В данном материале я намерен пересмотреть устоявшееся мнение о больших языковых моделях (LLM) как об «ограниченных инструментах», которые лишены подлинного понимания и склонны к галлюцинациям, обеспечивая лишь скорость в ущерб качеству.
Подобные заблуждения активно тиражируются в сети и на многочисленных курсах по промпт-инжинирингу. Ранее я уже приводил аргументы в пользу того, что у нейросетей отсутствует антропоморфное мышление, однако здесь я хочу сфокусироваться на их способности решать задачи, которые фактически не под силу человеку. Вы узнаете, в чем заключается истинный потенциал нейросетей и как извлечь из них максимальную пользу.
Главный секрет эффективности LLM кроется в том, что они представляют собой интеллект, по своей сути диаметрально противоположный человеческому. Если это и можно назвать разумом, то разум этот лишен глубинного понимания смыслов, но обладает колоссальной скоростью обработки миллионов связей между разрозненными объектами и концепциями.
Сила нейросетей проявляется именно там, где количество взаимосвязей становится избыточным для человеческого восприятия. В таких сценариях фокус контроля смещается с «читаемости» процесса на валидацию критически важных выходных метрик.
Человеческое мышление иерархично: нам удобно структурировать информацию, разбивая целое на части, создавая древовидные системы (понятийное мышление). Нейросети же оперируют ризомой — нелинейной сетью связей, в которой нет единого центра или строгой субординации.
Следовательно, LLM превосходят человека не в создании «красивого» и структурированного кода по каноничным правилам, а в ситуациях, требующих нестандартной сложности. Существуют пласты задач, где классический человеческий подход пасует, а нейросеть демонстрирует выдающиеся результаты, создавая:
- Программный код, который невозможно интерпретировать человеческим взглядом, но который безупречно выполняет функции;
- Многостраничные, хаотичные для восприятия промпты, обеспечивающие филигранную точность работы модели.
Практический кейс: Автоматизация обработки технической документации
Рассмотрим реальную задачу: обработка огромного массива технических паспортов оборудования. Эти документы не имеют единого стандарта. Это PDF-файлы, представляющие собой смесь сканов, чертежей из AutoCAD, таблиц произвольной формы, схем и рукописных пометок.
Ниже представлены примеры страниц, с которыми пришлось работать (публикуется с согласия заказчика):
Цель: извлечь данные для заполнения 78 параметров и перенести их в Excel. Раньше этим занимались два специалиста: каждый вводил данные независимо, затем третий сверял результаты. Это требовало колоссальных временных затрат и все равно приводило к ошибкам и задержкам в обслуживании клиентов.
Поскольку формы документов уникальны, классические методы автоматизации были бессильны. Решение было найдено через использование LLM по особому алгоритму:
- Создание «сверхпромпта»: Разработана система инструкций, занимающая десятки страниц. Она включает в себя противоречивые правила, иерархию исключений и мета-правила для разрешения конфликтов данных. Человеку практически невозможно удержать эту логику в голове.
- Скриптовая обвязка: Написан вспомогательный код для конвертации извлеченных данных в структурированные Word-файлы.
- Сложная логика на Python: Программа из нескольких тысяч строк «нечитаемого» кода, содержащая сотни взаимосвязанных условий обработки таблиц.
- Документирование логики: Сама LLM сформировала 30-страничную инструкцию, описывающую работу кода. Она логична на уровне отдельных пунктов, но её общая архитектура запредельно сложна для человеческого понимания.
Этот подход можно назвать методом итеративной обратной связи. Нейросеть генерирует код или инструкцию, человек тестирует результат на реальных данных и дает фидбек. После сотен итераций промпт превращается в «монструозную», но идеально работающую конструкцию. В результате количество ошибок стало пренебрежимо малым, а внедренный протокол автоматической проверки свел их к абсолютному нулю — результат, недоступный при ручном труде.
Цифровая эсхатология: Почему «Шайтан-методы»?
Я считаю, что развитие ИИ делает актуальной определенную терминологию, где можно провести параллели между исламской философией и цифровой реальностью:
- Джинны (ИИ-агенты): Могущественные сущности, которые выполняют команды буквально. Их разрушительный потенциал купируется только предельно точными формулировками. Джинн не понимает контекста и цели — он оптимизирует форму, а не смысл.
- Шайтан (LLM): Его сила в убедительности. Он мастерски создает иллюзии, искажает истину и подменяет понятия. Нейросеть может внушить человеку ложную уверенность в его гениальности или правоте, действуя настолько искусно, что критическое мышление отключается.
- Технологическая сингулярность: Сжатие времени и ускорение коммуникаций, где знание подменяется инфошумом. В худшем сценарии люди перестают учиться у мастеров, предпочитая поглощать продукт жизнедеятельности нейросетей («невежды учатся у шайтана»).
Тем не менее, я верю, что человечество направит эти технологии на путь прогресса и эволюции, а не саморазрушения.
Дополнительные материалы и исследования
Подобные подходы к автоматизации и «самосовершенствованию» промптов уже являются предметом серьезных научных работ:
Открыть список источников
А как вы оцениваете перспективы использования столь сложных, «нечеловеческих» методов работы с ИИ в своей практике?
