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 эксперт 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 эксперт 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.
