В марте OpenAI представил новое поколение алгоритма по обработке естественного языка GPT-4. В отличие от своих предшественников, нейросеть научилась анализировать изображения и способна обрабатывать более сложные инструкции. “Ъ” разбирался, как GPT-4 может использоваться бизнесом, на какие отрасли технология сильнее всего повлияет в перспективе нескольких лет и каких специалистов может или не может заменить.
Фото: Игорь Иванко, Коммерсантъ
Фото: Игорь Иванко, Коммерсантъ
GPT-4: точность и анализ изображений
GPT-4 стал самой обсуждаемой технологией в сфере искусственного интеллекта (ИИ) нынешней весной. Система основана на принципе языковой модели: алгоритм, обученный на огромных массивах текстов — от классики мировой литературы до постов в соцсетях, определяет статистическую вероятность того, что после того или иного слова будет то или иное другое слово, и таким образом создает новый текст. Ключевое отличие GPT-4 от предыдущих версий ChatGPT и GPT-3.5 состоит в том, что она может анализировать изображения. Также, по данным самой OpenAI, она превосходит GPT-3.5 на 40% по достоверности, а ее склонность к запрещенному контенту снижена на 82%: модель шесть месяцев учили ориентироваться в этике.
Возможность обработки изображения в теории значительно расширяет применение модели в бизнес-процессах, говорят эксперты. «Так, теперь клиентские решения могут быть основаны на единой модели, которая помимо текстовых запросов сможет обрабатывать и изображения, что значительно повысит качество обслуживания»,— говорит вице-президент Сбербанка Максим Еременко.
Помимо генерации текстов важное свойство GPT-4, которое уже сейчас используется многими на практике,— умение преобразовывать текст и данные из одного формата в другой, отмечает директор по развитию прикладных проектов Института искусственного интеллекта AIRI Манвел Аветисян: «В среднесрочной перспективе я ожидаю, что GPT-4 и похожие нейросетевые модели от других компаний поменяют то, как мы организуем и ищем информацию в интернете: этот процесс станет более быстрым и нативным». С нейросетью в новой версии в целом стало гораздо легче взаимодействовать, она лучше работает с изображениями и стала более точной, резюмирует Артем Чистяков, преподаватель направления Data Science «Нетологии»: «А для бизнеса именно точность работы нейросети и сложность решаемых ею задач важнее всего».
Проблема надежности
Несмотря на то что Microsoft встроила GPT-4 в свой поисковик Bing, мы пока не можем судить, насколько на самом деле будет актуальным ответ сети: не выдаст ли она в ответ устаревшие факты, говорит директор по RnD Центра Big Data МТС Никита Зелинский. «Проблемы актуальности, правильности и надежности ответов по-прежнему остаются. Хотя сильная сторона GPT-4 — мультилингвальность, максимальных результатов сеть достигает в задачах на английском, качество генерации русского текста существенно хуже. Пока я лично не вижу каких-то отличий применения GPT-4 от ChatGPT»,— говорит он.
Обработка изображений в языковой модели пока недоступна широкой публике и находится на стадии тестирования: нет даже приблизительной даты, когда ее можно будет попробовать, отмечает управляющий партнер аналитического агентства Spektr Николай Седашов. Он считает, что пока наиболее значимым кажется появление API ChatGPT, который позволяет встраивать функционал чат-бота в сторонние сервисы и бизнесы, а также запуск плагинов — расширений, выполняющих обратную функцию по интеграции сторонних приложений в ChatGPT: «Эти две вещи в перспективе превращают ChatGPT в платформу наподобие App Store и открывают возможности как для монетизации бота, так и для создателей приложений».
Чем может помочь GPT-4: тексты и анализ данных
Хотя и GPT-4, и ChatGPT, который на ней работает, находятся пока в довольно сыром виде, некоторые компании уже используют их для создания презентаций, написания почтовых рассылок. «Чат-бот достаточно хорошо справляется с большими текстами, может создавать идеи для проектов и рекламных кампаний, написать сценарий видео»,— говорит Николай Седашов.
Компании могут использовать GPT-4 для создания чат-ботов и виртуальных помощников, которые взаимодействовали бы с клиентами и оказывали мгновенную помощь: они могут обрабатывать рутинные запросы и обеспечивать круглосуточную поддержку, освобождая сотрудников поддержки для решения более сложных вопросов, говорит сооснователь Vitobox Александр Вученович: «Применение GPT-4 в генерации контента для социальных сетей и email-рассылок сильно снизит загрузку копирайтеров в компании и даст им возможность сконцентрироваться на создании более экспертных материалов».
Копирайтинг, написание самых разных текстов: от документации до рекламных баннеров — это самое очевидное, говорит сооснователь United Investors Александр Горный: «Психологически сложнее, но, возможно, даже более полезно сделать нейронные сети помощником в менеджменте, прогонять через них все решения хотя бы в режиме брейншторма».
Компании, которые работают в сегменте дополнительного образования, могут использовать нейросети для развития виртуальных ассистентов, рассказал Георгий Бабаян, руководитель и основатель школы программирования «Эльбрус Буткемп»: «Например, в нашей школе студенты обращаются к GPT-4 для поиска развернутых ответов на вопросы по разработке. Если у них возникают трудности с кодом, прежде чем обратиться к преподавателю, они пробуют справиться сами с помощью нейросети». По его словам, около 25% выпускников буткемпа используют ChatGPT в разработке для написания определенных фрагментов кода: «Правда, для проверки технических заданий и вступительных экзаменов ChatGPT пока не применяется».
Какие сферы меняет GPT-4
Уже сейчас есть ряд профессий, которые пользуются ChatGPT ежедневно: это основатели стартапов на ранних стадиях, продавцы — особенно там, где нужно вести коммуникацию на неродном языке, говорит Никита Зелинский. Корпоративное же использование сервиса пока затруднено — мешает блокировка российских адресов, непонятная политика конфиденциальности, говорит Роман Янковский, преподаватель образовательной платформы Moscow Digital School: «Но с появлением аналогов (того же Copilot от Microsoft), приспособленных под задачи крупных компаний, все процессы будут включать работу с ИИ. В первую очередь это все, что касается менеджмента: составление писем, презентаций, других материалов, распределение задач и т. п.». Генеративные нейросети начали с рынка копирайтинга, но это всего лишь «проба пера», считает Александр Горный.
Максим Еременко отмечает, что GPT-4 создает новый подход к веб-поиску: «Уже сейчас существуют плагины, которые позволяют языковой модели осуществлять поиск информации из специфичных источников, например базы данных компании, которая использует языковую модель в своих приложениях или веб-сайтах, в который она интегрирована». Сфера, на которую уже повлияли СhatGPT и GPT-4,— программирование, добавляет он: «Несмотря на то что существуют отдельные модели для обработки кода, наличие сильной универсальной модели, которая поможет исправлять код из единой точки,— большой шаг вперед».
Разработчики уже утверждают, что новая модель пишет более чистый код, чем GPT-3.5. GPT-4 уже успела воплотить несколько инди-игр (проекты независимых разработчиков), причем с первого раза, говорит Александр Вученович. Он также отмечает, что новая модель окажет существенное влияние на маркетинг: «GPT-4 позволяет быстрее и эффективнее генерировать контент, помогает в составлении стратегии и аналитике. В этом направлении уже виден сильный скачок, который отражается на бизнес-показателях компаний».
В перспективе модель может повлиять и на сферу юриспруденции, говорит Александр Вученович: «Колоссальную часть адвокатской работы, связанной с обработкой документов, берет на себя нейросеть. Исследование документов, занимающее часы, а то и десятки часов, теперь может проходить за минуты. Помимо экономии времени GPT-4 повысит точность работы — например, найдет законопроект 20-летней давности, на который человек мог наткнуться только по большой удаче».
В первую очередь нейросеть будет использоваться теми сферами бизнеса, в которых много типовых задач: в сфере аналитики — это решение базовых математических задач, расчет метрик или, например, построение регрессий, прогнозирует Артем Чистяков: «В образовательных целях нейросеть уже может создавать схожие по смыслу задачи для тренировки студентов».
Как GPT-4 повлияет на наем
Эксперты расходятся во мнении относительно того, как развитие языковых моделей может повлиять на наем специалистов в будущем: сможет ли ИИ, например, заменить юриста? Юрисконсульт практики интеллектуальной собственности юридической компании ЭБР Софья Шарыпова считает, что в ближайшее время GPT-4 с большей степенью вероятности не заменит реальных юристов, но заменить интерна, которому доверяют только ограниченный объем задач, в основном технических, вполне может: «Но GPT-4 не разработает стратегию защиты интеллектуальной собственности для клиента».
На горизонте десяти лет сокращения коснутся вообще всех белых воротничков, пессимистичен Александр Горный: «Прямо сейчас под явной угрозой еще далеко не все, но и у копирайтеров, и у редакторов, и у специалистов службы поддержки, и у младших юристов, например, потери будут уже в 2023–2024 годах». Заведующий Центром трансформации юридического образования факультета права НИУ ВШЭ Роман Янковски ожидает, что использование ИИ «позволит высвободить значительное количество специалистов, занимающихся малопродуктивным ручным трудом».
В целом перспективы сокращения могут коснуться скорее наименее квалифицированных сотрудников, считает Манвел Аветисян: «Но вырастет ценность высококлассных и узкопрофильных специалистов, которые будут уметь пользоваться инструментами на основе GPT-4». Николай Седашов считает, что в будущем интеграция чат-ботов в рабочие процессы может повлиять на наем персонала на начальные должности: «Сейчас чат-бот не сможет заменить собой настоящих профессионалов. Сегодняшние модели ограничены теми знаниями, на которых они натренированы. Ближе к истине концепция, которую продвигает Microsoft, где искусственный интеллект — "второй пилот", который всего лишь помогает быть продуктивнее и производительнее».
Всю информацию, получаемую с помощью ChatGPT, нужно внимательно проверять, напоминает Никита Зелинский: «Поэтому я бы не опасался сокращений специалистов, но ожидал бы, что производительность труда маркетологов, рекламщиков, редакторов, программистов, аналитиков, презентаторов и многих других специалистов повысится».