Единой лучшей нейросети для исследований и работы нет, и это не отговорка, а результат эксперимента. В исследовании Harvard Business School и Boston Consulting Group участвовали 758 консультантов: на 18 задачах, которые ИИ выполняет хорошо, те, кто им пользовался, делали на 12,2 % больше задач и на 25,1 % быстрее. А на сложной управленческой задаче вне этих границ с ИИ правильное решение находили на 19 % реже (Dell'Acqua et al.).
Поэтому вопрос «какую нейросеть выбрать» стоит заменить тремя другими: для какой задачи, как вы проверите ответ и чем рискуете, если ошибётесь. Ниже — вопросы, с которых начинают исследователи.
Почему рейтинг «лучшая нейросеть» не отвечает на вопрос?
Рейтинг измеряет средний результат на чужих задачах. У вас задача своя. Одно и то же средство хорошо справляется с черновиком письма и плохо с проверкой цитаты, а снаружи обе задачи выглядят одинаково сложными. Как узнать, по какую сторону границы лежит ваша задача, не потеряв на проверке неделю?
Чем задача исследователя отличается от задачи копирайтера?
Копирайтеру нужен текст, который можно переписать. Исследователю нужен ответ, за который он отвечает именем. Что для вас дороже: скорость или проверяемость? Откуда в ответе берётся источник и можно ли дойти до него самому? Об осторожности, когда человек полагается на систему, мы писали в статье «Человеческий фактор и ошибки».
Что значит «характер» нейросети?
В книге «Мой путь в ИИ» Ph.D. Олег Мальцев описывает семь платформ не по баллам, а по способу работы: у каждой свой стиль, в котором её удобно применять, от «конструктора» до «персонального университета». Можно ли выбирать инструмент так же, как выбирают собеседника для разговора: по тому, что он делает хорошо и в чём подводит? И почему одна и та же платформа полезна в одной части исследования и бесполезна в другой?
Где нейросеть ошибается чаще всего?
Галлюцинацией называют ответ ИИ, который содержит ложную информацию, поданную как факт; языковые модели могут вставлять в текст правдоподобные выдуманные детали вроде несуществующих ссылок (Wikipedia: Hallucination). Какие ваши данные нельзя отдавать на проверку той же системе, которая их выдала? Как ведёт себя исследователь, когда ответ звучит слишком уверенно?
Что читать первым: книгу или курс?
Книга «Мой путь в ИИ» (136 страниц, 69 €) — личный опыт автора и его система выбора под профессиональную задачу. Курс «Профессия и ИИ» (350 минут, 300 €) о том, как подобрать нейросети под свои задачи и собрать личную базу знаний. Для широкого взгляда есть книга «Машина снова начинает дышать» (39 €). Другие книги автора разобраны в статье «Книги Олега Мальцева: с чего начать», а все материалы по ИИ собраны в теме «ИИ в работе и исследованиях».
Если нужен один ответ на сегодня, начните с этой книги. Об авторе — на странице /author.
Проверили бы вы ответ нейросети, если бы он не выглядел таким уверенным?
