#полезно #любимым ⭐️ ИИ научат работать в офисе: новый этап от OpenAI и Anthropic ✅ Как обучали раньше: теория vs практика: 1️⃣ Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, Claude и др. изначально обучаются на гигантских массивах данных: из интернета, книги, статьи, код, форумы и тп. Это огромный датасет для анализа, который дает им обширные знания, но не учит тому, как эти знания применять в конкретных рабочих ситуациях. 2️⃣ Следующим ключевым шагом стал метод RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) - обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека. 🪙Простыми словами: 🔴Модель генерирует несколько вариантов ответа на один вопрос. 🔴Человек-эксперт (аннотатор) оценивает их и показывает, какой ответ лучше. 🔴Система запоминает эти «уроки» и настраивается давать более качественные и безопасные ответы. 🔴Результат: благодаря RLHF ИИ научился вести вежливый и осмысленный диалог. ⚠️ Но возник разрыв: модель могла красиво рассказать, как работать в программе, но не могла самостоятельно выполнить действия в ней. Она оставалась эрудированным собеседником, а не реальным помощником. ✅ Что происходит сейчас: «ИИ идет на стажировку» или ▶️ Симуляторы - новый тренд и будущее 💛 Чтобы преодолеть этот разрыв, OpenAI и Anthropic переходят к новому этапу: ✅ Теперь модели учатся внутри симулированных копий реальных офисных программ: Excel, Salesforce, Zendesk, медицинских CRM и тп. ⁉️ Как это работает? 🔴По факту это симулятор. В виртуальной среде нейросеть начинает «экспериментировать»: пытается выполнить задачу (например, обновить статус клиента в CRM). 🔴Рядом с ней «работают» эксперты-люди: программисты, аналитики, врачи. Они выступают в роли наставников: показывают правильную последовательность шагов, исправляют ошибки и дают обратную связь. Так ИИ учится действовать, а не просто говорить. ✅ Почему это важно бизнесу? 1️⃣От чат-бота к цифровому коллеге. Вместо того чтобы просто отвечать на вопросы, ИИ превращается в активного помощника. 2️⃣В будущем такие модели смогут брать на себя рутинные операции: автоматически фильтровать входящие заявки (лиды) в CRM, обновлять базы данных, присваивать статусы заявкам. 3️⃣Это не просто автозаполнение, а выполнение целых бизнес-процессов. 4️⃣Появление новой профессии: наставник для ИИ. ⚠️Спрос на экспертов, которые могут обучать нейросети, резко растет: 🔴Это специалисты, которые глубоко знают свою предметную область (медицину, финансы, программирование) и могут понятно объяснять. 🔴За такую уникальную экспертизу компании готовы платить $100–250 в час. ✅ Масштаб инвестиций подтверждает тренд: Компании вкладывают огромные средства в развитие таких симуляций, а стартапы вроде Turing и Scale уже строят тысячи «тренажеров» для ИИ, создавая целую новую индустрию. 💛 Главный вывод: 1️⃣Будущее за симбиозом человека и ИИ в офисе. 2️⃣ Нейросети перестают быть просто «умными энциклопедиями» и становятся исполнительными механизмами. 🔴Они научатся делать то, что раньше требовало человеческого внимания: не просто посоветуют, как фильтровать лиды, а возьмут и сделают это за вас. ▶️ Подробнее в статье The Information ❤️ А вы что думаете? ▶️ ВСЕ нейросети (новинки и не только) по-прежнему в одном месте, пробуйте ➜ здесь Всех обняла! 👧😙 @mashamusk