Читать онлайн ИИ с нуля: как разобраться и начать использовать бесплатно
- Все книги автора: Андрей Зубков
Глава 1. Зачем вам ИИ в повседневной жизни
Часто ИИ остаётся где-то «рядом»: вы слышали о чат-ботах, видели примеры текстов и картинок, но не понимаете, куда это приложить в обычной жизни. Кажется, что нужно придумать «особую» задачу или разбираться в технологиях. В итоге вы либо не пробуете вообще, либо открываете сервис, пишете что-то вроде «помоги», получаете странный ответ и закрываете.
Ключевой принцип простой: начинайте не с ИИ, а со своих повторяющихся задач. ИИ – это инструмент, который помогает делать часть работы быстрее: черновик текста, список шагов, план, варианты формулировок, краткое резюме. Если вы сначала выберете конкретные задачи, вам будет проще понять, что именно попросить, и легче оценить, помогло или нет.
Чтобы это работало, сделайте короткую «инвентаризацию» дел. Вам не нужно вспоминать всё – достаточно типичной недели. Разделите задачи на три зоны: работа, учёба, быт. В каждой зоне запишите 5–10 дел, которые повторяются или регулярно возвращаются.
Пишите простыми словами, как вы бы объяснили другу: «ответить на письмо», «подготовить отчёт», «сделать конспект», «составить список покупок», «спланировать неделю», «написать сообщение в чат».
Дальше отметьте, где вы тратите много времени и сил. Важно различать две вещи: время (долго делаете) и усилия (тяжело начать, сложно сформулировать, много мелких шагов). Поставьте рядом с задачей пометку:
– «Долго» – если уходит больше 20–30 минут и это повторяется.
– «Тяжело» – если вы откладываете, потому что неясно, с чего начать, или нужно много формулировать.
– «Много правок» – если вы постоянно переписываете текст, уточняете, переделываете структуру.
Теперь отберите 3–5 задач для первой пробы с ИИ. Выбирайте не самые «важные в жизни», а самые безопасные и понятные, где результат легко проверить. Хорошие кандидаты для старта:
– черновики писем и сообщений (вы всё равно перечитаете и исправите);
– план действий (вы решите, что реально делать);
– конспект или краткое резюме текста (можно сравнить с исходником);
– список идей и вариантов (вы выберете подходящее);
– структура документа или презентации (потом наполните содержанием).
Плохие кандидаты для первого раза – задачи, где нельзя ошибаться и сложно проверить: юридические формулировки, медицинские советы, финансовые решения. До них вы дойдёте позже, когда появится привычка проверять и уточнять.
Чтобы выбор был практичным, сформулируйте каждую из 3–5 задач в виде «вход → выход». Вход – что у вас уже есть (черновик, тема, требования, исходный текст). Выход – что вы хотите получить (письмо на 8–10 предложений, список шагов, таблицу задач, 3 варианта формулировки). Чем яснее выход, тем проще будет попросить ИИ о конкретном результате.
Представьте обычную ситуацию. У вас работа и личные дела, и вы замечаете, что регулярно «застреваете» на переписке и планировании. Вы садитесь вечером и за 15 минут делаете список типичных задач за неделю.
Работа: «ответить клиенту», «согласовать встречу», «написать статус по задаче», «собрать пункты для отчёта». Учёба: «разобрать тему», «сделать конспект», «подготовить вопросы». Быт: «план покупок», «меню на 3 дня», «расписание дел на выходные».
Потом вы отмечаете, где уходит больше всего времени: «ответить клиенту» – долго, потому что нужно подобрать тон; «статус по задаче» – много правок; «расписание дел на выходные» – тяжело начать, потому что всё в голове.
Вы выбираете 4 задачи для первой пробы с ИИ: два письма, один статус, один план выходных. Почему именно они: они повторяются, отнимают силы, и вы легко проверите результат – вы знаете контекст, можете поправить формулировки и решить, что делать.
В конце вы превращаете их в понятные запросы к инструменту, но пока без деталей. Просто фиксируете формулировки целей:
– «Сделать вежливый ответ клиенту: подтвердить сроки и задать 2 уточняющих вопроса».
– «Собрать короткий статус по задаче: что сделано, что мешает, что дальше».
– «Составить план выходных из списка дел: распределить по времени и приоритету».
– «Сделать два варианта сообщения в чат: нейтрально и более дружелюбно».
После этого у вас появляется конкретный старт: не «попробовать ИИ вообще», а «попробовать ИИ на четырёх понятных задачах», где вы заранее знаете, что считать хорошим результатом.
Запомните и сделайте после чтения:
– Выпишите типичные задачи по трём зонам: работа, учёба, быт.
– Отметьте, где вы теряете время или силы: «долго», «тяжело», «много правок».
– Выберите 3–5 безопасных задач для первой пробы и сформулируйте для каждой «вход → выход».
Глава 2. Что такое ИИ простыми словами
Вы открываете ИИ‑сервис, видите поле для ввода текста и не понимаете, что именно перед вами. Это поиск? Это «умная программа»? Почему он отвечает целыми абзацами, а иногда пишет ерунду с уверенным видом? Из‑за этого сложно решиться использовать ИИ в реальных делах: непонятно, где он поможет, а где только добавит ошибок.
Ключевая идея простая: ИИ – это не «программа с правильными ответами», а инструмент, который по вашему запросу генерирует вероятный результат на основе примеров, которые он видел раньше. Он не «знает», как справочник, и не «считает», как калькулятор. Он подбирает продолжение текста (или изображения) так, чтобы оно выглядело подходящим к вашему запросу и контексту.
Чтобы почувствовать разницу, сравните ИИ с обычными программами на бытовых примерах. Обычная программа работает по заранее прописанным правилам. Калькулятор всегда даст один и тот же результат для 27×13. Будильник сработает в 7:30, если вы так настроили. Навигатор строит маршрут по понятным данным: карты, пробки, ограничения. Таблица в Excel посчитает сумму по формуле – и если формула верная, результат будет верным каждый раз.
ИИ работает иначе. Вы не задаёте ему точные правила, вы описываете задачу словами. Например, вместо «сделай пунктуацию по правилам» вы пишете: «исправьте ошибки и сделайте текст более вежливым». Вместо «применить формулу» – «составьте список задач и распределите по дням».
Поэтому ИИ может выдать несколько разных вариантов на один и тот же запрос. Результат зависит от формулировки, деталей и даже от того, что вы написали до этого в чате. Это и есть контекст – информация, на которую ИИ опирается в текущем диалоге.
Из этого вытекает практичное разделение: что ИИ делает хорошо, а что делает плохо.
Хорошо ИИ делает задачи, где нужен черновик, структура или варианты формулировок:
– переформулировать текст: сделать короче, яснее, вежливее, «как для клиента» или «как для преподавателя»;
– составить план: письма, доклада, презентации, обучения, поездки;
– собрать список идей: варианты подарка, темы постов, вопросы для интервью;
– объяснить тему простыми словами и предложить примеры;
– выделить главное из текста, составить конспект или список пунктов (если вы дали сам текст);
– превратить «кашу» из заметок в аккуратный список задач или шагов.
Плохо ИИ делает задачи, где нужна гарантированная точность, проверяемые факты или строгие правила без права на выдумку:
– точные факты «с потолка»: даты, номера законов, характеристики товаров, цитаты, статистика без источников;
– окончательные решения вместо вас: медицинские назначения, юридические советы, финансовые рекомендации;
– расчёты и учёт «на доверии»: суммы, проценты, бухгалтерские выводы, если вы не проверяете;
– работу с реальностью без данных: «какая у меня температура в комнате», «какие у меня долги», «что написано в моём документе», если вы не предоставили информацию;
– ситуации, где ошибка дорого стоит: договоры, официальные заявления, документы в госорганы – без внимательной проверки человеком.
Отдельно важно помнить: ИИ может уверенно ошибаться. Это не «вредность», а особенность генерации. Если подходящего ответа нет в его «опыте», он всё равно пытается выдать связный текст. Поэтому там, где нужна точность, ваша роль – не «получить ответ», а «получить черновик и проверить».
Теперь зафиксируйте для себя, для каких типов задач ИИ вообще имеет смысл. Ориентируйтесь на простое правило: используйте ИИ там, где вы готовы принять результат как заготовку и хотите сэкономить время на первом варианте, а не получить истину в последней инстанции.
Если задача звучит как «сформулировать», «собрать», «упорядочить», «объяснить», «предложить варианты» – это обычно хороший кандидат. Если задача звучит как «узнать точное», «проверить факт», «посчитать без ошибок», «принять ответственное решение» – ИИ может участвовать только как помощник, но не как источник окончательного ответа.
Представьте сценарий. Вам нужно написать письмо в управляющую компанию: в подъезде не работает освещение, и вы хотите вежливо попросить устранить проблему. Вы открываете ИИ и действуете как с помощником по черновикам.
Сначала даёте исходные данные, чтобы ИИ не додумывал: адрес дома (без номера квартиры, если не нужно), что именно не работает, с какого времени, что вы уже делали (например, оставляли заявку по телефону). Затем формулируете запрос так, чтобы получить полезный результат: «Напишите вежливое обращение в управляющую компанию. Тон нейтральный, без угроз. Укажите проблему, сроки, просьбу сообщить номер заявки и срок устранения. Сделайте текст в 8–10 предложений. В конце – мои контакты: [телефон], [имя]».
ИИ выдаёт письмо. Дальше вы делаете то, что с обычной программой делать не нужно, а с ИИ – обязательно: проверяете. Смотрите, нет ли выдуманных деталей (например, «лампы не работают уже три недели», если вы этого не писали). Уточняете формулировки под себя: хотите ли вы упоминать нормы и статьи – если не уверены, уберите. Проверяете адрес и дату.
При необходимости просите второй вариант: «Сделайте короче и более официально». В итоге вы используете ИИ по назначению: он ускорил черновик и оформление, а факты и ответственность остались на вас.
После этой главы стоит унести три вещи.
– Обычная программа выполняет заранее заданные правила, а ИИ генерирует вероятный результат по вашему описанию и контексту.
– ИИ силён в черновиках, структуре и вариантах, но слаб там, где нужна точность и проверяемые факты без ошибок.
– Имеет смысл давать ИИ задачи на формулировку и упорядочивание, а в задачах «на точность» использовать его только как помощника с обязательной проверкой.
Глава 3. Генеративный ИИ и чем он полезен
Частая ситуация у новичка такая: вы открываете чат с ИИ, задаёте вопрос как в поиске, получаете уверенный ответ и не понимаете, откуда он взялся. Иногда ответ звучит правдоподобно, но вы не видите ссылок и не можете быстро проверить. В другой раз вы просите «сделай картинку» или «составь таблицу», и тоже неясно, что именно делает сервис: ищет готовое или создаёт новое.
Ключевой принцип простой: генеративный ИИ не «находит готовый ответ в интернете», а собирает новый результат из того, чему он научился на примерах. «Генерирует» значит «создаёт текст, изображение, звук или структуру данных по вашему запросу», а не показывает найденную страницу. Поэтому вывод может быть полезным, но не обязан быть точным фактом, пока вы его не проверили.
Если вы используете поиск, логика обычно такая: вы вводите запрос → система ищет подходящие страницы → показывает ссылки и фрагменты → вы переходите к источнику. Результат – это найденные материалы, и вы можете увидеть, кто это написал и когда.
У генеративного ИИ другая логика: вы вводите запрос и контекст (исходные данные) → модель строит продолжение/ответ, подбирая подходящие формулировки → выдаёт цельный результат в нужном виде. Иногда сервис дополнительно умеет «подглядывать» в интернет, но это отдельный режим. Если вы не видите явных ссылок и списка источников, считайте, что перед вами сгенерированный ответ, а не найденный.
Отсюда практическое следствие: генеративный ИИ особенно полезен там, где нужно быстро подготовить черновик, структуру, варианты формулировок, план, шаблон, а не «узнать единственно верный факт». Для фактов, дат, цен, законов и медицинских рекомендаций вам нужна проверка по источникам, даже если ответ звучит уверенно.
Генерация бывает разной. На уровне пользователя удобно делить её на четыре типа.
Текстовая генерация – когда ИИ пишет и перерабатывает слова. Он может составлять письма, резюме, планы, конспекты, инструкции, варианты заголовков, ответы на сообщения. Также он умеет переписывать: сделать короче, официальнее, дружелюбнее, убрать повторы, привести к заданному формату. Здесь важны ваши входные данные: кому пишете, цель, тон, ограничения по объёму, что обязательно упомянуть.
Генерация изображений – когда ИИ создаёт картинку по описанию. Это может быть иллюстрация для презентации, обложка, простая схема, иконка, фон, варианты визуального стиля. Важно понимать границу: результат не «фотография реального события», а созданное изображение. Для задач, где нужна документальная точность, такие картинки использовать нельзя. Зато для идей и визуальных черновиков это удобно: вы быстро получаете несколько вариантов и выбираете подходящий.
Генерация звука – когда ИИ создаёт или преобразует аудио. На бытовом уровне чаще встречаются две задачи: озвучка текста (текст → речь) и преобразование речи в текст (речь → текст, то есть расшифровка). Также бывают инструменты, которые помогают улучшить качество записи или сделать короткий аудиофрагмент. Здесь полезно заранее задать требования: язык, темп, длительность, где будет использоваться результат (например, для заметки или для ролика).
Генерация таблиц и структур – когда ИИ помогает собрать информацию в виде списка, таблицы, плана с пунктами, чек-листа. Это не «магия таблиц», а способ упаковать ваш запрос в удобную форму: колонки, строки, приоритеты, сроки, статусы. Такой результат особенно полезен для задач «разложить по полочкам»: план проекта, список покупок по категориям, расписание подготовки, сравнение вариантов по критериям. Но если исходных данных мало, ИИ начнёт додумывать – и это нужно останавливать явными ограничениями.
Чтобы было проще применять это на практике, держите в голове связку «тип генерации → тип задач».
Для текста подходят задачи:
– написать письмо клиенту/преподавателю по вашему черновику;
– составить план доклада или структуру презентации;
– сделать конспект из ваших заметок и выделить вопросы для уточнения.
Для изображений подходят задачи:
– сделать 3 варианта иллюстрации к слайду «о продукте» в одном стиле;
– придумать простую обложку для документа или поста;
– создать нейтральную картинку-метафору (например, «команда на встрече», без конкретных людей).
Для звука подходят задачи:
– расшифровать голосовое сообщение в текст и выделить поручения;
– озвучить короткую инструкцию или объявление;
– подготовить текст для диктовки: короткие фразы, без сложных конструкций.
Для таблиц и структур подходят задачи:
– превратить список дел в таблицу «задача / срок / приоритет / следующий шаг»;
– собрать план обучения на 2 недели с темами и временем;
– сравнить варианты (например, 3 сервиса) по критериям, которые вы зададите.
Один цельный сценарий, который помогает почувствовать разницу между «поиском» и «генерацией». Представьте, что вам нужно подготовить короткое сообщение в рабочий чат: вы задерживаете срок и хотите предложить новый план.
Вы открываете ИИ и сначала формулируете задачу как для генерации текста, а не как вопрос «что делать вообще». Пишете исходные данные: кому, какой проект, на сколько дней сдвиг, что уже сделано, какой новый срок реалистичен, что нужно от коллег. Затем просите результат в конкретном формате: 2 варианта сообщения, одно нейтрально-официальное, второе более дружелюбное, до 600 знаков, без оправданий, с предложением следующего шага. ИИ генерирует два черновика. Вы выбираете один, проверяете факты (даты и обещания), заменяете детали на точные и отправляете.
Если бы вы действовали как в поиске, вы бы набрали что-то вроде «как написать сообщение о переносе срока», получили бы советы и статьи. Это тоже полезно, но это другой результат: вам всё равно пришлось бы собирать финальный текст самому. Генеративный ИИ экономит время именно на сборке черновика под вашу ситуацию – при условии, что вы дали исходные данные и проверили итог.
После этой главы стоит унести три вещи. Первое: по умолчанию генеративный ИИ создаёт ответ, а не показывает найденный источник, поэтому факты проверяйте отдельно. Второе: держите в голове четыре типа генерации – текст, изображения, звук, таблицы/структуры – и выбирайте тип под задачу. Третье: формулируйте запрос как задание на выпуск результата (черновик, список, таблица, вариант), а не как попытку «узнать истину одним вопросом».
Глава 4. Как выглядит типичный ИИ-сервис
Обычно знакомство с ИИ‑сервисом начинается одинаково: вы открываете сайт или приложение, видите окно чата и не понимаете, куда нажимать и что именно вводить. Кажется, что можно «сломать» что‑то не тем запросом, потерять текст или случайно отправить лишние данные. Ещё одна частая трудность – ответ пришёл, но непонятно, как его читать: где продолжение, что значит «уточните», почему сервис предлагает кнопки и варианты.
Ключевой принцип простой: относитесь к ИИ‑сервису как к чату с настройками, где вы управляете тремя вещами – что вы отправляете, в каком контексте это хранится и как сервис оформляет ответ. Если вы понимаете базовые элементы интерфейса, вы действуете спокойнее: знаете, где писать запрос, где найти прошлые диалоги, где включаются ограничения и где смотреть подсказки.
Типичный ИИ‑сервис почти всегда состоит из нескольких одинаковых частей, даже если они выглядят по‑разному.
Поле ввода – место, куда вы печатаете запрос. Часто рядом есть кнопка отправки (стрелка или «Send»), а иногда – подсказка, что можно добавить: «Напишите сообщение…», «Спросите что угодно…». В некоторых сервисах в поле ввода можно вставлять длинный текст, а перенос строки делается отдельным сочетанием клавиш (например, Shift+Enter).
Это важно: если вы нажали Enter и сообщение отправилось раньше времени, просто отправьте следующее сообщение с продолжением или уточнением – это нормальный способ работы.
Чат – лента сообщений. В ней чередуются ваши запросы и ответы сервиса. Здесь же могут появляться элементы управления: кнопки «Продолжить», «Перегенерировать», «Уточнить», варианты ответа, иногда – ссылки на источники или предупреждения.
Смотрите на чат как на рабочий черновик: вы можете задавать уточняющие вопросы, просить другой формат, просить исправить ошибки. Если сервис поддерживает вложения, в чате обычно видно, что вы прикрепили файл или изображение, и как именно сервис их «увидел» (например, показал название файла или миниатюру).
История – список ваших прошлых диалогов. Обычно она находится слева (в веб‑версии) или в отдельной вкладке/меню (в приложении). История нужна для двух вещей: вернуться к удачному результату и продолжить разговор с тем же контекстом.
Контекст – это то, что сервис «помнит» внутри конкретного диалога: ваши предыдущие сообщения и ответы. Если вы начнёте новый чат, контекст обычно будет пустым, и сервис не будет знать, о чём вы говорили раньше.
Практическое правило: одна тема – один чат. Если вы смешиваете в одном диалоге разные задачи (письмо, потом список покупок, потом конспект лекции), ответы могут стать менее точными, потому что контекст становится шумным.
Настройки – место, где вы управляете поведением сервиса. Названия пунктов отличаются, но смысл похож. Там могут быть: язык интерфейса, включение/выключение истории, параметры приватности, выбор режима (например, «быстрее» или «точнее»), иногда – выбор модели.
Модель – это «движок», который генерирует ответы; разные модели могут отличаться качеством, скоростью и ограничениями. Если вы не понимаете настройку, не трогайте её сразу. Начинающему достаточно знать, где настройки находятся, и уметь проверить два момента: сохраняется ли история и есть ли раздел про приватность/данные.
Теперь важный навык: отправить простой запрос и правильно прочитать ответ. Сделайте это как короткую тренировку, без сложной задачи.
1) Откройте новый чат. Так вы начнёте без лишнего контекста.
2) В поле ввода напишите запрос, который легко проверить глазами. Например:
«Составьте список из 5 дел на завтра: работа за компьютером, 2 встречи, 1 тренировка, 30 минут на уборку. Выведите в виде таблицы: время, задача, длительность».
3) Нажмите отправку и дождитесь ответа.
4) Прочитайте ответ по частям. Проверьте три вещи:
– сервис понял входные данные (есть ли 2 встречи, тренировка и уборка);
– формат соблюдён (таблица с нужными колонками);
– нет ли «придуманных» деталей, которые вы не задавали (например, адреса встреч или конкретные названия).
5) Если что‑то не совпало, не переписывайте всё заново. Отправьте короткое уточнение в том же чате:
«Сделайте 2 встречи по 45 минут каждая. Уборку поставьте вечером. Таблица та же».
Так вы используете чат по назначению: шаг за шагом улучшаете результат.
Ещё один обязательный навык – находить справку, подсказки и ограничения сервиса, чтобы не действовать наугад. Обычно нужное спрятано в трёх местах.
Первое место – значок «?» или раздел Help/Справка в меню. Там часто есть примеры запросов, список поддерживаемых функций (текст, изображения, файлы) и ответы на вопросы «почему не отправляется» или «почему не работает вложение».
Второе место – подсказки рядом с полем ввода. Это могут быть готовые кнопки‑шаблоны, примеры формулировок, подсказка про горячие клавиши, а также предупреждения о том, что сервис может ошибаться. Если сервис предлагает «примеры запросов», используйте их как тренировку: меняйте одно слово и смотрите, как меняется результат.
Третье место – раздел про правила и ограничения. Он может называться Terms/Политика/Правила использования/Безопасность. Там обычно написано, какие типы данных лучше не вводить, что сервис может сохранять, как отключить историю, какие темы он может ограничивать.
Вам не нужно читать всё подряд, но найдите и запомните минимум: где посмотреть ограничения и где управлять историей/данными.
После этой главы у вас должно остаться три практических опоры:
– Найдите и запомните четыре зоны: поле ввода, чат, история, настройки. Это базовая карта любого ИИ‑сервиса.
– Потренируйтесь на коротком проверяемом запросе и одном уточнении, чтобы почувствовать логику «запрос → ответ → корректировка».
– Откройте справку и правила сервиса хотя бы один раз: узнайте, где подсказки и где написаны ограничения, чтобы не гадать в следующий раз.
Глава 5. Регистрация и первый вход в ИИ-сервис
Часто первый стопор возникает не на запросах, а раньше. Вы открываете сайт или приложение, видите кнопку «Sign up / Войти», несколько вариантов входа, просьбу подтвердить почту и непонятные настройки. Появляется вопрос: какой сервис выбрать, как зарегистрироваться безопасно и что нужно настроить, чтобы потом не терять переписки и не получать лишние уведомления.
Ключевой принцип простой: начните с одного-двух доступных ИИ‑сервисов и сразу настройте безопасный вход и базовые параметры. Тогда дальнейшая работа не превратится в борьбу с аккаунтами и настройками.
Сначала выберите 1–2 сервиса, которые вам реально удобно открывать. «Доступный» здесь означает: вы можете зайти прямо сейчас, он работает в вашем браузере или ставится как мобильное приложение, и вам понятен способ входа.
Для старта достаточно двух форматов:
– Браузерная версия: открыли сайт на компьютере или телефоне, вошли и сразу пишете в чат. Удобно, если вы часто работаете с текстами и файлами на компьютере.
– Мобильное приложение: удобно для коротких вопросов, идей, списка дел и быстрых черновиков на ходу.
Не пытайтесь зарегистрироваться «везде». Один основной сервис и один запасной – нормальная стартовая связка. Запасной пригодится, если основной временно недоступен или вам нужно сравнить ответы.
Дальше – регистрация. Обычно есть три шага: почта, пароль, подтверждение. Делайте это так, чтобы потом не пришлось восстанавливать доступ.
1) Почта. Используйте почту, к которой у вас стабильно есть доступ. Лучше личную, если вы планируете личные задачи. Если вы используете рабочую почту, помните: в некоторых компаниях доступ к почте и аккаунтам может меняться при смене роли или увольнении. Для первых шагов проще начать с личной почты.
2) Пароль. Сделайте отдельный пароль, не повторяющийся с другими сервисами. Практичный минимум: длинная фраза из 4–5 слов или сочетание слов и цифр, которое легко вспомнить, но сложно угадать. Не используйте дату рождения и «12345».
3) Подтверждение почты. Обычно приходит письмо со ссылкой или кодом. Откройте письмо, проверьте, что адрес отправителя похож на официальный, и подтвердите. Если письмо не пришло, проверьте папку «Спам» и запросите повторную отправку.
Отдельно включите двухфакторную защиту (её часто называют «2FA»). Это способ входа, когда одного пароля недостаточно: нужен ещё одноразовый код. Код приходит по SMS, на почту или генерируется в приложении-аутентификаторе.
Для новичка самый понятный вариант – код в приложении-аутентификаторе или по SMS, если другого нет. Что сделать:
– найдите в настройках аккаунта раздел Security / Безопасность;
– включите 2FA и пройдите шаги подключения;
– сохраните резервные коды (если сервис их выдаёт) в надёжном месте. Резервные коды нужны, если вы потеряли телефон.
После входа не пропускайте базовые параметры. Они влияют на удобство и на то, как сервис будет вести историю ваших диалогов.
– Язык. Поставьте язык интерфейса и общения, на котором вам удобнее читать ответы и меню. Если вы пишете запросы по-русски, логично начать с русского. Если часть задач на английском – это не проблема: язык запроса можно менять в каждом сообщении, но интерфейс лучше оставить привычным.
– Уведомления. Отключите всё лишнее сразу, особенно маркетинговые рассылки и пуши, если они отвлекают. Оставьте только то, что помогает: например, уведомления о входе в аккаунт или о важных изменениях безопасности (если сервис это поддерживает).
– История чатов. История – это список ваших прошлых диалогов. Она удобна, потому что вы можете вернуться к результату, скопировать текст, продолжить обсуждение. Но это же означает, что ваши сообщения сохраняются в аккаунте.
Проверьте два момента: включена ли история и есть ли быстрый способ удалить отдельный чат или всю историю. Если вы тестируете сервис и не хотите хранить переписки, найдите настройку отключения истории или используйте режим, где диалоги не сохраняются (если он есть).
В любом случае считайте, что всё отправленное в чат лучше не делать чувствительным: не вводите пароли, коды из SMS, полные паспортные данные и другую информацию, которую нельзя раскрывать.
Представьте сценарий. Вы решили начать с одного сервиса в браузере и одного в телефоне.
Сначала на компьютере вы открываете сайт, выбираете регистрацию по почте, вводите личный адрес, придумываете отдельный пароль-фразу и подтверждаете письмо. Затем сразу идёте в «Безопасность», включаете двухфакторную защиту и сохраняете резервные коды.
После этого заходите в настройки: ставите русский язык, отключаете рекламные уведомления, оставляете только уведомления о безопасности. Потом проверяете раздел с историей: убеждаетесь, что чаты сохраняются, и находите кнопку удаления чата, чтобы понимать, как убрать тестовые переписки.
На телефоне вы ставите приложение этого же сервиса или второго выбранного, входите тем же способом, проверяете, что 2FA работает, и отключаете лишние пуш-уведомления. В итоге у вас есть понятный вход и предсказуемые настройки, и вы готовы переходить к первым задачам в чате.
Запомните и сделайте после этой главы:
– Выберите один основной ИИ‑сервис и один запасной в удобном для вас формате (браузер/приложение), не распыляйтесь.
– При регистрации используйте отдельный пароль и включите двухфакторную защиту, сохраните резервные коды.
– Проверьте три настройки: язык, уведомления, история чатов (включение/отключение и удаление), чтобы сервис был удобным и управляемым.
Глава 6. Базовые понятия без формул
Частая ситуация на старте такая: вы открываете ИИ‑сервис, видите поле для ввода и не понимаете, что именно «работает» внутри. В одном месте пишут «модель», в другом – «чат», в третьем – «аккаунт», и всё звучит как одно и то же. Из‑за этого сложно разобраться, где вы что настраиваете, почему в одном чате ответы лучше, чем в другом, и почему иногда ИИ уверенно говорит ерунду.
Ключевой принцип простой: отделяйте «упаковку» от «двигателя». Сервис, аккаунт и чат – это упаковка и удобства для пользователя. Модель – это двигатель, который генерирует ответы. Если вы держите это разделение в голове, понятнее, что именно вы меняете своими действиями и откуда берутся ограничения.
Модель – это программа, которая по вашему тексту продолжает текст так, чтобы он был похож на человеческий. Она не «думает» и не «помнит жизнь», а подбирает слова по закономерностям, которые выучила раньше. Сама модель обычно спрятана внутри сервиса, и вы напрямую её «не трогаете» – вы просто отправляете запросы и получаете результат.
Сервис – это сайт или приложение, через которое вы пользуетесь моделью. В сервисе есть интерфейс, кнопки, загрузка файлов, история, иногда разные режимы (например, «поиск», «анализ», «изображения»). Сервис решает, какую модель подключить, какие ограничения поставить, что сохранить в истории, а что нет. Поэтому один и тот же запрос в разных сервисах может дать разные ответы: «двигатели» могут отличаться, и «упаковка» тоже.
Аккаунт – это ваша учётная запись в сервисе. Она нужна, чтобы сервис мог хранить вашу историю, настройки, подписку (если она есть), ограничения по количеству запросов и доступ к функциям. Важно: аккаунт – это не «память модели». Аккаунт хранит данные на стороне сервиса (например, список ваших чатов), а модель каждый раз генерирует ответ заново на основе того, что вы ей дали в текущем запросе и контексте.
Чат – это конкретный диалог внутри сервиса. В чате хранится переписка, и сервис обычно подставляет её (полностью или частично) в следующий запрос как контекст. Контекст – это текст, который модель «видит» перед тем, как ответить: ваше сообщение плюс часть предыдущих сообщений, иногда – вложенные файлы или выдержки из них.
Поэтому в одном чате ИИ «в курсе», что вы обсуждали раньше, а в новом чате – нет. Отсюда полезная привычка: для новой темы открывайте новый чат, а для продолжения задачи держитесь одного чата, чтобы контекст не потерялся.
Отдельно важно различать «обучение модели» и «использование». Обучение – это когда разработчики заранее показывают модели огромные объёмы данных и настраивают её так, чтобы она лучше продолжала текст и следовала инструкциям. Это происходит не на вашем устройстве и не «по нажатию кнопки».
Использование – это когда вы в сервисе отправляете запрос и получаете ответ. В момент использования модель не становится умнее «навсегда» от вашей переписки. Она просто использует ваш текущий контекст, чтобы сгенерировать ответ здесь и сейчас.
Иногда сервис может предлагать функции, которые выглядят как «обучение на ваших данных»: например, «сохранить стиль», «помнить предпочтения», «подключить документы». На уровне пользователя это почти всегда означает одно из двух: либо сервис хранит ваши настройки и заметки в аккаунте и подставляет их в контекст, либо создаёт отдельное хранилище ваших материалов и подмешивает фрагменты в запрос. Это всё ещё не то же самое, что обучение самой модели разработчиками.
Практический вывод: не рассчитывайте, что модель «запомнит на будущее» важное правило, если вы не повторяете его в запросе или не храните в шаблоне.
Третий базовый момент: модель не «знает всё» и может ошибаться. Она хорошо формулирует текст, но это не гарантия правды. Ошибки бывают разного типа: выдуманные факты, перепутанные даты, несуществующие ссылки, уверенные ответы там, где нужно было сказать «не знаю». Часто это выглядит правдоподобно, потому что модель умеет писать связно.
Поэтому доверяйте ей как помощнику по черновикам и структуре, но проверяйте там, где важна точность: цифры, имена, правила, медицинские и юридические темы, условия договоров, цитаты и источники.
Сценарий из жизни. Вам нужно подготовить письмо в учебный отдел: уточнить сроки пересдачи и список документов. Вы открываете ИИ‑сервис на телефоне, входите в аккаунт и видите прошлые чаты. Создаёте новый чат, чтобы не смешивать тему с рабочими задачами.
Пишете запрос: «Составьте вежливое письмо в учебный отдел. Цель: уточнить сроки пересдачи и какие документы нужны. Тон нейтральный. Формат: тема письма + текст письма. Данные: я студент(ка) 2 курса, дисциплина “Экономика”, пересдача по уважительной причине». Модель (двигатель) генерирует текст, сервис показывает его в чате и сохраняет в истории аккаунта.
Вы читаете и замечаете: модель добавила конкретную дату пересдачи, хотя вы её не давали. Вы не принимаете это как факт, потому что понимаете: модель может уверенно «додумать». Вы исправляете: удаляете дату и просите вариант без предположений: «Перепишите письмо без конкретных дат и без утверждений, которых нет во входных данных. Добавьте фразу с просьбой сообщить актуальные сроки». В итоге вы получаете письмо, которое можно отправить, и при этом не переносите выдуманную информацию в реальную переписку.
После этой главы стоит унести три вещи. Первое: модель – это то, что генерирует ответ; сервис, аккаунт и чат – это то, как вы к ней обращаетесь и где хранится ваша история. Второе: обучение модели происходит у разработчиков заранее, а вы в обычной работе модель не «обучаете», вы только даёте контекст. Третье: если ответ выглядит уверенно, это не значит, что он точный – проверяйте факты и убирайте любые «додуманные» детали, которых вы не задавали.
Глава 7. Что такое запрос (prompt)
Обычно новичок открывает ИИ‑чат, пишет что-то вроде «Сделай красиво» или «Помоги с письмом», получает ответ и не понимает, почему он вышел не в тему: слишком общий, не тем тоном, не того объёма, с лишними деталями или без нужных. Возникает ощущение, что «ИИ работает через раз», хотя проблема чаще в том, что запрос сформулирован как намёк, а не как понятная инструкция.
Ключевой принцип простой: запрос (prompt) – это ваше техническое задание в одном сообщении. Чем яснее вы описали, что нужно сделать, на каких данных и в каком виде вы хотите результат, тем выше шанс получить полезный ответ с первого или второго раза.
Запрос удобно собирать из трёх частей: задача, контекст, формат ответа. Это не «правила ради правил», а способ убрать недосказанность.
Задача – что именно нужно сделать. Здесь важны действие и объект: «составь письмо», «сократи текст», «сделай план», «придумай варианты», «сравни».
Если задача расплывчатая («помоги», «сделай лучше»), ИИ выбирает направление сам, и вы потом тратите время на исправления. Хорошая задача отвечает на вопрос: какой результат вы хотите получить в конце.
Контекст – исходные данные и условия. Это то, без чего задачу можно понять неправильно: кому вы пишете, какая ситуация, какие ограничения, что уже сделано, какие факты нельзя менять. Контекст можно давать списком.
Если данных нет, ИИ будет «додумывать» – и тут появляются ошибки и лишние предположения. Если вы не готовы раскрывать личные или рабочие детали, обезличьте: замените имена на «Клиент», суммы на диапазоны, адреса на «город N», внутренние названия на «проект А».
Формат ответа – как должен выглядеть результат. Это про структуру и удобство использования: «3 варианта», «коротко до 120 слов», «таблица из 4 колонок», «список шагов», «тон: нейтральный/дружелюбный/официальный».
Формат особенно помогает, когда вам нужно сразу вставить результат в письмо, документ или заметку. Если формат не задать, ИИ выберет его сам: может написать длинно, может – слишком кратко.
Эти три части можно писать в любом порядке, но новичкам проще держать одну схему: сначала задача, затем контекст, затем формат. Если ответ получился «почти», не переписывайте всё – уточните одну часть.
Например, если тон не тот, меняйте формат («сделай более официально»). Если ИИ «не угадал» ситуацию, добавьте контекст. Если он делает не то действие, переформулируйте задачу.
Один и тот же пример хорошо показывает разницу между коротким и развернутым запросом. Допустим, вам нужно письмо преподавателю, чтобы перенести срок сдачи работы.
Короткий запрос:
«Напиши письмо преподавателю, чтобы перенести дедлайн.»
С таким запросом ИИ не знает, какой тон допустим, на сколько дней перенос, есть ли уважительная причина, как вас зовут и как называется предмет. Он выдаст универсальный текст, который может звучать слишком оправдательно или, наоборот, слишком требовательно, и вам придётся переделывать.
Развернутый запрос на ту же задачу:
«Задача: составьте письмо преподавателю с просьбой перенести срок сдачи работы.
Контекст: я студент(ка), предмет “Маркетинг”, работа – эссе на 3 страницы. Дедлайн был 18 января, прошу перенести до 22 января. Причина: заболел(а), 2 дня выпадал(а) из графика. В письме не придумывайте справки и диагнозы, не давите на жалость.
Формат ответа: 2 варианта письма – нейтрально-официальный и более дружелюбный. Каждый вариант до 120 слов. В конце добавьте одну фразу, как я могу предложить компенсировать задержку (например, сдать раньше черновик). Подпись: “Иван(а) Петров(а), группа Б-21”.»
Здесь ИИ получает понятные границы: что произошло, чего нельзя добавлять, какой объём и сколько вариантов нужно. В результате вам остаётся только проверить факты и подставить имя преподавателя.
Теперь полезно потренироваться формулировать одну и ту же задачу разными способами. Возьмите ту же ситуацию с переносом дедлайна и попробуйте три варианта запросов, меняя не смысл, а подачу.
Вариант 1 – минимальный, но управляемый:
«Составьте короткое письмо преподавателю: прошу перенести сдачу эссе по “Маркетингу” с 18 на 22 января из‑за болезни. Тон нейтральный. До 100 слов.»
Вариант 2 – через роль и критерии качества:
«Вы – помощник по деловой переписке. Напишите письмо преподавателю о переносе дедлайна (18 → 22 января) по эссе. Критерии: вежливо, без лишних деталей, без выдуманных документов, с конкретной датой и благодарностью. Дайте 2 версии: более официальную и более дружелюбную.»
Вариант 3 – через структуру, чтобы проще редактировать:
«Сделайте письмо по структуре: 1) приветствие, 2) контекст (предмет, работа, дедлайн), 3) просьба с новой датой, 4) короткая причина, 5) готовность компенсировать, 6) благодарность и подпись. Заполните текст для ситуации: эссе по маркетингу, перенос с 18 на 22 января, причина – болезнь.»
Во всех трёх случаях задача одна и та же, но вы по-разному управляете результатом: объёмом, тоном, количеством вариантов или удобством редактирования. Это и есть практический навык: не искать «идеальный запрос», а выбирать форму, которая быстрее приведёт к нужному виду ответа.
Запомните и попробуйте применить:
– Собирайте запрос из трёх частей: задача → контекст → формат ответа.
– Если ответ не подходит, уточняйте ровно одну часть (чаще всего контекст или формат), а не начинайте с нуля.
– Тренируйтесь переформулировать одну задачу 2–3 способами: так вы быстрее находите запрос, который даёт нужный результат именно вам.
Глава 8. Контекст, длина и токены
Часто новичок делает так: копирует в чат ИИ длинный документ, добавляет сверху просьбу «сделай выводы» и ждёт аккуратный результат. В ответ получается что-то общее, часть важных деталей пропадает, а иногда ИИ «уверенно» добавляет то, чего в тексте не было. Возникает ощущение, что инструмент ненадёжный, хотя проблема обычно в другом: вы дали слишком много материала сразу и слишком мало управляемого контекста.
Ключевой принцип простой: ИИ работает только с тем объёмом текста, который помещается в его «окно контекста». Контекст – это весь текст, который ИИ учитывает прямо сейчас: ваше сообщение, прикреплённые фрагменты, предыдущая переписка. Если текста слишком много, часть не поместится или «потеряется» по важности, и результат станет хуже.
На уровне пользователя это связано с токенами. Токены – это единицы объёма текста, которыми ИИ «меряет» вход и выход. Это не ровно символы и не ровно слова, но можно считать так: чем больше текста вы отправляете и чем длиннее просите ответ, тем больше токенов тратится. У любого сервиса есть предел: сколько токенов он может держать в контексте за один раз. Когда вы приближаетесь к пределу, происходят типичные вещи.
Во‑первых, длинный текст мешает, потому что ИИ хуже удерживает структуру. Он видит много деталей, но не всегда понимает, какие из них главные именно для вашей задачи. Если вы не задали рамки (что важно, что не важно, какой формат ответа), модель начинает «усреднять»: выдаёт общие формулировки, пропускает редкие, но важные пункты, путает роли и даты.
Во‑вторых, длинный ввод конкурирует с вашим запросом. У вас есть два «потребителя объёма»: исходные данные и инструкция. Если вы загрузили огромный текст и написали одну строку «сделай кратко», то инструкция будет слишком слабой. И наоборот: если вы написали длинные требования, но не дали нужных данных, ИИ будет заполнять пробелы догадками.
В‑третьих, есть правило, которое экономит время и снижает ошибки: «что не написали – того ИИ не знает». ИИ не читает ваши мысли и не видит файлы, которые вы не приложили. Он не знает ваш контекст работы, ваши договорённости, вашу цель письма, если вы это не сформулировали. Если данных нет, он либо задаст вопросы (хороший сценарий), либо сделает предположения (рискованный сценарий). Поэтому ваша задача – явно дать минимум информации, без которого нельзя сделать правильный ответ.
Отсюда вытекает практический способ работы с большими задачами: делите их на части и управляйте контекстом. Деление нужно не «для удобства», а чтобы каждый шаг помещался в контекст и имел ясную цель. Рабочая схема выглядит так.
Сначала зафиксируйте цель одним предложением: что вы хотите получить на выходе и в каком виде. Например: «Нужен конспект на 10 пунктов и список вопросов для проверки понимания».
Потом разделите исходный материал на порции. Делите по смыслу: главы, разделы, блоки по 1–3 страницы или по темам. Если материал неструктурирован, делите по объёму: куски, которые вы готовы проверять глазами. Важно, чтобы каждый кусок был самостоятельным: с началом и концом, без обрывков.
Дальше работайте итерациями: один кусок – один результат. На каждом шаге просите не «всё сразу», а конкретную операцию: «сделай краткое содержание», «выдели термины и определения», «найди спорные места», «составь план». Так вы получаете контролируемые промежуточные ответы, которые легче проверить.
И наконец, сделайте сборку. Когда у вас есть результаты по частям, попросите ИИ объединить их в единый документ по вашим правилам: убрать повторы, выстроить порядок, привести к одному стилю, оформить списком или таблицей. На этапе сборки вы уже не тащите исходник целиком – вы работаете с краткими промежуточными версиями, которые легче помещаются в контекст.
Один сценарий, который можно повторять почти для любой большой задачи. Допустим, вам нужно подготовить письмо команде по итогам длинного обсуждения: у вас есть черновик заметок на 6–7 экранов, в них решения, вопросы, сроки, ответственные. Если вы просто вставите всё и напишете «сделай письмо», ИИ может потерять сроки или перепутать, кто за что отвечает.
Сделайте так.
1) Сначала задайте рамку и спросите, чего не хватает:
«Я пришлю заметки частями. Ваша задача – помочь собрать письмо команде: 1) краткое резюме, 2) решения, 3) задачи с ответственными и сроками, 4) открытые вопросы. Если в заметках нет данных (ответственный/срок/формулировка решения), помечайте это как “нужно уточнить”, не придумывайте».
2) Отправьте первую часть заметок и попросите строго определённый выход:
«Часть 1/3. Извлеките: решения (если есть), задачи (кто/что/когда), вопросы. Ответ в таблице: Тип | Формулировка | Ответственный | Срок | Комментарий. Если чего-то нет – оставьте пусто и напишите “нужно уточнить”».
3) Повторите для частей 2/3 и 3/3 тем же форматом. Вы получите три таблицы, которые легко сравнить и поправить. На этом этапе вы выполняете правило «что не написали – того ИИ не знает»: если в заметках нет срока, вы увидите пустое поле, а не выдуманную дату.
4) Сделайте сборку:
«Объедините три таблицы в одну, уберите дубли, сгруппируйте задачи по темам: “Релиз”, “Документы”, “Коммуникации”. Затем составьте письмо команде на 10–12 строк: сначала резюме, потом список задач с ответственными и сроками, затем открытые вопросы. Стиль нейтральный, без лишних слов».
5) Проверьте глазами критичные места: имена, сроки, формулировки решений. Если что-то не совпадает с реальностью – исправьте и попросите ИИ переформатировать уже исправленный вариант, а не «вспомнить», как было.
После такого процесса ИИ перестаёт быть «чёрным ящиком». Вы управляете объёмом, снижаете вероятность потери деталей и не даёте модели заполнять пробелы.
Запомните и попробуйте применить:
– Длинный текст ухудшает результат, если вы не ограничили задачу и формат: объём съедает внимание и контекст.
– Большие задачи делите на части: кусок данных → конкретная операция → проверяемый промежуточный результат → сборка.
– Держите правило: если вы не дали факт (срок, имя, условие, исходный текст), ИИ этого не знает; пусть помечает «нужно уточнить», а не придумывает.
Глава 9. Галлюцинации и ошибки ИИ
Иногда ИИ отвечает так, будто он точно знает правильный ответ: называет даты, суммы, законы, «цитирует» книги, уверенно перечисляет шаги. Вы читаете и почти автоматически соглашаетесь, потому что текст выглядит связным и спокойным. А потом выясняется, что часть фактов не совпадает с реальностью, ссылка не существует, а «правило» придумано.
У новичка в этот момент появляются два крайних вывода: либо «ИИ бесполезен», либо «надо просто верить, он же умный». Оба мешают пользоваться инструментом нормально.
Ключевой принцип такой: относитесь к ответу ИИ как к черновику, который нужно проверять в местах, где цена ошибки высока. ИИ может звучать уверенно даже тогда, когда ошибается.
Такие уверенно неверные ответы часто называют «галлюцинациями» – это когда модель не «вспоминает» факт, а собирает правдоподобный текст, и он может оказаться ложным.
Галлюцинации появляются не потому, что ИИ «хочет обмануть», а потому что его задача – продолжать текст максимально правдоподобно. Если в вашем запросе не хватает данных, если тема редкая, если требуется точная формулировка, модель может заполнить пробелы догадками.
Внешне это выглядит как нормальный ответ: ровный стиль, логика, иногда даже «источники». Но уверенный тон не равен проверенному факту.
Чтобы работать с этим спокойно, разделяйте ответ на два слоя. Первый слой – структура и идеи: план письма, список шагов, варианты формулировок, черновик таблицы. Здесь ИИ обычно полезен, даже если где-то ошибётся: вы всё равно будете редактировать.
Второй слой – проверяемые утверждения: цифры, даты, названия документов, требования, «точные цитаты», адреса, медицинские рекомендации. Именно этот слой чаще ломается и требует проверки.
Полезно знать типичные формы уверенно неверных ответов, чтобы распознавать их по виду, а не по теме:
– выдуманные ссылки и источники: «исследование Гарварда 2019», но без реального документа, или ссылка ведёт на несуществующую страницу;
– точные детали без опоры на ваши данные: «средняя зарплата в вашей сфере – 180 000», хотя вы не указали страну, город и должность;
– «официальные» формулировки, похожие на закон или регламент, но с неточными терминами и странными исключениями;
– уверенная подмена понятий: ответ звучит логично, но отвечает на другой вопрос, чем вы задали.
Когда вы видите сомнительный фрагмент, не переписывайте весь запрос заново и не спорьте с ИИ общими фразами. Делайте точечную проверку через уточняющие вопросы.
Ваша цель – заставить ИИ либо показать опору (откуда это), либо признать неопределённость, либо предложить безопасный вариант.
Рабочий алгоритм уточнения выглядит так:
1) Выделите конкретный фрагмент, который вызывает сомнение. Не «всё неправда», а одна фраза, цифра, правило.
2) Задайте вопрос «на каких данных это основано?» и попросите перечислить допущения. Если допущения не совпадают с вашей ситуацией – ответ нельзя принимать как готовый.
3) Попросите альтернативу, если точность недостижима: «Если вы не уверены, предложите общий подход без конкретных цифр/названий».
4) Попросите формат проверки: «Как я могу быстро проверить это самостоятельно? Какие ключевые слова искать? Какие документы обычно подтверждают?»
5) Попросите отметить уровень уверенности: «Отметьте, какие пункты вы уверены, а какие – предположения».
Есть и простой приём для сомнительных мест: попросите ИИ переписать ответ так, чтобы он явно отделил факты от предположений. Например: «Разделите ответ на “проверяемые факты” и “гипотезы/варианты”». Это не гарантирует правду, но делает риск видимым.
Один сценарий, который показывает это на практике. Допустим, вам нужно письмо в учебный отдел: вы хотите уточнить, можно ли перенести сдачу экзамена из‑за командировки. Вы просите ИИ: «Составьте письмо, сославшись на правила университета и укажите, какие документы нужны».
ИИ выдаёт уверенное письмо и добавляет: «Согласно пункту 4.7 Положения о промежуточной аттестации перенос возможен при предоставлении приказа о командировке и заявления за 7 дней».
На этом месте не стоит сразу отправлять письмо с «пунктом 4.7». Вы выделяете сомнительный фрагмент и задаёте уточнения:
– «Откуда взят пункт 4.7? У вас есть ссылка на документ или это предположение?»
– «Если точного пункта нет, перепишите письмо без номера пункта, но так, чтобы оно оставалось вежливым и конкретным».
– «Перечислите, какие документы обычно просят в таких случаях, и отметьте, что это “обычно”, а не “точно по правилам”».
– «Составьте короткий список вопросов, которые я могу задать в учебный отдел, чтобы подтвердить требования».
В результате вы получаете два улучшения. Первое – безопасный текст письма без выдуманных ссылок на регламент. Второе – чек‑лист для проверки: что уточнить у учебного отдела и какие документы подготовить заранее. ИИ остаётся полезным, но вы не переносите его уверенность в реальность.
Отдельно зафиксируйте для себя темы, где нельзя доверять ИИ без проверки, даже если ответ выглядит аккуратно. Обычно это:
