Пришел к интересному наблюдению: в некоторых случаях использование ИИ не только не улучшает работу, а наоборот — замедляет её и даже делает бесполезной.

Объясню на примерах.

Пример первый. Мне нужно было адаптировать программу обучения под конкретную группу людей.

Я увлекся бесконечными предложениями от GPT в духе «хочешь, покажу узкое горлышко?» или «знаю, как сделать переход между этапами продуктивнее».

В итоге я не только выбился из намеченного тайминга и увеличил объем программы, но и обнаружил в финале противоречия в логике у самого GPT.

Признаюсь, попытался исправить ситуацию с помощью другой нейросети. В итоге плюнул и отредактировал всё сам.

Пример второй. Это набившие оскомину сгенерированные нейросетями резюме и «пластмассовые» посты в соцсетях.

Мгновенный отрицательный эффект такого ИИ-творчества — и сразу в мусорное ведро.

И дело тут не в длинных тире или «ёлочках» вместо кавычек. Там не нужно ничего «выкупать» или вчитываться. Там просто текст ради текста.

Эти примеры наглядно демонстрируют ошибку пользователей, которые формируют своё понимание нейросети, исходя из названия «Искусственный интеллект».

В том-то и дело, что интеллекта в нём нет. Мощность, скорость, определённая предсказуемость, отличная от человеческой — это да. А интеллект — нет.

Почему это важно?

Хороший результат от взаимодействия с нейросетью получается только тогда, когда мы пишем длиннющие, подробнейшие промпты.

Но часто время, потраченное на их подготовку, неоправданно. Ведь его спокойно хватило бы, чтобы просто сесть и самому написать то, что мы пытаемся вытянуть из ChatGPT.

*Изображение на обложке сгенерировано в AI редакторе Google, Nano Banana Pro 😎

Подпишитесь, чтобы не пропустить новые посты.

Лайк и репост — лучшая благодарность!

#кадрырешают #handshunter