Читать онлайн GPT педагогам. 350 промптов повышающих производительность в 1000 раз

1.1. Что такое искусственный интеллект и как применяется

Искусственный интеллект проник во все сферы жизни, об этом мы уже писали и его возможности практически безграничны. На начальных этапах развития искусственного интеллекта его основными функциями были перевод текстов, распознавание объектов и понимание смысла произносимых слов. Однако сегодня очевидно, что ИИ может применяться во множестве областей. Технологии ИИ активно используются в автоматизации бизнеса, в государственных учреждениях, производственных и торговых структурах, логистике, образовании и здравоохранении, а также в повседневной жизни человека. Эффективность ИИ растет благодаря его способности обучаться и совершенствоваться в процессе выполнения задач. Это достигается за счет увеличения объема памяти и усиления внутренних связей нейронных сетей. В результате ИИ становится неотъемлемой частью современного мира, проникая в самые разные области и обеспечивая возможность улучшения и оптимизации процессов.

Использование искусственного интеллекта в медицине – одно из наиболее актуальных направлений. ИИ умеет собирать и анализировать информацию, делать логические выводы. Помимо сбора и обобщения диагностических данных, искусственный интеллект может использоваться для определения предрасположенности пациента к тем или иным заболеваниям, прогнозирования течения хронических болезней и раннего выявления заболеваний.

На сегодняшний день существуют программы, работающие на суперкомпьютере Watson компании IBM, Рис. 1, DeepMind Health компании Google, разрабатывается приложение Face2Gene компании FDNA для выявления генетически обусловленных заболеваний по фотографии. В России продолжается разработка «Третьего мнения» – системы поддержки принятия решений на основе ИИ. Кроме того, в онкологических центрах активно используется Botkin.Al.

Рисунок 1 – Онкобольные получали опасные советы от суперкомпьютера IBM Watson. Источник: IBM

Сегодня сервисами ИИ пользуются не только врачи и пациенты, но и здоровые люди, следящие за своим здоровьем. На рынке представлено множество тестеров, сфигмоманометров (греч. σφυγμός, пульс + μανός, неплотный + μετρέω, измеряю) – тонометр для неинвазивного измерения артериального давления) и мониторов артериального давления, которые можно использовать самостоятельно. Некоторые из них также имеют функции голосовой связи, позволяющие обсуждать с пациентами наблюдаемые симптомы и давать рекомендации по лечению или направлению к специалистам. Мобильные версии Ada и Your.MD доступны для загрузки из Интернета.

Особую роль играют системы, участвующие в разработке новых лекарств. По словам Джуди Свордс, старшего менеджера компании Pfizer, сегодня на разработку и запуск нового препарата уходит около двенадцати лет.

Благодаря ИИ время на построение молекулярных структур и моделей лекарств значительно сократилось, а качество работы повысилось. Первый суперкомпьютер, способный справиться с этой задачей, был создан специалистами компаний Atomwise и Berg Health.

Российские университеты и научные центры активно начали поиск решений по диагностике и лечению коронавируса на основе искусственного интеллекта – Университет Иннополис в Татарстане разработал систему выявления заболевания на основе рентгеновских снимков, а ученые из Сибири пошли дальше, предложив совместить в одной программе данные с рентгена и тепловизоров.

ИИ в сфере образования. Сегодня перед сферой образования стоит ряд задач, связанных с разработкой адаптированных методик обучения и внедрением прокторированных экзаменов (Онлайн-прокторинг – это система, разработанная для автоматического выявления запрещенного поведения во время экзаменов).

Использование искусственного интеллекта позволяет автоматически подбирать учебные материалы и методы обучения, наиболее подходящие для каждого обучаемого, тем самым облегчая процесс обучения для различных категорий учащихся.

Даже самый обычный преподаватель не может быть заменен машиной. Профессор Роза Лукин из Университетского колледжа Лондона считает, что необходимо найти компромиссное решение. Задача состоит не в том, чтобы заменить учителя компьютерными программами, а в том, чтобы улучшить процесс обучения.

Справедливости ради, стоит отметить, что отечественная система образования восприняла ИИ положительно, по вопросам помощи учителям, и отрицательно, по вопросам использования ИИ обучаемыми.

Не смотря на «громкие» проекты, результаты которых можно ожидать в ближайшее время, сегодня существуем множество решений, которые уже доступны и могут использоваться в образовании, однако не видно динамики в донесении информации о таких возможностях, формирования пользовательского опыта.

Искусственный интеллект в промышленном секторе. По мере того, как организации стремятся автоматизировать свои рабочие процессы, растет спрос на искусственный интеллект в промышленном секторе. В настоящее время основное внимание уделяется автоматизации операций на конвейерных лентах, так, например компания LG планирует открыть завод, где вся организация будет полностью доверена искусственному интеллекту. Это касается и поставок расходных материалов, и управления станками, и качества продукции, и выполнения поставленных задач, и складских операций. Очевидно, что количество сотрудников на таком заводе будет небольшим.

В Японии, Китае, США, Германии и Швейцарии владельцы крупных промышленных компаний вкладывают значительные средства в модернизацию своих заводов. В результате увеличения количества компьютеров многие профессии, связанные с умственным трудом, теряют свою актуальность.

Считается, что в ближайшие десятилетия количество людей, занятых в производстве, будет сокращаться, например:

– Сборочное оборудование. Количество рабочих мест на конвейерных лентах будет постепенно сокращаться, поскольку сборочная машина может заменить нескольких рабочих.

– Бухгалтерские расчеты. Это та область, где человек не может конкурировать с машинами, способными точно фиксировать и рассчитывать доходы и налоги, что крайне полезно для государственных фискальных систем. Искусственный интеллект постепенно расширяет свои возможности в этой области.

– Консультирование клиентов. Сегодня роботы используются в сфере консультирования, где необходимо отвечать на типичные вопросы. С опытом коммуникативные навыки роботов-консультантов будут постепенно улучшаться.

– Автоматизация в скором времени затронет многие профессии, включая личных помощников, кассиров, водителей грузовиков и официантов. Например, на заводах H&H на производственных линиях успешно внедрен искусственный интеллект в виде технологии, отслеживающей направление взгляда работника. Это позволило сократить время обучения новых рабочих на 400 часов за год и снизить риск несчастных случаев.

По данным РАНХиГС, в течение 10 лет в России будет роботизировано 20,1 млн. рабочих мест (почти половина рабочих мест с официальной занятостью). ИИ технологии будут не только уничтожать старые рабочие места, но и создавать новые, согласно докладу Future of Jobs, к 2025 году новые технологии заменят 85 млн. рабочих мест и создадут 97 млн. новых. Александр Таскаев, директор департамента интеллектуальных систем автоматизации компании SATEL, прогнозирует, что к 2030 году автоматизация облегчит труд около 800 млн. сотрудников. В то же время растущий спрос на внедрение цифровых технологий способствует росту кадрового резерва ИТ-специалистов, а также стимулирует интерес к повышению квалификации и переподготовке кадров в России.

На сайте КонтрПлагиат опубликована серия статей, которая освещает опыт брендов в сфере ИИ:

American Express – ИИ ловит мошенников и улучшает пользовательский опыт.

BMW – ИИ строит машины будущего и управляет ими.

Baidu – машинное обучение поисковиков и беспилотных автомобилей.

Burberry – ИИ в продаже товаров класса люкс.

Coca-Cola – ИИ и лидерство на рынке безалкогольных напитков.

Daimler AG – от элитных автомобилей к пассажирским дронам.

Domino’s – ИИ продает сотни тысяч пицц ежедневно.

Elsevier – ИИ для врачебных решений и научных исследований.

Experian – ИИ упрощает ипотеку.

Harley-Davidson – ИИ повышает продажи кастомизированных товаров.

Hopper – ИИ помогает экономить на поездках.

IBM – когнитивные вычисления помогают машинам спорить с человеком.

Infervision – ИИ в ранней диагностике онкологических заболеваний и инсульта.

JD.com – ИИ помогает автоматизировать продажи.

John Deere – ИИ снижает загрязнение пестицидами в сельском хозяйстве.

KONE – ИИ управляет транспортировкой миллионов людей ежедневно.

Kimberly-Clark – ИИ анализирует данные о клиентах.

LinkedIn – ИИ преодолевает кризис навыков.

Mastercard – ИИ сокращает число ошибочных отказов от авторизации и экономит миллиарды долларов.

McDonald’s – роботы и ИИ в автоматизации процессов.

Microsoft – ИИ в повседневной жизни.

NASA – ИИ в исследовании космоса.

Netflix – ИИ и удовольствие от просмотра телевидения.

Press Association – ИИ собирает местные новости.

Salesforce – ИИ помогает компаниям понять клиентов.

Samsung – ИИ в автоматизации дома и офиса.

Shell – ИИ для энергетического перехода.

Siemens – ИИ и аналитика в создании «интернета поездов».

Spotify – музыкальные рекомендации от ИИ.

Starbucks – ИИ продает миллионы порций кофе ежедневно.

Stitch Fix – ИИ и человек радикально меняют рынок модной одежды.

Telefonica – ИИ связывает людей.

Tencent – ИИ в WeChat и здравоохранении.

Tesla – Разработка интеллектуальных автомобилей.

The Walt Disney Company – ИИ способен творить чудеса.

Twitter – ИИ борется с дезинформацией и спам-ботами.

Uber – ИИ управляет всем.

Unilever – ИИ в подборе и адаптации персонала.

Verizon – Машинное обучение в оценке качества услуг.

Viacom – ИИ ускоряет загрузку потокового видео и улучшает пользовательский опыт.

Walmart – ИИ заполняет полки и радует покупателей.

Искусственный интеллект находит все большее применение в сельском хозяйстве. Компании используют его для выполнения различных задач, таких как обнаружение и удаление сорняков с полей, выявление болезней сельскохозяйственных культур, определение вредителей, экономичное распределение необходимого количества пестицидов и удобрений. Кроме того, системы искусственного интеллекта могут отслеживать изменения параметров окружающей среды, таких как температура и влажность воздуха.

В будущем сельское хозяйство будет оснащено новым оборудованием, которое значительно упростит и автоматизирует процессы. Например, беспилотные летательные аппараты или дроны смогут обрабатывать посевы и делать аэрофотоснимки с помощью GPS и радаров. Это позволит повысить точность и эффективность применения химикатов и контроля состояния посевов. Уже сегодня существуют роботизированные устройства для уборки урожая, которые могут выполнять задачи более эффективно, чем зерноуборочные комбайны. Разрабатываются машины с искусственным интеллектом, способные бороться с сорняками. Одним из таких примеров является Hortibot, разработанный в Орхусском университете (Дания). Этот робот способен распознавать сорняки и проводить целенаправленную прополку с использованием механических устройств и гербицидов. Использование таких роботов позволяет не только сэкономить средства, но и снизить трудоемкость работ.

Аналитики компании Energias Market Research прогнозируют значительный рост рынка ИИ в сельском хозяйстве. Ожидается, что рынок вырастет на 24,3%. Наиболее активными странами для применения автоматизации в сельском хозяйстве будут США и Азиатско-Тихоокеанский регион. Ведущими компаниями на этом рынке являются Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, Acme и другие. Это говорит о том, что искусственный интеллект все больше становится важным инструментом в сельском хозяйстве и способен значительно повысить эффективность и производительность труда в сельском хозяйстве.

Многие слышали о существовании «умных домов», в которых для автоматизации различных задач используется искусственный интеллект. Однако в настоящее время функциональность таких систем ограничена такими простыми задачами, как регулировка освещения и сигнализации. Возможности искусственного интеллекта и интернет вещей с течением времени все больше расширяются, и в ближайшем будущем дома смогут стать полноценными помощниками семьи.

Изучение возможностей и областей применения искусственного интеллекта представляет большой интерес как для крупных информационных компаний, таких как Google и Amazon, так и для менее крупных игроков рынка. Одна из таких компаний – BotsCrew, специализирующаяся на разработке чат-ботов для различных сервисов, включая Telegram. Другой пример – InData Labs и nexocode, разрабатывающие программное обеспечение для решения аналитических задач, обработки данных и составления статистических отчетов на основе требований заказчика.

Крупные компании, признанные лидеры рынка, играют ведущую роль в развитии ИИ их достижения в скором времени изменят нашу жизнь.

Microsoft начала разработку нового суперкомпьютера в своем облачном сервисе хранения данных Azure два года назад, в 2020 году. В партнерстве с OpenAl компания стремится обучать алгоритмы и расширять возможности ИИ, предоставляя соответствующие компоненты инфраструктуры в распоряжение других организаций и экспертов. Microsoft также запустила программу Microsoft Designer, предназначенную для дизайнеров, создающих графику для социальных сетей и других источников.

ИИ уже доступен в офисных приложениях и поиске от Microsoft.

Alphabet, материнская компания Google и YouTube, полностью полагается на использование искусственного интеллекта. Автоматизированные алгоритмы используются для расчета стоимости рекламы, продвижения контента и фильтрации спама в почте Gmail. Дочерние компании Alphabet, в том числе DeepMind и Waymo, также активно разрабатывают ИИ и программное обеспечение для самоуправляемых автомобилей.20 В 2020 году Waymo запустит полностью беспилотный сервис такси для дорог общего пользования.

Amazon полностью интегрировала ИИ в свою архитектуру и использует его для создания целевых рекламных объявлений, поисковых систем и Amazon Web Services. Сервис Amazon Alexa стал популярным среди многих американских домохозяйств. Компания также предлагает клиентам AWS Cloud различные услуги, связанные с искусственным интеллектом, включая расширенную текстовую аналитику, автоматизированную проверку кода и разработку чатботов.

Nvidia производит мощные и высокоскоростные чипы, способные выполнять самые сложные ИИ-приложения. Например, на графических процессорах Nvidia работает суперкомпьютер Leonardo – один из самых быстрых компьютеров в мире. Многие крупные компании, не имеющие собственных суперкомпьютеров, используют оборудование, оснащенное чипами Nvidia и программным обеспечением Nvidia Quantum InfiniBand.

Как видно, развитие искусственного интеллекта – динамичная область, которая продолжает привлекать внимание и инвестиции со стороны крупнейших игроков информационной индустрии. Они не только меняют нашу жизнь, но и создают новые возможности для роста и продвижения в самых разных областях. Роль человека, в динамике развития ИИ, брать на вооружение то, что уже доступно и приобретение пользовательского опыта, который окажет несомненную пользу не только в развитии личности, но и в повседневной практике.

1.2. ИИ в образовании, поляризация мнений

В научной статье, опубликованной 15 марта 2023 года в журнале TS2, Мартин Фронкевич рассматривает влияние искусственного интеллекта на образование. Он выделяет несколько потенциальных преимуществ использования ChatGPT в этой области. Во-первых, персонализация обучения становится возможной благодаря способности генерировать индивидуальные задания и предложения для каждого учащегося. Это позволяет преподавателям создавать курсы, максимально соответствующие потребностям (возможностям) каждого обучаемого. Во-вторых, использование искусственного интеллекта может повысить успеваемость, поскольку обеспечивает быстрый доступ к информации и оказывает помощь в выполнении домашних заданий. В-третьих, ChatGPT может повысить эффективность выполнения заданий и способствовать вовлечению обучаемых в учебный процесс, пример 1 показывает решение задачи Всероссийской олимпиады школьников по математике, школьный этап 2022—2023.

Условие задачи: найдите количество четырёхзначных чисел, у которых три последние цифры образуют возрастающую арифметическую прогрессию (числа не могут начинаться с нуля), промпт 1.

Пример GPT-промпта, инструкции 1

Решите задачу, решение подробно поясните [Найдите количество четырёхзначных чисел, у которых три последние цифры образуют возрастающую арифметическую прогрессию (числа не могут начинаться с нуля).

Ответ. 180.

Решение. Разность прогрессии не может быть больше 4.

Для d = 1 – есть восемь подходящих прогрессий из цифр: от 012 до 789.

Для d = 2 – шесть: от 024 до 579.

Для d = 3 – четыре: от 036 до 369.

Для d = 4 – две: 048 и 159.

Итого, 8 +6 +4 +2 = 20 вариантов для трёх последних цифр. Выбирая для каждого из них первую цифру девятью способами, получаем ответ 20 · 9 = 180.]

Ответ на пример 1

Для решения задачи, найдем количество четырехзначных чисел, у которых три последние цифры образуют возрастающую арифметическую прогрессию.

1. Определим допустимые значения разности прогрессии. В данной задаче разность не может быть больше 4.

2. Для каждого значения разности прогрессии определим количество возможных прогрессий из трех последних цифр.

– Для разности 1 есть 8 возможных прогрессий: от 012 до 789.

– Для разности 2 есть 6 возможных прогрессий: от 024 до 579.

– Для разности 3 есть 4 возможных прогрессии: от 036 до 369.

– Для разности 4 есть 2 возможные прогрессии: 048 и 159.

3. Сложим количество прогрессий для каждого значения разности прогрессии: 8 +6 +4 +2 = 20 вариантов для трех последних цифр.

4. Для каждой прогрессии выберем одну из девяти возможных первых цифр.

5. Умножим количество прогрессий на количество возможных первых цифр: 20 * 9 = 180.

Итак, ответ на задачу составляет 180. Это означает, что существует 180 четырехзначных чисел, у которых три последние цифры образуют возрастающую арифметическую прогрессию.

М. Фронкевич также отмечает, что влияние ИИ на традиционные методы обучения вызывает опасения. Если обучаемые будут полагаться исключительно на технологии при выполнении заданий и поиске ответов, они могут перестать развивать свои навыки и стать зависимыми от ИИ.

Аманда Вернер также обсудила плюсы и минусы использования ChatGPT в образовании в своем подкасте. Она отметила, что нейронные сети способны выполнять самые разнообразные команды, что может быть полезно как для студентов, так и для преподавателей. Однако она также подчеркивает, что публикация материалов, созданных с помощью ИИ, может быть расценено как плагиат. Эта точка зрения имеет право на жизнь, когнитивность GPT сильно преувеличена, все ответы, которые GPT отдает пользователям – это компилят текстов, которые нейросеть индексировала в процессе своего обучения. С тех пор как OpenAI выпустила ИИ ChatGPT зарубежные органы надзора завалены корреспонденцией от писателей, авторов и издателей, которые выражают удивление необычайной способностью системы генерировать текст, схожий по содержанию с защищенным авторским правом материалом, включая содержание тысяч книг. Авторы жалоб подчеркивают, что генеративные языковые модели – это просто глубокий рерайт человеческого интеллекта, что опосредовано относится к копирайтингу, как генерации и совершенно не похожа на генерацию знаний.

По данным издания The Verge, против OpenAI подано два иска, которые содержат по шесть обвинений в «различных нарушениях авторских прав, халатности, неосновательном обогащении и недобросовестной конкуренции». Истцами по искам выступают такие известные авторы, как Пол Тремблей (автор книг «Хижина на краю света» и «Дом, полный привидений»), Мона Авад (автор книг «Кролик» и «Все хорошо, что хорошо кончается»), Кристофер Голден (автор книги «Арарат») и др. Истцы требуют компенсации прибыли, полученной OpenAI, возмещения убытков и других правовых санкций.

Аманда Вернер положительно оценивает перспективы использования ИИ в преподавании. Она подчеркнула, что единственный страх, который одолевает педагогов, – это страх перед неизвестностью. Развитие технологий и постоянные изменения в ИИ не повлияют на общение между людьми, которое является самой важной формой коммуникации. «Известно, что многие преподаватели школ и других учебных заведений с опаской относятся к использованию ИИ в образовательном процессе. Они считают, что ИИ может помешать обучению или даже стать инструментом для обмана». Однако Кевин Росс, автор статьи «Не запрещайте ChatGPT. Используйте его для обучения», считает, что ChatGPT имеет место в образовательном процессе и может быть полезным инструментом для преподавателей.

Росс подчеркивает, что невозможно полностью запретить использовать искусственный интеллект, и даже если его запретят, пользователи ИИ всегда смогут найти обходные пути. Автор статьи утверждает, что, поскольку ИИ постоянно развивается, постоянно появляются новые разработки, преподавателям невозможно уследить за каждой новой версией чат-ботов и остановить их. Вместо того чтобы вести бесполезную войну с ИИ, К. Росс предлагает использовать ChatGPT в качестве помощника преподавателя, чтобы эффективно распределять ресурсы и способствовать обучению, пример 2.

Пример GPT-промпта, инструкции 2

Объясните, простыми словами, ребенку 7 лет, как понять, какое двухзначное число больше или меньше.

Ответ на пример 1

Для того чтобы понять, какое двухзначное число больше или меньше, можно обратить внимание на цифру, которая стоит на первом месте (это называется десятки) в каждом числе. Если в одном числе десятки больше, чем в другом числе, то это число будет больше. Например, число 45 больше, чем число 37, потому что 4 (десятки в числе 45) больше, чем 3 (десятки в числе 37). Если же десятки равны, то нужно обратить внимание на цифру, которая стоит на втором месте (это называется единицы) в каждом числе. Если в одном числе единицы больше, чем в другом числе, то это число будет больше. Например, число 56 больше, чем число 53, потому что 6 (единицы в числе 56) больше, чем 3 (единицы в числе 53).

Есть и те, кто смотрит на использование ChatGPT в образовании с другой точки зрения. В статье Майкла Элсена-Руни «Департамент образования штата Нью-Йорк запрещает ChatGPT на школьных устройствах», опубликованной на сайте ChalkBeat New York 4 января 2023 г., сообщается, что Департамент образования штата Нью-Йорк принял решение о запрете ChatGPT.

Несколько иной подход в российском образовании, которое рассматривает ИИ с позиции преференций для педагогов. Так, например, пилотный проект, анонсированный 19 декабря 2022 года, будет использовать нейронные сети для проверки работ по гуманитарным наукам, написанных российскими школьниками. В рамках проекта, который начнется в феврале 2023 года, будут проверяться работы по русскому языку, литературе, истории и обществознанию, сообщила пресс-служба Национальной технологической инициативы (НТИ).

По словам представителей НТИ, нейронная сеть способна выявлять ошибки в работах лучше, чем средний учитель-эксперт. Программа выявляет грамматические, пунктуационные и смысловые ошибки, экономя учителю до 20% времени.

Депутат Государственной Думы РФ, первый заместитель председателя Комитета ГД по культуре Александр Шолохов выразил обеспокоенность использованием искусственного интеллекта для проверки работ вместо преподавателей. По его мнению, такая практика может привести к негативным последствиям, аналогичным последствиям ЕГЭ.

Пример GPT-промпта, инструкции 3

Исправь ошибки в тексте, все исправления заключи в квадратные скобки: Последние несколько лет ознаменовались для IT-отрасли небывалым прорывом в развитии технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта (Artificial Intelligence AI) на базе нейронных сетей. Значительного прогресса в этой области удалось добиться OpenAI Microsoft Google Baidu и прочим иностранным компаниям. Не отстают от современных тенденций и российские разработчики решения которых зачастую остаются в тени раскрученных зарубежных брендов.

Ответ на пример 3

Последние несколько лет ознаменовались для IT-отрасли небывалым прорывом в развитии технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта (Artificial Intelligence [,] AI) на базе нейронных сетей. Значительного прогресса в этой области удалось добиться OpenAI [,] Microsoft [,] Google [,] Baidu и прочим иностранным компаниям. Не отстают от современных тенденций и российские разработчики [,] решения которых зачастую остаются в тени раскрученных зарубежных брендов.

В декабре 2022 года М. Павловец, преподаватель Высшей школы экономики, рассказал о своем опыте использования нейронной сети GPT-3 для успешной генерации нескольких вариантов выпускных работ ЕГЭ. Он создал несколько текстов на английском языке и представил один из них на оценку своим коллегам. Коллеги сочли работу достойной признания, но при этом указали на некоторые неточности.

М. Павловец также скептически относится к критериям и методам оценки дипломных работ и призывает органы управления образованием пересмотреть их. Он убежден, что существующие методы не обеспечивают полной объективности и подвержены не только высокотехнологичным нейросетевым «накруткам», но и бездарному плагиату.

Аналогичной позиции придерживается сервис академического перефразирования и рерайта КонтрПлагиат, в своей статье «Простой хак для преподавателей и научных, как в считанные секунды узнать, как и кем писалась студенческая работа».

Идея очень простая, перед проверкой работы проверять историю версий или историю исправлений (стандартная функция Ворд). Это позволяет видеть все этапы написания письменных работ, т.е. научный руководитель просто видит, составление, обдумывание и написание письменной работы.

Используя Google Drive возможно полностью исключить такую практику как написание работ на заказ, т.к. это совершенно другая среда прозрачности процесса.

Поскольку ChatGPT используется студентами для генерации письменных работ и обходит процедуры антиплагиата, среди преподавателей начинается паника. Возникает вопрос: что теперь будет с оценками за письменные задания? Ответ на этот вопрос не однозначен. Однако давайте рассмотрим проблему более подробно.

В зарубежных странах активно работают фабрики эссе, множество фрилансеров готовы помочь сделать рерайт по цене 5—6 евро за страницу или написать работу по цене от 50 евро за страницу.

Все эти студенческие помощники с нового года начали терять работу и все благодаря ChatGPT, который пристально посматривает в этом направлении, предполагая в последствии монетизировать помощь писателям.

ChatGPT, при грамотном подходе может написать отличное эссе или ВКР для бакалавриата, а также успешно справиться с различными академическими и профессиональными экзаменами. Потрясающе… И что теперь делать? Одно из возможных решений – вернуться к традиционным экзаменам. Противники данного подхода ссылаясь на дороговизну метода традиционных экзаменов и наличие носимых девайсов, на которых можно читать ответы на экзаменационные вопросы или подсматривать нужные ответы – категорически против этого метода.

Что же делать, если мы хотим сохранить все необходимые компоненты, сопутствующие написанию письменной работы, написание, правка и при этом обеспечить жесткий контроль, как на экзамене? А также учитывать самостоятельность работы студента?

КонтрПлагиат задумалась над возможным решением и в итоге нашел обоснование ответ на этот вопрос. Ключ к тому, чтобы держать все этапы написания письменных работ – на должном уровне контроля, заключается в использовании малоизвестной функции Google Drive – «истории версий».

Изложим классический сценарий: вы работаете над файлом в Google Drive и хотите отслеживать все изменения, которые вы внесли в этот файл, в среде Ворда этот функционал называется «Записывать исправления». Как реализуется процедура – выделите файл, нажмите на меню «Файл», затем перейдите в раздел «История версий» и выберите опцию «Просмотреть историю версий». На экране появится подробный журнал всех изменений, внесенных в файл. Если изменения в файл вносили несколько пользователей, то будет хорошо видно, кто внес каждое изменение. Стоит еще раз отметить, что аналогичная функция имеется и в MS Office.

Детальное изучение журнала изменений позволит отследить каждое добавленное предложение, исправленную опечатку или удаленный фрагмент текста. Это очень полезный инструмент, помогающий как при создании текста, так и при восстановлении случайно удаленного содержимого. Однако стоит отметить, что эта функция оставляет специфический и очень человеческий след.

Когда студенты пишут свои работы, они неизбежно перемещают, добавляют или удаляют фрагменты текста. Все эти действия будут отражены в истории версий с соответствующими временными метками и отметками о каждом изменении, внесенном каждым пользователем. Следовательно. если в файл добавлен большой кусок текста, то это говорит о том, что он скопирован и вставлен, а не написан методом научной компиляции.

Однако если работа была написана для студента машиной или автором-фрилансером, то предоставленный текст будет представлять собой уже готовый материал, который можно просто вставить в документ. Даже если бы пользователю пришлось вводить этот текст вручную, история версий все равно показала бы, что текст был введен дословно от начала до конца. Такой способ составления текста невозможен для человека.

Как видно, предлагаемый метод эффективно решает главный недостаток письменных работ, он приоткрывает завесу над процессом, как велась работа. Можно сказать, что метод является панацеей от широкого круга проблем. Для научных руководителей, использование данного подхода обозначает возможность действительно проверять, получая значительную экономию времени: проверка журналов активности гораздо проще, чем трудоемкая детективная работа по выявлению «заказных» работ, созданных фрилансером или машиной. При использовании системы регистрации активности студентов у преподавателей появляется больше времени для подготовки более качественных комментариев и выполнения других задач, не отвлекаясь на длительные проверки.

Для того чтобы система была справедливой, необходимо учесть некоторые технические нюансы. Во-первых, требования должны быть изложены четко и ясно (а не просто затеряны в безымянном документе учебной программы) и регулярно повторяться, чтобы избежать возможного недопонимания. Такие мероприятия также являются педагогически обоснованными и способствуют лучшему пониманию процесса самостоятельной работы студентов.

По нашему мнению, использование искусственного интеллекта (ИИ) в образовании является неотъемлемой частью современного образовательного процесса. Изначально разработанный для автоматизации и повышения производительности труда в различных отраслях промышленности, ИИ сегодня все чаще используется и в образовании. Эта инновационная технология открывает новые возможности для преподавателей и студентов, позволяя сделать обучение более эффективным и персонализированным.

Персонализированное обучение – одна из ключевых технологий ИИ в образовании. Анализируя данные о учащихся, ИИ может предложить каждому обучаемому индивидуальный подход к обучению, основанный на уровне его знаний и навыков. На основе этой информации ИИ может рекомендовать задания и материалы для каждого учащегося или студента, отвечающие его индивидуальным потребностям. Такой подход позволяет каждому студенту учиться в своем собственном темпе и сосредоточиться на более сложных заданиях, когда он к ним готов.

Кроме того, использование ИИ в образовании упрощает процесс выставления оценок. Для преподавателей традиционная ручная проверка заданий является трудоемкой и отнимает много времени. Однако с помощью ИИ можно создать автоматизированную систему оценивания, которая анализирует работы студентов и выставляет оценки в режиме реального времени. Таким образом, преподаватели могут сосредоточиться на помощи и поддержке студентов, а ИИ позаботится о выставлении оценок и обратной связи. Этот метод не только экономит время, но и позволяет более точно оценить способности студента.

Интеллектуальные помощники – системы, имитирующие работу преподавателей и поддерживающие процесс обучения, – являются еще одним способом применения искусственного интеллекта (ИИ) в образовании. Такие помощники могут отвечать на вопросы, предоставлять дополнительные материалы и пояснения, помогать в выполнении домашних заданий. Интеллектуальные помощники, поддерживаемые алгоритмами ИИ, могут использоваться как онлайн, так и офлайн, обеспечивая постоянную поддержку учащихся в процессе обучения.

Еще одно полезное применение ИИ в образовании – предиктивная аналитика. Анализируя большие объемы данных, таких как оценки, результаты аттестации и посещаемость, алгоритмы ИИ способны предсказать, каких успехов могут достичь обучаемые и с какими проблемами они могут столкнуться. Это позволяет принимать обоснованные решения, повышая качество образования и обучения.

Как видно, использование ИИ в образовании открывает новые возможности для совершенствования образовательного процесса. От персонализированного обучения и автоматизированных оценок до интеллектуальных помощников и предиктивной аналитики. Преподаватели могут лучше адаптировать свои методы обучения к индивидуальным потребностям своих учеников, а ученики, в свою очередь, могут получать более точную обратную связь и дополнительную поддержку. Технологии искусственного интеллекта постоянно развиваются в сфере образования, предоставляя новые возможности для создания прогрессивных и инновационных методов обучения. Все это делает образовательный процесс более эффективным и отвечает потребностям современного обучения.

Простейший пример использования ИИ – данное пособие, которое написано меньше чем за сутки и искусственный интеллект применялся везде, от картинки обложки до последней страницы текста.

1.3. Обзор отечественных ИИ-сервисов и приложений

Мы уже отмечали, что зарубежные сервисы ИИ имеют сильную маркетинговую поддержку, гораздо хуже обстоят дела с отечественными разработками.

ЯндексGPT (Generative Pre-trained Transformer) – это модель искусственного интеллекта, разработанная компанией Яндекс. Она основана на архитектуре Transformer и активно обучается на большом количестве текстовых данных, что позволит генерировать тексты на заданную тему или продолжать заданный текст.

Учитывая, что ChatGPT недоступен для россиян, YandexGPT – очень своевременный продукт, который в принципе может делать примерно то же самое, но пока находится в стадии обучения. YandexGPT и Алиса могут писать стихи, мгновенно переводить, писать деловые письма, писать код, причем все это достаточно качественно, рис. 2.

Компания «Яндекс» предупреждает, что на данный момент модель еще находится в стадии тестирования и может давать неверные ответы.

Рисунок 2 – ЯндексGPT – Нейросеть с Алисой

Генератор пьес «НейроСтаниславский» был разработан студентами Национального исследовательского технологического университета «МИСиС» с использованием нейросети ruGPT-3. Эта нейросеть была дополнительно обучена на произведениях русских классиков, включая работы Островского, Чехова и Горького. Молодые инженеры разработали алгоритм, который изучил десятки пьес и выделил из них 14 тысяч диалогов. Полученная база данных послужила основой для создания «НейроСтаниславского». Авторы проекта уверены, что искусственный интеллект будет иметь огромное значение для развития театрального искусства в будущем, и они сделали значительный шаг в этом направлении.

Голосовой помощник «Алиса» был разработан компанией «Яндекс» в 2017 году как отечественная альтернатива виртуальным ассистентам Apple Siri, Google Assistant и Amazon Alexa. За время своего развития «Алиса» приобрела множество навыков и умений. Она отлично владеет русским языком, может давать быстрые ответы на вопросы, прокладывать маршруты, рассказывать детям сказки, вызывать такси, делать покупки в интернет-магазинах, играть в игры, распознавать фотографии, рисовать картины, управлять «умным» домом и выполнять множество других действий. Отличительными особенностями «Алисы» являются ее способность вести разговоры на различные темы и возможность интеграции в различные системы. Более того, сервис может запоминать голоса пользователей и автоматически адаптироваться к интересам каждого собеседника.

Голосовой помощник «Маруся» – интеллектуальная голосовая система, разработанная интернет-холдингом VK, ранее известным как Mail.ru Group. Этот сервис имеет широкий спектр функций: от выполнения голосовых команд и ответов на вопросы до перевода фраз с русского на иностранные языки, управления устройствами «умного» дома и др. Особое внимание в разработке было уделено поддержке детских навыков, которые помогают родителям заниматься своими детьми. Голосовой помощник может развлечь маленьких пользователей различными развивающими играми, загадками, викторинами, сказками (включая использование дополненной аудиореальности), стихами и музыкой из специальных плейлистов. «Маруся» способна распознать голос ребенка и автоматически активировать детский режим. Доступ к сервису можно получить через одноименное приложение для iOS и Android, почту Mail.ru, браузер «Атом», социальную сеть «ВКонтакте», фирменные колонки «Капсула» и российскую версию Mi Smart Speaker от Xiaomi.

Голосовой помощник «Салют», разработанный компанией «Сбер», является частью экосистемы продуктов этой компании и способен вести диалог с пользователем от лица трех виртуальных персонажей с разными голосами, характерами и стилем общения. «Салют» доступен в мобильном клиенте с тем же названием, в банковском приложении «Сбербанк Онлайн», на смарт-устройствах Sber и на телевизорах, поддерживающих «Салют ТВ». Помимо базовых функций, таких как предоставление информации о погоде, установка будильника, ответы на вопросы и воспроизведение музыки, этот голосовой помощник способен управлять умным домом, осуществлять перевод денег, оплачивать мобильную связь, делать заказы в интернет-магазинах, записывать пользователей к врачу или в салон красоты и выполнять другие повседневные задачи. Голосовой помощник поддерживает детский режим с возрастными ограничениями и может быть использован в качестве продвинутого автоответчика на смартфонах.

Colorize – инновационный инструмент, разработанный Александром Кожевиным, который использует передовые технологии искусственного интеллекта для раскрашивания чёрно-белых фотографий и видеороликов. Он также предлагает возможность реставрации старых снимков, улучшения изображений и масштабирования без потери качества. Работа с Colorize осуществляется весьма просто: пользователь загружает файл, требующий обработки, и спустя некоторое время получает результат. Бесплатная версия сервиса имеет некоторые ограничения и существенно урезанные возможности AI-движка. Однако разработчик предлагает три тарифных плана, включая самый доступный, который позволяет обрабатывать до 50 снимков. Обработка видео оплачивается отдельно и стоит значительно дороже.

Бесплатный AI-сервис, разработанный компанией VK, который позволяет восстановить старые монохромные фотографии и придать им новую жизнь, добавив яркие краски, рис. 3.

Рисунок 3 – Бесплатный AI-сервис, разработанный компанией VK

Этот сервис основан на технологиях компьютерного зрения Vision от VK Cloud, которые не только раскрашивают черно-белые снимки, но и проводят их реставрацию, удаляя мелкие царапины, исправляя дефекты и повышая качество изображения. AI-разработка компании VK позволяет пользователям преобразовывать свои старые фотографии с минимальными усилиями и получать великолепные результаты. С помощью этого инструмента можно быстро и легко оживить прошлое и сохранить воспоминания в ярких цветах.

КонтрПлагиат, сервис, известный в академических кругах как академическая нейросеть перефразирования текстов, содержащих плагиат и очеловечивания текстов, сгенерированных ИИ, например GPT, рис. 4.

Рисунок 4 – КонтрПлагиат, академическая нейросеть перефразирования текстов

Сервис, появился за несколько лет до GPT, а с 2023 г. предоставляет целый ряд дополнительных услуг:

Услуги перефразирования и очеловечивания текстов:

– для адаптации к разным аудиториям;

– для уменьшения плагиата, любой объем;

– написанных с помощью GPT;

– для улучшения SEO-оптимизации;

– для улучшения читабельности;

– новостного контента;

– создания очеловеченного контента для социальных медиа, согласно Федеральных законов от 14 июля 2022 г. №270-ФЗ, статьи 10 Федерального закона «Об обеспечении доступа к информации о деятельности судов в Российской Федерации», Распоряжения Правительства РФ в сентябре 2022 года, №2523-р.

Создание уникальных текстов по образцу, с последующим очеловечиванием:

– для статей блогов;

– описаний товаров для интернет-магазинов;

– для рекламных баннеров и объявлений;

– для описания услуг и продуктов компании;

– для презентаций и бизнес-планов;

– для описания мест и достопримечательностей;

– для отзывов на продукты и услуги;

– для описания проектов и исследований;

– для описания культурных событий и фестивалей;

– для описания технических характеристик продуктов и товаров;

– для описания музыкальных произведений и альбомов;

– для описания исторических событий и персонажей;

– для описания кулинарных рецептов;

– для описания спортивных событий и команд;

«Балабоба» – это нейросетевой сервис генерации текстов, разработанный «Яндексом». Он способен создавать связные тексты на любую тему и в разных стилях на основе фраз, введенных пользователем. В основе «Балабобы» лежит облегченная версия нейросети YaLM 100B, которая обрабатывает и генерирует тексты на русском и английском языках. Разработчики «Яндекса» отмечают, что сервис не обладает собственным мнением или знаниями. Он только подражает и составляет фразы, максимально похожие на реальные тексты из интернета. Поэтому иногда «Балабоба» может создавать странные тексты и применяется в основном для развлечения.

Нейросеть «Шедеврум», разработанная компанией «Яндекс», представляет собой прототип системы, способной генерировать изображения на основе текстовых запросов пользователей.

Рисунок 5 – Нейросеть «Шедеврум», разработанная компанией «Яндекс»

Эта нейросеть обладает умением понимать русский и английский языки, а также проявляет предпочтение к конкретным и точным описаниям. Она способна имитировать стиль известных художников и создавать произведения искусства в заданных художественных стилях. Для использования этой системы необходимо скачать мобильное приложение, доступное в Google Play и App Store.

Нейронная сеть «Шедеврума» использует метод каскадной диффузии для создания иллюстраций. Сначала она генерирует изображения в соответствии с текстовым запросом, а затем постепенно увеличивает разрешение, добавляя детали. Первая версия этой генеративной модели была обучена на 240 миллионах примеров изображений с текстовыми описаниями. В настоящее время разработчики работают над следующим обновлением системы, которое будет основано на наборе данных из 500 миллионов примеров. Ожидается, что это обновление значительно улучшит качество генерируемых искусственным интеллектом изображений.

Нейросеть Kandinsky 2.1, разработанная компанией «Сбер», представляет собой новую генеративную модель, способную создавать высококачественные изображения на основе их текстового описания на естественном языке. Именно эту нейросеть мы использовали для создания обложки нашего пособия. Эта модель также может комбинировать несколько изображений, изменять их в соответствии с текстовым описанием, генерировать иллюстрации, которые похожи на заданное изображение, дорисовывать недостающие части и формировать изображения в режиме бесконечного полотна. Сервис понимает запросы на 101 языке, включая русский и английский, и способен рисовать в различных стилях, таких как 3D-рендеринг, картина маслом, рисунок карандашом, студийное фото, хохлома, ренессанс, классицизм, аниме, мозаика и другие.

Kandinsky 2.1 является развитием предыдущей версии AI-системы, которая была обучена на одном миллиарде пар «текст – изображение». Обновленная модель также была обучена на 170 миллионах иллюстраций высокого разрешения с текстовыми описаниями, а также на датасете из двух миллионов примеров, содержащих тексты, лица людей и другие сложные графические элементы. В основе сервиса также лежит новая модель автоэнкодера, которая используется в качестве декодера векторных представлений изображений. Представители компании «Сбер» отмечают, что эти улучшения значительно повышают качество генерируемых иллюстраций в высоком разрешении.

Система закадрового перевода видео, разработанная компанией «Яндекс», представляет собой инновационное решение, которое позволяет пользователям просматривать видео с русской озвучкой на различных иностранных языках, таких как английский, немецкий, французский, испанский и китайский. Этот уникальный сервис доступен в «Яндекс. Браузере» для операционных систем Windows, macOS, Linux и Android, а также в официальном приложении «Яндекс» для устройств на базе iOS и Android. Для того чтобы воспользоваться переводом, пользователю необходимо всего лишь нажать на специальную кнопку с логотипом «Яндекс. Переводчика». Кроме того, система поддерживает перевод видео, размещенных на таких популярных платформах, как YouTube, Vimeo, Twitch и другие. Главное условие – видео должно быть доступно для общего просмотра, а его продолжительность не должна превышать 4 часа.

Основой функционирования сервиса закадрового перевода «Яндекса» является использование нескольких передовых технологий, разработанных этой компанией. Среди них можно выделить технологии распознавания и синтеза речи, биометрии и машинного перевода, основанные на сложных нейросетевых моделях. Сначала система распознавания речи преобразует произнесенные слова в кадре в текст, автоматически расставляет знаки препинания и разделяет слова на смысловые сегменты. Затем технология машинного перевода переводит полученный текст на русский язык, а модуль синтеза речи озвучивает результат. Этот переводный текст затем накладывается на видео таким образом, чтобы фразы в оригинале и переводе имели одинаковую длину. Для распознавания голосов разных дикторов на видео применяется еще одна нейросеть, которая анализирует спектрограмму звуковой дорожки и определяет фрагменты, произнесенные разными говорящими. Благодаря этой технологии становится возможным определить, кто из спикеров что сказал, это значительно облегчает восприятие перевода в случае, когда на видео присутствует большое количество действующих лиц.

SteosVoice: разработанная компанией Mind Simulation, система синтеза речи SteosVoice представляет собой AI-платформу, способную преобразовывать текстовую информацию в аудиофайлы. Это многофункциональное решение может быть использовано для озвучивания YouTube-роликов, создания голосовых систем, персонажей в игровых приложениях и подкастов. Библиотека SteosVoice включает в себя более полусотни уникальных голосов на русском и английском языках. Кроме того, пользователи имеют возможность загружать собственные голоса и настраивать ритмоинтонационные характеристики синтезируемой речи. Чтобы оценить функциональные возможности сервиса, разработчики предлагают использовать бесплатного Telegram-бота. Полный набор инструментов системы синтеза речи доступен по подписке.

Умная камера «Яндекса». Приложение «Яндекс» предлагает уникальную возможность использования интеллектуальной камеры на мобильных устройствах. Эта камера в режиме реального времени распознает предметы, описывает то, что видит, и предлагает рекомендации. Кроме того, она способна сканировать документы, переводить надписи и решать математические уравнения.

Основой работы камеры являются передовые технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Специально обученные нейронные сети, основанные на множестве примеров, позволяют идентифицировать широкий спектр объектов, попадающих в объектив камеры. Благодаря умной камере «Яндекса», пользователи могут мгновенно переводить вывески, меню и этикетки на иностранных языках, определять породу животных, виды растений и названия достопримечательностей, а также находить магазины, где можно приобрести товары, аналогичные тем, которые видятся на фотографиях. Более того, камера способна раскрывать прекрасное в самых обычных вещах, будь то цветок на подоконнике или скамейка в парке: достаточно направить камеру на объект, и «Яндекс» предложит поэтические строки, связанные с ним.

Как видно, рынок программных решений на базе искусственного интеллекта продолжает активно развиваться как на мировом, Приложение2, так и на российском уровне. Если раньше «умные» сервисы считались чем-то экзотическим, то сегодня они уже не вызывают удивления: электронная техника способна понять пользователя с полуслова, отвечать на вопросы и легко справляться с повседневными задачами. Однако это только малая часть возможностей, которые предлагают AI-технологии.

Прогресс в этой области неумолимо продвигается вперед. Безусловно, в ближайшие десятилетия мы ожидаем качественный скачок в развитии систем искусственного интеллекта, особенно с учетом развития квантовых и фотонных вычислений, интернета вещей и робототехники. Эти технологии имеют потенциал кардинально изменить жизнь человека.

2.1. Что такое GPT

GPT – это новация конца 2022 г., следовательно ее сопровождают все маркеры, сопутствующие развитию инновации. Про GPT написано немало, по заявлениям разработчиков известно, что GPT-4 – самая передовая система OpenAI, которая обеспечивает более безопасные и полезные ответы. Не за горами выход GPT-5, которая станет еще удобней и полезней, поговаривают, что базовая версия GPT может стать бесплатной.

Опыт GPT не оставил равнодушным целый ряд отечественных компаний, известно о попытках «Сбера» реализовать «Рерайтер», «Суммаризатор», в середине лета запущена Yandex GPT, разработчики называют свое творение российским конкурентом языковой модели GPT-4 от «Яндекса». Разработчики Yandex GPT заявили, что она умеет общаться, писать тексты и генерировать идеи почти как человек. К сожалению, мы не смогли посотрудничать с Yandex GPT, т.к. то, что заявляют разработчики и то, что имеется на практике, как говорят одесситы – это две большие разницы.

GPT обучалась на массивах текстовых данных, другими словами на публикациях, которые присутствуют в Интернет. В массив вошли публикации открытых источников, форумов, статьи сайтов, сетевые библиотеки, книги, исследования, опубликованные до 2021 г. Поэтому, ответы GPT не являются научными и не являются актуальными.

Сами ответы – не результат когнитивности, они представляют собой компиляцию знаний, опубликованных в Интернет, во избежание претензий авторов интернет-материалов, GPT старается излагать тексты «другими словами».

Многочисленные статьи на тему GPT лукавят, когда говорят о способностях творения OpenAI. Большинство тестов, по решению задач, не описанных в практике людей GPT проваливает. Не смотря на это популярность GPT, взлетев с начала года, испытала 10% снижение интереса к середине 2023 г., оживить публичный интерес не смогла четвертая и плюсовая версия ИИ, появились сообщения о некотором «отупении» GPT, все это наталкивает на мысль, что глубокое проникновение ИИ и конкуренция, вынудят разработчиков GPT сделать доступ к младшим версиям бесплатным.

Исходя из реальности, дальнейшее отношение и технология работы с GPT будут строиться на основании реальности, а не маркетинговых заявлений.

2.2. Алгоритм составления GPT-запроса (промпт, инструкция)

Алгоритма идеального запроса не существует, т. к. GPT развивается и все, что хорошо работало сегодня, может плохо работать завтра.

Несмотря на это можно рассмотреть следующий подход:

Определение роли ChatGPT, «Я хочу, чтобы вы выступили в роли высококвалифицированного специалиста-эксперта». КонтрПлагиат неоднократно показывал на примерах, что роль не играет значение, ответ не зависит от того, кем себя должна представить GPT, профильным экспертом или пастухом, промпт 4, рис. 6.

Пример GPT-промпта, инструкции 4

Я хочу, чтобы вы выступили в роли пастуха, с образованием 4 класса, изложи теорию шкалирования Лайкерта, указав на аспекты ее практического применения

Рисунок 6 – Роль, указанная в запросе к GPT, не играет значения

Четко сформулируйте задачу и порядок ее выполнения. Этот подход имеет право на жизнь.

Обеспечьте контекст. Чем больше контекста вы предоставите, тем более релевантным и полезным будет ответ. Другими словами, мы должны дать GPT информацию для размышления, в противном случае ИИ начнет компилировать ответ на базе массивов, на которых учился. На рис. 7 приведен пример промпта и ответа GPT.

Пример GPT-промпта, инструкции 5

Какие правовые акты, с какого числа, легализуют цифровой рубль в России, какие возможности открываются перед гражданами и бизнесом [контент]