GPT стремительно ворвался в нашу жизнь и разделил аудиторию на две неравные части: технооптимистов и технопессимистов. Как ни странно, технопессимисты — это преимущественно профессионалы, способные трезво оценить результат, который демонстрирует GPT. А технооптимисты — люди, не достигшие вершин профессионализма. Их завораживает та лёгкость, с которой GPT генерирует тексты, картинки и видео на самые разные темы.
Споры относительно пользы или вреда от использования GPT не утихают. Я же хочу предложить вашему вниманию альтернативный взгляд: дело не в самом инструменте, а в способах его использования.
В этой статье я расскажу, как профессионалы усиливают свою мощь, задействуя интерактивные возможности GPT.
Знакомьтесь: сторителлер, переговорщик, психотерапевт
Артём Мушин-Македонский — ведущий эксперт по сторителлингу, автор книги Нарративное лидерство, консультирует топ-менеджеров ведущих компаний, проводит корпоративные тренинги. Как и многие эксперты, «работает собой». До нашей встречи скептически относился к использованию GPT, а сейчас развивает ко-тренера на основе ИИ.
Леонид Беленовский — эксперт по переговорам, чемпион Екатеринбурга по управленческой борьбе, готовит спортсменов к управленческим поединкам и клиентов к реальным переговорам. «Работает собой». Во время нашей первой встречи сказал: «Я не знаю, как ко мне приходят сильные идеи — это невозможно технологизировать». Сейчас развивает цифрового наставника по подготовке к переговорам.
Мария Богдашева — востребованный врач-психотерапевт, полная запись. Скептически относилась к GPT. Сейчас развивает для своих клиентов нейротренажёр, который будет дополнять персональную работу, усиливая и закрепляя эффект, полученный при личной терапии.
Все эти профессионалы скептически относились к GPT до тех пор, пока не взглянули на технологию под новым углом.
Что же это за угол такой?
Речь идёт об интерактивных PROMPT’ах.
Интерактивные PROMPTы
PROMPT – это команда, распоряжение, постановка задачи, которую выполняет компьютерная программа.
Как выглядят обычные PROMPTы?
В случае с GPT – это текст на естественном языке, дающий ясные указания о том, что хочешь получить в ответе. Существуют правила «хорошего тона» для написания PROMPTов: надо задать роль, контекст, цель, способ, формат – это поможет GPT сгенерировать текст, попадающий в ваши ожидания.
Пример PROMPTа:
Действуй как переговорщик-практик. Составь контент-план на неделю по теме «эффективные переговоры». Важно, чтобы были разборы кейсов, лайфхаки, стратегии. Темы должны цеплять внимание клиента, например, содержать обещание, цифры, вопросы и т.п. Для каждой темы составь описание, длинной не более 30 слов.
Ответ GPT:
День 1: “5 ключей к успешным переговорам”
Узнайте, какие стратегии помогут вам достичь желаемого результата и выйти победителем из любой ситуации.
День 2: “Как подготовиться к переговорам: 3 шага к успеху”
Раскройте секреты эффективной подготовки к переговорам и достигайте своих целей без лишних усилий.
День 3: “Как решить конфликтную ситуацию на переговорах”
Узнайте, как использовать стратегии разрешения конфликтов для успешного завершения переговоров и сохранения взаимопонимания.
День 4: “Топ-5 лайфхаков успешного переговорщика”
Познакомьтесь с лучшими советами и приемами, которые помогут вам стать настоящим профессионалом в области переговоров.
День 5: “Как применять психологию в переговорах”
Откройте для себя секреты воздействия на собеседника и узнайте, как использовать психологические приемы для достижения своих целей.
День 6: “Как избежать ошибок в переговорах: осторожно, ловушки”
Узнайте о типичных ошибках, которые делают на переговорах и научитесь избегать их, чтобы добиться успеха.
День 7: “Эффективные стратегии ведения переговоров: проверенные методики”
Исследуйте передовые методики и стратегии ведения переговоров, которые помогут вам достичь желаемых результатов и закрепить свои позиции в переговорном процессе.
Это полезный промпт, он способен сэкономить кучу времени. Можете запустить его и получить какую-то подборку тем.
Хороши эти темы или нет? На этот вопрос сам PROMPT не ответит. Скорее всего, если результаты его работы будет оценивать эксп��рт по переговорам, то он обнаружит массу несуразностей.
Но посмотрим на другой PROMPT:
Мне требуется написать коммерческое предложение. Предложи структуру предложения. Задай мне вопросы (по одному за раз), которые нужно отразить в предложении. В финале создай текст предложения не более 500 слов.
В ответ на такой PROMPT, GPT не выдаёт результат, а начинает диалог. Он задаёт вопросы и в финале пишет текст коммерческого предложения на основе полученной информации. Этот диалог я описал в заметке, поэтому не буду приводить его здесь.
Подобным же образом я поступил, когда мне понадобилось разработать договор для новой услуги. Я создал PROMPT, который опросил меня и собрал договор на основе полученной информации.
Но кому и зачем нужны подобные интерактивные PROMPTы? Какой выигрыш они дают, если всё равно приходится работать самому?
Чтобы ответить, коротко напомню, как работает внимание человека. Внимание — это способность сознания выделять фигуры из фона. При этом, ресурс внимания довольно ограничен. Помните рассеянного профессора Паганеля из романа «Дети капитана Гранта��? Профессор рассеян, поскольку его внимание работает с «фигурами» умозрения и его ресурса не хватает для «фигур» реального мира.
Когда я разрабатываю коммерческое предложение или договор, то мне сложно удерживать в своём внимании и документ целиком и ту часть, с которой я работаю в настоящий момент. Я мог бы позвать секретаря, дать ему/ей основные вводные и попросить оформить в виде документа. В этом случае, моя зона ответственности — детали, а зона ответственности секретаря — целое.
В случае с PROMPTом получаем тот же эффект — PROMPT отвечает за целое, а Я — за детали. И это действительно существенно облегчает и ускоряет работу!
Способен ли к осмысленности «стохастический попугай»?
Ещё одно необходимое отступление я должен сделать, чтобы подсветить возможности GPT в работе со смыслами.
Термин «стохастические попугаи» придумала Эмили М. Бендер, лингвист, профессор Стэнфордского университета. По мнению Бендер, стохастический попугай — это сущность, «предназначенная для бессистемного связывания между собой последовательных лингвистических выражений на основе вероятности, что они связаны между собой, но без привязки к смыслу».
И поскольку GPT — это «генеративный предобученный трансформер» или программа, предсказывающая следующее слово на основе предыдущих, сложно ожидать от него осмысленности. Он на основе статистики знает, что после слова «куликовская» с наибольшей вероятностью следует слово «битва», но за словом «куликово» должно следовать «поле».
Однако, хочу привести пример того, как GPT демонстрирует осмысленность. Есть такая словесная игра «ДАНЕТки».
Ведущий даёт описание ситуации, а участники, задавая вопросы, на которые можно ответить: Да, Нет, Возможно, Не имеет значения,– пытаются догадаться, что произошло.
Игроком быть довольно сложно. Нужно генерировать гипотезы и формулировать вопросы таким образом, чтобы каждый ответ приближал к разгадке. Как вы думаете, справится ли с этим ChatGPT?
Если он действует как «стохастический попугай» и генерирует слова на основе предыдущих слов, то для него такая задачка бессмысленна. Он будет генерировать фразы, по форме похожие на вопросы, но к ответу приближаться не будет.
Но давайте проведём эксперимент. Вот PROMPT:
Давай сыграем в игру. Я загадал ситуацию: «Мужчина выходит из дома и направляется к своему другу. Приходит к нему, проводит у него весь вечер, затем направляется домой. Однако домой он не возвращается.». Твоя задача: понять, почему это произошло. Задавай мне вопросы по одному за раз. Я буду отвечать: ДА/НЕТ/ВОЗМОЖНО/НЕ ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЯ.
GPT принял вызов и довольно быстро пришёл к разгадке (лексика сохранена):
GPT: Было ли на улице темно, когда мужчина направился домой после визита к другу?
Я: возможно
GPT: Произошло ли с мужчиной несчастное случай пока он шёл домой?
Я: нет
GPT: Произошло ли что-то неожиданное или необычное в течение вечера, который мужчина провел у своего друга?
Я: нет
GPT: Мужчина направился домой по тому же маршруту, по которому пришел к другу?
Я: возможно
GPT: Изменил ли мужчина свои планы о возвращении домой в процессе возвращения?
Я: да
GPT: Мужчина встретил кого-то по пути домой, что повлияло на его решение не возвращаться?
Я: нет
GPT: Мужчина решил остаться у друга на ночь?
Я: да
GPT: Я понял, почему мужчина не вернулся домой после вечера, проведенного у друга: он решил остаться у друга на ночь.
Бинго! Как вам такое? Мы видим серию вопросов, сужающих круг поиска. Они осмыслены и целенаправленны. Важно отметить, что этот тест проведён на модели GPT 4, но GPT 3.5 и GigaChat от Сбера с данной задачкой не справились.
Подведём итог:
GPT 4 позволяет не только генерировать тексты, но и в интерактивном режиме способен работать со смыслами. Это открывает простор для решения широкого круга задач.
Цифровые двойники экспертов
Помните, что когда я представлял наших профессионалов: сторителлера, переговорщика и психотерапевта, то отметил, что они «работают собой». Клиенты выбирают именно этих специалистов за то, что они делают нечто такое, что самому клиенту самостоятельно сделать сложно. Главный ресурс этих специалистов — их собственная, уникальным образом настроенная нейросеть, а главное ограничение — это физическое время.
Давайте представим, что эксперт может создать своего цифрового двойника, способного давать клиенту такую же ценность, что и он сам, но не иметь при этом временных ограничений. Конкурентоспособность такого профессионала увеличилась бы кратно!
В ноябре 2023 года такая возможность появилась. Компания OpenAI предоставила возможность создавать Ассистентов GPT. Это как ChatGPT, но с предустановленными PROMPTами. Многое, что делает в своей работе экспе��т может быть представлено в виде набора PROMPTов. Таким образом, GPT может взять на себя часть работы эксперта.
Давайте посмотрим, как уже сегодня герои нашего рассказа используют своих цифровых двойников.
GPT наставник по сторителлингу
Артём – востребованный тренер. Он учит тому, как истории помогают продавать, вдохновлять, влиять, понимать. На его тренинге легко может оказаться 100 человек.
Понятно, что Артём использует определённые схемы для работы с историями клиентов. Он показывает работу метода на примере 2-3 участников. Но уловить, как это работает, можно только отрабатывая метод на практике с опытным наставником. Артём, как и любой тренер, не может детально проработать с каждым участником тренинга. Поэтому они отрабатывают упражнения в парах или малых группах. Но это «не то»!
Оказалось, что цифровой двойник, созданный на основе GPT, довольно качественно проводит индивидуальную работу, помогая вспомнить и отточить формулировки «той самой» истории, которая душу тронет. Сейчас Артём проводит тренинги совместно со своим цифровым ко-тренером. Более того, цифровой тренер остаётся с каждым участником даже после того, как тренинг завершился.
GPT наставник по сторителлингу позволяет называть заказчику большую цену и давать больше ценности для участников тренингов.
GPT наставник по переговорам
Леонид проводит индивидуальные консультации по подготовке к переговорам. Специфика таких консультаций состоит в том, чтобы увидеть больше возможностей, чем это дано в исходном условии. Для этого имеется набор «стандартных инструментов». Например, отделение фактов от мнений и оценок, рассмотрение ситуации с разных точек зрения (организационной, юридической, технологической, эмоциональной и т.п.). Леонид использует даже такой фильтр, как «что странного в данной ситуации?». Всего в его арсенале около 30 различных фильтров.
Перебор данных фильтров расширяет понимание и позволяет обнаруживать решения. Леонид обучает этому своих клиентов и тому, как проводить подготовку к переговорам с помощью GPT наставника. Кроме того, с этим наставником всегда можно провести имитацию переговоров. В результате очные встречи с Леонидом стали более продуктивными: ведь теперь клиенты приходят подготовленными, и у мастера есть материал для обсуждения и анализа.
GPT наставник по переговорам позволяет Леониду более продуктивно проводить очные консультации с клиентами.
GPT тренер по выходу из абъюзивных отношений
Люди так устроены, что им сложно брать ответственность за свою жизнь. Это приводит к массе проблем. И именно это приводит людей к психотерапевту. Как любой хороший психотерапевт, Мария сразу видит корневые причины проблем своего пациента. Но вопрос не только в том, чтобы поставить диагноз. Важно изменить базовые установки мышления пациента, то есть скорректировать связи его нейронной сети. Это требует времени и усилий. И прежде всего от самого пациента.
В абъюзивные отношения люди попадают, когда неосознанно выбирают одну из ролей: жертвы, спасателя или преследователя. Эту модель впервые описал Стивен Карпман в 1968 году. Модель оказалась эффективной, и её подхватили психотерапевты всего мира. У каждого специалиста есть свой набор техник и инструментов, помогающих прекратить данную игру и выйти из порочного треугольника, причиняющего страдания. Такой набор техник есть и у Марии.
Ко-терапевт на основе GPT помогает пациентам Марии в любой момент проанализировать, что с ними происходит и найти способы здоровой коммуникации со своими партнёрами.
Акселератор цифровых двойников
Вот уже более 8 лет я занимаюсь распаковкой знаний экспертов с целью создания учебных материалов: курсов, регламентов, инструкций. Экспертам сложно это делать самостоятельно из-за когнитивного искажения «проклятие знаний».
Цифровых двойников сторителлера, переговорщика, психотерапевта я создавал в индивидуальном порядке. Это не просто. Хорошая новость состоит в том, что похоже, мне удалось выстроить процесс, в котором эксперты, работая в малых группах по нашим технологическим картам, самостоятельно осваивают GPT и создают своих собственных цифровых двойников. Уже закончился первый поток.
Весь процесс занял 5 недель. Каждую неделю участники акселератора отрабатывали один из аспектов:
1 неделя: прорабатывали описание своего потока создания ценности (ценностное предложение, этапы создания ценности, узкие места и ограничения). Осваивали основы построения промптов для GPT (были участники с нулевым уровнем владения GPT).
2 неделя: корректировали бизнес-модели с учётом появления цифрового двойника, прорабатывали технологические карты выбранного этапа. Осваивали особенности написания инструкций для ассистентов GPT (как сделать, чтобы цифровой двойник реализовывал широкий репертуар ролей и возможностей).
3 неделя: перекладывали технологическую карту на язык инструкций ассистента GPT (собирали PROMPT, содержащий в себе множество PROMPTов). В малых группах провели взаимное тестирование цифровых двойников.
4 неделя: создаали аватары для своих цифровых двойников (имя, образ, легенда, настройки личности). Продолжили тестировать и вносить правки (тестирование — один из самых трудоёмких этапов разработки ассистентов).
5 неделя: участники презентовали друг другу созданных цифровых двойников.
Вся работа заняла около 20-25 часов: 5 встреч онлайн по 2 часа и 2–3 часа на групповую работу и выполнение домашних заданий в неделю.
Если вас зацепила идея создания своего цифрового двойника, регистрируйтесь на первую встречу акселератора бесплатно. Сможете принять взвешенное решение о полноценном прохождении всей программы на самой этой встрече.
