Когда ИИ помогает, а когда просто создаёт иллюзию
🧠 Честно, бесит, когда люди слепо верят в хайп вокруг ИИ, не разбираясь, что же на самом деле происходит под капотом. Вчера видел пост: мол, OpenAI сделали модель, которая выиграла золото на олимпиаде по математике — значит, это лучшее, что есть в открытом доступе. Категорически не согласен с таким подходом.
По факту игра меняется, когда перестаёшь верить маркетинговым обещаниям и начинаешь видеть ограничения инструментов. Любой инструмент, даже самый крутой, имеет свои границы. Может отлично решать узкую задачу, но провалиться в другой сфере. Работать в лаборатории — одно, а в реальной жизни — совсем другое.
🤔 Лично я поймал себя на мысли, сколько времени тратил на поиск идеального инструмента вместо того, чтобы просто начать работать с тем, что есть. И это нормально.
Важно знать:
- Не используй кастомные системные промпты просто так — они часто усугубляют результаты, а ты об этом можешь не знать. Все трюки с точностью уже встроены в модель. Твой промпт — не волшебная палочка.
- Если коллеги знают, что проверяют использование ИИ, они могут использовать его меньше, даже в ущерб работе. Люди боятся выглядеть хуже, готовы ошибаться ради видимости компетенции. Вот что реально раздражает.
🤖 ИИ — не замена мозгу, а усилитель. Для аналитики, проверки гипотез, поиска закономерностей — отличный инструмент, но только если ты понимаешь, что и зачем делаешь.
Работает так: даёшь данные, статьи, предположения — ИИ поможет проверить логику, найти несостыковки, предложить альтернативы. Результаты верифицируемы, код открыт. Это не магия, а реальная работа.
Часто слышу: «Это же ИИ, значит, правда!» Нет, ребята, ИИ — как молоток. Молоток не сделает из тебя плотника. Нужно знать, когда его использовать, а когда можно навредить.
⚡️ Дерзай, пробуй, но смотри критично. Пиши в комментариях, какие задачи хочешь автоматизировать — разберём вместе, что реально работает, а что — маркетинг.