Всем привет! Технологический подкаст "To the Moon". Сегодня спецвыпуск у нас. Напомню, что мы выходим каждое воскресенье, уже больше восьмидесяти выпусков. Из Кремниевой долины технологические новости, в основном про искусственный интеллект, из Кремниевой долины, а, США и по всему миру. Сегодня хоть я вещаю из Парижа, но, конечно же, упор будет на применение ИИ в жизни каждого человека. Я вчера общался с одними знакомыми и сказал им, что-- таким крупным бизнесом, и сказал, что самое лучшее, что сейчас может сделать человек, владелец бизнеса для усиления своего бизнеса, особенно если у него очень много направлений внутри, — это каждый момент времени, каждое совещание, каждую задачу, каждый проект думать, а как он может это усилить с помощью искусственного интеллекта. Не в части внедрения автоматизации, не в части, м, каких-то новых фишек, а в частности, того, как он, этот человек, вы в данном случае, а, можете в каждый момент своей, своей жизни усилить себя с помощью искусственного интеллекта. Еще раз: это не про автоматизацию, это про применение искусственного интеллекта для того, чтобы получить максимально быстрый результат с точки зрения своего профессионального роста и эффективности своей жизни. Сегодня встреча именно про это. И за, м, таких два с половиной года сильного всплеска развития искусственного интеллекта, сейчас мы находимся на стадии, когда системы, модели очень серьезно готовы к тому, чтобы вы получили супер эффективность каждый день своей жизни. И я сегодня дам вам набор различных кейсов и инструментов расскажу, которые я применяю в-- лично я в своей жизни на примерах, на различных. Как вы себя можете усилить? По сути, не существует какого-то единого стандарта или правила. В интернете есть огромное количество каких-то там тысяч или сотен промптов. Все выпускают какие-то там лучшие запросы, как что-то эффективнее делать.
Я все время говорю, что единственная эффективность, самый, самый лучший путь к эффективности в использовании, в применении систем искусственного интеллекта — это ежедневное их использование абсолютно по разным задачам. От того обращаетесь вы по своему здоровью и от того анализируете вы деятельность, не знаю, трех тысяч человек или там пяти тысяч человек своей компании. Поэтому я вам приведу такой набор, серию различных кейсов, чтобы вы смогли дальше, я думаю, что эти кейсы помогут вам самому начать делать такие применения в своей жизни. Я ежедневно делаю порядка, наверное, пятидесяти различных, где-то, может быть, сто, понятно, где-то двадцать различных запросов, используя в основном ChatGPT. У меня есть Gemini подписка Pro и сейчас нету Grok максимального, но был. Но все равно я, я лично пользуюсь чатом GPT. Я вам буду приводить примеры в рамках чата GPT. Понятно, что вы можете использовать свои системы. Сразу хочу сказать, что есть большая разница: вы используете бесплатный DeepSeek или вы используете Pro подписку чата GPT. Это очень важно вам понять. Для большого количества людей хватит и обычной подписки платной, но платная подписка нужна. Э, даже если вы сейчас не можете купить платную подписку, там, за двадцать долларов или за десять, или за тридцать долларов, в зависимости от системы или от страны, где вы живете, а, хотя бы пробуйте с точки зрения бесплатных систем начать использовать ежедневно. Но с точки зрения эффективности, наверное, каждый человек, который способен в целом применять искусственный интеллект в своей жизни, он точно может обычную подписку оплатить. Значит, хочу начать с примеров. Я сейчас путешествую и три недели, э, уехал жить в Париж. И хотя моя, там, семья с-- в Кремниевой долине, и это в Калифорнии, чуть южнее Сан-Франциско.
И в рамках путешествия, конечно же, я столкнулся с большим, абсолютно огромным объемом применения искусственного интеллекта и постараюсь вам рассказывать какие-то свои ежедневные примеры. Я уже делал похожие выпуски, да. Сейчас просто обновления очень сильные в системах произошли, и сейчас можно анализировать то, что раньше анализировать было нельзя, да. И все еще есть вещи, которые не работают с точки зрения анализа, которые сделать тяжело. Хочу вам тоже их подсветить и показать. Это не значит, что их нельзя будет сделать, но их нельзя сделать сейчас. Один из последних примеров, как раз тут обсуждали, в пятницу рынок Nasdaq, прошлую пятницу рынок Nasdaq очень сильно просел и просел из-за того, что Трамп заявил о том, что вводятся дополнительные пошлины в Китае. Вот он в обед там заявил. Рынок сильно просел. Я смотрю, сразу же, значит, десятки тысяч долларов я потерял. Ну, понятно, что это в рамках дней там приобрел, потерял. И я захожу в ChatGPT и говорю: "Почему проблема? Почему сегодня упал Nasdaq?" И мне ChatGPT говорит сразу же: "Сегодня Трамп заявил о том, что будут вводить дополнительные пошлины с Китаем. Поэтому NASDAQ просел. Значит, воскресенье. Наблюдая за новостями, я видел, что разворачивается сильное, там, поле и обсуждение касательно того, что в понедельник договариваются между собой Палестина в рамках ХАМАС и Израиль, выпускают заложников. И у меня было ощущение, что это может повлиять также на рынок NASDAQ. Для меня это было важно, потому что у меня там есть ценные бумаги, значит, и что я там покупаю акции разные, которые касаются технологического рынка. И я смотрю утром NASDAQ пошел вверх, да, и у меня много позиций очень сильно пошло вверх, даже больше, чем больше, чем там средняя позиция NASDAQ. Значит, я думаю, ну, скорее всего, это из-за того, что конфликт, конф-- заложников выпустили, конфликт умягчился. Пишу ChatGPT, ChatGPT пишет: "Нет, это не из-за этого, это из-за того, что на выходных Трамп смягчил свою позицию касательно Китая.
И так как позиция чуть-чуть смягчилась, то это влияет". Я говорю: "А насколько влияет рынок, а насколько влияет изменения, которые произошли в Израиле?" Говорит: "Ну, влияет, но немного". Я что хочу этим примером показать? Раньше, по сути, если бы я у кого-то бы опрашивал с точки зрения такой позиции, для меня это были бы догадки. То есть если бы я у какого-то бы знакомого спросил, влияет ли примирение и остановка какой-то войны на акции американские, человек бы рассказывал свою личную позицию. Здесь у меня есть возможность получить информацию от широкого круга аналитиков, задав очень быстрый вопрос, не обращаясь ни к каким финансистам, не спрашивая одно личностное мнение, не обращаясь ни к каким знакомым. Очень быстро получить картину. Понятно, что это не самый распространенный кейс аудитории, который сейчас слушает, но это показательный пример того, какие анализы можно делать. Еще раз, раньше эти анализы были невозможны, а еще анализ был бы ложным. Я, например, думал, что как-то читал, что конфликт и война России и Украины не останавливается, и обрушился рынок в России. Вроде как должен повлиять на рынок США, потому что США участвовало в договоренностях, а на рынок США вообще это никак не повлияло, да, и не оказывает никакое влияние. То есть ты начинаешь-- а как это можно проверить, да? То есть тебе-- ты можешь запустить в ChatGPT анализ и написать: "Сделай мне проверку, там, последних двадцати самых крупных мировых событий с точки зрения того, что происходило". И он будет давать эту информацию. Или: "Давай мне ежедневную сводку о событиях, которые происходят, как они влияют, на какие закономерности". По сути, вы получаете инструмент, который позволяет вам в рамках вашей жизни проверять все, что связано, наверное, с экономикой и с политикой, я бы так назвал. Хотя понятно, что в данном случае это финансовый рынок, но базово даже с экономикой и политикой проверять. А еще я такой кейс сегодня вам выделил показать, проверять людей, с которыми вы общаетесь, да.
Я-- у меня большой разнообразный поток людей, постоянно люди высказывают свое мнение и от условно собеседований людей, да, до работ-- разговоров с коллегами, с партнерами, заказчиками, со случайными людьми, с друзьями, со знакомыми. Есть возможность всегда сделать дополнительную проверку, если вдруг ты видишь, что эта информация для тебя важная и, возможно, она недостоверная. И расширить информацию, которую ты получаешь.
Информацию, которую ты получаешь. Это очень интересно, потому что мы тут обсуждали кейс про, ааа когда люди приходят на собеседование. На сегодняшний момент есть возможность проверить, например, людей, которые, что они рассказывают, как они говорят, что они высказывают. Так же, как у вас, если вы приходите на новую работу или разговариваете со своим начальником, или с партнерами, всегда имейте возможность проверить дополнительно людей и определить для себя уже, как вы будете действовать, например, если люди соврали. Ааа потому что, по сути, такая проверка, она очень специфическая, потому что вы получаете доступ к огромному объему лжи. Иии это не значит, что вам это все надо абсолютно знать. Но принимать решения, базируясь на этом, вы уже дальше можете. Существует такое определение.
Представьте, ну, кто-то может подумать, что если вы каждый день будете проводить время за тем, чтобы сидеть в чате GPT и анализировать, анализировать деятельность компании различных своих друзей, знакомых, родителей, родственников, всего можно типа якобы сойти с ума. Здесь этому есть-- у вас должно быть очень адекватное отношение, нормальное отношение. Вот, по-моему, или Google, или какая-то крупная еще компания разрешила своим сотрудникам. На собе-- не сотрудникам, кандидатам на собеседование использовать системы искусственного интеллекта. Кажется, как это? Ну, по сути, это же нормально, если ко мне приходит человек, и я вижу, что резюме, например, сформатиро-- отформатировано с помощью чата GPT, ну или с помощью какой-то модели, оформлено красиво. Выверенные термины, все очень четко структурировано. Так это неплохо. Вопрос в том, насколько эта информация достоверная и насколько человек участвовал в создании этого. Большое сейчас количество людей начало диагностировать тексты, созданные с помощью чата GPT, так как в них есть там длинное тире. "Ё", например, используется, какие-то определенные слова, но в этом же нет ничего плохого. Зачем мне тратить свое время дополнительно на то, чтобы сформулировать или там сделать перевод определенного текста, если мне надо? Или зачем мне тратить свое время, если мне надо юридически составить документ по определенным по моим пунктам или даже сформировать какое-то предложение? То есть если у меня есть возможность очень быстро оформить дополнительно мои все требования с помощью системы какой-то. Здесь должна быть очень здоровая ситуация. При этом, что я вижу, какую я вижу проблему? Я вижу проблему, что люди используют чат GPT нездоровым образом. Это значит, что они составляют и готовят материалы, в которых они не разбираются. И, по сути, даже если они эти материалы прочитают, они в них все равно не разбираются. Люди приносят данные о том, как управлять бизнесом, как управлять продажами, как управлять маркетингом, как делать продукты, как работает экономика, основываясь на документах, которые дает чат GPT. При этом человек сам не имеет базу для того, чтобы с этим работать. Он как бы получает какие-то умные слова, какие-то фазы проектные, но при этом сам в этом не понимает и не разбирается, не понимает, как это анализировать и как это применять. Потому что все же есть большая разница сказать это красиво или некрасиво, получится или не получится. Потому что в пятнадцати случаях это получится, а в сорока других, например, не получится. И как это выбрать? Как определить, какой у вас должен быть к этому опыт? Хочу здесь поставить небольшую такую дополнительную ремарку почему я постоянно использу-- высказываюсь по поводу чата GPT.
Периодически кто-то-- вы, кстати, напишите, какую, какие вы системы используете и как вы считаете, хорошо или плохо использовать модели искусственного интеллекта постоянно в повседневной своей жизни, ссылаться на них. Напишите про это. Почему я-- я вам после этого еще одну интересную вещь сейчас расскажу касательно именно таких проверок. На сегодня кейсов в любом случае много будет. Поставьте лайк, пожалуйста, этому видео и смотрим дальше. Иии это помогает каналу сильно развиваться. Нужна ваша поддержка. Комментарии, огоньки обязательно напишите. Если еще вы не подписаны на канал, подпишитесь, чтобы не пропускать наши видео. Я напомню, что раз в неделю у нас выходит по воскресеньям еженедельный дайджест самых крутых в мире событий, которые мы разбираем вчетвером. Нас четыре всегда человека, и мы разбираем события, которые касаются искусственного интеллекта в Кремниевой долине, в США и в целом по миру. Китай, Европа. На самом деле ученые, разные блоги, новости, инсайты, показываем, рассказываем разные позиции. Плюс у нас периодически, постоянно выходят такие же спецвыпуски, как сегодня. Лайкайте и посылайте друзьям. Продолжаем. Почему я все время чат GPT говорю? Потому что у чата с GPT, по последним данным, восемьсот миллионов еженедельных пользователей. Это система, в которую вкладывается, наверное, на сегодняшний день самое большое количество денег. Хотя у Google, наверное, вкладывается похожие деньги и эта система, которая все же, когда у тебя восемьсот миллионов пользователей, когда ты тотальный лидер, а они все же тотальный лидер, потому что ни у кого нету столько пользователей. Основываясь на одном продукте, все же компания OpenAI. Базово один продукт. Это не Google, у которого есть поиск, у которого есть карты, у которого есть еще сто различных приложений, у которого есть реклама. Очень много всего есть, да. И фотографии всякие, и, там, площадки, вакансии. Да чего там только нету в Google. И когда применяется искусственный интеллект в рамках этих сервисов: внутри браузера, внутри почты, внутри документов — это все же чуть-чуть другое, чем когда люди используют независимо отдельное приложение. Это очень важно. Очень важно. И качество проработки таких приложений обычно, эээ, несопоставимо другое. Хотя модели Google крутые, вопросов никаких нет, но мне больше плохо. Еще раз по всяким фишкам, по подходам нравится очень сильно OpenAI. Хотя там есть вещи, которые я считаю, они очень странно выпускают: неразумные, никому не нужные. Например, такие вещи, как Пульс или плохо сделанная персонализация. Я не знаю, кто из вас мог потестировать Пульс, напишите. Вот. Или персонализация — как вы относитесь? Я считаю, что он сделан очень коряво. Но последние, например, вещи, которые они выложили, например, возможность создания мобильных приложений, эээ, не мобильных, а приложений, да, в целом внутри системы, возможность создания независимых агентов — это выглядит очень серьезно, хотя убивает и уничтожает миллионы стартапов. Сейчас задача не в том, что-- чтобы своего стартапа делать в рамках искусственного интеллекта, а в том, чтобы научиться с ра-- с искусственным интеллектом вместе жить, да. А дальше вы его сможете применить там, где это потребуется.
Значит, эээ, такая одна ремарка. Хочу сказать, что я лично сейчас достаточно много где требую, чтобы мне показывали, эээ, что сделали с помощью-- где использовали искусственный интеллект, где нет. То есть во многих, ааа, ааа, подготовке различных материалов, текстовых статей, проектных документаций, ТЗшек, редакторских материалов каких-то, идей. Я хочу знать, насколько в этом участвовал искусственный интеллект, искусственный интеллект. И есть вещи, где мне категорически необходимо участие искусственного интеллекта. А есть вещи, где я категорически против, чтобы там был искусственный интеллект. То есть такая двоякая сторона. Есть вещи, которые пока я не знаю, как решить с помощью искусственного интеллекта, и я не вижу у него, эээ, способности мне разумно, нормально дать ответ. Как пример: мне периодически надо написать письма людям, например, которых я не знаю. Нечасто, но бывает. И каким-то образом этого человека зацепить. Сколько я ни пробовал, чтобы мне система писала такое письмо, она как не понимает меня, да, не знает меня. Хотя я, кстати, замечу, я ей загоняю тысячи страниц своих статей и материалов, я ей загоняю данные, которые-- с полным описанием моей биографии, детали. У меня есть сайты целые, да, которые про меня рассказывают, про всех проектов, где я участвовал, различные свои социальные сети. У меня огромное количество материала есть. И на базе этого я дальше говорю, вот чем можно, эээ, как можно зайти к этому человеку. И система рекомендует что-то очень странное. То есть, по сути, пока до конца не имея какую-то уникальную такую эксклюзивность, да. Я думаю, что это-- этот вопрос решится, когда будет сделана настоящая персонализация и когда будут настоящие персональные ассистенты сделаны. Пока искусственный интеллект от этого так далек. Я сейчас говорю про персональные ассистенты, ну, которые, эээ-
Ассистент, ну, которая в широком диапазоне понимает, что со мной происходит, и может мне давать настоящие рекомендации. Сейчас это, конечно, все очень абстрактно. Даже вот находясь в Париже, я очень много использую чат GPT для того, чтобы получать информацию. Во-первых, в какие рестораны сходить. И, ааа, конечно, это пока тот поиск, который как, так как он работает, это пока, ну, каких-то пару выборок он дает нормально, но чтобы дальше он тебе очень как бы точно помог принять решение, он этого не делает. То есть какие-то общие абстрактные вещи в широком диапазоне он решает, да? А точечно нет. Но я сейчас говорю про те вещи, которые он не делает. Потому что, конечно, огромное количество вещей он, он, он прогоняет, да?
Один из интересных примеров, которые я в последнее время делал, и я хочу сказать, что раньше это, наверное, было невозможно, и моя-- я бы в своей голове бы это бы не сравнивал. Я приводил как-то пример в прошлом выпуске, в таком спецвыпуске у себя я рассказывал пример, что я уезжал отдыхать в горы, и мне чат GPT сравнивал отели, и он смог на уровне дорогих отелей сказать, почему этот отель круче другого. На базе различных параметров, про которые я даже не понимал. Например, как количество персонала на одного человека. И вот он сказал, что там этот отель круче, чем там средний Ritz, потому что здесь пять человек на одного гостя, а вот тут один человек на одного гостя, да, один персона-- человек персонала на одного гостя. И, соответственно, это, эээ, очень был интересный параметр, который я бы не смог бы проанализировать. То есть, во-первых, я его не м-- не могу сказать, что я знал этот параметр, а во-вторых, как бы я его бы нашел. Из и-- так вот, из интересного, что последнее было, может быть, не всем здесь актуально. Просто вам как пример. Эээ. Я впервые в своей жизни делал анализ сравнения качества бизнес-класса в самолетах. То есть когда я летел на межконтинентальном рейсе, я сравнил по качеству, причем по шкале там от нуля до ста. Понятно, что там основная масса бизнес-класса была от семидесяти до ста. Там не было такого, что какой-то бизнес-класс был двадцать или тридцать. В экономе, наверное, это возможно. В бизнес-классе вряд ли. На межконтинентальном, да? Очень важно, на межконтинентальном. Вот на внутренних бизнес-классах там возможна разница от ноль будет и двадцать, да? И он мне сравнил по параметрам, которые мне сравнить было бы, ну, тяжелее самому, да, и, наверное, которые я бы не сравнил бы и не нашел бы. Он там делал некоторые такие нюансы и по марке, эээ, надо было чуть больше, более четко ему промпт задавать, но, по крайней мере, это дало мне возможность, э, сделать дополнительное сравнение, а не просто параметры, которые обычно люди выбирают, когда покупают самолет, да? По сути, сегодня нету нормального портала или массово порталы так не сравнивают. Но у них суть другая, да? Им надо просто билеты перепродавать, а не в том, чтобы человеку помогать, да? Много чего сделано, чтобы человеку не по-не помогать. Мы не можем сравнить самолеты, чтобы нам сказали, а что там за стюардесса, какого качества туалеты, насколько там чисто, наско-- какие там сидения, а какого года самолеты летают. Хотя вся эта информация есть.
Вся же эта информация есть, ее можно подоставать с разных отзывов, особенностей, ну, с деталей различных, да, с программ разных, которые имеют рейс, количество рейсов, какое количество внутри будет мест, там, в самолете, какие, где расположены сидения. Без открытия специальных программ, да, чтобы, покупая билет, я видел разницу не просто там багаж есть, условно, или нету, а мне давали более широкую линейку. Сейчас в чем проблема? Проблема в том, что когда человек покупает билет на самолет, он покупает его, и он сравнивает по цене. А дальше, если, например, человек хочет покупать, вот я покупаю билет, мне важно, например, какое место потом выберу. И места, например, платные часто. И это платное место может быть дороже этого билета, например, стоит. И ты такой: "Так я б лучше бы другую авиакомпанию купил, потому что здесь так". И так далее, да? Кому-то важна приоритетная очередь на посадку, как она работает, что она работает, чтоб ты заранее указал, какие у тебя есть карточки, какие у тебя есть возможности, какие у тебя есть требования, ты будешь покупать сам или за мили, или за деньги. Ты хочешь сменную, несменную. То есть огромное количество деталей. Еще раз, казалось бы, многие системы позволяют это делать, но, эээ, параметры для сравнения очень узкие. Так же как, не знаю, номера в отелях, да. И все сравнения очень относительные. И с помощью чата GPT на сегодняшний день есть возможность сделать, эээ, для себя, получить более серьезный анализ, который раньше, по сути, был невозможен. Потому что информацию можно достать больше из отзывов, можно достать с различных площадок, можно заставить систему это изучить. Хочу сразу заметить, что в бесплатной версии это сделать вам будет очень тяжело. А в платной версии, эээ, есть тоже ограничения. В простой платной, например, в про-версии чата GPT, там улучшенная модель и больше возможностей с точки зрения максимального thinking. Это думания, да, reasoning, когда система уходит в глубокое обдумывание. И понятно, что в чате GPT также есть в про-версии, есть про. Это как параллельно-паля-параллельные такие PHD агенты, которые тебе делают изучение, анализ информации, еще более детально ее сравнивают. Потому что если вы используете автомадель или обычную, вы должны знать, что она может ошибиться. Это нормально абсолютно, да, что модель может ошибиться. При модели reasoning вероятность ошибки разительно уменьшается, хотя она тоже возможна. Здесь важно, какой вы reasoning используете. И в чате GPT на сегодняшний день есть галочка выбора, да, и вы имеете возможность выбрать.
У вас reasoning легкий, стандарт, расширенный или heavy. Heavy, я не знаю, доступен ли он сейчас в платной версии, потому что они много разных делали экспериментов. Иии чтобы вы опять же понимали, что есть разница в этом. Значит, одна из-- один из интересных кейсов тоже, с которым я сейчас много сталкиваюсь, и все же вам приведу тоже пример из поездки. Посещая, например, антикварные выставки или видя продажу старого какого-то товара, когда у тебя есть возможность с помощью чата GPT быстро его оценить или узнать. Это является вообще чем-то важным, интересным или это тебе говорят неправду. То есть у тебя есть возможность быстро сравнить, быстро сравнить цены, быстро сравнить, узнать про этот бренд, прочитать, посмотреть, насколько он дорогой или дешевый. По сути, мы пришли сейчас в состояние, когда мы можем сделать глубокий анализ цен и глубокий анализ цен по вещам, которые мы не понимаем, что это такое. Мы с женой недавно пришли в магазин один в Калифорнии и картину хотели купить, и все не могли понять. Эта картина, нарисованная, там она была карандашами нарисована, по-моему, или печать, она была за стеклом. Очень тяжело было понять. Ну, антикварные лавки. ChatGPT моментально быстро диагностировал вероятность того, что эта картина распечатанная или нарисованная, и сказал дополнительно еще проверить какие-то аспекты, сфоткать чуть ближе для того, чтобы он детально это определил. Невероятно огромная польза в абсолютно разных жизненных ситуациях. От того вы определяете еда настоящая или не настоящая, или вы определяете эта картина, вообще стоит ее покупать, она стоит денег или не стоит. А с точки зрения сравнения цен прикольный такой был аспект. Я недавно смотрел стоимость, например, десять лет назад, когда ты имеешь возможность сопоставить стоимость какого-то определенного продукта питания в конкретной этой стране ииа стоимость его сейчас. Или люди говорят там у нас, не знаю, дешевеют квартиры или у нас дорожает рынок квартир. Люди любят говорить. Ты заходишь, смотришь и понимаешь, что, ну, рынок квартир, квартиры дорожают, но всего лишь там, не знаю, пять процентов в год. Или здесь действительно дорожают и дорожают сорок процентов в год. Но есть, например, риск.
Или дорожали, но уже не дорожают и так далее, да. То есть у вас есть возможность проверить, проверить. Причем, что важно, вы имеете возможность проверить не просто данные в каком-то одном ресурсе, вы имеете возможность проверить данные сравнения цен, сравнения цен, сделать в разных, не просто там разных странах, да, а сделать на разных языках и в разных источниках. И я очень много это делаю в бизнесе с точки зрения анализа в разных странах. И вот только что буквально я там смотрю один стартап, который делает оборудование одно детское в AI, и все больше владелец этого стартапа указывает, что это уникальное устройство. И сегодня я увидел похожее устройство в Китае и опять запустил анализ.
И опять запустил анализ чата GPT с точки зрения такого, ну, какие устройства исполь-- на сегодняшний день есть. И он мне выдал, чтооо, ну, он мне выдал, во-первых, что цена, какая цена у этого китайского устройства. Он определил, да, по этому рилсу, потому что я не знал даже название этого устройства. Он по фотке его нашел, и он мне выдал, что на сегодняшний день существует порядка, примерно, вот он написал двадцать, тридцать активных моделей в мире, которые используют, эээ, LLM модели именно детских устройств. Составил по ним сравнительную таблицу, добавил по ним параметры, сколько какого устройства продано, где подписки, какая стоимость, кто их создал, насколько компания эта оценивается, в какой стране она находится есть. И сказал, что порядка трехста устройств в мире в целом есть, в которых там не до конца прикручены LLM модели, но в целом условно детские роботы, да, различных компаний. То есть ты сразу-- мне сразу же становится понятно очередной раз, насколько рынок колоссально большой, да? И вот тут приведены цены. Там есть условно роботы, которые стоят там за тридцать тысяч долларов, а есть роботы, которые стоят там за тридцать три доллара. Да, то есть очень разные, а, конструкции с разными параметрами, с разными особенностями, да. И какие там внутри системы тоже написано, где-то интегрирован DeepSeek, где-то там ChatGPT, там, например, 4o, там, и так далее.
Да, где-то просто там Amazon Alexa стоит. Это вроде как не LLM, хотя они там обновились снова. И так далее, да. К слову, я хочу вам еще заметить один момент, что на сегодняшний день вы должны понимать, что ChatGPT, ChatGPT Rosen. И есть большая разница. Вы используете ChatGPT по-- в устройствах по-разному, когда вы пользуетесь или в каких-то системах, в других, скорее всего, это очень дешевая модель, которая может быть сильно галлюцинирована и которая не обладает навыками глубокого ризонинга, глубокого ри-- глубокого анализа, да. И если вы, например, скачаете какое-нибудь приложение, которое позволяет выбирать рестораны, и оно, и оно бесплатное, например, оно использует внешние системы, вы должны пони-понимать, что если бесплатное, то оно точно использует дешевые системы, потому что такие запросы, как я здесь делаю по ресторанам, они будут стоить десятки долларов за запросы, то там будут использоваться дешевые модели.
Дешевые модели — это ответ. Вы должны знать сразу, что качество ответа дешевое. И поэтому здесь надо всегда-- и поэтому люди очень часто и перестают пользоваться системами. Они получают для себя определенно отрицательный такой опыт. Иии дальше говорят: "Слушайте, да я тут проверил, это работает не очень. Я дальше это использовать не буду. Значит, буду сам собой". Вообще, в целом люди сейчас, огромное количество людей не использует искусственный интеллект и не привыкает к нему, потому что боится. Боится узнать правду. Да, человек открывает бизнес, он боится залезть и сделать анализ и понять сразу же, что его бизнес теперь будет неуспешным.
Или человек в профессиональной деятельности боится добавиться, потому что видит свои какие-то проблемы с точки зрения своей компании. Боится. Люди боятся делать внутри анализ. Кто-то рассказывает о том, что нет, я буду продолжать делать сам. В этом нет никакого смысла. Но у меня не стоит вам задача сделать так, что вы будете жить вместе с искусственным интеллектом. Стоит задача в том, чтобы вы понимали разницу, чтобы вы спокойно, легко отличали разницу, эээ, в как-- момент, какой используется искусственный интеллект, какой нет, и чтобы это вам приносило деньги. Если вы человек, спос-- в течение дня умеющий применять искусственный интеллект в рамках своей профессиональной деятельности в разных диапазонах, то вы по эффективности больше. Ну, понятно, что это зависит от профессии. Там если вы камни носите, то вы не эффективнее. Но если вы сидите и занимаетесь, и связано с-- там, где вы применяете голову, то вы становитесь эффективнее в разы. Часто в пять, часто в семь, часто в десять раз. А есть профессии, где я, наверное, на сегодняшний день уже не буду разговаривать с людьми, если они не будут применять разные возможности искусственного интеллекта.
В чем проблема? В том, что еще раз часто люди применяют искусственный интеллект в сферах, где они не разбираются, да. Знайте сразу, что там вы можете понести, получить большую потерю. Дальше. С точки зрения базовых простых прим-примеров понятно, что в жизни все, что вы видите, вы все можете проверить. Да, можете проверить любое меню в кафе, в ресторане, любые составляющие, из чего это сделано, вплоть до того, чтобы система залезла на сайт, там, ресторана или магазина и сделала дополнительное изучение или в какие-то дополнительные отзывы зашла, когда вам нужны какие-то микронюансы и микроособенности. Одна-- один из больших блоков, который делает ChatGPT, я в моей жизни очень много использую, — это подготовка различных документов, да. От документов, которые в жизни, там, паспорта, различные удостоверения, права, оформление разных документов, в том числе это документов, которые касаются юридических документов. На сегодняшний день хорошая система, платная подписка и про подписка во всех системах — это, по сути, мега суперкрутые юристы. И сегодня система уже вышла на такой уровень, когда я у простого обычного консультанта не буду получать никакие рекомендации, потому что- Э, только если вторично, дополнительно. Но не буду доверять одному человеку, потому что тут я буду доверять одному человеку. А здесь я имею возможность сделать анализ, основываясь на широком объеме данных. Это очень важно. На широком объеме данных. То есть все, что касается, когда вы видите любой документ, любой договор от покупки квартиры или ее аренды, от приобретения автомобиля или продажи, от оформления водительских прав, или, там, свидетельства о рождении, чтение любых законов абсолютно, вы запускаете на изучение вашу систему. Все что угодно вы запускаете на изучение системы, не споря с системой, и просите ее изучать, анализировать. Здесь есть один небольшой аспект. Я недавно столкнулся, у меня такой был кейс интересный. Я делал один документ, и система в начале мне говорила, что одно, а потом начала говорить совершенно другое. Иии оказалось, когда я ее попросил дать мне исходные материалы, то оказалось, что ChatGPT не распознавал цветовую палитру в Excel файле. То есть в Excel-- был Excel файл с правилами, определенными для документов, и там был текст с комментариями. А еще была цветовая палитра разукрашена, то есть визуально было видно. Иии это, кстати, очень интересно, что они сделали документ, э, в этом, ну, органе власти, сделав его цветовой палитрой, а не, э, описав какими-то кодами и так далее. И ChatGPT неправильно распознавал цвета. И только после того, как я сам это увидел и потом заскриншотил и прислал отдельно картинку визуальную. ChatGPT сказал: "Извините, я ошибся". То есть, по сути, я мог принять неправильное, ложное решение. Поэтому некоторые, конечно, вещи вы должны понимать, что их надо перепроверять. Ну, так же, как пере-перепроверять, когда вам какой-то другой человек что-то говорит, да. Люди кидаются информацией направо и налево, и, по сути, лю-люди врут гораздо больше, да. Еще полтора года назад, мне кажется, уже прошло или год назад, как глава Anthropic сказал о том, что что вы жалуетесь на галлюцинации LLM модели. Люди врут гораздо больше, чем, а, искусственный интеллект текущий, который есть.
Итак, документы. Здесь надо выработать некоторую для себя привычку, чтобы делать такой анализ, научиться спрашивать различные запросы. По сути, если вы не используете, не применяете систему постоянно, то есть не делаете каждый день минимум в своей жизни по разным сферам запросов, штук десять, пятнадцать, то вам тяжело к этому привыкнуть. То есть надо привыкнуть к тому, чтобы делать разные запросы, чтобы вы понимали, как их делать. Потому что есть некоторые запросы, которые я бы, ну, не спросил. Ну, как я вам привел пример с бизнес-классом. То есть это я случайно к этому пришел. Или мне там система предложила спросить, что это такое, да? Когда я покупал билеты, и она мне сделала анализ. То есть я бы даже бы до этого бы не дошел. А понятно, что сейчас вы можете прислать карту, э, мест поезда или какого-то театра, и вам ChatGPT подскажет лучшие места или лучшие ряды, там, или лучшие представления, или лучшее время похода. Меньше нагруженность в определенное помещение. Понятно. При этом еще раз в некоторых аспектах перепроверяйте.
Значит, следующая часть, которую удобно делать ChatGPT, это проверка банковских документов и счетов. То есть, так как у всех сегодня есть банковские документы и счета, вы имеете возможность сделать анализ, который вы до этого, по сути, не могли делать. Да, есть очень много систем, которые там заносят дан-
Много систем, которые там заносят данные, что-то там анализируют, значит, помогают вести, например, учет финансов свой личный. Я хочу вам сказать, что то, что вы можете сегодня делать через GPT, несоизмеримо с-- не с одной системой, которая есть, ни с одним приложением, которое есть для ведения финансов. Потому что вы, а, получаете анализ, а, очень дополнительный. То есть, например, в выписках есть коды, которые, система другая, например, не знала, и у вас здесь автоматом проверит и найдет, к чему, например, этот код относился. Сопоставит очень верно, разложит по разным тематикам, сделает так, как вам угодно. Вы даже можете, по сути, настроить триггеры, когда система будет проверять ваши выписки. Ну, вы можете их загружать, а можете там определенными микродействиями интегрироваться, там, с банком и или дать доступ, а агент это будет заходить там делать.
И, э, делать, например, сверки и триггеры, что если что-то произошло, то система вам об этом сообщает. Например, э, кстати, по поводу вот этих триггеров - это очень интересная система напоминаний. Она работает в чате GPT. У нее есть разные некорректные вещи, но в целом она прикольная. Например, вот я хочу сейчас попасть на балет определенный в, э, на Жизель в Париже, и я настроил себе, у меня каждые двадцать или тридцать минут система проверяет, появляется ли место. Потому что мест нету на октябрь, все билеты выкуплены. А, рынок, вторичный рынок есть, на нем нет ни одного билета. И есть рынок нелегальный. Я не хочу покупать, чтобы не было проблем с билетами. Там могут быть проблемы. Соответственно, система проверяет, если появится билет, она мне об этом сообщит. И вот, э, пару часов назад билет появился. Я зашел, его уже не было. Ну, кто-то успел купить. Получится - я куплю. Но чем эта с- эта тема интересна? Вот эти триггеры, которые стоят, они-- вообще система напоминаний это отдельная история. Когда любые проверки, которые делают, да, изменился курс валют, э, поменялась температура, климат в определенной стране, появились какие-то определенные дешевые билеты в какую-то страну полететь или съездить. Музей какой-то появился, новый ресторан какой-то открылся, где-то скидка какая-то появилась. Э, изменился состав, не знаю, правительства, э, поменялся директор школы. Все что угодно. Вы можете настроить систему, делать проверки. У нее там бывают специфические такие аспекты. Например, мне вчера система прислала, говорит: "Я билет нашла". И, э, говорит: "Вот билет на 10 октября". Я говорю: "10 октября уже прошло". Ну, такие тоже приколы. Понятно, что у системы могут быть какие-то ошибки.
Вы дальше должны дописывать, устанавливать свои правила, и она это будет проверять. Ну вот все, что касается, я вам рассказал банковских выписов и щет-- выписок и счетов. Это, э, очень интересно. Еще одна из, э, из интересных вам примеров расскажу. Это тема, которая касается каких-то микродеталей. Например, я буду вылетать, и мне надо знать в конкретном аэропорту, в конкретном терминале, есть ли определенный магазин, или как расположена таможня, или сколько мне идти от определенного пункта до другого пункта. То есть микронюансы, которые найти самому очень тяжело, да. И система, да, по сути, наш мозг, он даже не сформирован на поиск такого. То есть мы не живем в-- человек не мог раньше такое анализировал-- анализировать, не мог с этим находиться. То есть потребуются года для того, чтобы люди начали к этому спокойно относиться. Просто года. Так же, как сейчас бабушки и дедушки сидят в ресторане, там, вот в Париже из других стран с переводчиком, например, гугловским, да, там, и с телефоном. Десять лет назад это было увидеть очень тяжело, да, хотя переводчик уже присутствовал, но как культура это не было распространено. Соответственно, вот культура некоторых микродеталей, она очень интересная, и вы имеете возможность уже это получить.
Обращайте внимание, а что вы спрашиваете, что вы делаете. Дальше. Есть тема, которая касается домашнего быта. Например, а, у меня стоит дома внешний бассейн, и периодически возникают вопросы по его чистке или каким-то дополнительным, э, компонентам чистки. Или, например, мне надо было определенное средство для обработки внутри машины, или, например, для того, чтобы отмыть какое-то пятно на диване. Конечно, сегодня чат GPT в этом просто космонавт. То есть ты получаешь возможность с точки зрения, э, такого домашнего ремесленного труда что-то прибить, повесить картины, закрутить, э, проверить те вещи, которые, о которых ты не знал, что еще можно стирать, что где можно гладить, как это лучше изменить. То есть тебе дается сверхсупер просто рекомендация. Не рекомендация на базе, что ты думал, что так правильно, оказалось так неправильно, а настоящая рекомендация, да. Домашний быт. Очень много, очень много этого.
Следующая тема, которая есть, хочу ее очень сильно озвучить, это тема медицины. Я много ее касаюсь. Сейчас в последнее время чат GPT стал отвечать очень по-научному. По-возновски, я бы сказал, да. Э, наверное, может быть, у них какие-то разбирательства там идут, и они стараются отвечать больше там, где что-то утверждено с точки зрения законодательства. Потому что все же медицина есть разная. Но все же у вас есть возможность сравнить разный диапазон медицины. Я всегда запускаю, сравниваю, а что про это думают в Корее? А что про это думают в Японии? А что про это думают Великобритания? А что про это думают в США? То есть я задаю целый диапазон вещ-- критериев. Например, даже какой-то анализ. Вы сдали, например, кровь на- А, я не знаю, холестерин, да, у него тема была. И, э, например, нормы и показатели будут разные. Например, в Японии, в Корее, в США, в Великобритании будут отличаться. Например, ну, в Японии, например, показатели, э, достаточно выше может быть, чем, например, в США. И вы имеете возможность посмотреть, а почему эта страна так считает, да? Какие у нее выводы. И, а, узнать это на разных языках. То, что было в целом невозможно получить труды уникальные, до которых добраться было невозможно. Я как-то приводил пример, мне нашло статью, она была там для жены, э, польскую статью про щитовидку и про использование определенных лекарств. И, например, было исследование, что эти лекарства можно использовать, а, при определенных, там, вопросах со щитовидной железой. И вот было изучение, и только оно, единственное изучение было в мире, например, в Польше у польских врачей. То очень интересно, да? Тебе как дополнение некоторое дается. То есть ты можешь сегодня залезть просто в широченные базы. Причем с первого раза не всегда система может найти. Надо, бывает, э, с разных сторон ей запросы задавать и пробовать у нее узнавать разные вещи. Или, например, для меня из последнего очень крутая тема была, когда мне система выдала, что надо вот проходить лечение определенное. Я искал, какая вероятность риска, и она мне выдала вероятность риска, там, два точка шесть процента. А дальше я начал говорить: "Подождите, ну вот я такой-то возраст. Я, там, не курю, не пью, э, очень правильно питаюсь и так далее". Она мне снизила мою вероятность риска до ноль шести процентов. Это очень важная тема, потому что тогда ты такой: "Опа!" То есть, оказывается, мне говорят, что надо, например, не знаю, выпить какую-то таблетку, а оказывается, я эту таблетку пью, чтобы не произошло событие, у которого вероятность, у которого вероятность пять из тысячи, да? Ты такой-- или там шесть из тысячи. Ты такой: "Ну, может быть, все же я тогда и не буду пить эту таблетку, раз вероятность не такая большая". То есть есть возможность углубляться и чуть больше смотреть. А почему это рекомендуется? А почему такое решение принято? А кто вообще решил это принять? А на каком количестве людей это анализировали, да? Часто приводят в пример, что это оказывается, а очень мало анализа сделано. Это, знаете, интересные есть же сейчас вещи. Э, например, будет какой-то материал дома. Э, там, двадцать лет назад, не знаю, стены обрабатывали определенной краской для защиты, там, от того-то, того-то, а сейчас эта краска, например, запрещена. И получается, что раньше казалось, что это было правильно, а сейчас говорят, что это неправильно. Так же, как сейчас что-то говорят правильно, а через десять лет скажут, что неправильно. И люди получили Нобелевскую премию за что-то, а потом через какой-то период времени другие люди получили Нобелевскую премию за-- когда доказали, что те не до конца все правильно исследовали, да? Вот у вас есть возможность чуть шире углубиться в происходящее и понять причины и следствия. Например, одна из больших тем, где мы не знаем причины и следствия, это в изучении истории. То, как учат историю в разных странах, она очень сильно, очень сильно ограничена мировоззрением политической системы этой конкретной страны. У вас есть возможность в широком диапазоне от ультраправого до ультралевого, до абсолютно нейтрального взгляда изучить и посмотреть, почему происходило то или иное событие, да? Ну а в медицине, возвращаясь назад к медицине, конечно, сегодня вы имеете возможность, исходя из своих критериев, э, делать большие анализы по любым абсолютно диапазонам, а, данных.
И я сегодня каждый свой ан-- каждые свои анализы, э, пер-
первый, номер один, кому я доверяю, я доверяю ChatGPT, а потом я уже консультируюсь с врачами там, где это требуется. Из интересных вещей было прикольных. Я недавно сдавал, там, анализ на волосы, на содержание. По волосам можно определить, там, содержание ртути. И отправлял в такую, ну, достаточно известную лабораторию в США, в которую, по сути, ну, такая самая правильная лаборатория, куда этот анализ делаешь. Этот анализ туда можно отправить только-- его отправляет, как бы, обычно отправляют, врач, и дальше врач вам дает расшифровку и возвращает этот анализ. А т-- а ч-- а можно анализ заказать, там, через какую-то посредническую компанию, и тебе дадут какую-то расшифровку, но она очень специализированная и тяжелая для восприятия. Конечно, мне не нужен врач. Я заказал через эту специализированную просто компанию, заплатил, там, сумму точно меньше, там, не потратил на врача, не знаю, 200, 300, там, или 500 долларов дополнительно. Получил этот анализ, загнал в ChatGPT. ChatGPT мне расписал с такой достоверностью, ну, просто широким диапазоном все расписал и расписал мне, что мне еще дополнительно надо сдать или не сдать, кому как объяснить и как мне, обычному врачу, описать, почему мне это надо проверить. Очень, очень четко и очень, грамотно. Иии, самое главное — нейтрально, не основываясь на мнении одного человека. То есть я имел возможность получить сразу же целый диапазон мнений: кто считает, что это правильные тесты, кто считает, что неправильные тесты, в каких странах где что может быть, что может быть в моем регионе и так далее, да. Иии, может ли это быть в моем регионе дальше, почему это могло происходить, например, почему могло быть содержание ртути или, там, есть содержание урана, почему оно могло быть повышенным или пониженным, там, или почему может быть повышенный или пониженный цинк, например, в волосах, и так далее.
То есть тебе дают очень глубокий анализ. То, что обычно люди стесняются спрашивать у врачей или часто врачи не знают, да, и не говорят. Я вам сегодня привел целый диапазон достаточно быстро разных, аспектов применения искусственного интеллекта в жизни человека. Еще раз, для того, чтобы вы усвоили самую главную вещь, которая есть, — это то, что я вчера сказал, очень сильному бизнесмену, что самое лучшее, как вы можете себе усилить сейчас свою профессиональную деятельность, свой бизнес, самое лучшее — это каждый момент времени научиться применять модели в своей жизни и научиться их применять профессионально, не по-детски. Успехов, удачи вам в этом. Поддерживайте наш канал, ставьте видео на этом канале. Это очень сильно помогает нам развиваться.