Комментарии 64
84 % руководителей отмечают, что в их компании ценят больше самих сотрудников, а не их продуктивность.
...
Перечисленные выше данные — это примерно половина документа. Вторая половина плавно переходит в рекомендации, зачем и как задействовать фрилансеров в компаниях. Доводы о пользе фриланса Upwork подкрепляет результатами опросов руководителей
Я понял текст так. Апворк опубликовала результаты исследований, где "это все херня, а вот апворк это зашибись"
сотрудники считают, что инструменты на его основе повышают объём работы и лишь понижают эффективность труда
Больше работы за то же время - больше эффективность?
71 % из них выгорели
Как-то много. Какой уровень выгорания был ранее?
Каждый третий заявляет о намерении уволиться в ближайшие полгода из-за рабочей нагрузки и выгорания.
Так они же фрилансеры?
Или тут явное разделение на работников, которые говно, и фрилансеров, которые д'Артаньяны?
Кстати, какой процент использует ИИ в работе так и не увидел. Или тут 100%?
Так они же фрилансеры?
Тут не верный перевод. В оригинале есть описание, что 71% штратных сотрудников выгорают.
Больше работы за то же время - больше эффективность?
Про время в статье ничего не указано, но веротнее всего введение новых интсрументов требует дообучение, которое явно идет в нерабочее время. Отсюда возросшая нагрузка и стрес.
Так они же фрилансеры?
Данных по фрилансерам из исследования я просто не приводил вообще. У «Апуорка» там какая-то забавная манипуляция вида «фрилансеры лучше штатников справляются с ИИ», которую мне транслировать кажется неинтересным и нечестным. Поэтому в новости есть результаты опросов только штатных работников и руководителей. В общем-то, не представляю, почему вы решили, что речь идёт по фрилансерах.
Больше работы не означает больше достигнутых результатов
Работа и результат это не одно и то же.
Больше работы за то же время - больше эффективность?
Далеко не всегда, особенно в крупных компаниях. И чаще всего "больше работы" там означает больше бюрократии, максимум бумажек для прикрытия задниц всех уровней эффективных Сов.
Стоит добавить, как сам Upwork ИИ использует. Последнее время у них даже чтобы просто ответить клиенту, приславшему приглашение фрилансеру, нужно заплатить Upwork несколько долларов, притом в каждом сообщении показывается навязчивая реклама платного ИИ ассистента, который поможет писать больше сообщений и еще больше платить Upwork :) Вполне понятно, что пользователи (то есть фрилансеры на платформе) чувствуют себя очень не очень от всего этого. Вероятно, и другие корпорации делают примерно так же сотрудникам.
Именно этого и стоило ожидать. Вместо того, чтобы "помогать", работодатели преподносят это как "освобождение от повторяющихся задач", что просто означает, что у вас "больше свободного времени, поэтому вы можете сделать для нас еще больше", за те же деньги)))
А почему работники заявляют, что их эффективность снизилось?
Потому что вместо написания кода программисты изучают, как правильно составить запрос к нейронке, чтобы она выдала похожий на правду результат. А потом программист должен этот результат как-то валидировать, потому что косяк в коде, который написала нейронка, это косяк программиста, который этот код заюзал. Ну а потом нужно еще и баг отловить в этом коде, потому что нейронка не писала весь код. А там тесты еще написать (тоже нейронкой, разумеется)... В общем, дел много.
Короче, хайп вокруг отдельных нейронок и ИИ в целом == хайп вокруг блокчейна/крипты/нфт. Очень много шума из ничего. Пройдет время и инструмент начнет использоваться по назначению. Пока этот инструмент хорошо справляется с выкачиванием денег инвесторов, которым льют в уши, что у нас вот-вот унитаз с ИИ будет, которым сам будет решать, пора тебе на него садиться и стоит ли заморачиваться с туалетной бумагой, или и так сойдёт. ИИ!
ЗЫ: Я не из луддитов. Я не против внедрения ии, но просто посмотрите на шум вокруг и сравните с 2018-2020 годами и блокчейном. Я прям 1 в 1 вижу сходство. Хотя, могу ошибаться. Всё же я немного предвзят в отношении ии.
BANANA. А где-нибудь в публичном доступе есть сервисы, позволяющие проверить текст на ИИ? А то я использовал чат гпт чтобы причесать мой неидеальный английский в самостоятельно написаном резюме. Интересно, не будет ли это поводом отправить резюме в корзину, как написанное нейросетью...
Интересно, появились ли уже "водяные знаки" для ответов ИИ?
ОпенАИ разработали теху, но не хотят пока внедрять потому как кучу клиентов убежит от этого
Появились. Люди начинают подозревать ChatGPT в письмах, если они работают в британской компании и им присылают сопроводительное письмо на американском английском, или видят характерные для ИИ словечки, которые в обыденной речи не встречаются.
Косвенные уже есть. Например используемые слова зачастую выдают ИИ, потому что модели обучены на текстах, которые ИРЛ редко кто пишет.
А так просто пользуются промп-хакингом, оставляют вопрос "Был ли ответ написал с помощью LLM?" и LLM гордо отвечает, что да, был :)
Наоборот, на ваш ломаный английский сработает BANANA :)
Я определяю уже и без инструментов. Очень много начитался вакансий и сам пользовал для резюме и сопроводительных писем.
По использованным словам и конструкциям можно определить, так как чат гпт их часто повторяет. За другие ии не могу сказать.
Это называется "ГПТизмы" - набор шаблонных конструкций, которые эти нейронки повторяют настолько часто, что уже через пару дней плотной работы над нейросетевыми текстами от каждой из этих фраз у вас начнёт дёргаться глаз.
"Another day in your life", "The world narrows", "Felt a mix of X and Y", "Dimly lit" и т.д., частота их встречаемости зашкаливавет.
Так резюме и письма к ним настолько зашаблонизированы и без всяких GPT, их все советуют писать стандартно, чтобы HR ничто не спугнуло.
Не удивительно, что из под пера ИИ выходит одно и тоже, зато это можно сказать эталонное заклинание, в этом бессмысленном ритуале.
Это технически крайне тяжело. Детекторы существуют, но могут ошибаться. И вообще нужно правильно толковать их работу. К примеру, текст конституции США будет определён как результат генерации большой языковой модели по той простой причине, что БЯМ легко может процитировать этот документ.
Часто пытаются смотреть на ключевые слова и обороты, характерные для той или иной модели, структуру (некоторые БЯМ обожают разбивать всё на пункты) и общую грамматическую корректность текста.
Таких сервисов вагон и маленькая тележка, их очень много да бесплатном доступе. Проверяют английский текст.
Летят Холмс с Ватсоном на воздушном шаре. И спят в полете. Просыпаются над какой-то незнакомой землей, видят - внизу какой-то хрен коров пасет.
Снизились они и спрашивают мужика:
-- Скажите, сэр, где мы находимся?
-- На воздушном шаре.
-- Спасибо, сэр! - и летят вверх. Холмс задумчиво говорит:
-- Интересная местность, Ватсон! Программист пасет коров!
-- Холмс, а с чего вы взяли, что он программист?
-- Это элементарно! Во-первых, он подумал над ответом. Во-вторых, его ответ был абсолютно точен. И в третьих - абсолютно бесполезен!
https://www.scribbr.com/ai-detector/
Скормил этому сервису текст из ответа чатГоПоТы (который я попросил сделать на английском), и сервис дал лишь 37%. Почесал репу, решил что в том ответе гопота просто слишком много зацитировала. Взял другой ответ, где вопрос не подразумевал прямого цитирования. Уже лучше, 67%. Взял его перевод на английский моего текста письма - 63%. Взял очень старое письмо из рассылки ОБСЕ 2018 года - 13%. Взял свежее письмо из новостной рассылки beagle security - 100%. КЕК. В общем работает, но скорее можно верить очень высоким и низким вероятностям (менее 10% и более 90%), а при более-менее средних, уже сомнительно доверять.
Хороший сервис, спасибо. Попробовал вставить туда текст имейла, который я писал сам, мне сказали, что 100% вероятность того, что текст написан нейросетью :)
Таких сервисов сейчас много. Собственно, как стало появляться сервисов, которые предлагают "очеловечивание" текстов. Ну, и каждый из таких сервисов заявляет, что конкуренты не смогли, а мы, мол, смогли.
А ещё многие студенты/ученики жалуются на то, что учителя/преподаватели проверяют их работы и могут "забраковать" работу с пометкой о том, что текст был сгенерен. Где там правда, разобраться сложно, но случаи есть и их немало.
А есть где-нибудь честный обзор реальных задач, которые действительно удалось автоматизировать имеющимся в настоящее время ИИ, со всеми его глюками?
Функция "Автореферат", как была в Word более-менее получше стала работать.
Количество арта с красивыми пальцами и руками резко сократилось.
Ну как это, - стали тратить меньше времени на сопроводительные письма, когда их один чёрт не читают. В итоге сопроводительное письмо стоит как галочка при "прогоне через регулярку". Есть конечно исключения, но они на уровне статистической погрешности, что видно в недавнем посте.
PS я даже не знаю стоит ли ставить "/s"
У меня определяет жанр книги, по тексту, игнорируя теги. Выбирает из детального списка в 5000 с хвостиком позиций.
Конечно! Например теперь генерация фейковых отзывов стала гораздо качественнее к сожалению. Хотя, вероятно, вы хотели других примеров (
— Генерация единичных иллюстраций (с сериями и персонажами хуже)
— Генерация простых анимаций
— Довольно качественный перевод (с последующей ручной редактурой)
— Рерайтинг
— Написание писем
— Ускорение чтение документации по API
Спасибо за пост! Да уж, работодателям только намекни, что часть работы будет выполнять ИИ... Думают, освободилось время на другие задачи 🤦🏻♀️ А если учесть кадровый голод в России, то очевидно, что стараются обойтись меньшим количеством работников, не потеряв в производительности(
P.S. Карин Меллата (не Катрин)
ИИ по сути всего лишь один из рабочих инструментов (и не всегда лучший), а от него ждут спасения мира, искупления всех грехов и снятия родового проклятия.
А ещё у него есть луддиты
С ним, как и со всем остальным, надо разбираться. А многие люди этого просто не любят. У меня коллеги наоборот говорят, что ИИ снизил нагрузку во много раз и увеличил продуктивность. Я пока к этому инструменту больше присматриваюсь, изучаю, поэтому на собственном примере сказать не могу.
Обучать работников и изучать способы правильного применения ии конечно же никто не стал.
Имхо, сейчас генеративный ИИ может повысить эффективность работы в компании, если вы уже угробили пару десятков часов на его настройку. Либо это сделал кто-то другой за вас, а вы уже используете узкоспециализированные технологии или готовые промпты. Иначе часто возникает ситуация, когда быстрее сделать самому, чем вымучивать ИИ, чтобы тот выдал достойный результат
Наша команда пишет трейдинг-платформу. Могу сказать, что ИИ влияет на нас примерно никак. В команде есть 2 ярых фаната Чятика и Копилота. У них тоже через слово Производительность и Эффективность. Ну не знаю. Они делают тот же объем задач, что и раньше. Пишут такой же код, как раньше. Засаживают то же количество багов, как раньше. Я вообще не чувствую какую-то разницу между нами при том, что я ИИ не пользуюсь. Наоборот, чем больше въезжаю в кодовую базу и предметку, тем больше у меня выхлоп за спринт и меньше косяков.
Так может они производительнее и эффективнее отдыхать стали и теперь работают 4 часа в день при том же темпе
Они делают тот же объем задач, что и раньше.
В этом и суть. У меня в одной команде коллеги из РФ тоже не пользуют нейронки, вообще. При этом свой условный объем они делают за 4-6 часов, а я за 1-2. После чего иду заниматься другими делами, не связанными с этой работой.
Нейронки это не про решение сложных задач в данный момент, пока нет полноценных мультимодальных чатгпт. Это про автоматизацию и экономию времени там, где раньше требовалось много времени на однообразную работу.
Если не секрет, поделитесь, пожалуйста, какие задачи вам удалось автоматизировать и как. Спрашиваю с практическим интересом: я несколько раз пытался автоматизировать свои задачи или хотя бы начать писать юнит тесты с помощью ИИ, но пока вышло так, что если я пишу самостоятельно, то получается быстрее, чем править за ассистентом.
переписывание кода с одного языка на другой, кодирование на незнакомом языке, рефакторинг, программирование тривиального кода по описанию, поиск вариантов решения проблемы без гуглежа
коммуникативные - мы используем, например, tldv для генерации саммари по дейликам, для постановки задач на основе обсуждений (позволяет пушить в слак). Так же использую для написания обратных связей и прочей корпоративной суеты, очень удобно закинуть ключевые факторы и попросить написать развернуто, дальше минорные правки и готово.
разработка - тут есть платные решения у cody и у perplexity, которые встраиваются как плагины в тот же vscode и анализируют весь проект целиком, экономит время как на юниттестах (в основном 90% формирует верно, иногда чуть правлю, иногда в каком то тесте логика уезжает не туда и исправляю руками), так и в написании базовых вещей. Те же добавления новых точек входа для api это пяти минутное дело - сам сформирует за тебя все объекты, надо просто ревью и тесты прогнать и получить ожидаемый результат. Плюс различные специфики работы, где иногда бывает много ручной работы (всякие xsd/xslt). Отлично пишет powershell/bash/pyton скрипты, там где мне надо вспоминать или лезть смотреть доки в большинстве случаев дает правильный ответ, то есть экономит время на гугл + доки + анализ информации. Для людей, которые уже умеют использовать эти инструменты, имхо это плюс. Опять же, я редко сталкиваюсь с фронтом сейчас, но так понимаю что условный react/angular он может писать почти со 100% точностью, то есть сформировать с нуля компоненты и написать весь функционал работы с состояниями.
"поисковик" - внезапно да, если раньше условно для поиск каких то например медицинских статей надо было делать полноценное исследование на pubmed, теперь достаточно помучать чатгпт с просьбой предоставлять ссылки на исследования.
"поисковик" - внезапно да, если раньше условно для поиск каких то например медицинских статей надо было делать полноценное исследование на pubmed, теперь достаточно помучать чатгпт с просьбой предоставлять ссылки на исследования.
Ссылки потом проверяйте на реальность существования. GPT все ещё ухитряется придумывать несуществующие, хоть и очень правдопободные, исследования
Избавление от корпоративной бюрократии. Кроме экономии времени, начальство отмечает, что мои бумажки стали менее токсичными :)
84 % руководителей отмечают, что в их компании ценят больше самих сотрудников, а не их продуктивность
А зачем тогда увеличивать нагрузку? Несостыковка какая-то в ответах менеджеров получается.
Всегда нереально понять, о чём конкретно идёт речь)))
что за такое применение ИИ)))
А король то голый
77 % работников сообщают, что ИИ увеличил рабочую нагрузку и снизил эффективность труда