«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
Дарья Касьяненко
— Что такое генеративный искусственный интеллект?
— Генеративные модели (GenAI) — это тип искусственного интеллекта, который создает текст, код, изображения, музыку и другой контент в ответ на подсказки (промпты).
Такие модели обучаются на больших объемах данных, наблюдая и сопоставляя закономерности. Например, если мы покажем модели миллионы картинок светофора, то постепенно она начнет понимать, что светофор — это прямоугольная коробочка с красной, желтой и зеленой лампочками.
В основном генеративный ИИ используется для создания контента. Школьники пишут сочинения, маркетологи составляют планы продвижения — вариантов много. Но вместе с тем наши представления об искусственном интеллекте сильно искажены популярной культурой. Нам кажется, что он в лучшем случае решит все наши проблемы, а в худшем — поработит нас. Ни того ни другого в ближайшее время не случится.
Больше о работе с нейросетями и применении искусственного интеллекта — на портале.
Существующие модели не заменят вас на работе (к сожалению или к счастью), но могут стать личным помощником в рутинных делах: например, написать за вас имейл, вычитать текст, проанализировать табличные данные, обобщить большие тексты или видео.
— Как генерируются тексты? Почему ИИ может, например, выдавать ложные факты?
— Тексты создаются с помощью языковых моделей. Они обучаются на больших объемах текстов, могут улавливать нюансы языка. Система получает задание (промпт), обрабатывает его и возвращает ответ. Эту модель можно представить в виде этакого мудреца, который прочитал все книги в мире и может по памяти воспроизвести ответ на любой вопрос.
Однако у моделей есть так называемые галлюцинации — именно из-за них случаются ошибки. Например, вы попросите модель написать сочинение про великого писателя Нейрона Нейроновича Нейронова. Модель с удовольствием расскажет вам, какой гениальный это писатель, и даже составит список его книг. Так происходит, когда у ИИ не хватает знаний по теме, и он, как студент, который не готовился к экзамену, начинает врать. Такое может происходить и из-за случайных сбоев в системе.
— Как генерируются картинки? Почему иногда у изображений есть артефакты?
— Картинки генерируются из шума (пустого изображения). Постепенно модель улучшает его по подсказке (промпту), пока не получится изображение, похожее на то, что просил сделать пользователь.
Обычно у сгенерированных картинок есть проблемы с отрисовкой людей: лишние руки-ноги, полная симметрия лица (эффект зловещей долины), разные глаза, странные улыбки и так далее. Чем больше деталей в изображении, тем хуже модель будет справляться с задачей.
Самое простое решение — просить модель рисовать человека в таких позах, где не видны руки и ноги, или просить нарисовать портрет.
— Какова роль человека в управлении ИИ, если говорить об обычном пользователе?
— Сейчас нам нужно учиться общаться с сервисами генеративного ИИ. Может показаться, что задавать вопрос в чате и получать ответы достаточно просто. Но чтобы получить действительно качественный ответ, нужно учиться промпт-инжинирингу, то есть искусству правильно составлять вопросы для машины. Существует даже целая профессия — промпт-инженер.
Сейчас можно найти огромное количество учебников по промптам, где научат правильно составлять запросы в форматах суммаризации, позиционных форматах, с описанием контекста, с описанием инструкций. Это целая наука.
На курсе мы как раз рассказываем и о том, как пользоваться промптами, и учимся глубже понимать их работу.
Вам также может быть интересно:
«Когда мир стремительно меняется, важно искать инструменты управления изменениями»
В начале апреля в Высшей школе экономики в Москве состоялась XIX Всероссийская научная конференция с международным участием «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ). Конференция ПаВТ — ежегодное научное мероприятие, которое проводится в крупных научных центрах России. Форум в НИУ ВШЭ объединил более 200 ученых из пяти стран. Участники конференции представляли 55 организаций из 28 городов, в том числе 15 институтов РАН и НИИ, 30 университетов, 8 предприятий ИТ-индустрии и 2 промышленных предприятия.
ВШЭ — лидер конкурсного отбора Минцифры России по подготовке кадров в области ИИ
Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации и Аналитический центр при Правительстве РФ завершили конкурсный отбор вузов, которые в 2025–2030 годах займутся подготовкой специалистов в сфере искусственного интеллекта. По итогам конкурсного отбора по программам высшего уровня «ТОП ДС» первое место заняла Высшая школа экономики.
Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.
Искусственный интеллект может стать катализатором устойчивого развития
Искусственный интеллект трансформирует все сферы жизни, расширяя наши возможности и границы. В то же время технологии бросают человечеству новые вызовы, связанные с безопасностью, этикой и защитой окружающей среды. На сегодняшний день каждая нейросеть оставляет за собой большой углеродный след. Однако при грамотном управлении ИИ может принести пользу планете и стать залогом устойчивой экономики будущего. Об этом рассказал научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Панос Пардалос в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества.
В Вышке создали собственную MLOps-платформу
Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.
«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ
Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.
ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.