В пятницу принял участие в созвоне бустерского чатика моего товарища, Стаса Чернышева. В целом отлично пообщались, но есть вещи, о которых хочется поговорить более предметно.

Стас, как автор книг по программированию, задается экзистенциальным для себя вопросом – "А нужны ли вообще книги в привычном формате, если люди предпочитают искать инфмацию с помощью LLM и им в целом ОК?". И, судя по его настрою и поступающим роялти, история имеет вполне конкретный вектор развития не в его пользу.

Также был поднят вопрос нейро-книг, которые на серьезных щщах выпускаются крупными издательствами. Мало того, что книга представляет из себя высококонцентрированный слоп, мало того, что автору побоку любые репутационные потери, но как такое допускают издательства – большой вопрос.

Исходя из вводных, а также видения образа будущего моих друзей и колег, я сформулировал два путЯ, что можно поделать в такой ситуации:

1. Создавать продукт с уважением к пользователю. Концентрироваться на качестве, содержании, целостности произведения. В таких условиях мне кажется вполне реалистичным сценарий, когда книги вновь, как в средневековье, станут предметом роскоши. На фоне усредненной нейровыборки структурированные и качественные книги могут начать пользоваться спросом у небольшой, но обеспеченной прослойки граждан. 2. Если не можешь победить – возглавь. В ходе разговора я выбвинул гипотезу, что книга на фоне развити ИИ может уйти на 100500-й план. Но вот знания, изложенные в книге, остаются полезными в отрыве от формата. И если продолжать развивать мысль, то можно трансформировать профессию писателя в профессию дата-инженера. Эксклюзивные и глубокие знания в узкой области могут лечь в основу обучаещего датасета. Далее, простая идея: пользователь ИИ покупает датасет -> дообучает LoRA-адаптер для своей модели -> модель начинает доминировать над базовой версией в узкой области знаний.

Я ранее уже говорил, что создание собственной базы знаний и освоение процесса обучения моделей – мастхев в новых реалиях для инженеров, который с LLM взаимодействуют на регулярной основе. Теперь "тренд" можно смело распространить и на авторов специализированной литературы.

Многие из нас еще не успели растерять накопленные за года работы gotchas и подходы. Самое время озаботиться тем, чтобы уникальные знания не растворились среди усредненного потока токенов.

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки