Главная подстава нейросетей

Это то, что мы перестаем думать своей головой.

Звучит банально, позвольте раскрыть мысль.

1. Письмо — инструмент мышления

Мне кажется, что я думаю в своей голове, а мысли только записываю на бумагу или в компьютер. На самом деле любая более-менее связная концепция уровня сложнее, чем список продуктов на ужин, почти никогда не рождается в уме.

Для ее появления нужна бумага, заметки и диаграммы — не как архив уже готовых мыслей, а как среда, в которой мышление происходит. Ты начинаешь писать — мысль становится ясно сформулирована — рождает другую мысль — ты записываешь ее — задаешь себе уточняющий вопрос — записываешь ответ, и появляется что-то осмысленное.

Заметка или рисунок становится таким «экзокортексом», где мысль становится объектом, который можно видеть, двигать и комбинировать с другими мыслями.

Да и список продуктов перед походом в магазин лучше записать, иначе сами знаете, что бывает.

2. Нейросети пишут (но не думают) за нас

Архитектура современных моделей-трансформеров построена на вероятностном предсказании следующего фрагмента текста. Такие модели отлично справляются с анализом больших объемов текста, поиском связей, закономерностей, синтезом — в общем, всем, что умеют архитектурно. Ваня Новиков, основатель Wallarm, записывал серию видео, где хорошо рассказывал об этом.

Но с мощностями, которые стали доступны сейчас, ответы нейросетей выглядит как магия:

Я задал любой вопрос, и текст ответа появляется сам!

В реальности модель (да, дажей самый свежий Fable, или что вы любите) ничего не знает о смыслах и значениях слов, которые употребляет, и когда читаешь такой текст, часто возникает ощущение неясности.

Что имелось ввиду? Почему пропущена эта ветка рассуждений? Как именно это будет работать? Не понятно.

Модель не виновата — ничего личного, только математика.

Пельмени с говном: Максим Ильяхов очень точно передал ощущение от чтения текстов в той сфере, в которой вы хорошо разбираетесь.

3. В результате не создается ясности

И это не абстрактная, а настоящая проблема.

Допустим, я — владелец продукта, у меня — сильная и дорогая команда разработки, в которой работают пара десятков профессионалов: разработчики, тестировщики, аналитики, дизайнеры и другие специалисты.

Мне нужно дать команде ясный ответ на вопрос:

Что нам делать прямо сейчас, чтобы наш продукт создавал ценность, его покупали, а мы получали деньги?

Для ответа на этот вопрос мне нужно сесть и подумать:

1. Насколько удобна нынешняя дверь для тех, кто ей пользуется? — понять, что конкретно наши клиенты делают с продуктом, для чего используют его каждый день? Что именно их сейчас не устраивает, и почему?

2. Как сделать ее удобнее? — придумать, какое конкретное продуктовое решение, с учетом наших возможностей, существующей архитектуры, методов API, доступных нам технологий мы можем сделать?

3. Описать решение так, чтобы сохранить суть, но оставить команде свободу творчества. Например, используя метод Shape Up от создателей Basecamp.

Если применять нейросети правильно, они очень помогают: разбирают сотни комментариев обратной связи, выделяют общее, показывают закономерности. Это отличные вводные, чтобы начать думать.

Но если я отдаю нейросети выводы и описание продуктовых решений, то я делегирую мышление, а моя команда получает те самые пельмени.

Записи — это не заметки по работе. Это и есть моя работа!

— Ричард Фейнман

Думать и принимать решения — это и есть наша работа.

Оставьте себе удовольствие делать ее самому.

@startwithease