Я сегодня расскажу очень интересные кейсы. И самое главное, на реальных примерах еще раз буду вам показывать разницу с применения системы в своей обыденной жизни. Вам тоже покажу много бизнесовых аспектов. В чем проблема агентов? Хайп, в котором находятся уже больше года многие блогеры, про это рассказывают особенно люди, которые не разбираются на самом деле в технологии. Мы дадим эти ссылки. Раньше в чат GPT, когда вы спрашивали какие-то вещи, он вам часто просто отказывался отвечать, говорит- Значит, у этой системы есть антиподдакивание. Всем привет! Вы на канале To the Moon и у нас сегодня специальный выпуск, который мы делаем по средам. Я напомню, что наши выпуски выходят, наш подкаст выходит в воскресенье. Уже вышло семьдесят выпусков и очень важная тема, которую я хотел давно снять. Тема, которая касается такого настоящего прикладного использования моделей на примере чата GPT, использования его в своей жизни, использование и применение в бизнесе. И как-то уже выпуск такой я делал применительно того, как я лично использую. Здесь с учетом того, что сейчас вышел чат GPT-пять и мы про это делали вот выпуск несколько дней назад, хочется, в последнее воскресенье, да, хочется на эту тему снять более широкий обзор и именно применение чат GPT-пять в реальной жизни и показать вам, какие ошибки не стоит сде-делать при использовании искусственного интеллекта. На что не стоит точно вестись, потому что огромное количество ошибок сделано за последние несколько лет. И самое главное, что будет происходить впереди. Я вам приведу на простом примере с самого начала начну о таком бизнес примере. У меня есть один из бизнесов образовательных, и я в этом бизнесе операционную деятельность не принимаю, а участвую так стратегически.
И мы вместе с моим партнером разговаривали и разбирали в рамках образования, если поставить вопрос, что будет происходить с искусственным интеллектом, с учетом того, что сейчас появляются разные системы, что будет происходить в будущем? Например, если люди изучают психологию или люди изучают программирование, или люди изучают дизайн, как они к этому будут относиться? Я сейчас вам приведу примеры. Он очень интересный для в целом, для понимания, а, хорошего такого широкого фунда-фундаментального понимания применения искусственного интеллекта в своей реальной жизни. И много очень еще обыденных примеров приведу, очень интересных, которые, которые к реальной жизни относятся. Отпишите, кстати, как вам чат GPT-пять? Работали ли вместе с ним? Кто пользуется Gemini, Grok и какими-то другими системами? С чем вы сравнивали? Какие у вас сейчас вообще есть выводы? Пишите, пожалуйста, и не забывайте поддерживать канал, чтобы не пропускать выпуски. Подписывайтесь и ставьте комментарии. Это помогает развитию. Мы уже приличное время, я, как и сказал, основных выпусков семьдесят выпусков вышло. Это очень прилично. Снимаем, делаем все видео и на собственной инициативе. Всегда в продвижении нужна поддержка. Спасибо большое. Значит, что мы с ним вместе обсуждали? Мы с ним вместе обсуждали вот эти изменения, которые будут происходить с точки зрения образования. И интересный такой был аспект сразу же всплыл. Я говорю надо сейчас смотреть на две вещи. Вообще первое - не делать лишние работы, которые касаются, как бы не ставить такие лишние иллюзии, не делать лишнюю работу, которая касается внедрения искусственного интеллекта, с одной стороны. С другой стороны, понять, а как изменится сценарий пользователя, потому что он сто процентов изменится. И я об этом рассказывал в воскресенье, ему привел пример. Посмотри, что происходит с телемедициной.
То есть раньше, если происходила какая-то проблема в здоровье, то я писал лично знакомым. Кто-то обращался по телемедицине к врачу. Это дешево очень. И получал быструю рекомендацию. Сейчас, очевидно, абсолютно бессмысленно обращаться к знакомым с самого начала для первой рекомендации и бессмысленно звонить по телемедицине с помощью, если у тебя есть платная, я даже думаю, уже бесплатная версия разных систем, но платная если есть, это точно, то ты имеешь возможность получить широкий взгляд относительно знаний всего мира. Я вообще люблю спрашивать запросы. Например, если изучаю систему какую-то, например, УЗИ или, не знаю, разбираем с человеком все, что касается, например, щитовидной железы или, не знаю, сердца, какой-то любой проблемы. Я люблю спрашивать, как к этому относятся во всем мире, и запускать запросы при анализе. Проанализируй мне, пожалуйста, как к этому относятся в Японии, как к этому относятся в Корее, как к этому относятся в Европе, как к этому относятся в Великобритании, как к этому относятся в США. То есть я спрашиваю очень широкий спектр. Я сам напомню, если кто-то смотрит с самого начала, я живу в США, в Кремниевой долине, и но я прожил двенадцать лет в Москве. Я прожил там двадцать семь лет в Минске, и я сам из Беларуси, из Минска, и я более менее понимаю такой широкий диапазон разных систем здравоохранения. И я спрашиваю, почему я спрашиваю вопрос про разные страны, потому что я хочу сразу же увидеть абсолютно разные подходы. И, кстати, я вам сразу замечу, давайте зафиксируем, что есть большая разница. Вот у нас есть чат GPT-пять и в чат GPT-пять у вас есть сверху выбор модели.
Вы можете выбрать просто чат GPT-пять, можете выбрать чат GPT Thinking. Это когда начинает думать или пункт такой через плюс выбрать Thinking, и тогда запустится сразу же вы нагрузочно скажете системе, что она должна перепроверять и думать. Если вы не поставите Thinking, то обычная система может думать, может, ну может быстро ответы вам выкидывать, а может включать модель Reasoning. Это модель, где она перепроверяет и перепроверяет различные данные, различные вопросы делает. А можете вы выбрать Deep Research. Вот девять из десяти людей, с которыми я общаюсь, они не знают, что такое deep research, его не используют.
И если вы хотите быстро ответ получить, вот, например, что происходит в-- не знаю, приложите, например, УЗИ сердца или УЗИ, там, не знаю, щитовидной железы и спросить свои какие-то рекомендации, то вы, например, можете спросить у ChatGPT Thinking. У ChatGPT-5 просто спрашивать - большой вопрос. Можете спросить to thinking. Но когда вы скажете: "Скажи мне в Японии, там, в Великобритании, в США и в Европе", то все же он выдаст какую-то ответ, какой-то. Вот со стороны. Если вы включите deep research, то он уйдет и отдельно изучит порядка, там, ста или двухста ресурсов, ну, где-то, может, пятьдесят, сто пятьдесят ресурсов и изучит более внимательно, подойдет более внимательно к данной задаче и выдаст вам очень детальное описание, гораздо большее описание, гораздо больший объем данных. Что в этих странах думают про это? Вот. И многие люди deep research не используют, но его надо использовать, потому что есть большая разница, смотря какой ты ответ хочешь получить. Вот мы с сыном завтра едем на несколько дней в такой, в горно, в горно-лесную местность, в озерную, в маленький, маленький такой домик. И я могу спросить у чата GPT просто, у чата GPT-5 Thinking или у чата GPT-5 Pro, у меня версия есть, могу спросить или у Grok, там, 4 Heavy какого-нибудь, или просто у Grok-4 могу спросить: "Скажи мне, что находится рядом, там, например, какие есть озера?" Например, нас интересуют места, где мы можем покупаться. А могу запустить deep research. Все же deep research, если я просто спрошу, он мне выдаст, там, четыре-пять рекомендаций озер, кратко, то в deep research он мне уйдет и прошерстит мне все возможные вариации, которые есть, и даст мне выводы, там, что где мне ехать двадцать минут, где мне пешая доступность, где мне, там, час надо ехать. То есть более детально. Я ему еще, кстати, вчера в deep research попросил его узнать, какие есть рестораны на завтраки, на обеды и на ужины, что мы чуть меньше хотим готовить дома, там, в лесу. Хотя тоже часть будем, наверное, чтобы он мне выдал все возможные разные варианты. Я быстро зайду и быстро прочитаю, чтобы не заходить самому, не изучать. По крайней мере, он мне скажет, что есть. Обычно он неплохо достаточно ищет. То же самое с точки зрения предыдущего моего при-примера. Все зависит от того, вы хотите краткие данные получить или длинные. Вот вы используете по-разному deep research. Чем крут ChatGPT-5? В этом, может быть, изначально сейчас в ближайшие месяцы будут проблемы у людей, но он крут тем, что он для вас сам решает, вам запускать как бы более детальный какой-то анализ, менее детальный анализ и так далее. Но deep research вы все еще можете открыть. Так вот, я этот пример приводил вам с позиции, что телемедицина исчезнет. Я, помните, я начал историю про образование. Я-- кто-то скажет, что я ухожу с мысли, я не ухожу с мысли, я вам хочу вам показать широким диапазоном восприятия, чтобы вы по-настоящему для себя разобрались и могли принимать решения с точки зрения искусственного интеллекта. Большинство людей не может принимать эти решения. Они используют опосредованно модели. И даже такое видео на, там, сорок минут - час, посмотрим, сколько оно-- я его буду снимать, оно вам раскроет, ну, гораздо более широкую картину и спасет вам большое количество времени впереди. И я вам говорю, некоторые области будут исчезать. Ну вот как пример телемедицины, и нам надо смотреть, а что в рамках наших бизнесов, с точки зрения образовательных, может вообще появиться или исчезнуть, особенно когда в низких бизнесах.
Честно, да, особенно когда в нескольких бизнесах мы находимся. И он мне говорит: "Слушай, ну, мы уже там делаем, например, агента". Это было очень интересно, когда я ему сказал: "Не надо делать". Он говорит: "Хорошо, я вам сейчас расскажу. Мы у нас делаем агента". И я даже не знал, что там делают какого-то агента, потому что, ну, это операционная деятельность. Хотят делать - пусть делают. "Делают, - говорит, - агента, чтобы он нам помогал. Там, например, контент выкладывать правильно и всех авторов анализировал." Вчера я был тоже на одном здесь дне рождения с другой стороны залива. И опять вспоминали, что кто-то говорил, что сделали какого-то агента, и он плохо работал. Что такое, что такое агент, про которого обычно рассказывают, все хотят сделать? Значит, существует миф уже примерно полтора года, когда огромное количество людей говорит: "Нам уже не нужен настоящий живой человек. Мы упаковали его знания. И этим, по этим знаниям агент полностью так же релевантно выдает информацию, да?" И есть примерно два кейса, смотрите, разных. С одной стороны, кто-то говорит, что я сейчас использую, у меня-- много создаю контента, и я создал агента, который отвечает за меня. Второй есть, который кейс. Люди хотят воссоздать какую-то старую, ста-- другого человека, который, например, уже умер, хотят или который жив, но они хотят взять его объем данных и расширить его объем данных как бы без него, да? У меня даже здесь есть один знакомый, очень известный американский бизнес-бизнесмен, известный он. У него самый крупный онлайн чат в США был, и в какой-то момент компания стоила шесть миллиардов долларов. И он делает проект на тему того, что восстанавливает людей, которые вот сейчас будут умирать. Он сохраняет о них данные, якобы чтобы иметь возможность с этим человеком общаться после его смерти. И он мне часто говорит: "Ой, да там ерунда, там надо буквально человеку сто двести вопросов задать, и система сможет разговаривать, как этот человек. Или сейчас мы туда запихнем много данных, и система будет вообще идеально абсолютно разговаривать." То есть существует такое, такая, как бы такое обсуждение. И этих агентов делают десятки тысяч. Я лично знаю больше ста бизнесов отдельно как стартапов и, наверное, бизнесов двести-триста я слышал, люди, которые создавали каких-то агентов в психологии, в личностном развитии, в обучающихся различных системах, ну и в проектах, вот где, например, сохраняют какого-то человека, что якобы эта система сможет лучше человека отвечать. Это иллюзия. Давайте я вам поясню. Вот чтобы вы для себя поняли, почему. Это очень важно понять. Это сразу же ошибка. Буквально четыре дня назад я сидел со своей знакомой здесь, в долине. Здесь есть такое кафе в Пало-Альто Венеция, там много людей периодически сидит. И мы с ней сидели. Она приехала из другого штата, и она говорила, что она хочет сделать агента, который будет помогать компаниям развиваться в бизнесе, да? Что она туда запихнет огромное количество данных. Якобы это сэкономит ресурс компании. И что она сделает крутого агента. Давайте я вам поясню два блока, две, два, две сути. Почему эта задача сейчас, в данный момент времени со сторонними агентами нерешаемая. Сейчас, в данный момент времени - очень важно, да? А если и решаемая, то это стоит десятки миллионов долларов. Я могу вам сказать, что, ну, я сам изначально программист, я очень неплохо разбираюсь в различных технологических системах. И в то же время я разбираюсь очень сильно в большом объеме данных и в бизнесах самих, как я очень многими бизнесами управлял, развивал, и я всегда исхожу из подходов, из, вот из подходов. С одной стороны, я понимаю бизнесово, с другой стороны, я понимаю технологически, по крайней мере, на своем уровне. Понятно, что на своем уровне, да, я точно не создатель, там, систем искусственного интеллекта. Значит, первая сторона, почему это сделать нельзя. Я вам приведу на примере изучения, например, большого массива данных. И кстати, это прикольный пример, который вы тоже себе можете делать. Есть автор, например, которого я много изучаю - это Рудольф Штайнер.
Но не будем вдаваться в детали и подробности. Вы можете изучать все что угодно: программирование, астрономию, математику, кройку и шитье, дизайн, растениеводство - все что угодно, да? Этот автор примерно в своей жизни написал пять тысяч лекций. Он умер, и есть архив этих лекций. Есть еще архив некоторых книг, материалов и так далее. Этот архив был сделан изначально на немецком языке. То есть этот человек жил в Австрии, и там Австрия, Германия, Швейцария, Швейцария. Он в Швейцарии умер, и большое количество материалов на немецком. Этот материал переведен на английский, на русский. Я думаю, что где-то сто, сто пятьдесят книг на русском. Только в Стэнфорде я видел в библиотеке сто пятьдесят книг на английском языке, есть на многих языках, на французском есть и так далее. Но есть немецкий язык как основополагающий. Представим, я хочу у этого автора найти какую-то информацию. Например, что этот автор считал с точки зрения того, как человеку этот, этот человек, который писал там про духовную науку, про-- у него своя система здравоохранения, своя система воспитания детей, своя система развития сельского хозяйства и так далее. То есть много всего. Представим, этот человек что-то рассказывал с точки зрения-- я вам конкретный пример приведу, да? Он рассказывал, когда человек засыпает, какие должны быть в комнате обстоятельства. Ну, то есть, вот как люди говорят, например, что надо, чтобы был свежий воздух. И он об этом тоже говорит, да? Или что надо, чтобы было темно, что надо постоянно воздух поступал. Одна из вещей, о которых он пишет в своих высказываниях, в том числе переведенных с немецкого языка. И еще раз, это сейчас позволяет вам найти систему, если-- но важно искать не просто в чат GPT спрашивать, вам важно запускать deep research. Deep research сейчас есть много в каких системах, в том числе они есть в Grok - это Илона Маска xAI, они есть в Gemini в Google, и они есть в Open AI, они есть в DeepSeek, наверное, они вроде они были, ну, много где они есть deep research. Deep research - это история, при которой система проходит огромное количество сама ресурсов, залазит в интернет, заходит огромное количество всего смотрит для того, чтобы. Для того, чтобы получить информацию и, а, дальше по ней скомандовать большой объем данных. То есть deep research обычно это большое количество информации, очень большое количество информации. Соответственно, вот вы этот deep research, вот вы этот deep research, значит, сформировали, и я получил информацию, где Штайнер описывал все, что касается сна. И я запустил deep research подряд несколько штук для того, чтобы система проанализировала эти пять тысяч книг. Ну что, пять тысяч лекций. Что такое пять тысяч лекций? Пять тысяч лекций.
Каждая лекция примерно там, например, десять, десять - двадцать страниц. Ну, представим, что это пятьдесят тысяч, пятьдесят - сто тысяч страниц текста. Вот она проанализировала пятьдесят - сто страниц тысяч текста. Оно явно за один deep research не может пройти сто тысяч текста, он не будет это делать. Вы сразу тоже должны понимать. То есть, если вы просто в ChatGPT спросили, особенно в бесплатном, то он вам выдал какой-то кусочек с какой-то лекции, получил какой-то кусочек, нашел его и вам выдал. Вся эта информация вся вообще не факт. Мало того, она может быть галлюцинирована. ChatGPT-5 считается, говорят, что он даже при модели thinking, а там и так было галлюцинаций меньше, он галлюцинирует на восемьдесят процентов реже, ChatGPT-5 thinking, чем о три - это предыдущая модель. А предыдущая модель reasoning галлюцинировала меньше, чем, например, четыре о в разы. То есть сейчас ChatGPT-5 в целом галлюцинирует, но сильно ниже, хотя он также может. Что такое галлюцинирует? Он может вам выдать недостоверную настоящую информацию. Мне, например, важно, когда я спрашиваю что-то у автора, что я у него спрашиваю, что эта информация, а, дословно его, его, да? Вы, кстати, параллельно сейчас напишите, пожалуйста, вы какую информацию такого плана искали, да? И вообще, какие вы запросы делаете, какие вас вопросы интересуют? Я сегодня расскажу очень интересные кейсы. Расскажу вам, как можно автоматически страницы определенные создавать, автотаски ставить. Есть очень интересный кейс, который люди не видят вообще, что можно делать. И самое главное на реальных примерах еще раз буду вам показывать разницу применения системы в своей обыденной жизни, еще раз в своей обыденной жизни, ну и в бизнесовых аспектах вам тоже покажу много бизнесовых аспектов. Значит, опять же, с учетом моего вхождения там десятки бизнесов. Значит, вот она мне собрала примерно с третьего deep research мне собрала полностью все. Все. Я увидел уже все цитаты. Или, бывает, со второго собрала, там, бывает, с четвертого собрала мне полностью все данные. И дальше смотрите, очень важно, она мне собрала все. Вот это все, что он говорил, и меня интересует. Он говорит там, что нехорошо, когда ночью в комнате стоят растения. Я не буду с вами входить в подробности. Ни в коем случае не обращайте внимания, кто это, правильно это, нужно или нет. Я вам привожу еще раз пример, чтобы вы разобрались, почему это нерешаемая задача. Он говорит, что нельзя, чтобы в комнате стояли растения. У меня дальше есть уточняющий вопрос: а можно, чтобы в комнате стояло, какие растения можно, чтобы в комнате стояло, есть ли исключения? И у меня есть еще уточняющий вопрос: а если растение маленькое, ну, вот, например, вот такое? И у нас, кстати, реально потом с женой был на эту тему вопрос. Вот просто маленький суккулент.
Такое растение можно стоять или нет в комнате? В чем проблема? В чем проблема агентов? В том, что я не знаю, какой ответ ответил бы Рудольф Штайнер. Этой информации нигде нету. ChatGPT может сагрегировать информацию Штайнера, сагрегировать информацию других авторов, добавить туда, не знаю, информацию Рериха, Кришнамурти, врачей, каких угодно стран, чего угодно. И какую-то выдать информацию, какую хотите: научно доказанную, не научно доказанную, эзотерическую. Значит, личные мнения людей определенного возраста, которые говорят на корейском языке, кого хотите. Но есть проблема. Если эта информация не была сформули-сформулирована этим человеком.
Форму-- сформулирована этим человеком, то вы не знаете, что он ответит. Неизвестно вообще, его вывод неизвестен. И мне когда всегда люди говорили, что можно по двухстам вопросам, вот мой сосед говорил, ну, вот этот бизнесмен известный, можно сделать человека. Я как человек, созда-- создавший невероятно большое количество контента в своей жизни, да? У меня просто тысячи, ну, уже десятки тысяч единиц контента, сотни тысяч страниц этого контента. Я знаю, что система на многие вопросы не может сформулировать ответ. Причем даже эта система самая крутая. Я вам сейчас расскажу вторую вещь, вторую проблему, которая есть. То есть, с одной стороны, смотрите, получается, система не знает ответ. Очень много людей, у меня есть знакомые, которые в бизнесе учат и говорят система сможет ответить, она сможет ответить, ограничена вашим объемом данных. Вот это очень важно, ограничена вашим объемом данных. То есть она не сможет ответить на вопросы, которых, которых, что вы ни рассказывали. Конечно, вы можете сделать агента, который поможет вам искать информацию и находить ее, быстро отвечать. Это факт. Я именно для этого использую такие deep research. Я запускаю его и ищу. Только зачем мне тогда нужен агент, если кто-то мне говорил, сделал, сделал, что система сделала, эээ, в буддизме, я сейчас даже вам найду, что система сделала в буддизме чата, чата, и, значит, этот чат, он, э, выдает информацию, что якобы это супер круто, что можно, э, выдавать, э, значит, это бот, который обучает буддизму и так далее. Я все время говорю: а зачем тогда нужен этот агент? Потому что вы сейчас можете обратиться в чате GPT, э, и в других системах, в Gemini залито, залито просто все, что только возможно, да? И там огромное количество залито книг и библиотек, которых даже в интернете нету, которые, например, касаются буддизма или которые касаются христианства, или касаются мусульманства. Ну, того, чего вы изучаете, да? То и, то и направление или направление учения, которое вы изучаете, не знаю там, теософию, там, все, все, что вы изучаете, там залито или антропософию. Там есть огромное количество информации, и вы по этой информации можете на разных языках, в том числе информация, которая была залита на санскрите, информация, которая была залита на хинди, информация, которая была залита на китайском языке, информация, которая залита на корейском языке, на японском языке, на огромном количестве других вообще других, в других измерениях, да? Вы можете эту информацию сдать себе выводы, зачем вам агент?
Какая есть вторая проблема? Все агенты, которые люди делают, они их делают через API. И обычно в таких системах в API используют недорогие модели. Чтобы вы просто поняли, что если вы хотите проанализировать в ста тысячах текста, в отдельные модели, залезть туда такой объем и сделать анализ крутыми системами, которые будут запускать тебе reasoning, уменьшит количество галлюцинаций, ваши запросы, обучение, во-первых, будет стоить сотни тысяч, миллионы долларов, и ваши за-- и на инфраструктуру потратите, на программистов потратите просто невероятное количество денег. И ваши запросы, и вероятность того, что ваш программист вообще может это сделать, это большой вопрос, это большой вопрос. И что он вообще на вас работает, этот человек. Потому что те люди, которые могут делать, они работают на серьезные компании. Неважно, в какой стране мира находится. Я не говорю там про Штаты, где зарплаты сотни тысяч, миллионы, десятки миллионов долларов уже зашли. Уже был пример про миллиард долларов. Да? Я не говорю даже про Европе-- про Европу, там, я сейчас говорю про просто крупную компанию в небольшой стране, которая специализируется на чем-то, не знаю, если в России человек работает в Сбербанке, да? Вы ему точно такую зарплату сможете платить. То есть если человек программист, по-настоящему разбирается. Так вот, э, они в системах используют дешевые модели, обычные недорогие модели. То есть, например, в предыдущей версии система будет использовать не O3 Pro или не O3, а 4O. А это разная информация, это разный вывод, такой, очень опосредованный и с или сухой, или с расширенным количеством галлюцинаций.
То есть это не система, при которой вот что могу я сейчас сделать? Я беру, например, тысячу стр-страниц своих высказываний, заливаю в систему, запускаю, например, чат GPT 5 Pro и говорю: "Выдай мне десять самых больших цитат, которые или, там, выдай мне десять высказываний, которые я говорил, э, о правильности поведения с детьми. Или выдай, пожалуйста, мне десять высказываний, которые я говорил про самые большие ошибки в бизнесе. Или выдай мне десять диск-- высказываний, которые я рассказывал про то, как строить отношения с партнерами". И это в системе в рамках системы начнет полностью мне искать и обрабатывать большой массив данных. Там, пятьсот страниц или тысячу. И качество этого ответа оно несравнимо, еще раз, с любой агентской системой, которая есть со стороны. Потому что мой запрос стоит дорого. Когда вы используете бесплатный чат агентов или агенты, которые есть там по микроподписке, которые сторонние люди делают, эти агенты никогда не будут выдавать такого качества информации. А еще раз, еще раз, их надо очень серьезно на этой информации обучить и залить просто колоссальный объем информации. То есть вы можете действительно, какой-то человек, например, провел тысячу лекций, тысячу видео, например, на YouTube выпустил. Все это должно быть, например, транскрибировано, у него транскрибировано это. Вы это заливаете в массив, обучаете систему много раз на, э, достаете оттуда какие-то, какие-то данные, строите уже ему какие-то цепочки, разные, там, не знаю, ошибки, причины, преимущества, разные сценарии, срезы, детали, аналитику. Достаете. Это у вас там, не знаю, там, тридцать, сорок, пятьдесят тысяч страниц, например, или, там, двадцать тысяч страниц. И дальше добавляется, вставляется этот текст и дается человеку вместе с ним работать. В чем проблема? Что в запросе в рамках одного запроса система обычно может работать примерно четыреста - пятьсот страниц текста. Сейчас диалоговое окно расширили в GPT-5. Ну, там можно, представим, сто, тысячу страниц текста обрабатывать. Есть модели китайские, где можно больше контекстное окно делать, но оно дорогое. Ой, не дорогое, сухое, извиняюсь, оно там сухое, там как бы не такая обработка языка. Кто-то, кстати, считает, что качество русского языка якобы точно такое же у Yandex GPT. Я вам сразу скажу, что выигрывает сегодня две системы по всей аналити-- по всем аналитикам, выигрывает сегодня две системы в качестве языка — это, эээ, OpenAI GPT и это Google Gemini, да? Номер, номер вообще один. Не помню, по-моему, Claude Antropic тоже вроде неплохо с русским языком, но важно, что крутые модели они, они, э, на-- в объеме языков, в объеме деталей, они просто невероятно двигаются вперед. И обратите внимание, что часто важен не качество даже русского языка, он сделал где-то там какую-то ошибку. Ничего страшного. Ну, зависит все от вашей задачи, которую вы ставите. Если вы там книгу пишете, это другое дело. А вопрос, э, с точки зрения обычной жизни и изучения обычной жизни. Вот, например, я часто приводил пример, вы его, возможно, слышали. У меня есть русская борзая, и я, например, по русской борзой люблю спрашивать, какие требования, например, у сообщества и у кинологов к русским борзым. С точки зрения, например, в питании, когда я ей даю субпродукты, и я ей, например, ей даю, не знаю, субпродукт, какой-то определенный субпродукт, то, кстати, интересно, что в некоторых странах, странах это будет написано, не знаю, какой-нибудь желудок, мmm, куриный - это субпродукт, а в некоторых странах будет написано, что это чистое мясо. И я вот прохожусь, мне интересен всегда русскоязычный рынок, Россия, мне интересно по русским борзым, мне интересна Европа и интересна США. Что там некоторые детали могут отличаться с точки зрения подходов и деталей, да? То есть иногда пишут там в Италии, например, вот есть люди, которые специализируются так, в Польше есть, которые специализируются так, в России считают, что надо делать вот так вот, а, значит, в Америке считают, что надо делать так. Я получаю общее наборное мнение.
Да, мне важно, значит, общее наборное мнение. Еще, значит, еще раз в задачу. То есть, получается, в чем проблема агентов? И то, что я говорил своему партнеру, сразу же говорю: "Останавливайтесь, тормозите проект, вы не сможете сделать систему, вы не решите эту задачу. То есть вы не решите задачу, потому что вы не получите крутое качество". Что сейчас я всем рекомендую делать, когда у меня люди в бизнесе спрашивают: "Так а что тогда делать?" Дайте своим сотрудникам дорогие модели, купите им модели, купите им Gemini Pro или хотя бы, ой, ChatGPT Pro, или хотя бы ChatGPT+. Купите им Gemini, обычную версию или Pro, купите им Grok, а, платную обычную версию или дорогую. Сколько она там? Триста или сколько долларов, я не помню. У меня есть подписка, которая где-то Grok 4 Heavy и так далее. Они все новые вещи тоже открывают. Купите им платную версию и, а, дайте-- с помощью этой платной версии начинайте работать с материалами пока в полуручном режиме. По-другому вы не получите того супер качества. И одна из важных историй здесь - это умение спрашивать вопросы. Потому что когда вы отдаете программисту, по сути, программировать систему, вы понимаете, что программист должен еще понимать, а какой у вас объем данных есть и как это, этот объем данных правильно уложить архитектурно.
В чем существует третья проблема? Она может быть менее важна людям, которые, э, не прямо сильно у себя что-то внедряют в бизнесе, но я вам все равно ее скажу, чтобы вы тоже понимали. Смотрите, сегодня технологический прогресс двигается просто с колоссальнейшей скоростью. И это значит, что пока вы что-то будете разрабатывать три месяца, выйдет система, которая уже бесплатно даст не просто то, что вы делаете, а даже часто лучше, а, и улетит в следующий пласт. Сейчас скорости очень большие. Сейчас есть такая тема, что некоторые вещи делать не надо, это надо подождать. И поэтому я с самого начала сказал, что во многих применениях лучше не делать.
Во многих применениях лучше не делать. Обратите внимание, я вам сегодня разбираю два, два вида кейсов. С одной стороны, я вам разбираю вроде как бизнесовый про какой-то вариант. С другой стороны, я вам показываю реальное жизненное применение, что в жизни важно. Поставьте лайк, пожалуйста, опять же, если еще не ставили видео, и это очень полезно моему видео. Напишите в комментариях сейчас, что вам сложно воспринимать, что вам легко воспринимать, где информация для вас была новая, где она уже с-существовала. Видео, кстати, друзьям всегда передавайте, это тоже полезно для развития внутри. А если вы на канале еще не подписывались и не хотите пропускать видео, подписывайтесь, да. И мы дальше с вами сейчас дальше перейдем, а, вперед. Вы с большой вероятностью будете встречать в жизни людей, которые вот говорят сейчас про агентов. Что есть интересного я вам хочу рассказать в плане агентской работы, и от нас тоже ждут выпуск про агентов, вот который у нас по средам в спецвыпуске выходит. Последний спецвыпуск, кстати, у меня в среду был. Если не смотрели, посмотрите, что в России с искусственным интеллектом происходит, насколько Россия отстала или не отстала от искусственного интеллекта. Был выпуск по профессиям, какие профессии будут впереди, какие нет, я снимал. Посмотрите, отдельные выпуски я делал в целом по разным запросам, тоже в чате GPT. Очень прикольные, очень прикольные. У нас целая серия спецвыпусков есть. И если вы на наше видео первый раз попали, мы каждое воскресенье выходим, нас четыре человека. Спец-- технологические новости, инсайты из Кремниевой долины по всему миру мы рассказываем, да.
Значит, так вот, про агентов много просят сделать выпуск. Это такая тема очень, не хочется вам давать ненастоящую информацию, неправдивую. Очень много в интернете хайпа, когда привозят какие-то темы, что можно сделать, а в реальности их реализовать нельзя. Вот, например, хайп, в котором находятся уже больше года многие блогеры, про это рассказывают, особенно люди, которые не разбираются на самом деле в технологии, говорят, можно анализировать легко все звонки менеджеров по продажам и якобы делать выводы по поводу того, как работают менеджеры. Вот если вы вспомните про то, что я сейчас, ну, проанализируете про то, что я рассказывал до этого, вы увидите, вот, например, и каждый менеджер по продажам, если в день делает сорок звонков, и у вас, например, двадцать менеджеров по продажам, вы получаете в день восемьсот звонков. Вам надо восемьсот звонков, например, это три страницы текста, две тысячи четыреста страниц за каждый день заливать в систему, обрабатывать и делать на основании них выводы. Представьте, вы хотите составить картину, например, менеджер у вас стал, начал работать хуже или лучше, или какие сильные и слабые стороны у менеджера, или менеджер использует или не использует определенную в системе лексику, например, или какие он использует стандартные вопросы-ответы. Вы увидите, что анализ каждого дня будет стоить сотен, а на самом деле тысячи долларов. И еще система внутри будет галлюцинировать, будет там глючить куча всяких аспектов. В итоге все эти системы базово построены на недорогих моделях. Что использование моделей ChatGPT 5 Pro очень дорого, жутко просто. Использование o3 Pro, например, жутко дорого, o3 сам по себе дорогой, а o3 Pro очень дорого. ChatGPT 5 стал дешевле, но все равно. Кто-то скажет, что он будет использовать, например, Deep-- DeepSeek там и так далее. Ребят, а - вопрос качества, б - вопрос настроек этого всего и получения по-настоящему систем, которые делают анализ. Многие вещи делать можно. Можно создать систему. Ты на кнопку, например, кликнул и иногда проанализировал какой-то пласт, как работают менеджеры. Но вопрос: ваша система так же быстро развивается, как другие системы? Так вот, внутри я-- она так же развивается? Вот она в ногу со временем идет? У вас программисты точно все апдейтят. Что я рекомендую здесь делать? Я рекомендую вам выгружать звонки. Мы так, например, вот в бизнесе по недвижимости, я недавно это даже сам помог сделать. В команде, там команда не сверхбольшая. Говорю, дайте звонки, там, например, дайте примеры пятьдесят, шестьдесят звонков менеджеров. Загрузили их в систему. Сказал системе: "Создавь, составь список стандартных вопросов и ответов, которые есть, стандартных проблем, которые есть.
Покажи слабые и сильные стороны, которые используют менеджеры". Сформировался суперкрутой документ с кучей анализов, выводов, деталей. Нереально крутой. Но этим надо постоянно поддерживать. Если, например, операционный директор внутри не поддерживает это, то не полу-- ну, будет проблема у вас. Понимаете, вы постоянно с этим должны находиться. Значит, хочу вам привести очень прикольные примеры, последние, которые есть сейчас в ChatGPT, по-моему, в подписке "Плюс", в том числе, есть возможность делать таски. Я недавно понял этот таск, очень интересно. Я, значит, сидел, мне надо было записаться во французское посольство, и там система здесь в Сан-Франциско менялись какие-то операторы. И я у ChatGPT спрашивал, какая система, какие есть слоты. Он на самом деле не сам заходил в систему, загружал, делал какой-то скрипт и проверял, существуют ли слоты в системе с точки зрения дней, посольствий и так далее. Мало того, прикольно, что он может не напрямую к системе обратиться, обратиться к разным ботам, еще узнать где-то у кого-то информацию, и он мне выдавал информацию, есть окна свободные или нет, и окон не было. Я ему говорю: "А ты можешь поставить напоминание, задание каждый час ходить, проверять и мне сообщать, присылать напоминания, когда появится место?" Он, значит, сделал систему, ходил мне об этом напоминал. Тут же я взял, сделал такую систему, например, "присылай мне информацию раз в сутки, сколько у меня подписчиков, там, в канале To the Moon, сколько у меня подписчиков в личном канале, сколько у меня подписчиков в Инстаграме. Присылай мне эту информацию". Он входит в эти системы, обращается и присылает мне информацию. Вот эти напоминальщики - это на самом деле очень интересная тема, и на базе них можно строить интересные вещи. Например, я хотел, хотел тут купить одну-- в Америке существует, ты на машину можешь разные номера ставить, ну, во многих странах можно ставить, но здесь такой выбор очень широкий визуально номеров и так далее. И здесь есть такое понятие, как электронные номера, и можно поставить электронные номера. И эти электронные номера, сейчас только один провайдер, и они подорожали сильно. Я и так на разных машинах, у меня там стоят разные номера, и я, значит, в системе говорю: "Можешь мне поста-поставить в системе напоминание делать сверку, там, раз в две недели, раз в месяц и смотреть, появилось ли на рынке что-то интересное?" И, э, какие-то новые операторы по поводу номеров.
И когда они появятся, сообщи мне об этом. И он написал: когда появится какая-то скидка, там пятьдесят, двадцать пять, там, процентов или плюс, когда появится оператор, я вам об этом сообщу. То есть у него работает внутри задача. Вы такие задачи можете уже ставить, если у вас про или плюс версии, и это явно движение в агентскую сторону, что будет двигаться. Еще интересный кейс, который вам сегодня хочу рассказать в плане агентской работы из последних, из последних. Опять же, смотрите, в полуручном режиме мы вместе с моим редактором разбирали работу. У нас есть люди, которые там помогают монтаж маленьких видео делать, отдельно большие, кто-то там дизайн делает, кто-то обрабатывает и проверяет текст из распознанного текста в статью переводит и так далее. И меня очень сильно удручает периодически, насколько люди не понимают, как можно ускоряться с помощью искусственного интеллекта. Вообще просто какие вещи на сегодняшний день можно делать в видео, в изображениях, при обработке больших массивов данных и так далее. И, значит, я сидел и говорил, что многие кейсы все больше и больше решаются автоматизировано. И говорю мне кажется, что скоро будет кейс, когда мы дадим транскрибацию из видео, например, на YouTube, там, часового. Система сама составит по нему конспект и сама его выложит в Notion, и он появится сам на сайте, потому что у нас синхронизировано. Например, у меня есть сайт без соли точка ком, он синхронизируется с Notion через систему супер точка сио или эсо, и потом, ну, человек думает, что это обычный сайт, а не Notion. И, значит, я сижу, думаю в тот день, дай-ка проверю, как это работает. Взял, зашел, включил. Чтобы вы знали, значит, вы можете выбрать чат GPT5, через плюс выбрать агента, выбрать этого агента. И я ему говорю: Я хочу, чтобы ты взял вот эту большую транскрибацию по видео и по нему написал интересный материал как конспект для людей, как вывод такой краткий и расположил этот конспект в Notion вот здесь. Он говорит: Не вопрос. Для этого вам надо будет в Notion вначале залогиниться. Я говорю: Давай. Он мне внутри дал мне диалоговое окно. Я залогинился в Notion. Они эти данные, пароли и так далее не сохраняют, не фиксируют. И он пошел в работу. Я прихожу через какое-то время, там, минут тридцать или сорок. Смотрю, появилась статья. Могу вам сказать, что очень круто сделано. Я ему написал. Я хочу, чтобы эта статья выглядела круче. Я хочу, чтобы в этой статье были-- там какая была история? Что он в этой статье не добавил какие-то цветовые гаммы. Я говорю: Я хочу, чтобы в этой статье появились цвета дополнительные. Я хочу, чтобы в этой статье появились красивые, ну, какие-то красивые разрисованные вещи. Дай мне, пожалуйста, вот покажи мне, сделай мне это. Он мне дооформил эту статью, какие-то цитаты сделал. Потом я ему сказал, дал ему работу, вот на чем он остановился и уже не сделал. Я его попросил, чтобы он мне в конце статьи добавил ссылки на другие интересные статьи, которые у меня присутствуют. Ну, знаете, когда вы обычно статью, например, читаете, и в конце статьи у вас есть какие-то интересные ссылки другие. Кстати, я думал, что он не сделал, он сделал. Вот он мне сделал дополнительные материалы. Я обязательно вам это покажу. Как человеку понять, находится ли он в состоянии осознанности. Потом он мне дал отношения без границ. А! Я его попросил дать ссылки на две-три интересных статьи. Я его попросил дать ссылку на мое видео на YouTube. Ребят, он про-- я ему дал мой канал. Ребят, он проанализировал мой канал на YouTube, нашел сопоставляющиеся видео с этим YouTube каналом и дал мне ссылку на это видео.
Смотрите, он проанализировал еще раз, он проанализировал.
Он проанализировал, еще раз, он проанализировал мой канал. Сейчас вот я поперехожу, поперехожу. Я просто смотрю с точки зрения того, вот он дал ссылки на статьи на разные. Я обязательно расположу, я внутри ниже при описании ролика. Мы дадим эти ссылки обяза-обязательно, там, при описании ролика. И вот я вижу, три ссылки на статьи работают, а ссылка на видео почему-то не работает. Может быть, он дал некорректную ссылку на видео. Вот это, кстати, вот ссылка на видео не работает, но ссылка на статьи работает. Он дал дополнительное описание. Выглядит очень прикольно. Я вам обязательно дам, прямо покажу, как эта страница выглядит, которую он сделал, да. Мы ее опубликуем. Она просто у нас не опубликована, эта страница. Мы эту страницу опубликуем, ну или дадим вам, скриншотами здесь покажем, да, как это вообще получилось.
Очень крутая работа с точки зрения простых вещей. Значит, по поводу ChatGPT-5 еще что я вам хочу сказать, что в ChatGPT-5, во-первых, если вы бесплатный пользователь, вы можете пользоваться ChatGPT-5. Он сам выбирает, какую, какая система будет работать внутри. Сейчас Сэм Альтман, к нему обратилось очень много людей. Там, как всегда, люди жалуются на всякие глюки и все остальное. Они сказали, что они сейчас вернут для некоторых людей, по-моему, 4О, вы сможете выбирать, но в любом случае у нее меньше галлюцинаций, она сильнее, мощнее, умнее. Эта модель точно работает быстрее. Это факт. Я вам сейчас перечислю вам ключевые вообще преимущества, которые есть. Они говорят, что у них много крутых фишек появилось в программировании, там, фронтенде и так далее. Хотя я могу вам сказать, что в программировании все же Anthropic, наверное, в суперлидерах и, ну, много разных систем, много есть разных систем. И, наверное, этот выпуск не для программистов, да? В ChatGPT более точные медицинские ответы появились, и вот это очень круто. Многие системы про медицину отвечают гораздо хуже, да? Значит, скоро у них будут еще апдейты. У них, кстати, прикольно: раньше в ChatGPT, когда вы спрашивали какие-то вещи, он вам часто просто отказывался отвечать. Говорит: "Я это не буду предоставлять". У них появилось понятие система отказа. Если, получается, если есть отказ от ответа, то есть пояснение, почему есть отказ. Это очень круто, да. Вот. А при-- так как эта система выбирает, она вам, например, включает reasoning - это thinking, думание, или не включает. Есть лимиты. Если вы на бесплатной версии, на платной версии, у вас есть лимиты, да? Значит, в тексте говорят, что появилась плавнее стилистика, лучше держит сложные формы, верлибр, драмотурги-- драмотургию, значит, точнее разбирает изображения, видео, диаграммы. Повышена точность пространственных рассуждений. Я, насколько понимаю, они про видео говорят, когда ты с видео снимаешь и спрашиваешь в реальном режиме времени. Я лично жду, когда я смогу им видео заливать. Я жду, кстати, когда видео, аудио можно будет заливать. Мне в профессиональной моей деятельности очень это важно. Одна из фишек, которые есть в ChatGPT-5 крутая, это меньше ложной уверенности. Лучше признает ограниченность. Уровень обмана снижен с четырех точка восьми до двух точка один процент. Это серьезное, на самом деле снижение. Прикольная тема. Я сейчас купил зарядку, там, для-- устанавливал зарядку для электромобиля. Наконец-то у меня появился электромобиль, в котором я могу по США ездить вообще без рук. Он сам перестраивается, карту понимает и так далее. И я ставил зарядку. И зарядка от GM - это Cadillac компания производит, да. Значит, просто ужаснейший интерфейс. И мне ChatGPT-5 говорит: "Действительно, система полностью тупая". Ну, очень плохо сделана по UX/UI. Поэтому она явно признает ограниченности разные и выражается тебе так. Значит, у этой системы есть антиподдакивание, потому что раньше, раньше, вы знаете или нет, система часто просто поддакивала, лишь бы согласиться с вами. Есть там такие понятия, как снижение психофандии меньше шести процентов. Раньше в 4О было четыре с половиной процента, да? Они сделали четыре готовых personalities, их уже можно использовать. У меня в про-версии они раскатаны: Scenic, Robot, Listener, Nerd. Я пока использую обычную. Они пишут, что у них улучшились custom instructions, но я, насколько понимаю, у них еще вылет. Что такое custom instructions? Это инструкции, которые вы заливаете в систему в самом начале. Я пока, конечно, вижу, что с этим у системы большое количество проблем. Так как у меня про-версия, то система анализирует большое количество старых чатов, но все равно она все чаты проанализировать не может. Вы тоже должны понять: слишком большие объемы информации, у нее суженное контекстное окно. Вот вы должны себе четко подавать, что у нее есть ограниченный объем на вход, можно взять, ограниченный на выход.
Даже если взя-- вы дали ей документ, например, три тысячи страниц в PDF-ку закинули, она не сможет обработать все три тысячи детально, она фрагменты возьмет, да? Вы должны это понимать. А в про-версии - это версия, которая стоит двести долларов, по-моему, двести сейчас про стоит. Я вам много примеров, конечно, с про рассказывал, в том числе. Там расширенное размышление, да? Она в некоторых местах лидер. Есть все еще вывод и выложена таблица с точки зрения настоящих бенчмарков, что ChatGPT все еще отстает от Gemini, даже отстает от некоторой модели Grok. Посмотрим, кто первый достигнет уровня человека. Там есть такой уровень человечности. Посмотрим, когда это произойдет. Ну что, сегодня такой выпуск. Напишите, пожалуйста, в комментариях, как у вас впечатления от таких выпусков, какие вы выпуски еще на какие темы хотите? Понравился вам этот выпуск? Опять же, подписка, лайк очень сильно поможет каналу. Давайте особенно сегодня позволим этому видео набрать много, особенно те, кто досмотрел до данного момента, посмотрим. Позволим этому видео набрать много. Очень хочется, чтобы канал рос. Тяжело, конечно, всегда в-- во всех наборах. Чем больше вы пишете комментариев, чем больше лайков, тем больше вы можете-- больше вы присылаете друзьям, тем круче становится видео. Увидимся с вами каждое воскресенье. Всем пока.