Страшно эффективная автоматизация

BBC заметили забавный тренд: появилась чуть ли не новая профессия из людей, назовём их условно ИИ-корректорами, которых нанимают ради одной задачи — они заканчивают «готовить» получившийся после работы искусственного интеллекта полуфабрикат.

Некая Сара Скит из Аризоны получила 2000 долларов за переписывание текстов гостиничного сайта, который изначально сгенерировал ChatGPT. Владельцы с грустью обнаружили, что текст получился очень клишированным, скучным, не отражал специфику бизнеса и воспринимался клиентами как белый шум.

То же самое происходит с написанием кода. Люди всё чаще устанавливают Cursor, бодро пишут код сайта — а потом осознают, что этот код надо ещё как-то развивать, поддерживать, дебажить, добавлять новые функции. А для этого неплохо было бы понимать, как он вообще работает. Ну то есть быть программистом. И идут искать уволенного (или не нанятого) специалиста.

При этом бизнес отличается завидной упёртостью – 35% малых предприятий планируют расширить использование ИИ в ближайшие два года, хотя именно эти компании чаще всего становятся жертвами собственных экспериментов и логично было бы вместо слепого внедрения ИИ делать ставку на развитие персонала.

Почему так происходит? Есть подозрение, что дело в отсутствии цифровой грамотности и понимания принципов работы ИИ. Люди воспринимают его как волшебную палочку и не осознают очевидных ограничений, касающихся размера контекста модели, специфики обработки информации, устаревания использованных для обучения данных. Хотя за специалистов можно порадоваться — те же люди, что и раньше, получают те же деньги за меньшее количество работы.