What Can be Done in 59 Seconds: An Opportunity (and a Crisis)
Этан Моллик описывает, как новые инструменты — Microsoft Copilot для Office (за $20 в месяц) и OpenAI GPTs с «GPT Store» и командными подписками — резко упростили и нормализовали использование ИИ, хотя сами возможности (на базе GPT-4) почти не изменились. Чтобы показать масштаб перемен, он повторил свой прошлый эксперимент, но выполнил сразу пять задач — запуск продукта, отчёт по рыночным исследованиям, дизайн кухни, презентацию PowerPoint и учебный план — менее чем за 59 секунд, получив пять достойных черновиков. Это, по его мнению, ведёт к кризису: слова перестают быть надёжным сигналом усилий, интеллекта и старательности, а такие процессы, как оценка эффективности сотрудников, теряют ценность, и людей может настигнуть кризис смысла. При этом качество текстов GPT-4 высоко, а галлюцинации при наличии исходных данных редки, поэтому соблазн «кнопки напиши-за-меня» становится повсеместным. Но по другую сторону кризиса — возможность свободы: ИИ берёт на себя нелюбимую рутину и даже расширяет человеческие способности. Перефразируя первый закон Кранцберга, Моллик заключает: «ИИ на работе не хорош и не плох; но и не нейтрален» — всё определяется тем, как его используют лидеры и сотрудники.
Что можно сделать за 59 секунд: возможность (и кризис)
Пять аналитических задач меньше чем за минуту
Меньше года назад один из моих экспериментов с ИИ стал вирусным. Я решил посмотреть, как далеко смогу продвинуться в маркетинге запуска продукта менее чем за 30 минут, используя тогда ещё новые Microsoft Bing и ChatGPT. Результаты были впечатляющими. За полчаса у меня был черновик email-кампании, посты для соцсетей и даже лендинг и видео. Для меня это было ранним признаком потенциала ИИ выполнять реальную работу.
За 10 месяцев, прошедших с тех пор, доказательств того, что ИИ повышает продуктивность, стало только больше, но многие люди до сих пор даже не пытаются использовать ИИ (хотя это касается не всех групп — почти 100% моих студентов в этом семестре сообщили, что используют LLM). Возможно, дело в том, что для хорошего использования LLM требовалось определённое умение. Возможно, людям было не по себе от ИИ, и они быстро бросали попытки. Возможно, дело в том, что организации неодобрительно относились к использованию ИИ. Безусловно, не помогало и то, что вездесущий чат-бот-подход к ИИ скрывал значительную часть его мощи, которая раскрывалась лишь после часов экспериментов. В результате ИИ в основном использовала небольшая доля людей в организациях, нередко держа свои применения в секрете, чтобы получить максимум выгоды при минимуме риска. Истинный масштаб того, насколько ИИ разрушителен, оставался скрытым.
Думаю, в этом месяце ситуация изменилась — с широким выпуском двух инструментов, которые сделали использование ИИ гораздо проще и вскоре труднее игнорируемым. Microsoft Copilot для Office стал широко доступен любому за $20 в месяц, а OpenAI GPTs стали полезнее благодаря сочетанию нового «GPT Store» и командных подписок. Ни один из этих инструментов фундаментально не изменил возможности ИИ. Оба используют GPT-4, которому уже больше года, хотя это по-прежнему лучшая доступная модель ИИ, по крайней мере пока. Вместо этого эти системы сделали использование ИИ гораздо более лёгким и привычным, убрав неопределённость (и часть мощи), связанную с прямым использованием GPT-4. Теперь компании покупают десятки тысяч лицензий Copilot, а самые популярные GPTs используются сотни тысяч раз. Использование ИИ становится нормой.
И я думаю, многие люди не готовы к тому, что произойдёт дальше.
59 секунд
Чтобы понять, почему эти инструменты могут быть столь разрушительными, я хочу вернуться к своему старому эксперименту, в котором я дал себе 30 минут на запуск продукта. В последний раз я делал это 10 месяцев назад — целая вечность по меркам ИИ, — поэтому казалось нечестным снова отводить себе полчаса. Давайте попробуем сделать работу менее чем за минуту.
Я также решил повысить уровень сложности ещё одним способом. Я выполню пять разных задач, а не одну: я запущу продукт, напишу отчёт по рыночным исследованиям, создам трендовый дизайн кухни, сделаю целую презентацию PowerPoint и составлю учебный план. Всё одновременно. Всё за 59 секунд.
Когда мои пять окон были настроены, пришло время начинать. Перед экспериментом я немного протестировал промпты, чтобы убедиться, что они работают, но не пытался оптимизировать промпты или результаты и использовал систему так, как это делают начинающие пользователи ИИ. Вот что я настроил:
Microsoft PowerPoint: я использовал стандартную опцию Copilot, чтобы превратить файл (здесь — написанный ИИ бизнес-кейс о Tesla) в презентацию. Microsoft Word: я использовал Copilot с простым промптом: Напиши полный учебный план для вводного курса по предпринимательству из 6 занятий, включая таблицы, кратко изложи основные выводы курса, добавь задания и систему оценивания. ChatGPT с версией моего Trend Analyzer GPT, у которого есть короткий промпт, предлагающий ИИ искать тренды и затем создавать фотосессии трендовых дизайнов. ChatGPT с моим ProductLaunch GPT, который, по сути, объединил все команды, использованные мной в предыдущем посте о запуске продукта, и поручил LLM автоматизировать этот процесс. Я попросил его найти продукт Wharton Interactive — Saturn Parable, и дальше он сделал всю работу сам. (Ни один из этих GPTs не особенно хорош, я собрал их как эксперимент — но попробуйте, если хотите.) Bing (или Copilot? Microsoft постоянно меняет названия) с промптом: напиши черновик исследования рынка в стиле ведущей стратегической консалтинговой фирмы о рынке устройств виртуальной и дополненной реальности, используй рыночные исследования и обсуди тренды. Bing на деле оказался самой проблемной из систем — он неоднократно заявлял, что просить его написать для меня отчёт по рыночным исследованиям неэтично, пока я не назвал это «черновиком исследования рынка», что, по-видимому, убедило систему, что я веду себя надлежащим образом.
Затем я запустил таймер и нажал Enter в каждом окне. Видео в реальном времени вы можете посмотреть ниже.
Пять довольно качественных черновиков были готовы менее чем за минуту. У меня были рендеры нескольких трендовых кухонь, трёхстраничный учебный план (вполне неплохой), презентация на тринадцать слайдов с заметками для докладчика, почти 1000-словное резюме рыночного исследования и стратегия запуска продукта (с черновиками писем) для одной из обучающих игр Wharton Interactive, которая была действительно солидной. Ещё несколько взаимодействий с ИИ и чуть больше времени — и они могли бы быть превосходными.
Если вы в последний раз интересовались ИИ несколько месяцев назад, вас также может удивить, насколько улучшилось качество результатов. Хотя ошибки и галлюцинации всё ещё встречаются, они становятся всё более незаметными и редкими, а качество даже первого черновика выросло колоссально. Это не так хорошо, как хорошая человеческая работа, но удивительно неплохо в сравнении со многими авторами. К тому же это требует гораздо меньше экспертизы: вам не нужно писать хорошие промпты, чтобы получить хорошие результаты, что делает ИИ более доступным.
И именно эта доступность и качество как раз и вызовут кризис.
Кризис
Для многих людей во многих организациях их измеримый результат — это слова: слова в письмах, в отчётах, в презентациях. Мы используем слова как заместитель для многих вещей: количество слов — показатель усилий, качество слов — показатель ума, а отсутствие ошибок в словах — показатель тщательности.
Когда менеджер среднего звена пишет еженедельный отчёт о статусе крупной инициативы, дело может быть вовсе не в отчёте. Скорее, он служит сигналом того, что менеджер выполнил свою работу: пообщался с нужными сотрудниками, следил за статусом проекта и вносил коррективы по мере необходимости. И это всегда работало достаточно хорошо: старший менеджер мог с первого взгляда понять, выглядит ли отчёт содержательным (показывая усилия) и хорошо ли написан (показывая качество). Но теперь любой сотрудник с Copilot может создать работу, которая отвечает всем формальным признакам отчёта, не обязательно отражая лежащие за ней усилия.
Что это означает, пока не до конца ясно. В организациях, увязших в бессмысленной бумажной работе, это может помочь, поскольку бесконечные бюрократические процедуры перейдут к машинно создаваемым и заполняемым формам. Другие процессы, которые были бы осмысленными при правильном выполнении, но слишком часто делаются исключительно для галочки, пострадают сильнее. Оценки эффективности сотрудников, например, скорее всего, полностью утратят свою ценность, поскольку менеджеры повсюду признаются мне, что используют ИИ, чтобы упростить процесс оценивания. Но последствия могут быть и куда серьёзнее: некоторые сотрудники могут столкнуться с кризисом смысла относительно природы своей работы, увидев написанный ИИ контент, который воспроизводит их работу, но не их мышление. Что значат ваши навыки и усилия, если людям всё равно, выполнена ли ваша работа машиной?
И самое неприятное в том, что качество текстов GPT-4 довольно высокое, а при наличии доступа к исходному документу или данным галлюцинации весьма редки. Так почему бы не использовать его? Соблазн кнопки «напиши-за-меня», как я уже отмечал ранее, вездесущ. Больше никто не будет писать собственные черновики. И очень немногие будут всерьёз редактировать эти черновики, ведь наши исследования показывают, что люди «засыпают за рулём», сталкиваясь с достаточно хорошим ИИ. Контент, созданный ИИ, внезапно окажется повсюду, в каждой организации.
Таким образом, чтобы использовать ИИ на работе, нужно задуматься о том, что ваша работа значит для других и что она значит для вас. Для вдумчивых организаций это вопросы, на которые можно ответить. Но очень немногие руководители, похоже, задумываются над этими проблемами по мере того, как внедрение ИИ расширяется.
Возможность
И всё же по другую сторону кризиса лежит возможность свободы. Из пяти задач, которые ИИ выполнил для меня менее чем за минуту, четыре я многократно делал на протяжении лет (создание презентации, запуск продукта, составление учебного плана и подготовка отчёта по рыночным исследованиям), но сегодня мне по-настоящему нравилось бы делать лишь одну — создавать новый учебный план. Я более чем рад делегировать ИИ хотя бы часть остальных задач. Именно поэтому опросы раз за разом показывают, что работники любят использовать ИИ, даже осознавая потенциальные риски для своих рабочих мест. ИИ делает работу, которую они делать не хотят. А такие инструменты, как Copilots и GPTs, позволяют любому легко придумать, как делегировать рутинную работу, чтобы сосредоточиться на том, что им действительно нравится делать, и на том, что другие люди ценят в их работе. Организации, которые поймут, как принять эту форму процветания (и готовы отказаться от процессов и подходов, которые больше не имеют смысла в мире ИИ-письма), могут оказаться в выигрыше.
Более того, есть возможность расширения того, что мы, несовершенные и ограниченные люди, можем делать. Одна из задач, которую выполнил ИИ, — создание трендовых интерьерных дизайнов — всегда меня интересовала, но полностью выходит за пределы моих природных способностей. Но с помощью ИИ я могу начать исследовать новый круг интересов. Помимо избавления от рутины, есть захватывающая возможность того, что ИИ способен помочь нам расширить собственные способности. Но это не произойдёт автоматически.
Перефразируя первый закон Кранцберга: «ИИ на работе не хорош и не плох; но и не нейтрален». ИИ не улучшает автоматически опыт работы и не лишает нас автоматически смысла и не заменяет работников. То, как руководители и сотрудники используют эту технологию, определит, будет ли она хорошей или плохой. Но ИИ также не нейтрален. Использование ИИ неизбежно приведёт к глубоким и масштабным изменениям. Нам не следует притворяться, будто этих изменений не произойдёт, и мы должны взять на себя ответственность за поиск способов использования ИИ, которые подчёркивают хорошее, а не плохое.
