ИИ-грамотность: все, что нужно знать в 2025 году

Содержание

• 1 Понимание, как работают модели и почему они ошибаются
• 1.1 Как ловить ИИ на ошибках
• 2 Продвинутые способы тестирования ИИ
• 3 Адаптация под задачу: промпты и кастомизация
• 3.1 Продвинутая работа с промптами
• 3.2 Кастомизация
• 4 Работа с плохими данными
• 5 Безопасность и приватность
• 5.1 Не пишите в ИИ то, что не написали бы на заборе
• 5.2 Отключите обучение на ваших данных
• 5.3 Если сомневаетесь — гоните через локальную модель
• 5.4 Анонимизируйте инфу
• 5.5 Не доверяйте ботам и плагинам «из телеги»
• 6 Где учиться ИИ-грамотности
• 7 Итог

Уметь использовать нейронки — уже мастхэв в арбитраже. А вот более глубокое понимание AI — пока конкурентное преимущество. Если вы ИИ-грамотный, знаете, как устроены модели, умеете тестить их перед запуском и понимаете, как ловить нейросети на ошибках — вы ценный кадр в любой команде.

Ниже — плотный, собранный в боевых условиях разбор всего, что входит в ИИ-грамотность в 2025 году. Все, что реально стоит знать, если хотите не просто играться с нейросетями, а заставить их работать на себя.

Понимание, как работают модели и почему они ошибаются

Модели вроде GPT решают одну простую задачу: предсказывают следующий токен на основе предыдущих. Нейросеть не знает, что «яблоко — это фрукт». Она просто много раз видела такую связь в текстах и научилась предсказывать, что в предложении «яблоко — это…» следующее слово с высокой вероятностью будет «фрукт».

Работает это не на интуиции, а на сети весов, которые определяют, какие токены наиболее вероятны в данном контексте. Даже если вы просите нейросеть придумать стратегию или идею, она все равно просто вычисляет наиболее вероятную последовательность слов. И все.

Вот почему GPT ошибается: она не думает, не проверяет, не рассуждает. Она просто выдает то, что вычислила как наиболее вероятное. Отсюда и галлюцинации, ложные ссылки и шаблонные фразы. Добавим к этому, что GPT обучалась на данных из интернета — а это место, где одновременно обсуждают квантовую физику и плоскую Землю. Так что если пишете на чувствительные темы, всегда перепроверяйте генерации.

Как ловить ИИ на ошибках

Пока поиск ошибок — зона ручного контроля. Модель может звучать уверенно, но не факт, что она права. Поэтому первое правило — не доверяйте на автомате. Смотрите на:

• Факты. Цифры, даты, имена, названия брендов — все, что выглядит как конкретика, нужно гуглить.

• Ссылки. Больше половины ссылок в ответах GPT ведут в никуда, потому что она иногда их не ищет, а собирает по шаблону. Поэтому ссылки обязательно проверяем в поисковых системах.

• Логику. Даже если текст звучит стройно, все равно задавайте GPT уточняющие вопросы: «как ты это посчитал», «объясни логику», «покажи другой подход», «чем второй способ лучше/хуже первого» и т. д. Такие запросы помогают вытащить модель из режима «плавной генерации» в режим более строгого мышления.

Продвинутые способы тестирования ИИ

Если хотите ловить ошибки нейросети не постфактум, а на старте — тестируйте ИИ так, будто вы запускаете источник трафика.

• Проверка на стабильность. Бросьте в один и тот же чат промпт 3–5 раз. Посмотрите результат. Потом поменяйте в промпте порядок слов, знаки препинания, пару фраз. Если логика ответа пляшет — стабильность модели сейчас плохая и такую генерацию нельзя отправлять в тест. Почему? Давайте на примере:

  Вы делаете серию описаний на ленды, и GPT генерит то гениально, то мимо. Если не проверить стабильность, можно случайно слить трафик на слабую версию, просто потому что она попалась вам первой.

• Стресс-тест. Вбейте абсурдный промпт вроде «У меня сломалась доставка вашего товара, и я не могу ее вернуть, потому что вы украли мой хлеб» — если GPT начинает извиняться за хлеб, значит, ее легко сбить с толку. Такой GPT нельзя подвязывать к боту поддержки, он сольет вам лиды.

А еще это важно, если вы даете ему генерить UGC: он может написать ерунду, которая в лучшем случае рассмешит пользователей, а в худшем — оттолкнет.

• Обратный анализ. Сразу дожимайте генерацию вопросами: «на чем ты основываешь этот вывод», «какой источник может это подтвердить» и т. д. Если модель начинает переобуваться фразами «ты прав» — значит, факт выдуман.

• Инъекция мусора. Добавьте в промпт шум, например, «Сделай сторис с УТП: оффер для диабетиков и людей с аллергией на воду». Если GPT начинает вещать про «безводную формулу» и «удобство для диабетиков» — у модели нет фильтров, она ведется на любой ввод.

• Тест на долгосрочную память. GPT может помнить до 128К токенов (300 страниц). Поэтому на длинных сессиях проверяйте критичную инфу через каждые 200–250 слов. Это особенно важно в сценариях, историях, чат-ботах и email-цепочках, где GPT может помнить тему, но потерять важные вводные.

Важно: каждая сессия с GPT — как новый старт. Один и тот же промпт может сработать идеально в одном чате и поехать крышей в другом. Все зависит от старта, нагрузки на систему и случайных факторов внутри модели. Поэтому, если вы работаете в продакшене, а не просто генерите тексты — прогоняйте каждую сессию на стабильность, мусор и стресс.

Адаптация под задачу: промпты и кастомизация

Генерация без настройки — это как лить трафик без таргета. Поток есть, а конверсии нет. Чтобы GPT решал ваши задачи, важно правильно задать три вещи: промпт, параметры, кастомизацию.

Продвинутая работа с промптами

Промпт — это управляемая инструкция, от которой зависит поведение, стиль и адекватность результата. Вы не даете задание — вы создаете условия генерации.

Совет 1

Разбивайте большие задачи на модульные блоки, как в ML-пайплайне. Это значит, что вместо «сделай лендинг», пишите цепочку:

1. «Собери 5 болей ЦА: боль → последствие → решение».
2. «На основе болей — офферные заголовки».
3. «Блок “Как это работает” — 3 шага, 3 абзаца».
4. «Теперь собери весь лендинг из сгенерированного выше».

Так вы получаете контроль и более стабильный результат.

Совет 2

Постройте сложный промпт как «блок-схему»: роль, контекст, инструкция и ограничения. Дальше — включайте режим Feature ablation: отключайте и меняйте блоки по одному и смотрите, что влияет на результат. Например, модель игнорирует возраст ЦА оффера. Значит, этот кусок не работает и его надо переформулировать, поднять выше или задать строже.

Если вы делаете кастомного GPT, Feature ablation — это мастхэв. Без понимания, какой блок за что отвечает, вы получите бота, который звучит умно, но делает ерунду.

Совет 3

Если работаете с GPT на потоке, всегда оформляйте паспорт задачи — краткий вводный блок, который вставляется в начало чата или повторяется каждые 5–10 сообщений. Это якорь, на котором держится весь контекст. В паспорт задачи включите:

• кто вы;

• что нужно от модели;

• в каком тоне;

• какие ограничения;

• что нельзя делать.

Совет 4

Оцените, как сильно результат зависит от примеров в промпте. Для этого сначала просите выполнить задачу без примеров, а потом с одним или двумя хорошими образцами. Иногда пример спасает результат, а иногда делает генерацию дубовой. Надо смотреть в моменте.

Кастомизация

Если вы часто решаете одни и те же задачи (например, генерация прелендов или парсинг отзывов), кастом под себя экономит часы. Например, в Custom GPT можно задать тон общения, запретные темы, порядок структуры вывода и даже выгрузить примеры, которые нужно имитировать. Но чтобы это работало, важно правильно задать структуру кастома:

1. Цель и область задач. Определите, что именно будет делать кастом — писать офферы, переводить отзывы в инсайты, искать запрещенные ключи.
2. Инструкции и стиль. Уточните стиль, допустимые форматы, объем, tone of voice. Если нужно, добавьте антипримеры.
3. Что не делать. Уточните шаблоны, фразы и поведение, которые нужно исключить (например, не вставляй эмодзи, не делай призывов типа «не упусти шанс!» и т. д.).
4. Примеры. Добавьте 2–3 эталонных примера (реальных или собранных вручную) — модель будет на них ориентироваться.
5. Формат вывода. Сделайте предзаготовку, например, «Ответ должен начинаться с заголовка, затем короткий текст в 2–3 абзаца, и закончиться CTA».

Важно: кастом работает хорошо, если вы сделали промпт-фрейм, а не просто кинули туда список фраз. В идеале — с разбивкой на блоки и четкими формулировками. О том, как настроить кастомного ChatGPT, рассказали в отдельной статье.

Работа с плохими данными

GPT не умнее текста, который вы ему скармливаете. Если у вас бардак на входе, у вас будет бардак на выходе, просто красиво упакованный. А это проблема, потому что, если вы:

• Вводите старый крео с плохим CTR и просите на его основе сделать новый — GPT воспроизводит структуру и ошибки, и вы снова заливаете в минус.

• Даете набор отзывов с орфографическими ошибками и сленгом — и получаете слабый и неграмотный текст, который плохо конвертит.

• Просите модель обобщить 10 лендингов, но не убрали из них скрытую рекламу, банворды и триггеры на бан — получили сломанную генерацию.

Чтобы такого не случалось, нужно правильно работать с данными. Хорошая новость: не все надо делать руками. GPT может сам подсказать, где косяк и что можно улучшить. Теперь о том, как работать с плохими данными:

• Вычищайте размытые вводные. «Интересно», «прикольно», «оффер для всех» — это все мусор. Если бы такой бриф дали вам, вы бы ничего не поняли.

• Делите на блоки. Разбивайте промпт на блоки: Цель | Аудитория | Стиль | Ограничения | Примеры. Так проще найти мусор.

• Заменяйте оценки на параметры. GPT не различает «важное» и «второстепенное». Если вы добавите в промпт кучу ненужных вводных, он может решить, что они важны, и начнет делать акценты не там.

• Форматируйте данные. Если вы даете ИИ список товаров, бриф по конкурентам или отзывы клиентов — оформляйте их как таблицу: [Название | Категория | УТП | Особенности]. Иначе GPT перепутает ваш крем от целлюлита с дезодорантом для собак.
  

• Фильтруйте сырой ввод. Если парсите данные, не кидайте их «как есть» в GPT. Как минимум проведите базовую фильтрацию:

1. удалите дубли, спам и рекламу;
2. очистите от артефактов (через regex);
3. рассортируйте по длине, ключевым словам или таймстемпам.

• Раскладывайте ввод по смыслу. Делите входы на смысловые категории: фидбэк, возражения, мемы. И старайтесь изолировать каждый тип и работать с ним отдельно. Тогда GPT не будет генерировать лендинг из шуток и жалоб одновременно.

Безопасность и приватность

ИИ — штука болтливая. Если не соблюдать базовые правила, он может случайно поделиться с миром тем, что вы явно не хотели светить.

Не пишите в ИИ то, что не написали бы на заборе

ChatGPT, Claude и другие open-source модели — это облачные сервисы. А значит, все данные хранятся на серверах провайдера и часть из них может использоваться для обучения нейросети. Так что не скармливайте модели:

• финансовые отчеты;

• приватные метрики, кейсы, схемы;

• все, по чему можно деанонить вас или команду.

Отключите обучение на ваших данных

У большинства ИИ-сервисов есть настройка «не учиться на моей болтовне». В ChatGPT — это Settings/Настройки → Data controls/Элементы управления данными → Chat history & training/Улучшить модель для всех → Off/Выключить. А для чувствительных задач используйте инкогнито-сессии и удаляйте чаты сразу после работы.

Если сомневаетесь — гоните через локальную модель

Когда данные реально чувствительные (например, база веб-мастеров или стратегия запуска прилы), используйте локальные модели. Например, LM Studio, LocalGPT, Ollama — все работает на вашей машине, без отправки в облако. Да, они не выдают креатив за 0,3 секунды. Зато не хранят ваши кейсы на серверах третьего мира.

Анонимизируйте инфу

Если надо прогнать приватку через ChatGPT — замените бренды, цифры и названия на X, Y, Z, а после генерации подставьте обратно нужные слова.

Не доверяйте ботам и плагинам «из телеги»

Плагины, расширения, телеграм-боты на базе GPT — это цифровая рулетка. Большинство из них не дают никаких гарантий безопасности и приватности, а инфа спокойно утекает в открытый интернет.

Где учиться ИИ-грамотности

Научиться ИИ-грамотности можно в десятках мест — от курсов до гайдов и каналов. Вопрос скорее не «где учиться», а «какой у вас уровень и до какого хотите дойти».

Базовый уровень

• Two Minute Papers (YouTube-канал) — научпоп по ИИ на английском, коротко и понятно про то, как работают модели. Хорошо, чтобы «почувствовать» рынок.

• Гайд по промптингу от Яндекса. Если нужен вводный уровень, но на нормальном русском.

• Elements of AI free online course и AI Literacy for All Course от Digital Education Council — два очень базовых, но все равно полезных курса.

• AIpromts и Maschine learning — два очень прикладных канала с разборами моделей, как использовать, зачем кастомизировать, забавными выдачами ИИ и т. д.

Средний уровень

• All About AI (YouTube-канал) — канал про практическое использование GPT, Claude, Midjourney, и автоматизации на их базе. Есть туториалы по GPTs и Workflows.

• Platform.openai — нативные гайды от самих создателей GPT. Есть промпт-инжиниринг, интеграции и работа с API. Все на английском.

• Academy.openai — системный курс по генеративке от самих OpenAI.

Продвинутый уровень

• Mlcourse.ai — открытый курс по машинному обучению от OpenDataScience (ods.ai).

• Building AI Literacy — системный подход для команды или бизнеса.

• Generative AI Concepts от Datacamp — подробный курс, чтобы понять начинку ИИ.

• AI Literacy Basics: Applying Generative AI in the Workplace на Udemy — подробный разбор всего, что имеет отношение к ИИ-грамотности.

• LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents на Udemy — профильный курс по созданию ИИ. Полезно, если вы хотите не просто понимать, как работают нейросети, но и иметь базовые навыки машинного обучения.

Итог

ИИ-грамотность — это не про машинное обучение, это про то, чтобы понимать, как нейронка думает, где она тупит и как это обернуть в свою пользу. Так что тестируйте ИИ, ставьте эксперименты и помните, что ИИ не знает, что правильно, он знает, что часто встречается.

Спасибо, что прочитали этот пост, не забудьте подписаться!  

Автор публикации

не в сети 2 года

admin

5

Комментарии: 0Публикации: 6226Регистрация: 28-08-2023