Темы этой главы
• Использование LLM в профессиональных и личных целях
• Надлежащее и ненадлежащее использование инструментов ИИ в образовании
• Методы выявления контента, сгенерированного машиной
• Общий экономический эффект от применения инструментов генеративного ИИ
Каждый человек хоть однажды переживал так называемое в позитивной психологии состояние потока, когда вы глубоко погружены в работу и даже теряете счет времени из-за сильной концентрации. Скорее всего, вы также переживали моменты нарушения этого потока, когда вас что-то отвлекало, например необходимость что-то найти или заняться посторонними вещами. Подобная фрустрация была главным мотиватором для генерального директора GitHub Нэта Фридмана, когда он объявил о выпуске помощника по программированию Copilot. Фридман написал: «Он поможет вам быстро находить альтернативные способы решения проблемы, писать тесты, изучать новые API без утомительного поиска ответа в интернете»1. Важнейшим преимуществом была интеграция с редактором кода VSCode от Microsoft: Copilot мог напрямую подключаться к текущим рабочим процессам программиста.
В программировании и других областях люди используют большие языковые модели и другие разновидности генеративного искусственного интеллекта как средство для ускорения работы, которую они уже выполняют, например для разработки учебного расписания или плана работ. В этой главе мы изучим, как LLM сейчас используются в личных, профессиональных и образовательных целях. Мы также рассмотрим возможные изменения, которые эта технология вызовет в образовании и экономике в целом.