Тимур Казанцев
Нейросети. Выстрой свою систему из 5 уровней автоматизации

Введение

Вы уже живёте в мире ИИ. Вопрос в том, в какой роли

За последние пару лет искусственный интеллект почти незаметно въехал в нашу повседневность – очень по-разному для разных людей.

Кто-то почти каждый день что-то спрашивает у ChatGPT: переписать письмо, придумать идею для поста, помочь с договором, подсказать план поездки.

Кто-то ни разу сам ничего не писал нейросетям, но видит, как коллеги “подкручивают” отчёты через ИИ и делают презентации в два раза быстрее.

У кого-то дети уже рисуют комиксы в генераторах изображений, просят “сделать красивую картинку к проекту” или «делают» домашки закидывая задания в модели – и воспринимают это как норму.

Кто-то впервые по-настоящему почувствовал ИИ, когда знакомого сократили после автоматизации на работе, или когда клиент честно сказал: “Мы урезаем бюджет, потому что часть работы теперь закрываем через нейросети”.

Параллельно в новостях всё реже обсуждают про “очередную крутую нейросеть”, и всё чаще – про то, что стоит за ней: электростанции и дата-центры, дефицит чипов, борьбу за контроль над мощными моделями, технологический суверенитет государств, и споры о том, кому и на каких условиях давать доступ к самым последним моделям.

На работе вопросы тоже меняются.

Вместо “а что там вообще с нейросетями?” всё чаще звучит:

“Где у нас уже есть ИИ в процессах? Что можно ускорить? Почему конкуренты сокращают издержки, а мы нет?”

В логистических компаниях тестируют роботов на складах и в доставке. В нескольких городах вы уже могли встретить “роботизированных” доставщиков или такси на автопилоте без водителя. В колл-центрах вам всё чаще отвечает не человек, а связка из ИИ-модели и сценариев. В юридических и финансовых сервисах большинство документов готовится не руками, а алгоритмами. Решения о выдаче кредитов уже давно принимаются (как минимум на первых уровнях) машиной.

При этом ваша собственная картина может выглядеть очень неоднородно:

• вы что-то пробовали в ChatGPT или DeepSeek, но чувствуете, что используете их “на 5% от возможного”;

• или, наоборот, вас утомили новости и вы стараетесь “не вникать”, хотя тревога никуда не девается;

• или вы метаетесь между сервисами, ИИ-агентами и какими-то курсами на эту тему, но внутри все еще остаётся ощущение: “я что-то изучаю, постоянно тестирую, а целостного понимания как я это могу реально применить в своей жизни и получить от этого какую-то ощутимую пользу” нет.

Именно здесь возникает не академический вопрос “что такое искусственный интеллект и нейросети”, а гораздо более практичный:

В этом мире, где ИИ становится неотъемлемой частью инфраструктуры – вы сейчас кто и в какой траектории застряли?

Обычно всё сводится к трём типичным состояниям, в которых люди зависают.

С них и имеет смысл начать.

Три привычные точки, в которых можно застрять

Если быть честным с собой, большинство людей оказываются примерно в одном из трёх состояний.

Первое – условное “ничего серьёзного не происходит”.

Да, появились новые сервисы, появились нейросети, кто-то ими пользуется.

Но внутри живёт тихая надежда:

“До нашей отрасли это не дойдёт”,

“У нас всё слишком специфично”,

“Пусть сначала другие обкатают, а там разберёмся”.

Второе – информационная паника.

Каждый день – новые статьи о том, какие профессии “вымрут”,

кого уже “заменил ИИ”,

как “скоро всё решат алгоритмы”.

Можно часами смотреть ролики, спорить в комментариях, обсуждать это на кухне – и при этом не менять ни один свой процесс, оставаться в тех же инструментах, тех же привычках, той же картине мира.

Третье – хаотичный забег по сервисам.

Сегодня один чат-бот, завтра другой, послезавтра третья модель.

Планшет, ноутбук, телефон забиты “полезными ссылками”.

Вы что-то генерируете, что-то сохраняете, но внутри – ощущение:

“Все уже где-то там, а я что-то пробую, но не понимаю, как это встроить в мою реальную работу и жизнь”.

Все три состояния понятны.

В каждом из них есть своя психологическая защита:

• в первом – можно делать вид, что всё как раньше;

• во втором – чувствовать, что “я хотя бы информирован, даже если бессилен”;

• в третьем – успокаивать себя мыслью “я же что-то делаю, я не отстал”.

Но у всех трёх есть одна общая проблема: они не дают вам опоры и внятной стратегии.

Вы либо отталкиваете реальность, либо тонете в ней.

Эта книга написана для тех, кто хочет выйти из этой ловушки.

Нормально бояться. Ненормально оставаться только в страхе

То, что происходит, действительно масштабно.

• ИИ-системы начинают брать на себя всё больше рутинных задач – от обработки документов до анализа данных и общения с клиентами.

• Автоматизация уже касается не только “простого труда”, но и “белых воротничков”, креативщиков и даже айтишников.

• Параллельно растёт инфраструктура: дата-центры, энергетика, производство чипов.

• На горизонте – роботы, робомобили и полностью автоматизированные предприятия, которые будут не экспериментом, а обычной частью экономики.

Бояться здесь есть чего. Бояться потерять профессию, доход, ощущение нужности.

Бояться оказаться “лишним” в мире, где вокруг всё делают машины.

Но страх – плохой советчик, если он единственный.

Одна часть людей пытается его заглушить: шутками, скепсисом, уколами в адрес “айтишников”.

Другая – застревает в нём и перестаёт действовать.

Задача этой книги – не “успокоить” вас любой ценой и не “разогреть” до восторга по поводу ИИ.

Задача – дать вам карту и инструменты, с которыми можно жить дальше, даже если мир продолжит меняться теми же темпами, а возможно – и быстрее.

О чём эта книга и о чём она не будет

Начнём с отрицания.

Это не учебник по машинному обучению.

Мы не будем разбирать формулы, алгоритмы оптимизации и архитектуры нейросетей на уровне исследователя.

Это также не сборник вдохновляющих историй, где всё заканчивается фразой

“а дальше вы сами всё сможете, поверьте в себя”.

Это не очередной “каталог нейросетей”, который устареет через три месяца.

Эта книга также не про то, «появится ли настоящий супер-интеллект (AGI) к 2030 году».

Во-первых, честного ответа всё равно ни у кого нет.

Во-вторых, для вашей жизни и карьеры куда важнее другое:

• ИИ уже сегодня меняет рынки, профессии и повседневность – без всякого официально признанного AGI.

• Те навыки и архитектуры, которые вы выстраиваете сейчас, будут нужны в любом сценарии – и «до AGI», и «после».

• Ожидание «идеального момента», когда “придёт настоящий AGI и всё за нас сделает”, – это удобный способ ничего не менять.

Поэтому в этой книге AGI и суперинтеллект появляются только как фон и возможные сценарии будущего. Главный фокус – не спорить о дате их появления, а дать вам инструменты, с которыми вы остаётесь субъектом при любом раскладе: от сильных узких моделей до мира, где мощных интеллектов станет много.

Поэтому, эта книга немного про другое:

• Про то, как устроен мир ИИ как инфраструктура – от энергии и чипов до дата-центров, платформ и моделей доступа.

Этому посвящены 1-я глава (каркас индустрии ИИ) и часть 6-й главы (сценарии будущего, роботы, борьба за мощности).

• Про пять уровней работы с ИИ, которые вы можете освоить.

От базового грамотного общения с моделями

(2-я глава) до продвинутого промпт-инжиниринга и “каркаса профессионального промпта” (3-я глава), далее – к простым ИИ-агентам (4-я глава) и рабочим системам и автоматизациям (5-я глава).

• Про то, как разные люди могут встроить ИИ в свою жизнь и работу.

Сотрудник в найме, предприниматель, основатель стартапа или создатель ИИ-продуктов, эксперт, фрилансер, человек в госсекторе или НКО – мы разбираем их роли, риски и возможности в 7-й главе (навыки и траектории) и частично в 6-й главе (сценарии будущего) и 8-й главе (монетизация и продуктовые форматы).

• Про прикладную ценность и заработок, а не про “быть в теме”.

Мы говорим о том, как упаковать свои навыки и собранные системы в услуги и продукты, усилить текущий доход или роль в компании – этому посвящена 8-я глава.

• Про архитектуру: как собрать свою экосистему “человек + ИИ”.

Не про отдельные “фишки” и сервисы, а про то, как из инструментов, агентов и автоматизаций сложить личную систему, которая работает на вас, а не требует постоянного обслуживания. Этому посвящена 9-я глава про уровень архитектора и личную экосистему.

Это практическая и интерактивная книга

Исходная идея проста: если вы просто прочитаете книгу и ничего не попробуете, вы получите только часть ценности.

Поэтому внутри книги вы найдёте:

• QR-коды и ссылки на промпты, которые можно сразу копировать и адаптировать;

• доступ к моему мастер-промпту, который помогает превращать обычный запрос в профессиональный – с учётом роли, задачи, контекста, формата результата, ограничений, цепочки рассуждений, самопроверки;

• примеры готовых ИИ-агентов под разные задачи:

• контент, анализ, обучение, стратегическое мышление,

– которых можно забрать, переименовать, подстроить под себя;

• схемы автоматизаций и систем: конкретные рабочие контура, которые уже применяются в реальных проектах.

Книга устроена так, что вы можете:

• читать её последовательно и параллельно выполнять упражнения;

• или возвращаться к отдельным главам, когда до них “дозревает” ваша практика.

Данная книга – не “курс”, но и не “сухая теория”.

Это скорее навигационный инструмент: вы получаете карту, набор чертежей и конкретные детали, из которых собираете свою конструкцию.

Что вы получите, если дочитаете и сделаете хотя бы часть

Я не буду обещать, что «через 30 дней вы будете зарабатывать Х с помощью новых нейросетей».

Гораздо важнее честно описать, что именно изменится в вашей работе и жизни, если вы дочитаете эту книгу и сделаете хотя бы часть из того, о чём в ней говорится.

Если вы пройдёте книгу внимательно и позволите себе что-то попробовать по пути, на выходе у вас будет:

1. Понимание, что вообще происходит.

Не на уровне: “ИИ – это модные штуки, которые что-то генерируют”,

а на уровне:

откуда берутся мощности,

какие силы стоят за моделями,

куда движется экономика,

почему разговор о чипах, энергии и роботах – это не фантастика, а завтрашний день.

2. Пять уровней работы с ИИ как каркас.

Вы перестанете видеть только отдельно взятый чат-бот и отдельную автоматизацию.

Появится ощущение “скелета”, на который можно навешивать новые сервисы, не теряя ориентацию.

Вы будете понимать, на каком уровне вы сейчас и куда хотите двигаться.

3. Личный набор инструментов.

Пара своих агентов под реальные задачи.

Набор опорных промптов, которые вы сможете доработать под себя.

Возможно – первая связка автоматизации, которая реально снимает рутину,

а не существует только как красивая идея.

4. Изменённый взгляд на свою роль.

Вы увидите свою профессию, бизнес или сферу деятельности

не как жертву или бенефициара “новой эпохи”,

а как систему, в которой можно:

– отдать ИИ то, что описывается и повторяется,

– усилить ИИ то, где вам не хватало скорости или глубины,

– оставить за собой то, что принципиально человеческое.

5. Базу для монетизации, а не готовые “секретные схемы”.

Вы поймёте, как ваши навыки и собранные системы

можно упаковать в услуги, продукты или усиление текущего дохода —

без иллюзии “пассивного миллиона”,

но с пониманием, где есть реалистичные деньги.

Для кого эта книга написана

Она точно не только “для айтишников”.

Она для тех, кто:

• чувствует, что мир меняется слишком быстро,

• но не хочет занимать позицию наблюдателя со стороны;

• достаточно честен, чтобы признать:

• “Да, я чего-то боюсь, чего-то не понимаю, в чём-то отстал”,

– и при этом всё равно готов думать и пробовать;

• хочет собрать свою экосистему “человек + ИИ”,

• а не просто подписаться на очередной сервис с красивой рекламой;

• устал от страха упущенных возможностей и хочет заменить “я везде не успеваю” на осмысленное “я понимаю, что для меня главное – и делаю шаги туда”.

Она вряд ли понравится тем, кто:

• ищет гарантии (“вот секретная нейросеть, пользуйтесь ею, она решит все ваши вопросы”);

• надеется услышать, что можно просто “пересидеть бурю”,

• а потом всё вернётся к привычному устройству мира.

Немного о будущем, в которое вы входите с этой книгой

В дальнейших главах мы будем говорить о вещах, которые ещё недавно звучали как фантастика:

• о войне за энергию и чипы,

• о новых центрах силы вокруг ИИ-инфраструктуры,

• о роботах и “вторых телах”, которые могут работать за вас,

• о разных сценариях общества – от относительного благосостояния до платформенного феодализма,

• о том, что значит быть человеком в мире, где часть решений принимают алгоритмы.

Важно другое: весь этот разговор не про “далёкий 2100 год”, а про ближайшие 3–5 лет, которые напрямую затронут вашу карьеру, проекты, здоровье, финансы, отношения, время.

Вы уже живёте в этой траектории.

Вы можете делать вид, что нет – но мир от этого не замедлится.

С чего мы начнём

Чтобы всё остальное имело смысл, нужно сначала посмотреть под капот.

Первая глава – не про “как писать промпты” и не про “какую модель выбрать”.

Она про то:

• как устроена инфраструктура ИИ;

• почему в новостях всё чаще мелькают слова “энергия”, “чипы”, “центр обработки данных”, “технологический суверенитет”;

• кто и за что сейчас реально борется;

• как эта борьба отзовётся в вашей жизни,

• даже если вы никогда не будете строить свои дата-центры и писать код.

Без этого основания любые разговоры про агентов, автоматизации и монетизацию висят в воздухе.

Если вы готовы смотреть на реальность такой, какая она есть – и параллельно искать в ней своё место и свою архитектуру – давайте начнём с фундамента.

А дальше шаг за шагом мы поднимемся до того уровня, где ИИ, роботы и системы станут для вас не источником постоянной тревоги, а материалом, с которым можно работать.

Небольшой дисклеймер перед стартом

ИИ-индустрия меняется быстрее, чем успевают выходить книги или ютуб-обзоры. Названия моделей и интерфейсы сервисов, о которых я пишу, неизбежно будут обновляться. Важно не то, как именно сегодня называется модель, а принципы и уровни работы с ИИ, о которых пойдёт речь.

Вы можете читать книгу не строго по порядку. Если вам уже близок базовый уровень, смело перескакивайте к главам про агентов и автоматизации, а потом возвращайтесь к пробелам. Относитесь к структуре как к карте, по которой можно двигаться своими траекториями.

Я не рекламирую никакие сервисы и не призываю пользоваться конкретными продуктами. Все упомянутые инструменты – лишь примеры того, как можно решать задачи. Любые решения о подписках, передаче данных и выборе платформ остаются исключительно за вами.

Глава 1. Инфраструктура ИИ: пирамида из электричества, чипов и моделей

Представьте, что вы просыпаетесь однажды утром и обнаруживаете, что привычные сервисы просто… не загружаются.

Не работает банковское приложение.

Такси показывает «ошибка сервера».

Даже ваша любимая нейронка выдаёт лишь одно сообщение:

«Недостаточно вычислительных мощностей. Повторите запрос позже».

Не произошло ни кибератаки, ни глобальной войны. Просто несколько дата-центров отключили от сети – регион не выдержал пикового спроса на электроэнергию.

И вдруг становится видно то, что обычно скрыто: мир, в котором ИИ берёт на себя 40–70% задач, держится не на «магии ChatGPT», а на очень конкретных вещах – проводах, трансформаторах, электростанциях, фабриках чипов и десятках гектаров залитых бетоном залов с ревущими серверными стойками.

ИИ – это не приложение в телефоне. Это новая энергетическая и геополитическая инфраструктура.

И мы с вами живём как раз в момент её сборки.

Что вы узнаете из этой главы

В этой главе мы:

• разложим индустрию ИИ по уровням – от электроэнергии до пользователя;

• разберём, почему электричество и видеокарты становятся новой нефтью;

• посмотрим, как США через контроль чипов и моделей формируют новое мироустройство;

• обсудим, почему спрос на электроэнергию дата-центров уже сегодня растёт двузначными темпами и может более чем удвоиться к 2030 году;

• наметим альтернативные сценарии – в том числе путь стран с сильной атомной энергетикой и распределёнными вычислениями, по аналогии с биткоином;

• свяжем всё это с простой мыслью: в мире, где идёт война за мощности, ваша личная компетенция – как работать с ИИ и строить свои системы – становится новым видом личного капитала.

Почему вообще важно понимать инфраструктуру ИИ

Большинство людей видят только верхушку айсберга: чат с моделью, красивый интерфейс, удобное приложение.

Кажется, что всё, что нужно – «уметь правильно задавать вопросы».

Но в реальности:

• крупные модели стоят десятки-сотни миллионов долларов на обучение;

• дата-центры уже потребляют около 415 ТВт·ч в год – примерно 1,5% мировой электроэнергии, и эта цифра растёт примерно на 12% в год;

• только в США дата-центры уже вышли на 4–5% потребления всей электроэнергии страны и могут подняться до 7–12% к концу десятилетия;

• международные отчёты предсказывают, что спрос на электричество для дата-центров и ИИ может удвоиться или больше к 2030 году.

Это значит, что ИИ – не просто про «умные ответы», а про то, кто контролирует энергетику, чипы и инфраструктуру, и как обычный человек вписывается в эту картину.

Если вы поймёте, как устроена эта пирамида, вам будет проще:

• трезво оценивать новости про ИИ и не вестись на хайп;

• понимать, где настоящие точки роста и денег;

• объяснять заказчикам/клиентам, за что они платят, когда «покупают ИИ»;

• видеть риски и возможности на горизонте 5–10 лет.

Пятиуровневая пирамида инфраструктуры ИИ

Я предлагаю смотреть на индустрию ИИ как на пятиуровневую пирамиду.

Снизу вверх:

1. Электроэнергия

2. Видеокарты (GPU), чипы и дата-центры

3. Модели (LLM и другие)

4. Приложения

5. Пользователи

Если смотреть на новости про ИИ только с пользовательского уровня, может показаться, что вся эта пирамида строится ради удобного чата и красивых картинок.

На самом деле крупные игроки вкладывают миллиарды долларов не только ради того, чтобы вам было проще переписать письмо.

Ставка делается в том числе на гонку к более общим и мощным системам – вплоть до уровней, которые в публичной дискуссии называют AGI (общий искусственный интеллект сравнимый с возможностями человеческого разума) или супер-интеллектом (значительно превосходящим человеческий разум).

Каждый новый процент точности модели, каждый шаг в сторону более устойчивого «понимания» мира опирается:

• на дополнительные мегаватты электроэнергии;

• на всё более плотные кластеры GPU и специализированных чипов;

• на растущие дата-центры и сложную сетевую инфраструктуру.

Снаружи это выглядит как очередное обновление нейросети.

Внутри – как стратегическая игра государств и корпораций за контроль над энергетикой, вычислениями и данными, которые могут привести их ближе к системам уровня AGI.

Но здесь есть важный разворот для читателя этой книги.

Для вас принципиально не то, “кто именно первым добежит до AGI”, а то, где вы находитесь в этой пирамиде:

• вы просто пользователь красивого приложения;

• вы человек, который понимает, на каких слоях всё это стоит;

• или вы тот, кто учится строить свои продукты и системы поверх этой инфраструктуры – так, чтобы не оказаться заложником одной кнопки, одного провайдера и одного сценария будущего.

Эта глава – про то, как увидеть в новостях про «чипы», «дата-центры», «энергетический кризис из-за ИИ» не абстрактный фон, а карту сил, на которой вам ещё жить и работать.

А разговор про AGI здесь нужен только для одного: показать, что гонка за «будущим сверх-интеллектом» уже сегодня меняет физическую и политическую реальность, в которой вы делаете бизнес, строите карьеру и принимаете решения.

При обсуждениях нейросетей и ИИ, мы привыкли начинать сверху пирамиды – с пользователя. Но чтобы понять, откуда берётся ценность и за что идёт борьба, начнём, наоборот, снизу.

Уровень 1. Электроэнергия – фундамент всего

ИИ – это в первую очередь про электроэнергию.

Каждый ваш запрос к нейросети – это не просто строка текста. Это:

• тысячи-миллионы операций на графических процессорах;

• серверы, которые нужно питать и охлаждать;

• сети, которые нужно поддерживать.

По оценкам международных энергетических агентств:

• в 2024 году дата-центры глобально потребляли 415 ТВт·ч в год,

• это примерно электропотребление крупной развитой страны,

• к 2030 году потребление может удвоиться и более, приближаясь к 900–1000 ТВт·ч, что сопоставимо с потреблением целых регионов мира.

Ключевой парадокс:

ИИ продаётся как «цифровая магия», но за кулисами – это очень материальная история про мегаватты, кабели, бетон, территорию и воду для охлаждения.

Отсюда несколько выводов:

• Страны с дешёвой и устойчивой генерацией (гидро, атом, геотермальная) получают стратегическое преимущество.

• Регионы с дефицитом энергии будут вынуждены ограничивать развитие ИИ-инфраструктуры или импортировать мощности.

• Крупные ИИ-компании уже заключают прямые контракты на поставку энергии и даже инвестируют в собственные энергетические проекты, включая атомную генерацию и SMR (малые модульные реакторы).

По сути, электричество становится тем, чем нефть была в XX веке – базой любой технологической гонки.

Уровень 2. Видеокарты и дата-центры – новые нефтяные вышки

Если электричество – это «нефть», то GPU и дата-центры – это нефтяные вышки и НПЗ.

Сегодня рынок дата-центровых GPU растёт двузначными темпами, оценивается в сотни миллиардов долларов, и к 2030 году может практически удвоиться.

При этом на рынке специализированных чипов для ИИ (GPU, ускорители) доминирует NVIDIA, контролируя более 90% сегмента дата-центровых GPU в ключевых отчётах по 2024–2025 годам. На этом фоне неудивительно, что NVIDIA недавно стала крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации, превысив отметку в 5 трлн долларов и обогнав предыдущих лидеров, вроде Apple и Microsoft.

Что это означает:

• Любая крупная компания, которая хочет обучать и запускать свои модели, оказывается в очереди за чипами.

• Пропускная способность этой «очереди» определяется не только деньгами, но и политикой экспортного контроля США и их союзников.

• NVIDIA фактически стала инфраструктурной компанией нового типа: она не продаёт конечный продукт пользователю, но контролирует критически важный слой – тот, через который проходит всё остальное.

Спрос настолько велик, что:

• компании строят целые дата-центровые кластеры под ИИ-сервера;

• капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру (серверы, сети, системы хранения) занимают более 70–80% расходов на новые дата-центры;

• любая задержка в поставке GPU может стоить компаниям миллионы долларов упущенной выручки.

Война за GPU – это уже не метафора, а ежедневная реальность: топ-менеджеры договариваются о партиях чипов, как раньше договаривались о доступе к месторождениям.

Уровень 3. Модели (LLM) – мозг этой системы

На третьем уровне находятся модели – те самые большие языковые модели (LLM – large language models) вроде ChatGPT или Claude, Gemini, DeepSeek, QWEN, а также модели для работы с изображениями (которые “видят” и генерируют картинки и видео: Midjourney, Sora, VEO, Kling, NanoBanana и др), модели для звука (распознавание и синтез речи, музыка: ElevenLabs, Suno, и др) и мультимодальные модели, которые одновременно воспринимают и комбинируют текст, изображение, звук и иногда видео.

Чтобы обучить одну фронтирную модель:

• нужны тысячи GPU, работающих недели или месяцы;

• общий бюджет на обучение может превышать десятки-сотни миллионов долларов (учитывая железо, энергию, инженеров, инфраструктуру).

Но самое важное:

Модель – это кристаллизованное знание мира плюс стоимость всех вычислений, которые в неё вложены.

Отсюда вытекают ключевые черты:

• У единиц игроков есть ресурсы, чтобы строить модели мирового уровня (США, Китай, Россия, несколько крупных компаний).

• Остальные становятся пользователями моделей через API или используют открытые/местные варианты.

• Доступ к самым мощным моделям оказывается завязан на те самые GPU, электричество и политические решения наверху пирамиды.

Это похоже на ситуацию, когда определённое число стран контролирует производство самолётов, а все остальные покупают у них билеты.

Уровень 4. Приложения – интерфейсы к мозгу

Четвёртый уровень – это всё, что видит обычный человек:

• чат-боты, ассистенты, GPT-приложения;

• сервисы для маркетинга, дизайна, программирования, образования;

• голосовые помощники, аватары, системы поддержки клиентов.

Здесь происходит настоящее разнообразие и креатив:

• одни делают узкие решения под юристов, врачей, маркетологов;

• другие – системы, которые автоматизируют целые бизнес-процессы;

• третьи – инструменты для творчества и развлечения.

Но важно понимать: ни одно приложение не живёт само по себе.

Оно опирается:

• либо на API крупных моделей (OpenAI, Anthropic, Google, QWEN, локальные провайдеры);

• либо на самостоятельный развёрнутый стек (открытые модели + свои сервера).

Отсюда главный риск для разработчиков приложений:

«Ты строишь бизнес на чужой платформе. Если платформа поднимет цены или ограничит доступ – твой бизнес может исчезнуть за ночь».

И наоборот – отсюда же рождаются возможности:

Если ты понимаешь, как устроена инфраструктура, ты можешь проектировать такие приложения и системы, которые масштабируются, не убивая тебе маржу:

• заранее закладывать работу не с одной моделью, а с несколькими провайдерами;

• разделять “тяжёлые” задачи, которые действительно требуют дорогих мощных моделей, и “рутинные”, которые можно гонять через более простые и дешёвые решения;

• продумывать, что можно кэшировать, переиспользовать и считать локально, а не каждый раз оплачивать полный цикл обработки;

• строить ценовую модель продукта так, чтобы рост числа пользователей не превращал каждый новый запрос в удар по вашему же кошельку.

В результате вы делаете не красивую игрушку на модной нейросети, а систему, которая выдерживает и рост нагрузки, и изменения тарифов, и очередной виток гонки за мощностями.

Уровень 5. Пользователь – вершина и одновременно топливо

На вершине – мы с вами:

• предприниматели, специалисты, фрилансеры, студенты;

• компании, которые внедряют ИИ в процессы;

• государства, которые перестраивают сервисы, налоговые системы, образование.

По данным Всемирного экономического форума, уже сейчас около 34% бизнес-задач в среднем выполняется машинами, а оставшиеся 66% – людьми.

Исследования ОЭСР и крупных консалтингов показывают:

• до 27–30% рабочих мест в развитых странах находятся в зоне высокого риска автоматизации;

• при этом 60% рабочих мест не исчезнут, но будут существенно изменены под воздействием ИИ.

Это означает:

• вы либо становитесь человеком, который умеет работать с ИИ, строить свои системы и управлять ими;

• либо остаетесь на уровне, где за вас всё решают чужие агенты, чужие алгоритмы и чужие интересы.

Пирамида инфраструктуры ИИ показывает простую, но жёсткую мысль:

Да, наверху – человек. Но его положение зависит от того, умеет ли он использовать всё, что под ним.

Геополитика ИИ: война за электроэнергию и чипы

Теперь посмотрим на эту пирамиду глазами стран.

США: контроль за чипами и моделями

США давно поняли, что тот, кто контролирует продвинутые чипы, контролирует темп развития ИИ.

Поэтому:

• вводятся всё более жёсткие экспортные ограничения на поставку продвинутых GPU и оборудования для их производства в Китай и другие страны;

• ограничивается доступ к самым мощным моделям через лицензирование, правила по безопасности и регулирование оборота ИИ;

• формируется новый уровень зависимости: вместо нефти и доллара – чипы и вычисления.

Ситуация парадоксальна:

С одной стороны, такие ограничения замедляют военные и технологические возможности конкурентов.

С другой – стимулируют их развивать собственную чиповую и ИИ-индустрию ещё активнее.

Но для остального мира это означает одно: доступ к фронтирным моделям и мощностям всё больше зависит не только от денег, но и от геополитики.

Китай, Россия, Европа, другие регионы: гонка за автономией

Китай, Россия, Европа, страны Персидского залива и ряд других регионов:

• активно строят собственные национальные облака и ИИ-кластеры;

• инвестируют в собственные архитектуры чипов и RISC–V;

• запускают национальные LLM, оптимизированные под свои языки, культуры и требования безопасности.

Цель очевидна:

уйти от ситуации, когда любые политические изменения в США могут перекрыть кислород целой индустрии.

Альтернативные сценарии: Россия, атомная энергетика и «биткоиновый» подход к вычислениям

Если отбросить бренды и названия моделей, у ИИ-инфраструктуры вырисовывается несколько базовых направлений, которые будут актуальны для разных стран и регионов.

1. Энергетические хабы для ИИ-кластеров

• Крупные центры генерации (атомная энергетика, ГЭС, газ, ВИЭ) становятся «магнитом» для дата-центров.

• Там, где энергия дешёвая и предсказуемая, логично строить большие кластеры обучения и инференса.

• В выигрыше оказываются регионы, которые могут обеспечить не только мощность, но и устойчивость: понятные правила, физическую безопасность объектов, подключение к глобальным каналам связи.

2. Распределённые вычисления по мотивам биткоина

• Вместо одного-двух гигантских центров – сеть узлов, связанных общим протоколом и правилами расчётов.

• Участники отдают свои GPU/TPU-мощности в сеть и получают вознаграждение не за «пустой» хэш-рейт, а за полезные задачи: обучение моделей, инференс, поиск.

• Вычисления становятся отдельным типом цифрового актива и экспортируемого ресурса: можно продавать не только железо и энергию, но и выполненную работу моделей.

3. Суверенные модели и открытые экосистемы

• В разных странах появляются собственные базовые модели, учтённые под локальные языки, правовые нормы, культурный контекст.

• Вокруг них строятся открытые API и стандарты, чтобы бизнес мог быстро поднимать свои решения поверх суверенной базы, не теряя совместимость с глобальным миром.

• Конкуренция идёт не только за «самую большую модель», но за сочетание: качество → стоимость владения → удобство для разработчиков.

Все эти сценарии – глобальные. Вопрос для любой страны: на каком из направлений она может играть сильнее и где есть шанс не просто догонять, а задавать правила.

Россия: где здесь окно возможностей

У России есть набор активов, которые можно встроить в эти глобальные сценарии, если смотреть на ИИ именно как на инфраструктуру:

1. Энергетическая база (включая атом) как аргумент для кластеров

• Сильные компетенции в атомной энергетике и крупных инфраструктурных проектах – это не “волшебная палочка”, а один из способов сделать энергию для вычислений более дешёвой и предсказуемой.

• Логичный шаг – развитие кластеров рядом с устойчивыми источниками мощности (не только атом, но и ГЭС, газ, возобновляемые источники).

• Это снижает зависимость от волатильности цен на углеводороды и погодных факторов и даёт аргумент для размещения дата-центров внутри страны.

2. Участие в глобальных или региональных сетях распределённых вычислений

• Региональные центры обработки данных и локальные мощности могут становиться узлами распределённых сетей, которые решают реальные задачи бизнеса и государства.

• Россия может не «изобретать свой биткоин», а подключаться к уже существующим протоколам и инициативам, добавляя в сеть свои энергоёмкие кластеры.

• Важно не замыкаться только на сырье (энергия, железо), а выходить в зону «вычисления как сервис» и «вычисления как цифровой экспорт».

3. Суверенные модели + доступная экосистема для бизнеса

• Развитие моделей, обученных на русском языке и локальных данных, – уже не абстрактная идея, а практическая необходимость: от юридических задач до медицины и промышленности.

• Критично, чтобы эти модели были не только «суверенными», но и открытыми по интерфейсам: понятные API, документация, песочницы для разработчиков.

• Тогда поверх базовой инфраструктуры могут расти десятки и сотни частных решений: от отраслевых ассистентов до автоматизированных производственных систем.

Ключевой момент здесь не в том, что «атомная отрасль решит всё». Вопрос в другом: получится ли превратить существующие сильные стороны – в энергии, инженерии, науке – в платформу, на которой создают ценность частные игроки, а не только государство и крупные корпорации.

На уровне практики это уже происходит: несколько крупнейших российских банков, ИТ-групп и телеком-операторов строят суперкомпьютерные кластеры под обучение моделей, разворачивают собственные LLM и открывают к ним API или опенсорс-доступ, а также инвестируют в облака и дата-центры, заточенные под ИИ-задачи.

Открытый вопрос в ближайшие годы – насколько такие экосистемы смогут конкурировать с глобальными моделями не только по «суверенному» признаку или за счёт регулирования, а по реальным метрикам: качеству ответов, скорости, стоимости инференса и удобству для разработчиков. Пока разрыв с мировым фронтиром велик, но в узких нишах и на локальном (в том числе русскоязычном) рынке у них есть шанс выигрывать именно за счёт адаптации к языку, данным и отраслевым сценариям.

Как эта пирамида связана лично с вами

Геополитика, энергосистемы, кластеры ИИ – всё это звучит как «игра больших». Но внутри той же логики живёт и ваша личная стратегия.

У каждого есть своя мини-«инфраструктура»: энергия и время, навыки и инструменты, проекты и продукты.

Посмотрим, как та же пирамида – от «железа» до приложений – выглядит на уровне вашей карьеры и бизнеса.

1. Электроэнергия

Для вас это превращается в очень практичный вопрос: опирается ли ваш продукт на надёжные облачные сервисы с резервами и понятными гарантиями работы, или всё крутится на случайном дешёвом виртуальном сервере, который может отключиться в самый неподходящий момент.

2. GPU и дата-центры

– это выбор: вы зависите от одного провайдера (единственный API, единственный облачный аккаунт) или закладываете мульти-провайдерную архитектуру, которая выдержит изменения цен и политики.

3. Модели

– это стратегический слой: вы строите всё на одной закрытой модели или понимаете, когда выгоднее использовать opensource-модель, дообученную под свои задачи, и как это сделать.

4. Приложения

– это то, что вы уже делаете: чат-боты, агенты, mini-apps, продукты.

– чем лучше вы понимаете нижележащие слои, тем реалистичнее ваши бизнес-модели и обещания клиентам.

5. Пользователь (вы)

– ваш главный ресурс – не количество часов, которые вы работаете, а способность соединять эти уровни в работающую систему.

Смысл этой главы – не напугать.

Смысл в том, чтобы вы увидели:

ИИ-революция – это не то, что «где-то происходит».

Она проходит через очень конкретные уровни, и вы можете осознанно занять своё место внутри этой структуры.

Дальше в книге мы будем говорить именно о том, как отдельный человек/компания может выстроить свою систему поверх этой инфраструктуры: от базового взаимодействия с моделями до мультиагентных архитектур.

Домашнее задание: Нарисуйте свою карту зависимости от инфраструктуры ИИ

Задание на 15–20 минут.

1. Возьмите лист бумаги (или Miro/Notion) и нарисуйте ту же пирамиду:

2. Электроэнергия → GPU/облако → Модели → Приложения → Пользователь.

3. На уровне «Приложения» впишите всё, чем вы реально пользуетесь:

– ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, GigaChat;

– Copilot, Midjourney, Lovable, Gamma.app;

– любые SaaS-сервисы, где внутри «что-то на ИИ».

4. Для каждого приложения попробуйте ответить:

– На каких моделях оно, вероятно, работает?

– Через какого провайдера облака оно может идти (AWS, Azure, локальные)?

– Насколько вы зависите от одного поставщика (1–5 по шкале)?

5. Отметьте красным всё, где зависимость максимальна:

– один аккаунт, одна карта оплаты, один API;

– отсутствие резервного варианта.

6. В конце задайте себе два вопроса:

– Что будет, если завтра этот сервис подорожает в 3 раза или станет недоступен в моём регионе?

– Какие 1–2 шага я могу сделать за ближайший месяц, чтобы снизить эту зависимость (например, освоить альтернативу, изучить opensource-модель, протестировать другого провайдера)?

Цель упражнения – не «паранойя безопасности», а трезвое ощущение:

где именно вы встроены в инфраструктуру ИИ, и какие у вас есть варианты манёвра.

Чек-лист имплементации главы

Короткий список вопросов, на которые стоит ответить после прочтения:

1. Понимаю ли я, какие слои инфраструктуры ИИ существуют и как они связаны?

2. Могу ли я в двух абзацах объяснить клиенту/коллеге, почему ИИ – это не только про «чат», но и про энергию и чипы?

3. Знаю ли я, от каких провайдеров и моделей зависит мой текущий бизнес/работа?

4. Есть ли у меня резервные сценарии на случай роста цен или ограничений доступа к конкретному сервису?

5. Понимаю ли я, какие преимущества есть у моей страны/региона сейчас и в будущем (энергетика, кадры, законы) в контексте инфраструктуры ИИ?

6. Могу ли я сформулировать хотя бы одну гипотезу проекта, опирающуюся на локальные сильные стороны (например, дешёвая энергия, локальные модели, нишевая экспертиза)?

Если вы сейчас не можете уверенно ответить «да» хотя бы на 4–5 пунктов – вернитесь к пирамиде и своей карте зависимости ещё раз.

Анти-паттерны мышления: во что легко попасться

1. «Мне всё равно, где это крутится, я просто использую ИИ»

Опасность: вы строите стратегию на песке. Любое изменение цен/политики API – и ваша воронка, продукт, или бизнес-процессы перестают быть прибыльными.

2. «Это всё про государства и корпорации, я тут ни при чём»

На самом деле, именно индивидуальные специалисты и малые команды чаще всего первыми обкатывают новые модели монетизации поверх инфраструктуры – и забирают сливки.

3. «Надо обязательно строить свою модель / свой дата-центр»

Это крайность в другую сторону. В 99% случаев рациональнее:

– использовать существующие модели;

– понимать их ограничения;

– строить поверх них грамотные системы и процессы, а не дублировать инфраструктуру.

4. «Если США контролируют чипы – всё уже решено»

История показывает: технологическое лидерство никогда не бывает навечно.

Появляются альтернативные архитектуры, новые энергетические решения, распределённые сети.

Вопрос не «кто победит», а насколько гибко вы умеете адаптироваться и использовать новые окна возможностей.

Если вы делаете ИИ-продукт или серьёзно опираетесь на ИИ в работе

Если вы строите ИИ-продукт, сервис или просто сильно завязаны на нейросети в своей работе, для вас глава про инфраструктуру – не теория “для общего развития”.

В пользовательском интерфейсе всё выглядит просто:

модель отвечает, продукт “работает”, клиент доволен.

Но под этим – длинная цепочка: энергия, дата-центры, чипы, провайдеры моделей, правила доступа, ограничения по странам и отраслям. Эта цепочка меняется без вашего участия – а вместе с ней может внезапно измениться и экономика вашего продукта.

Поэтому у создателя ИИ-продукта неизбежно появляются неудобные, но нужные вопросы:

• На каких конкретно моделях и провайдерах вы стоите сейчас?

• Что с вами будет, если один из них подорожает, введёт жёсткие лимиты или уйдёт из вашего региона?

• Насколько жёстко логика продукта “пришита” к одному API?

• Сможете ли вы переключиться на другие модели без полной переделки всего сервиса?

• Где ваше главное узкое место:

• вычислительные ресурсы, данные, регуляция, завязка на чужую платформу, человеческие процессы?

Один и тот же “ИИ-сервис” снаружи может выглядеть одинаково, но в одном случае это тонкая обёртка над одним API,

а в другом – система, где:

• часть логики вынесена в промпты и сценарии,

• часть – в ваши собственные данные и процессы,

• провайдера модели можно заменить без катастрофы.

Чтобы не держать все эти риски только в голове, их можно сразу “выгрузить” на ИИ – в прямом смысле. В следующих главах вы настроите своих агентов, но уже сейчас можно заложить для них первые вопросы.

Вопросы, которые стоит отдать вашему будущему ИИ-агенту

Этот набор вопросов можно будет буквально вставить в персонального агента-стратега по ИИ (которого вы создадите позже по книге), чтобы он помог осмыслить инфраструктурные риски именно под ваш продукт или бизнес:

1. Про текущую зависимость.

«Проанализируй мои текущие инструменты и сервисы ИИ и опиши, на каких моделях и провайдерах они с высокой вероятностью основаны.

Сделай таблицу: сервис → вероятный провайдер → возможные риски зависимости.»

2. Про запасные варианты.

«Подбери 3–5 альтернативных решений (open-source-модели, другие провайдеры, локальные варианты), которые можно использовать в случае подорожания, лимитов или блокировки текущего сервиса.

Оцени, чем они жертствуют (качество, скорость, удобство) и что дают взамен (контроль, цена, независимость).»

3. Про стресс-тесты.

«Смоделируй три сценария для моего продукта/бизнеса:

а) цены на API выросли в 3 раза;

б) доступ к текущему провайдеру временно ограничен;

в) скорость обработки запросов упала в 2 раза.

Опиши, какие риски это создаёт и какие контрмеры можно принять в каждом случае.»

3. Про сильные стороны вашего контекста.

«Проанализируй сильные стороны моего региона/страны в контексте ИИ-инфраструктуры (энергетика, кадры, законодательство, локальные платформы) и предложи 5 идей ИИ-проектов, которые опираются именно на эти сильные стороны, а не повторяют глобальные шаблоны.»

Если вы делаете ИИ-продукт, этот блок – ваше первое упражнение в мышлении архитектора: не только “как бы сделать фичу на нейросети”, а “на чём стоит мой продукт и что с ним будет, когда инфраструктура снаружи снова качнётся”.

Дальше, во 2–5 главах, мы спустимся на уровень промптов, агентов и систем – того, из чего вы будете собирать и внутренние инструменты, и прототипы своих ИИ-продуктов.

Переход к следующей части книги

Мы поговорили о большом: мегаватты, миллиарды, геополитика, корпорации.

Но главный вопрос остаётся:

Что может сделать один человек, у которого нет своей АЭС и кластера из тысяч GPU, но есть голова, опыт и желание не оказаться лишним в новой экономике?

Ответ:

он может научиться работать с тем, что уже построено, и шаг за шагом пройти 5 уровней автоматизации с ИИ:

1. от грамотного взаимодействия с моделями;

2. к продвинутому промпт-инжинирингу;

3. к созданию персональных агентов;

4. к автоматизации процессов;

5. к мультиагентным системам, которые работают как команда.

В следующей главе мы перейдём с уровня инфраструктуры на уровень личного инструментария и разберёмся, как использовать модели так, чтобы они действительно работали на вас, а не создавали иллюзию продуктивности.

Глава 2. Уровень 1. Как правильно взаимодействовать с ИИ: новая цифровая грамотность

Представьте двух людей, сидящих за одним столом в кофейне.

Оба открывают одно и то же приложение ChatGPT.

Оба хотят составить меню на неделю, чтобы питаться полезнее.

Первый человек печатает:

«Составь меню на неделю».

ИИ выдаёт шаблонный список из случайных блюд, похожий на то, что можно найти в любом фитнес-блоге десять лет назад.

Второй человек пишет чуть иначе:

«Ты – нутрициолог.

Мне 31, мужчина, офисный тип работы, цель – минус 3 кг.

Время готовки – не более 25 минут.

Бюджет – до 8000 рублей в неделю.

Аллергия – на сыр.

Формат: таблица с блюдами по дням.

В конце – список покупок».

ИИ выдаёт структурированное меню, идеально подходящее под образ жизни, время, бюджет и цель.

План, который реально можно выполнять, а не просто любоваться им в теории.

Разница между этими людьми – не в той модели нейросети, которую они используют.

Разница – в их способности поставить задачу.

И прямо сейчас эта способность становится новой грамотностью.

Почему Уровень 1 – это базовый навык выживания в мире ИИ

После предыдущей главы становится ясно: мир ИИ строится на энергии, вычислениях, чипах, гигантских дата-центрах и глобальной гонке за мощности.

Но на уровне отдельного человека всё предельно земно.

ИИ отвечает на то, что вы ему дали.

Он не читает мысли.

Не догадывается сам.

Не строит догадки о контексте жизни.

Он работает строго в рамках слов, которые вы ему передали.

И вот в этой точке большинство людей «проваливаются».

Они ожидают от ИИ чудес, но дают ему обрывки мыслей.

Они хотят глубину, но пишут поверхностно.

Они требуют точности, но формулируют расплывчато.

ИИ – не волшебник, а исполнитель.

А качество исполнения равно качеству постановки задачи. Все знают известную поговорку «Если у тебя плохое ТЗ, то и результат будет…»)

Не научившись формулировать мысль, человек никогда не получит от ИИ ни точных решений, ни экономии времени, ни выгоды.

Уровень 1 – это не про умные фразы.

Это про умение думать так, чтобы ИИ мог вас понять.

Именно поэтому перед переходом к продвинутому промпт-инжинирингу, агентам и автоматизациям мы начинаем отсюда – с навыка, который определяет, будет ли ИИ вашим инструментом… или очередной игрушкой.

Формула Уровня 1: шесть строк, которые меняют всё

Чтобы ИИ начал работать осмысленно, ему нужно хотя бы минимум структуры.

Не сложные конструкции, не инженерия – а просто порядок.

Эта формула проста, но на ней держатся 80% качественных результатов:

1) Роль – кто должен говорить от имени ИИ

2) Контекст – факты, которые влияют на решение

3) Задача – что именно нужно сделать

4) Ограничения – рамки, условия, особенности

5) Формат результата – как должен выглядеть вывод

6) Пример (опционально) – на что ориентироваться

Проверено на сотнях задач:

если вы включили хотя бы четыре из шести пунктов – ответ уже будет на порядок лучше.

Здесь нет никакой “магии умного промпта” – это просто нормально сформулированная задача.

Реальные примеры качественных промптов из жизни, работы, бизнеса

Чтобы почувствовать разницу, давайте пройдёмся по реальным сценариям – домашним, рабочим, предпринимательским.

И посмотрим, как точность формулировки превращает ИИ в инструмент силы.

Домашние задачи

Меню на неделю

❌ Простой запрос:

«Составь меню».

✔️ Хороший запрос:

Ты – нутрициолог.

Мне 34, мужчина.

Цель – здоровое питание + лёгкое снижение веса.

Бюджет – до 7500₽ в неделю.

Время готовки – до 25 минут.

Составь меню на 7 дней.

Формат: таблица + количество калорий + список покупок.

ИИ даёт наглядную таблицу, соответствующую всем условиям, и список ингредиентов, который реально можно купить в ближайшем магазине.

Идеи подарков

❌ «Подскажи подарок мужу».

ИИ гадает.

✔️

Ты – персональный ассистент.

Муж: 38 лет, любит велосипеды, кофе и научпоп-книги.

Бюджет – 10 000₽.

Сделай список из 12 идей.

Формат: короткое описание + причина, почему подойдёт.

В такой формулировке ИИ часто выдаёт идеи точнее, чем живой продавец.

А у части современных моделей есть ещё и доступ к интернету, поэтому к идеям можно прямо сразу попросить подобрать ссылки на реальные товары в маркетплейсах.

Работа

Письмо клиенту

❌ «Напиши письмо о повышении цены».

✔️

Ты – аккаунт-менеджер B2B в сфере строительства.

Напиши письмо клиенту о повышении цены по основному прайс-листу на 12% с 1 февраля.

Контекст: клиент важный, работает с нами 2 года.

Тон: спокойный, аргументированный, без давления.

Формат: письмо + 3 варианта темы.

ИИ выдаёт письмо, которое можно отправлять без правок.

План урока

Ты – преподаватель английского.

Составь план урока по Past Perfect для уровня B1.

Формат: цели урока / объяснение / упражнения / примеры / домашнее задание.

Вы получаете готовый учебный модуль.

SWOT-анализ

Ты – бизнес-аналитик.

Сделай SWOT-анализ компании, производящей матрасы в Южном Федеральном Округе.

Формат: таблица 2x2.

ИИ выдаёт структурированную аналитику, которую можно использовать в презентации.

Бизнес

Сценарий продаж

Ты – тренер по продажам.

Создай скрипт холодного звонка для продажи услуг видеопродакшена.

ЦА: предприниматели 30–45.

Формат: вступление / выявление / презентация / работа с возражениями / закрытие.

ИИ выдаёт логичный, применимый скрипт.

План контента

Ты – контент-стратег.

Создай план на 14 дней для Telegram-канала о когнитивно-поведенческой терапии.

Формат: день / тема / цель / формат / пример поста.

Вы получаете таблицу, которую можно сразу использовать.

Продающий текст

Ты – маркетолог.

Создай структуру лендинга для курса по медицинскому туризму.

ЦА: женщины 25–40, хотят лечиться за границей.

Формат: блоки лендинга + содержание каждого блока.

ИИ создаёт проработанную каркасную структуру лендинга.

Самая большая ошибка пользователей

Самая частая ошибка пользователей – они пытаются болтать с ИИ, вместо того чтобы ставить задачу.

Это и есть ловушка нулевого уровня.

Человек пишет так, как говорил бы с живым собеседником:

«Сделай мне красиво, пожалуйста».

«Напиши что-то интересное».

«Мне нужно письмо, но мягкое, но при этом уверенное…»

Для человека это понятно: он достраивает по интонации, по контексту, по вашему настроению.

Модель так не умеет. У неё нет доступа ни к вашему тону, ни к вашим страхам, ни к тому, что вы “на самом деле” имели в виду.

ИИ не угадывает подтекст.

Он собирает ответ из того, что вы явно положили в запрос.

Поэтому хороший рабочий образ здесь – не “умный собеседник”, а усиленное зеркало вашей ясности.

Если перед зеркалом туман – вы в нём и увидите туман.

Если перед ним аккуратно разложенная задача – вернётся уже более связная система.

Отсюда важный нюанс про “эмоциональные” промпты.

Да, примерно год-полтора назад вышли исследования, которые показали любопытный эффект:

если добавить к запросу эмоциональную “ставку” уровня

«это очень важно для моей карьеры, постарайся»

или «пожалуйста, будь особенно внимателен, от этого зависят мои результаты»,

то на ряде тестовых задач качество ответа действительно чуть росло – в среднем на несколько процентов, а иногда и заметнее.

Именно отсюда родилась мода на фразы вроде

«от твоего ответа зависит моя судьба в компании» и прочие драматичные формулировки.

Но более свежие работы про структуру подсказок и практические гайды к современным моделям показывают другое:

в реальных задачах выигрывает не эмоциональный нажим, а чётко заданный контекст, понятная цель, ограничения и формат ответа.

Проще говоря:

• эмоции в промпте могут иногда слегка “подстегнуть” модель,

• но это тонкая надстройка;

• если же в запросе нет роли, контекста, конкретной задачи и формата —

• никакая драматичная приписка не спасёт.

Поэтому базовый принцип для этой книги такой:

сначала научиться говорить с ИИ ясно и структурно,

а уже потом, при желании, играться с оттенками тона и “важности”.

В 99% случаев выгоду вам принесут не театральные формулировки, а привычка доносить мысль так, чтобы любому разумному исполнителю – хоть человеку, хоть модели – было понятно, что именно вы от него хотите.

Читайте эксклюзивно в моем телеграм канале:

«Учёные протестировали 250 промптов в 5 разных тонах: очень вежливый, вежливый, нейтральный, грубый и очень грубый. Вопросы были абсолютно одинаковыми. Менялся только тон. Результат?

Как формулировать мысль так, чтобы ИИ понял вас с первого раза

Ниже – навык, который становится новой рабочей привычкой:

1. Сначала подумайте 10 секунд: что именно я хочу получить?

2. Выделите 3–4 ключевых факта о ситуации.

3. Укажите роль модели (в качестве какого узкого эксперта она должна выступать в своих рассуждениях и ответах).

4. Скажите, в каком формате вы хотите результат.

5. При необходимости – дайте пример.

Это меньше 30 секунд.

Но эффект – как будто вы перешли с кнопочного телефона на смартфон.

Чек-лист Уровня 1 (всегда держите его в голове)

• Определил роль – кто сейчас “говорит” от лица ИИ: юрист, редактор, маркетолог, преподаватель и т. д.

• Дал контекст – какие факты, вводные, данные нужно учесть, чтобы ответ был не “в вакууме”, а про вашу ситуацию.

• Сформулировал задачу – что именно нужно сделать: объяснить, переписать, проанализировать, придумать варианты, составить план.

• Указал ограничения – что недопустимо: не выходить за рамки темы, не придумывать факты, соблюдать стиль, укладываться в объём, не давать советов по медицине/финансам и т. п.

• Задал формат результата – как должен выглядеть ответ: список, таблица, письмо, структура с подзаголовками, план на шаги.

• Проверил, что нет противоречий – вы в одном месте не просите “очень кратко”, а в другом “подробно”, не требуете одновременно “без терминов” и “строго научно”, не смешиваете взаимоисключающие условия.

• Написал чётко и просто – без лишних общих слов, с адекватными предложениями, как если бы объясняли задачу умному коллеге, у которого нет доступа к вашей голове.

Если большинство пунктов выполнены – результат будет качественным.

Домашняя практика: 10 минут

Чтобы навык закрепился, выполните три шага.

Шаг 1. Возьмите 3 своих старых запроса к ИИ

Тех самых, после которых вы думали: “Ну почему он написал такую чепуху?”

Шаг 2. Перепишите каждый по формуле Уровня 1

Роль → контекст → задача → ограничения → формат → пример.

Шаг 3. Сравните результаты

Как минимум один из ответов вас удивит.

Как максимум – вы вдруг почувствуете контроль.

ИИ становится предсказуемым, понятным, управляемым.

Анти-паттерны: то, что гарантированно ведёт к плохим ответам

– Писать с эмоциями вместо задачи

– Не указывать формат результата

– Давать слишком общие команды

– Мешать несколько задач в одном запросе

– Надеяться, что ИИ «сам догадается»

– Просить абстрактное («сделай хорошо»)

– Никак не ограничивать рамки задания

Это всё приводит к хаосу.

Структура же превращает хаос в ясность.

Бонус: мой Мастер-промптов

Здесь хочу поделиться с вами моим Мастер-промптом (он находится в библиотеке GPTs официального сайта ChatGPT) – универсальному каркасу, который помогает создавать сильные, точные, структурированные запросы за считанные минуты.

Если честно, большинству людей лень каждый раз вручную прописывать роль, контекст, ограничения, формат ответа и всё остальное, о чём мы говорили выше.

Мастер-промпт как раз решает эту проблему.

Принцип простой:

• вы формулируете свою задачу по-человечески, коротко и без структуры —

• например:

• «Мне нужно придумать 10 идей рилзов про здоровый сон для моего телеграм-канала, чтобы повысить вовлечённость»;

• Мастер-промпт задаёт вам несколько уточняющих вопросов (про аудиторию, формат, тон, ограничения);

• а затем сам собирает из этого профессиональный промпт,

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.