Magic for English Majors
Итан Моллик утверждает, что в мире, «населённом» ИИ, гуманитарии получают неожиданное преимущество: работа с большими языковыми моделями вроде ChatGPT напоминает не строгое программирование, а сотворение заклинаний, где возможности системы открываются методом проб и ошибок. Промпты — это, по сути, «программы в прозе», и чтобы добиться уникальных результатов, нужно глубоко знать культурное наследие, на котором обучены модели. На примере генерации изображений он показывает, что хотя обучающая база содержит миллионы разнообразных стилей (в том числе база LAION на 12 млн изображений), люди в основном создают однотипное — «Звёздные войны», знаменитостей, Человека-паука и мраморные статуи; знание истории искусства резко расширяет возможности и делает использование более ответственным. То же касается текста: лучшие «кодеры» ChatGPT — хорошие редакторы, знающие множество стилей и авторов (от New Yorker до Джона Макфи) и умеющие управлять нарративом, чтобы заставить ИИ думать нужным образом. Вывод Моллика: у того, что знают эти модели, нет карты, поэтому нужны люди с глубокими и широкими знаниями в необычных областях, чтобы исследовать пределы ИИ — «это не совсем магия, но почти».
Магия для гуманитариев
Программирование в прозе в мире, населённом ИИ
Я всегда думал, что чтение научной фантастики подготовит нас к будущему, но фэнтези-романы, пожалуй, лучше подходят для понимания нашего мира, внезапно населённого ИИ.
Теперь существуют продвинутые и полезные системы, точная работа которых остаётся загадкой даже для тех, кто их создал. Хотя можно понять технические аспекты создания больших языковых моделей вроде ChatGPT, точные возможности и ограничения этих ИИ часто выясняются лишь методом проб и ошибок. И, занимаясь как академическими исследованиями, так и разработкой магических заклинаний для вымышленных фэнтези-игр, я нахожу, что работа с ChatGPT куда чаще напоминает второе.
Подумайте: результаты ChatGPT создаются промптами, которые задействуют сети зыбких связей, — по сути, это программы в форме прозы. И поскольку то, как ИИ выстраивает эти связи, не всегда понятно, создание хороших промптов требует исследования ИИ с помощью языка (вот несколько подсказок , чтобы начать ваши изыскания). После того как новые заклинания найдены, их часто держат в секрете, чтобы получить преимущество в работе, либо делятся ими онлайн в закрытых чат-группах. Но аналогия с магией выходит за пределы тайного знания и эзотерических школ: есть определённые слова , которые ChatGPT, похоже, не может запомнить или понять (спросите его, что значит Skydragon). Есть символы , которые другие ИИ не способны увидеть. А ещё другие ИИ, кажется, изобрели собственные языки, на которых их можно призывать. Беспилотные автомобили можно сковать кругами из соли. Как гласит Третий закон писателя-фантаста Артура Кларка: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии».
ИИ, конечно, не магия, но на практике эта странность означает, что новые инструменты, обученные на огромных пластах культурного наследия человечества, зачастую лучше всего даются людям, которые это наследие знают. Чтобы заставить ИИ делать уникальные вещи, нужно понимать отдельные части культуры глубже, чем все остальные, кто пользуется теми же системами ИИ. Так что теперь во многих смыслах гуманитарии способны создавать едва ли не самый интересный «код».
Призыв изображений
Нигде это пересечение искусства и информатики не проявляется так ясно, как в генерации изображений. Взгляните на эту карту ниже. Она примерно показывает, что содержится в 12 млн изображений, составляющих ключевую базу данных, которую используют ИИ-генераторы картинок: картины и акварели, архитектура и фотографии, мода и исторические изображения. Чтобы создать что-то интересное с помощью ИИ, нужно задействовать эти связи и получить новый образ.
Теперь посмотрите на вторую карту. Это то, что люди на самом деле создают с помощью инструментов ИИ-арта. Я подписал некоторые кластеры, но вы можете изучить её сами. Вы заметите, что реально используемое художественное пространство гораздо уже. Много «Звёздных войн», много знаменитостей, немного аниме, киберпанка, много супергероев (особенно Человека-паука) и, как ни странно, ОЧЕНЬ много мраморных статуй знаменитостей. Получив машину, способную создать что угодно, мы всё равно скатываемся к тому, что хорошо знаем.
Но мы можем делать куда более интересные вещи! ИИ может изобразить мраморную статую Человека-паука, но он также может выдать совершенно потрясающего Человека-паука в виде гравюры укиё-э, или Человека-паука в стиле Альфонса Мухи, или даже изображения, вообще не связанные с Человеком-пауком (вот это да). Но нужно знать, о чём просить. Результатом стало странное возрождение интереса к истории искусства среди тех, кто пользуется системами ИИ: для будущих ИИ-художников распространяются большие таблицы с художественными стилями. И чем больше вы знаете об истории искусства и разбираетесь в стилях в целом, тем мощнее становятся эти системы.
Понимание истории и контекста также снижает риск невольного злоупотребления этими системами, которые нередко способны подражать стилю ныне живущих, работающих художников. Знание истории помогает пользователю увидеть и то, что у этих моделей есть встроенные предубеждения из-за обучения на интернет-данных (если, например, попросить создать изображение предпринимателя, вы, скорее всего, увидите больше мужчин, чем женщин, если только не указать «женщина-предприниматель»), а ещё они обучаются на существующем в интернете искусстве способами, которые непрозрачны и потенциально сомнительны. Так что более глубокое понимание искусства и его истории приводит не только к лучшим изображениям, но и к более ответственным.
Заклинания на английском
Это возвращает нас к ChatGPT. Чтобы получить от ИИ лучшие тексты, нужно давать промпты — точно так же, как и с генеративным ИИ для искусства. И, хотя использование ChatGPT часто выглядит как разговор, на самом деле это не так. То, что вы пытаетесь сделать, — это побудить систему к действиям, давая ей инструкции на английском. Лучшие «кодеры» ChatGPT для письма хорошо понимают, какую прозу хотят получить («закончи на зловещей ноте», «сделай тон всё более лихорадочным»). Они умеют хорошо редактировать чужие тексты, а значит, могут давать ИИ обратные указания («сделай второй абзац более ярким»). Они легко ставят эксперименты с аудиториями и стилями, зная множество примеров и того, и другого («сделай это в духе New Yorker», «напиши это в стиле Джона Макфи»). И они умеют управлять нарративом, чтобы заставить ИИ думать так, как им нужно: ChatGPT не выдаст интервью между Джорджем Вашингтоном и Терри Гросс, потому что это было бы вымыслом. Но если убедить его, что у Джорджа Вашингтона есть машина времени…
Но не только создание прозы требует владения языком. Заставить ChatGPT сделать что угодно — это всегда нарративы. Можно поручить ИИ вести себя иначе, предложив ему вообразить себя тренером, романистом или разочарованным драматургом. Это может приводить к радикально разным результатам (здесь можно увидеть сотни вариантов персон). Или же можно убедить ИИ действовать неожиданными способами, рассказывая ему убедительные истории, которые обходят его ограничения. Уже давно есть намёки на то, что программирование компьютеров может быть теснее связано с изучением иностранного языка, чем многие думают, но теперь эта связь стала ещё очевиднее.
Наши новые ИИ обучены на огромном объёме нашей культурной истории и используют её, чтобы выдавать нам тексты и изображения в ответ на запросы. Но нет ни указателя, ни карты того, что они знают и где могут быть наиболее полезны. Поэтому нам нужны люди с глубокими или широкими знаниями в необычных областях, чтобы использовать ИИ так, как другие не могут, — разрабатывая уникальные и ценные промпты и проверяя пределы их работы. Нам нужно исследовать вместе, чтобы понять, как эти инструменты можно использовать хорошо и когда они могут нас подвести. Это не совсем магия, но близко к ней.