Ironman, Not Superman

от

Недавно у меня был неприятный опыт с Claude, который заставил меня серьезно задуматься о том, как я использую ИИ. Это заставило меня осознать, что мне нужно скорректировать свои ожидания. Я хочу рассматривать ИИ как полезного помощника, но точнее рассматривать его как мощный инструмент – как робота в лаборатории. Он может делать удивительные вещи *если* вы даете ему четкие инструкции и удерживаете его в определенных рамках. Легко забыть, чего ИИ *не может* делать, и предполагать, что он более способен, чем есть на самом деле, но важно сохранять реалистичный взгляд на его ограничения.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Искусственный интеллект становится на удивление хорошим, но он все еще не сравнится с человеческими способностями. Легко об этом забыть и начать относиться к ИИ *как если бы* он думал и понимал так же, как мы – вероятно, все мы это делали. Мы часто предполагаем, что ИИ будет верен, идеально следовать инструкциям и даже понимать невысказанные предположения – вещи, которые естественно даются людям. Затем мы расстраиваемся, когда он не соответствует этим ожиданиям.

Искусственный интеллект часто может *звучать* как человек, когда общается, но он на самом деле не *думает* и не действует как таковой. Эта разница между тем, как ИИ представляется, и тем, как он действительно работает, часто является корнем недопонимания, разочарования и неправильного использования этих технологий. Исследования показывают, что люди склонны относиться к системам так, как будто они человеческие, когда эти системы общаются способом, который кажется естественным или социальным.

Проблема не в том, что люди недостаточно умны или не стараются при использовании ИИ. Дело в том, что они неправильно понимают, как эти системы на самом деле работают. Люди склонны ожидать, что ИИ будет вести себя так, как это представлено – часто как полезный помощник – вместо того, чтобы понимать его базовую механику. Это приводит к разочарованию, которое часто списывается на недостатки ИИ, плохо составленные запросы или ненадежность самих моделей.

Проблема не в них. Проблема в ожиданиях.

Чтобы понять, что происходит, полезно рассмотреть две группы: людей, которые используют ИИ, и тех, кто его создает. Они испытывают и сталкиваются с проблемами ИИ по-разному. Однако обе группы реагируют на одну и ту же основную проблему: несоответствие между тем, что, как кажется, предлагает ИИ, и тем, как он на самом деле работает.

Потребительская сторона, где восприятие доминирует

Большинство людей впервые сталкиваются с искусственным интеллектом через такие вещи, как чат-боты и виртуальные помощники. Эти программы разработаны для общения как люди – используя полные предложения, вежливый язык и даже кажущиеся понимающими и реагирующими на чувства. Это не совпадение; это потому, что новейшие AI-модели особенно хорошо понимают и генерируют естественный язык, и именно это замечают пользователи сразу.

Люди естественным образом склонны видеть человеческие качества – такие как понимание, намерение, память и суждения – в вещах, которые общаются как люди. Это не ошибка; это распространенный способ, которым мы понимаем мир вокруг нас, и он хорошо изучен в таких областях, как взаимодействие человека и компьютера, и в изучении антропоморфизма.

Как SEO-эксперт, я усвоил, что пользователи не особо задумываются о *системах*, когда заходят на веб-сайт. Им просто нужны ответы, информация или уверенность в том, что они на правильном пути. Когда сайт предоставляет это плавно, он укрепляет доверие. Но когда он терпит неудачу – медленная загрузка, неработающие ссылки, нерелевантные результаты – для них это не логическая проблема; это раздражает, сбивает с толку и кажется пустой тратой времени. Они не анализируют *почему* это произошло, они просто чувствуют разочарование.

Я наблюдаю за тем, как ИИ меняет вещи, и он, безусловно, становится частью нашей повседневной жизни. Однако, я думаю, что самые большие проблемы не возникают с этими повседневными приложениями – самые значительные неудачи мы увидим где-то в другом.

Они появляются на стороне практикующего.

Чёткое определение поведения практикующего специалиста.

То, что действительно делает кого-то практиком, — это не его должность и не уровень его технических навыков. Речь идет о принятии ответственности и подотчетности за свою работу.

Если вы используете ИИ только время от времени, просто чтобы попробовать его или потому, что он полезен, вы просто пользователь. Но если ИИ является регулярной частью вашей работы – если вы полагаетесь на его результаты и несете ответственность за то, что происходит из-за них – тогда вы AI-профессионал.

Это включает в себя SEO-менеджеров, лидеров маркетинга, контент-стратегов, аналитиков, продакт-менеджеров и руководителей, которые используют AI для принятия решений. Эти профессионалы не просто тестируют AI – они активно внедряют его в свою повседневную работу.

И здесь проблема ментальной модели становится структурной.

Большинство специалистов в области ИИ не рассматривают искусственный интеллект как обладающий эмоциями или сознанием. Они относятся к нему как к полезному инструменту, похожему на работу с опытным, но менее опытным, товарищем по команде.

Это тонкое, но критически важное различие.

Люди, создающие эти системы, обычно ожидают, что они поймут, чего хотят пользователи, запомнят предыдущие взаимодействия и примут разумные решения, если иное не указано. Это не плохое предположение; это похоже на то, как работают люди вместе. Квалифицированные специалисты постоянно используют общее понимание, невысказанные приоритеты и свой опыт, чтобы добиться результатов.

Но LLM не работают таким образом.

Когда потребители относятся к продуктам, как к существам, обладающим человеческими качествами, это отражает схожую проблему в том, как профессионалы используют технологии. Задачи и ответственность тонко смещаются от людей к самой системе – не из-за чувств, а из-за того, как на самом деле выполняется работа.

Вы можете увидеть этот сдвиг в очень специфических, повторяемых шаблонах.

Люди часто дают ИИ задачи, не объясняя чётко, чего они хотят, какие существуют ограничения или как понять, что задача выполнена хорошо, надеясь, что ИИ просто сам во всём разберётся. Иногда они ведут себя так, будто ИИ помнит предыдущие инструкции и понимает их цели, хотя и знают, что это не так. Они также ожидают, что ИИ будет проявлять инициативу, указывать на проблемы или самостоятельно прояснять непонятные запросы. Люди склонны доверять ответам, которые *звучат* хорошо, не перепроверяя их точность. Со временем они могут даже начать говорить, что ИИ *сделал* определённый выбор, вместо того, чтобы признать, что они сами одобрили этот выбор.

Это не связано с ошибками; это естественный сдвиг в том, как мы работаем, переход от сотрудничества с людьми к взаимодействию с системами.

Проблема в том, что система не обладает суждением.

Почему это не проблема инструментария

Естественно предполагать, что сбои ИИ на работе связаны с самой моделью ИИ, способом предоставления инструкций или тем, что технология просто еще не готова. Однако, сосредоточение внимания на этих вещах часто упускает из виду реальную проблему.

Большие языковые модели работают, как и предполагалось. Они создают ответы, распознавая и повторяя закономерности в информации, на которой они были обучены, но у них нет собственных мотивов, убеждений или целей — они просто работают в рамках своей программной логики.

Как SEO-эксперт, я обнаружил, что многие клиенты не понимают, что действительно приводит к результатам. Им нужна помощь, чтобы определить, как на самом деле выглядит успех для их бизнеса. Они часто испытывают трудности при взвешивании преимуществ и недостатков различных стратегий, и в конечном итоге не всегда берут на себя полную ответственность за результаты – мне приходится помогать им понять, что принятие ответственности за результаты имеет решающее значение. Это моя работа – обучать их в этих ключевых областях.

Как цифровой маркетолог, я на собственном опыте убедился, что если вы просите ИИ делать вещи, которые действительно требуют человеческого мышления – например, стратегическое творчество или тонкое суждение – речь идет не о том, *если* он потерпит неудачу, а о том, *когда*. Это просто неизбежно; эти задачи по-прежнему твердо находятся в сфере человеческого влияния.

Размышления о таких персонажах, как Ironman и Superman, могут быть на самом деле полезны. Не только для интересных фактов, но и как способ скорректировать наше мышление.

Ironman, Superman, And Misplaced Autonomy

Супермен — одинокий оператор. Он оценивает каждую ситуацию, определяет самое важное, что нужно сделать, и затем действует, основываясь на своих собственных решениях. Он герой, который появляется тогда, когда он нужен больше всего, готовый спасти день.

Вот как многие практики неявно ожидают, что LLMs будут себя вести внутри рабочих процессов.

Костюм Железного человека уникален. Он усиливает его силу, скорость, чувства и выносливость, но он бесполезен без кого-то внутри, кто управляет им. Костюм работает в пределах ограничений, предоставляет возможности и улучшает то, что пилот уже может делать – но он не решает *что* делать или что важно. Эти решения зависят от человека, который его носит.

LLMs — это Железные люди.

Эти инструменты расширяют ваши существующие навыки и принятие решений, но они не управляют самолётом за вас. Они работают с пилотом, а не вместо него.

Когда вы поймете эту разницу, большая часть вашего раздражения исчезнет. Вещи начнут казаться надежными и осмысленными, потому что вы будете ожидать того, что действительно происходит.

Почему это важно для руководителей SEO и маркетинга

Как цифровой маркетолог, я уже ориентируюсь в довольно сложном ландшафте – постоянно сталкиваясь с алгоритмами, обновлениями платформ и отслеживанием метрик, которые часто находятся вне моего прямого контроля. Теперь, с развитием Больших Языковых Моделей (LLMs), всё становится ещё сложнее. Но вот ключевой момент, который нужно понимать: LLMs не собираются *заменять* всю эту существующую сложность. Они просто ещё одна часть головоломки, которую нам нужно интегрировать.

Искусственный интеллект может помочь SEO-менеджерам работать быстрее, ускоряя исследования, генерируя идеи контента, выявляя тренды и предоставляя анализ данных. Однако, ИИ не может определить, что делает веб-сайт авторитетным, сбалансировать различные приоритеты или определить, что означает успех для бизнеса – эти решения по-прежнему требуют человеческого суждения.

Для маркетологов выбор в пользу использования ИИ — это не просто выбор правильных инструментов. Это решение о том, кто несет окончательную ответственность за принимаемые решения. Команды, которые позволяют ИИ самостоятельно принимать решения, рискуют. Те, кто используют ИИ для улучшения человеческой работы, увидят лучшие и более безопасные результаты.

Разница не в изысканности. Она во владении.

The Real Correction

Много дискуссий вокруг использования ИИ сосредоточено на создании лучших инструкций, или ‘подсказок’. Хотя хорошие подсказки полезны, они не являются основной проблемой. Самое важное — вернуть контроль над нашими собственными мыслительными процессами.

Людям следует сосредоточиться на определении целей, понимании ограничений, расстановке приоритетов, оценке результатов и принятии решений. Компьютеры превосходно справляются с такими задачами, как обработка больших объемов информации, объединение идей, быстрая работа, выявление тенденций и создание первоначальных версий вещей.

Когда эта граница ясна, LLM становятся удивительно эффективными. Когда она размывается, следует разочарование.

The Quiet Advantage

Вот часть, которую редко говорят вслух.

Люди, которые принимают этот образ мышления, последовательно достигают лучших результатов, даже используя те же инструменты, что и другие. Дело не в том, чтобы быть умнее или более умелым в использовании технологий; речь идет о понимании ограничений системы и эффективном использовании ее для того, что она *может* делать.

Они управляют костюмом, и в этом их преимущество.

Искусственный интеллект не предназначен для того, чтобы забрать вашу работу; он меняет, кто несет ответственность за различные задачи. Изменение заключается не в замене, а в том, как выполняется работа и кто ею владеет.

Если вы представляете ИИ как личность, вы будете разочарованы. Если вы видите в нём лишь инструмент, вы добьётесь лишь ограниченных результатов. Но если вы рассматриваете ИИ как нечто, что расширяет ваши собственные возможности – как костюм Железного Человека – вы откроете невероятный потенциал.

Будущее не принадлежит Супермену. Оно принадлежит тем, кто умеет управлять этим костюмом.

Смотрите также

2025-12-22 16:41