctrl + Q, и у вас появляется уже не одно слово, а целый блок кода.
Это называется шаблоны. Конечно, мы все про это знаем. У меня, например, есть шаблон для запросов. Запросы мы очень часто пишем. Ускоряет эта штука разработку? Конечно, ускоряет. Магия? Нет. Мы все про это знаем.
У кого есть свои собственные сохраненные шаблоны? У меня тоже есть. Самые известные, наверное, в сообществе – это шаблоны Чистова. Все мы этим пользуемся, мы все прекрасно знаем, что эта штука ускоряет нам работу.
И вот в этот момент мы начинаем приплетать ИИ.
Чем это отличается от магии агентов? Мы тоже просим его что-то написать и тоже получаем какой-то код. Как в шаблонах, как в автодополнении.
Но если автодополнение создавало одно слово, шаблоны создавали небольшой блок, то агенты могут создавать несколько связанных процедур, может быть, даже целый модуль, может быть, даже подсистему. Иногда программу. Там есть вопросы к этому, но суть та же.
Мы подводим к идее о том, что генеративные нейросети в разработке можно воспринимать именно как развитие идеи автогенерации и шаблонов текста.
Но нам очень хотелось, чтобы люди все-таки попробовали что-то поделать. Чтобы это была не просто лекция в никуда. Поэтому мы им предлагаем простенькую задачку на вайб-кодинг: игру «Змейка» на 1С. Просто дома, с помощью искусственного интеллекта.
Попробуйте. Это несложная задача, она за час руками пишется, и эта задача не из разряда Rocket Science. Ее многим было очень интересно делать.
Что вообще такое ИИ?
На самом деле этих двух аналогий – что это развитие поисковых систем и развитие автодополнения – вообще хватало, чтобы разработчики поняли, начали спокойно к этому относиться и пробовать что-то делать.
Но получилось так, что мы объяснили им искусственный интеллект с точки зрения, что это только про GPT-болталку и только про кодогенерацию. Нас это, на самом деле, не устраивало. Не устраивало потому, что эти примеры не давали понимания, что на самом деле такое искусственный интеллект.
Если честно, я этот термин люто ненавижу. Я имею в виду термин «искусственный интеллект». С одной стороны, это маркетинговый термин, который позволяет производителям продуктов искусственного интеллекта продавать. Но с другой стороны, сам термин для бытовых нужд, для обычных людей наносит очень много вреда, потому что создает завышенные, нереалистичные ожидания и не дает понимания, что это такое.
Я для себя часто говорю, что этот термин похож на термин «божество» или «джин из бутылки». Мы думаем, что просто скажем ему какое-то свое желание, он сам все сделает, и все будет хорошо. И почему-то постоянно расстраиваемся, когда у него не получается.
Мы хотели дать людям понимание, что на самом деле стоит за этим термином.
Если СейчасВечер() Тогда
ВключитьСвет();
КонецЕсли;
Простой код на 1С – это тоже искусственный интеллект. Действительно, в теории информации это искусственный интеллект. Слово «если» уже показывает вам, что это искусственный интеллект. Способность машины реагировать иначе, делать разные действия в зависимости от условий – это искусственный интеллект.
Но чем отличается то, чем мы с вами занимаемся 30, 40, 50 лет, от того, что сейчас происходит на рынке, что сейчас называют искусственным интеллектом?
Мы нашли, как нам кажется, интересную аналогию.
Мы как разработчики и работаем за компьютером, и отдыхаем часто тоже за ним, в том числе за компьютерными играми. Есть очень популярная игра Dota 2.
Суть в чем? В 2017 году компания OpenAI приехала на международный чемпионат по этой игре и попросила сыграть чемпиона мира с их игроком. Их игрок был не человек. Их игрок был компьютер, программа, алгоритм. И эта программа просто разорвала в пух и прах человека.
Вроде понятная, простая история. Что в ней такого? А интересное в ней то, как они эту программу делали.
Обычно программу робота садились и писали люди. Они писали: «Если тот делает то-то, я должен сделать то-то. Если он кинул в меня файрболл, я должен подпрыгнуть».
Здесь была другая история. Компьютер научился играть почти сам.
Ребята из OpenAI запускали миллионы матчей, и компьютер сам учился понимать, что это за игра и что в ней выгодно делать. Поначалу он просто рандомно бегал. Представьте, что вы просто бьете по клавиатуре, крутите мышкой случайно. Он делал все то же самое.
Но ему дали критерии, что хорошо, а что плохо. И он смотрел, какие из этих действий приводили к нужному ему результату. Потихоньку он самостоятельно научился играть так хорошо, что победил чемпиона мира, не оставил ему вообще никакого шанса.
Спустя два года компания OpenAI привезла на тот же чемпионат новую версию своего алгоритма. Этот алгоритм сыграл пять на пять: пять компьютеров играли против пяти человек командой. И тоже практически не оставили им никаких шансов.
Это был очень хороший пример, на который тогда мало людей обратили внимание. Я рекомендую как-нибудь посмотреть этот матч и почитать, особенно технические детали о том, как они готовили этот искусственный интеллект.
На самом деле искусственный интеллект – это машинное обучение. Это способ научить машину создавать другие программы, которые решают какие-то наши задачи.
На примере с игрой компания OpenAI просто демонстрировала: если мы можем научить компьютер играть против очень опытных людей, действовать в команде, изобретать новые стратегии – а там были изобретены новые стратегии, которые люди никогда не применяли, – значит, это можно использовать шире.
Если вы думаете, что искусственный интеллект не может изобрести ничего нового, ничего подобного. Там было много интересных примеров.
И весь хайп, на самом деле, из-за того, что научить можно многому. Решать можно очень много разных задач с помощью нового алгоритма, который мы придумали, с помощью того, как можно обучать.
Некодовые примеры: перевод видео и обработка фотографий
Но, опять же, игра игрой, а мы хотели дать людям два примера, чтобы они поиграли, попробовали что-то, что не связано с кодогенерацией, не связано с GPT-моделями, с болталками. Хотели показать инструменты, которые не связаны с разработкой.
Первое, что мы показывали, – это нейроперевод видео от Яндекса. Ребята сделали с помощью нейросетей возможность открыть любое видео на иностранном языке и практически в реальном времени получить его озвучку на русском языке. Даже с сохранением оригинальных интонаций и тембра голоса того, кто на этом видео выступает.
Очень интересная технология. Там есть свои проблемы, но это можно было быстро посмотреть без каких-то регистраций или чего-то еще.
Вторая штука. Мне, например, в быту нужно очень часто работать с фотографиями. Не знаю, видно ли вам, но вот левая фотография – моя любимая. Я нравлюсь сам себе на ней, но она была в очень низком разрешении и выкладывать ее куда-то было не очень хорошо.
Мы показываем сервис по работе с изображениями, который может улучшить фотографию. Правая фотография выглядит посочнее.
Еще один пример чуть получше. Это мои коллеги Катя и Юля. Они сфоткались рядом с «Инфостартом», и мы с помощью искусственного интеллекта прорисовали Кате модные очки, а Юлю покрасили в блондинку.
Ключевая идея здесь в чем? В том, что на все это ушло 20 секунд.
Я вообще хочу освоить в своей жизни Photoshop, но у меня уже 10 лет не получается, потому что это очень сложно. Мне нужно решать какие-то свои бытовые проблемы, готовить фотки для презентаций, статей, но, честно, я не хочу погружаться в Photoshop.
И эта штука позволила мне быстро, дешево и с нужным мне результатом это сделать. Это бытовой результат, непрофессиональный, но фотографию я сделал.
На этом этапе, после того как мы посмотрели Dota, сервис нейроперевода видео и сервис обработки фотографий, мы даем задание просто попробовать.
Ребята, вам там ничего не нужно. Вы можете все это открыть совершенно бесплатно. Просто попробовать, посмотреть, что вообще машинное обучение может, какие разнообразные задачи оно умеет решать.
Митап «Поделись опытом»
И финальный этап, который мы собирали все вместе: мы собирались и обсуждали, кто что интересного нашел.
Из интересных примеров: один разработчик обнаружил умную камеру Яндекса и научил использовать ее свою маму, которая на даче через эту камеру смотрела, что у нее за цветочек растет или что за птичка прилетела.
Другой разработчик развил пример с фотографиями. Он давно хотел сделать семейный фотоальбом для родителей, но его навыков Photoshop тоже не хватало. С помощью искусственного интеллекта он просто делал классные, качественные фотографии, и его родители были в восторге.
Еще один разработчик – это был я – прошел игру с помощью искусственного интеллекта. Я застрял в одном месте, но очень не хотел себе спойлерить сюжет. Там это было очень важно. Мне нужен был кто-то, кто подскажет, где я застрял, но не расскажет, как все решать. И искусственный интеллект реально подсказал мне, куда пойти, на что посмотреть, без каких-то спойлеров.
Был разработчик, который начал дорабатывать свою собственную библиотеку с помощью искусственного интеллекта. Ему сначала не понравилось, потому что было много замечаний. Но когда он в них разобрался, его библиотека стала реально лучше, и он был от этого в восторге.
И был разработчик, который изучает C++. Язык сложный. Он говорит, что большинство курсов по нему очень плохие, очень плохо объясняют. А с помощью GPT-моделей у него получалось разбираться с проблемами в изучении этого языка гораздо эффективнее, чем с человеком.
Итоги
Мы увидели, что статистика использования внутренних инструментов на основе искусственного интеллекта пошла вверх.
Нас порадовало то, что многие люди стали применять инструменты и в бытовых задачах. Понравилось то, что к ним пришло спокойствие, ушли иллюзии и страхи.
Я считаю, что нам удалось этого добиться, во-первых, благодаря хорошим аналогиям, которые подошли этим людям. Аналогии неточны, но часто работают.
Второе – разговаривайте с людьми ртом. Часто рассылки не работают, и ваше личное участие может быть гораздо эффективнее. Очень эффективны встречи один на один.
И очень важны маленькие быстрые победы. Именно поэтому мы давали инструменты, которые без регистрации, без настройки кучи сложных инструментов позволяли получить быстрый результат. Например, обработка фотографий или нейровидео.
*************
Статья написана по итогам доклада (видео), прочитанного на конференции INFOSTART TEAM EVENT.
Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт