Предисловие

Автор — Andy Smith, эксперт по промпт-инжинирингу, автор книги «Мастерство промтов: Искусство взаимодействия с ИИ» (500+ продаж, вошла в подборку лучших книг об ИИ по версии Timeweb)

Для кого эта книга и зачем она написана

Эта книга написана для людей, которые хотят разобраться в искусственном интеллекте без лишнего шума. Не для программистов, не для инженеров, не для тех, кто следит за каждым обновлением каждой модели. Она для тех, кто использует компьютер, смартфон и интернет в повседневной жизни и работе, и кто понимает, что мир изменился, но пока не вполне понимает, как именно и что с этим делать.

Книг об искусственном интеллекте на рынке уже десятки. Проблема большинства из них сводится к одному из двух полюсов: либо безудержный восторг перед технологией, от которого читатель выходит с ощущением, что завтра наступит утопия, либо тревожные прогнозы о том, как ИИ отнимет все рабочие места и поработит человечество. Ни то, ни другое не помогает решить конкретную задачу в понедельник утром.

Эта книга устроена иначе. Она построена на трёх принципах. Первый: только факты и проверяемые данные, никаких прогнозов о сингулярности и никаких обещаний, что ИИ решит все проблемы. Второй: практическая применимость каждой главы. Прочитав главу, читатель должен уметь сделать что-то конкретное, чего не умел раньше. Третий: честность о границах. ИИ — мощный инструмент, но у него есть вполне определённые ограничения, и понимание этих ограничений не менее важно, чем понимание возможностей.

Предполагаемый читатель — человек, который уже слышал о ChatGPT, возможно, пробовал задать ему пару вопросов, но не продвинулся дальше поверхностного знакомства. Или профессионал, который чувствует давление: коллеги всё чаще упоминают нейросети, конкуренты ускоряются, а ощущение отставания нарастает. Или студент, который хочет научиться учиться эффективнее. Или предприниматель, который ищет реальные способы сократить издержки и ускорить процессы.

Книгу можно читать последовательно — она выстроена от базовых понятий к продвинутым техникам. Но каждая глава достаточно автономна: если читатель уже понимает, как работают языковые модели, можно пропустить вторую главу и перейти сразу к промптингу. Если интересует только работа с текстом — открыть седьмую главу. Приложения в конце книги содержат словарь терминов, готовые шаблоны промптов и чек-листы, которые можно использовать как справочник.

Все данные, названия продуктов, цены и характеристики в этой книге актуальны на конец апреля 2026 года. Мир ИИ меняется быстрее, чем любая другая технологическая область в истории. Модели, которые были лучшими полгода назад, уступают место новым. Цены падают. Возможности расширяются. Но фундаментальные принципы работы с ИИ — формулировка задач, проверка результатов, критическое мышление — остаются стабильными. Именно им эта книга уделяет главное внимание.

Глава 1. Почему ИИ стал новой грамотностью

От лабораторного эксперимента к повседневному инструменту

В ноябре 2022 года произошло событие, которое не было ни запуском ракеты, ни выходом нового смартфона, но которое изменило повседневную жизнь сотен миллионов людей быстрее, чем любое технологическое нововведение в новейшей истории. Компания OpenAI выпустила ChatGPT — чат-бот на основе языковой модели GPT-3.5. За первые два месяца его аудитория превысила 100 миллионов пользователей. Для сравнения: TikTok достигал этой отметки девять месяцев, Instagram — два с половиной года.

Но скорость распространения — лишь внешний показатель. Существеннее другое: впервые в истории технология, которая десятилетиями существовала исключительно в научных лабораториях и отчётах корпоративных R&D-отделов, стала доступна любому человеку с интернет-подключением. Не нужно было ничего устанавливать, не нужно было разбираться в программировании, не нужно было даже платить. Достаточно было открыть браузер, ввести вопрос на обычном языке и получить осмысленный ответ.

Чтобы понять масштаб перемен, стоит оглянуться назад. История искусственного интеллекта насчитывает более семидесяти лет. Сам термин был введён в 1956 году на конференции в Дартмуте, где группа математиков и инженеров решила, что создание мыслящей машины — задача, которую можно решить за одно лето. Это оказалось несколько оптимистичнее реальности.

Следующие десятилетия были отмечены чередой подъёмов и разочарований, которые исследователи называют «зимами ИИ». В 1960-е годы первые программы научились играть в шашки и доказывать теоремы — и казалось, что до общего интеллекта остался один шаг. Затем стало ясно, что реальный мир неизмеримо сложнее формальных систем, и финансирование исследований сократилось. В 1980-е годы произошёл новый всплеск интереса, связанный с экспертными системами — программами, которые кодировали знания специалистов в виде набора правил. Но и этот подход упёрся в стену: реальный мир не укладывается в конечный набор правил «если — то».

Подлинный перелом наступил с развитием нейронных сетей и, в особенности, с появлением метода глубокого обучения в конце 2000-х — начале 2010-х годов. Идея нейронных сетей, вдохновлённая структурой биологического мозга, была известна с 1940-х годов, но для её реализации не хватало ни данных, ни вычислительных мощностей. К 2010-м годам оба условия были выполнены: интернет создал океан данных, а графические процессоры (GPU), изначально разработанные для видеоигр, оказались идеально приспособлены для массивно-параллельных вычислений, которых требуют нейросети.

В 2012 году нейронная сеть AlexNet, разработанная группой исследователей из Торонтского университета, выиграла конкурс по распознаванию изображений ImageNet с результатом, на порядок превосходящим все предыдущие методы. Это было не постепенное улучшение, а скачок — и он перевернул отрасль. Все крупные технологические компании — Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Apple — начали агрессивно инвестировать в исследования глубокого обучения, переманивать учёных из университетов и скупать ИИ-стартапы.

Трансформер: архитектура, изменившая всё

В 2017 году группа исследователей из Google опубликовала научную статью с названием, которое впоследствии стало одним из самых цитируемых в истории компьютерных наук: «Attention Is All You Need» — «Всё, что нужно, — это внимание». В статье описывалась новая архитектура нейронных сетей — трансформер.

До появления трансформеров языковые модели обрабатывали текст последовательно, слово за словом, как человек, читающий книгу от начала до конца. Трансформер изменил этот подход: механизм «внимания» (attention) позволил модели одновременно учитывать связи между всеми словами в тексте, независимо от расстояния между ними. Это означало, что модель могла «видеть» весь контекст сразу, а не забывать начало предложения к его концу.

Именно на базе трансформера были построены все ключевые языковые модели последующих лет. GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, BERT от Google, а затем и все их потомки — это вариации одной и той же фундаментальной архитектуры. GPT-2 в 2019 году продемонстрировал способность генерировать связные тексты длиной в несколько абзацев — настолько убедительные, что OpenAI поначалу отказалась публиковать модель целиком, опасаясь злоупотреблений. GPT-3 в 2020 году увеличил количество параметров модели до 175 миллиардов (для сравнения: GPT-2 имел 1,5 миллиарда) и показал нечто, удивившее даже создателей: модель, обученная просто предсказывать следующее слово в тексте, научилась переводить, писать код, решать математические задачи и вести диалог — хотя её никто этому специально не обучал.

Ноябрь 2022: ChatGPT и взрывной рост

ChatGPT, запущенный 30 ноября 2022 года, не был технологическим прорывом в чистом виде. Модель GPT-3.5, лежавшая в его основе, существовала и раньше и была доступна через API — программный интерфейс для разработчиков. Прорыв был в другом: ChatGPT обернул сложную технологию в простейший интерфейс — окно чата. Любой человек мог написать вопрос на своём языке и получить ответ. Не нужно было знать, что такое API, токен или трансформер. Интерфейс был таким же привычным, как мессенджер.

То, что последовало за этим запуском, не имело аналогов в истории технологий. В январе 2023 года ChatGPT ежедневно использовали более 13 миллионов человек. К марту 2023 года OpenAI выпустила GPT-4 — модель, которая могла обрабатывать не только текст, но и изображения, сдавала экзамен на адвоката в топ-10 процентов результатов и решала олимпиадные задачи по математике. Google экстренно запустил свой ответ — Bard (позже переименованный в Gemini). Anthropic, компания, основанная бывшими сотрудниками OpenAI, выпустила Claude. Microsoft инвестировал в OpenAI 10 миллиардов долларов и начал интеграцию ИИ во все свои продукты — от Office до поисковика Bing. Meta (бывший Facebook) открыл код своей языковой модели Llama.

К 2024 году гонка набрала полную мощность. Каждые несколько недель выходила новая модель, превосходящая предыдущую. Появились мультимодальные модели, понимающие одновременно текст, изображения, аудио и видео. Появились «рассуждающие» (reasoning) модели, которые перед ответом проходят через цепочку внутренних рассуждений. Появились ИИ-агенты, способные не просто отвечать на вопросы, а выполнять сложные многоэтапные задачи: бронировать билеты, писать и запускать код, управлять браузером.

2025-2026: ИИ как инфраструктура

К концу 2025 — началу 2026 года ИИ перестал быть отдельным продуктом и стал инфраструктурой, встроенной практически во всё. Microsoft интегрировал Copilot в Windows, Office, Edge, Teams. Google встроил Gemini в поиск, Gmail, Google Docs, YouTube. Apple внедрил собственные ИИ-функции в iOS и macOS. Adobe построил ИИ-ассистента Firefly прямо внутрь Photoshop. Notion, Canva, Figma, Slack — десятки повседневных рабочих инструментов получили ИИ-функции.

OpenAI выпустила серию моделей GPT-5, которые к началу 2026 года стали основой ChatGPT. GPT-5.2, выпущенная в декабре 2025 года, показала результаты, превосходящие профессионалов в 44 специальностях на задачах по созданию презентаций, таблиц, кода и аналитических отчётов. GPT-5.3 вышла в начале 2026 года и стала стандартной моделью для бесплатного уровня ChatGPT. Claude от Anthropic эволюционировал до версий Sonnet 4, Sonnet 4.5 и Sonnet 4.6, причём последняя, выпущенная в феврале 2026 года, получила контекстное окно в 1 миллион токенов и стала одной из сильнейших моделей для работы с кодом и агентных задач. Google Gemini 2.5 Pro предложил контекстное окно в 1 миллион токенов и лидирующие позиции в рейтингах пользовательских предпочтений.

Рынок труда отреагировал быстро. По данным опросов, к 2025 году более 75 процентов компаний из списка Fortune 500 использовали генеративный ИИ в рабочих процессах. Средний пользователь ChatGPT Enterprise экономил от 40 до 60 минут в день, а активные пользователи — более 10 часов в неделю. Профессии, в которых ИИ стал повседневным инструментом, включают программистов, копирайтеров, маркетологов, юристов, аналитиков, дизайнеров, журналистов, преподавателей, переводчиков, финансовых консультантов, продакт-менеджеров, исследователей и многих других.

Почему неумение работать с ИИ — это новая неграмотность

В начале 2000-х годов существовала чёткая граница: люди, которые умели пользоваться компьютером, и люди, которые не умели. Те, кто не умел, постепенно оказывались в невыгодном положении — сначала на рынке труда, потом в повседневной жизни. К 2010 году компьютерная грамотность перестала быть преимуществом и стала базовым требованием.

ИИ-грамотность проходит тот же путь, но значительно быстрее. Если на распространение персональных компьютеров ушло около двадцати лет, а смартфонов — около десяти, то ИИ-инструменты достигли массового принятия за два-три года. Умение формулировать запрос к ИИ (промпт), критически оценивать его ответ, итерировать и уточнять — это не экзотический навык для «технарей». Это новая базовая компетенция, сравнимая с умением искать информацию в интернете или работать с электронной таблицей.

Это не означает, что каждый человек должен стать экспертом в машинном обучении. Точно так же, как для работы на компьютере не нужно знать архитектуру процессора, для эффективного использования ИИ не нужно понимать математику трансформеров. Но понимание базовых принципов — что такое языковая модель, какие у неё ограничения, как формулировать задачи и проверять результаты — становится необходимым.

Два типа рисков связаны с ИИ-неграмотностью. Первый — упущенные возможности: задачи, которые можно выполнить за десять минут с помощью ИИ, выполняются за два часа вручную. Второй — принятие некачественных решений: люди, не понимающие ограничений ИИ, слепо доверяют его ответам, не проверяют факты, не замечают ошибки. И тот, и другой риск нарастают с каждым месяцем.

Три задачи для первого знакомства

Для тех, кто ещё не начал работать с ИИ или ограничился парой случайных вопросов, вот три конкретные задачи, которые можно выполнить прямо сейчас. Они не требуют подписок, платных планов или технических знаний.

Задача первая: откройте ChatGPT, Claude или Gemini. Напишите: «Объясни мне, как работает пенсионная система в моей стране, простым языком, как будто мне 25 лет и я впервые задумался о пенсии. Разбей на три части: как устроено сейчас, что от меня зависит, и что я могу сделать уже сейчас». Обратите внимание на структуру, качество и полноту ответа. Затем задайте уточняющие вопросы.

Задача вторая: возьмите любой свой рабочий текст — письмо, отчёт, презентацию. Вставьте его в ИИ-чат и напишите: «Отредактируй этот текст. Сделай его яснее, убери воду и канцеляризмы, сохрани основной смысл. Предложи два варианта: формальный и более разговорный». Сравните результат с оригиналом.

Задача третья: опишите ИИ любую проблему, с которой столкнулись на работе. Например: «Мне нужно подготовить квартальный отчёт по продажам для директора. У меня есть данные за три месяца. Какую структуру отчёта ты предлагаешь? Какие ключевые метрики включить? Какие визуализации будут наиболее информативны?» Обратите внимание: ИИ не просто выдаст готовый отчёт — он предложит структуру мышления о задаче.

Эти три упражнения не займут более двадцати минут, но дадут практическое понимание того, что ИИ может и чего не может. А главное — они покажут, что барьер входа значительно ниже, чем каже