«Если писать для ИИ, можно хотя бы кайфовать от процесса»: как работают помощники чат-ботов 🤖✍️

Каждую неделю я несколько часов провожу за работой для крупной технологической компании стоимостью миллиарды долларов. Со мной трудятся писатели, исследователи и журналисты-фрилансеры. Оплата достойная, задания всегда есть, а график гибкий. Но никто за пределами компании наши тексты никогда не увидит. Мы пишем не для людей — мы пишем для искусственного интеллекта.

Зачем людям писать для ИИ? 📝

Большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, умеют генерировать тексты, резюмировать статьи, писать письма, эссе и даже романы. Но прежде чем они смогут «думать сами», их нужно обучить. И здесь на сцену выходят люди: мы создаём «эталонные» ответы на гипотетические вопросы чат-бота. Эти тексты показывают модели, что считается «правильным» письмом.

Кроме того, мы помогаем ИИ избегать «галлюцинаций» — когда он придумывает ложные сведения. Для этого мы создаём примеры с проверенными источниками. Без человеческого вклада модель просто не научится работать корректно.

Почему не обойтись без людей? 🤔

Хотя ИИ уже обучен на миллиардах слов из интернета и книг, этих данных всё равно недостаточно. Использовать тексты, созданные самой моделью, нельзя: она начинает «забывать» редкие слова и факты, ухудшая качество генерации. Без человеческой работы модели теряют разнообразие и точность.

По оценке Франсуа Шоле, автора учебников по компьютерным наукам и создателя библиотеки Keras, в мире трудится около 20 000 человек, создающих данные для обучения ИИ. Без их работы результаты моделей были бы «очень плохими».

Работа аннотаторов: искусство и рутина 💻

Аннотаторы оценивают тексты ИИ, исправляют ошибки, создают оригинальные ответы, чтобы модель училась на «золотом стандарте». Это больше, чем просто проверка: мы формируем «голос» будущих ИИ.

По словам Алекса Мантей, главы отдела данных Contextual AI, наличие человека в процессе «жизненно важно», чтобы результат был понятен и полезен пользователю. Оплата за такие роли выросла: сейчас квалифицированные аннотаторы могут зарабатывать более £30 в час.

Парадокс профессии и будущее 📈

Работа для ИИ — это странный парадокс. Мы пишем тексты, которые помогают машине заменять человеческий труд, но при этом именно наша работа позволяет ИИ становиться лучше. С одной стороны, это поддержка писательской профессии, с другой — подготовка к её автоматизации.

Компании тратят миллионы на лицензии и оплату труда, чтобы улучшать модели. Без человеческой работы «искусственный интеллект» был бы гораздо менее «умным», чем кажется.

С развитием технологий требования к аннотаторам будут только расти: будущие специалисты должны будут превосходить ИИ в новых областях — от сложных текстов до научных и медицинских знаний. В конечном счёте, человеческие слова остаются топливом для цифрового интеллекта, и, похоже, работы у писателей ещё надолго хватит. ✨