Искусство запроса: Как пользователи учатся говорить с ChatGPT

Автор: Денис Аветисян

Исследование анализирует дискуссии в социальных сетях, чтобы понять, как формируется практика эффективного взаимодействия с генеративными нейросетями.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Статья посвящена анализу риторики и стратегий составления запросов для ChatGPT в социальных сетях, с целью разработки подхода к обучению критической цифровой грамотности в эпоху искусственного интеллекта.

Несмотря на растущую популярность генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, остается неясным, как развиваются практики эффективного взаимодействия с ними. Данное исследование, озаглавленное ‘Wayfinding through the AI wilderness: Mapping rhetorics of ChatGPT prompt writing on X (formerly Twitter) to promote critical AI literacies’, анализирует дискуссии в социальной сети X (ранее Twitter) о написании запросов (prompts) для выявления новых тенденций и риторических стратегий. Анализ 32 000 публикаций позволил выделить пять ключевых тем, отражающих формирующиеся навыки цифровой грамотности в контексте работы с ИИ. Каким образом эти наблюдения могут помочь в разработке эффективных методик обучения критическому осмыслению и использованию генеративных моделей в образовании и за его пределами?

Искусство Запроса: Новая Грамотность?

Генеративный искусственный интеллект, особенно инструменты вроде ChatGPT, радикально меняет взаимодействие с информацией и создание контента. Этот сдвиг требует развития новых навыков, ключевым из которых является умение составлять эффективные запросы (prompt writing). Исследование, основанное на анализе 258 661 публикации из социальной сети X, посвящено изучению этой практики. Полученные данные указывают на необходимость выхода за рамки чисто технических подходов к взаимодействию с генеративными моделями. Успешное использование ИИ требует не только знания возможностей, но и понимания принципов коммуникации и эффективной передачи информации машине. Если система не поддается взлому пониманием, значит, мы ее еще недостаточно изучили.

Рыночная Риторика и Конструкция Навыка Запроса

Риторика, окружающая создание запросов для ИИ, часто использует дефицитную логику, представляя пользователей как не обладающих необходимыми навыками для раскрытия потенциала ИИ. Это формирует восприятие, что эффективное взаимодействие требует специальной подготовки или узкоспециализированных компетенций. Анализ 258 661 публикации показал, что 51% от топ-100 тем касаются «рыночной риторики» создания запросов. Это подчеркивает влияние коммерческих нарративов на восприятие взаимодействия с ИИ. Продвижение «prompt engineering» как отдельного навыка затушевывает риторическую природу эффективного создания запросов. Вместо понимания взаимодействия с ИИ как процесса убеждения, акцент смещается на приобретение технических навыков.

Деконструкция Эффективных Запросов: Риторика в Действии

Эффективное создание запросов для ИИ – это не попытки «обмануть» систему, а использование риторических принципов – ясности, конкретности и понимания целевой аудитории – для направления ответов. Качественный анализ запросов выявляет закономерности в структуре, тоне и содержании, которые способствуют успеху. Определенные формулировки и организация информации существенно влияют на качество ответа. Тематическое моделирование дискуссий о создании запросов показывает акцент на практических техниках. Однако, лишь 21% от ста самых популярных публикаций затрагивают «риторические характеристики запросов», указывая на пробел в обсуждении.

Грамотность в Эпоху ИИ: Поиск Путей и Микро-Ресурсы

Рассмотрение практики создания запросов через призму «грамотности в ориентировании» подчеркивает динамичный процесс навигации в сложных средах письма и создания ниш внутри них. Данный подход акцентирует внимание на адаптивности и стратегическом использовании инструментов письма. Распространение микро-ресурсов по грамотности – небольших промптов и обучающих материалов – отражает переход к модульному обучению. Анализ показал, что 68% из 100 наиболее популярных публикаций обсуждали «микро-ресурсы». Однако, потенциальная предвзятость алгоритмов требует критического подхода к генерируемому контенту и оценки его достоверности. Подобно тому, как хаос иногда открывает ясность, непредсказуемость ИИ может подтолкнуть нас к более глубокому пониманию познания.

За Границами Английского: Транслингвизм и Будущее ИИ

Транслингвизм, признающий текучесть и взаимосвязанность языков, предлагает важную основу для разработки систем ИИ, способных эффективно взаимодействовать через языковые границы. Этот подход выходит за рамки традиционных моделей, рассматривающих языки как изолированные системы, и позволяет создавать более гибкие и адаптивные алгоритмы. Анализ 32 367 публикаций, содержащих слово «prompt», выявил растущую дискуссию вокруг искусства составления запросов. Более того, 58% из 100 самых популярных публикаций затрагивают тему «областей коммуникации», что указывает на стремление исследовать более широкие последствия этой практики. Модерация контента остается критической задачей, особенно в многоязычном контексте, требуя тонких подходов к выявлению и устранению вредоносного контента. Автоматизированные системы часто испытывают трудности при обработке нюансов различных языков и культур, что требует сочетания алгоритмов и человеческой экспертизы.

Исследование риторики промпт-инжиниринга в социальных сетях, представленное в статье, обнаруживает, что освоение навыков взаимодействия с генеративными моделями, такими как ChatGPT, требует не просто технической грамотности, но и умения ориентироваться в постоянно меняющемся информационном пространстве. Это напоминает о важности критического мышления и адаптивности в эпоху искусственного интеллекта. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это наука о том, как сделать машины, которые думают». Эта фраза подчеркивает, что взаимодействие с ИИ — это не пассивное потребление, а активное конструирование знания и поиск путей для решения задач, что является центральной идеей предлагаемой автором статьи педагогики ‘wayfinding’.

Что дальше?

Анализ риторики составления запросов для больших языковых моделей, представленный в данной работе, обнажил не просто набор тактик, а формирующуюся карту навигации в информационном хаосе. Однако, сама эта карта – лишь снимок текущего момента. Языковые модели эволюционируют экспоненциально, и вместе с ними меняются и стратегии взаимодействия с ними. Вопрос заключается не в том, чтобы зафиксировать существующие «лучшие практики», а в том, чтобы развить у обучающихся способность к постоянному реверс-инжинирингу этих систем, к пониманию их внутренних механизмов, а не просто к эксплуатации поверхностных функций.

Особый интерес представляет асимметрия между технической сложностью моделей и упрощением языка взаимодействия. Это создаёт иллюзию понимания, маскируя глубокие процессы, происходящие «под капотом». Дальнейшие исследования должны быть направлены на выявление этой иллюзорности, на развитие критического мышления, позволяющего отделить истинное понимание от поверхностной манипуляции. Необходимо перейти от обучения «как заставить модель сделать то, что нужно», к пониманию того, почему она это делает, и какие последствия это может иметь.

В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы «одомашнить» искусственный интеллект, а в том, чтобы научиться с ним сосуществовать, понимая его ограничения и возможности. Педагогика «wayfinding literacy», предложенная в данной работе, — это лишь первый шаг на этом пути. Будущие исследования должны быть направлены на создание более гибких и адаптивных образовательных стратегий, способных реагировать на постоянно меняющийся ландшафт искусственного интеллекта, и на воспитание поколения, способного взламывать системы не ради разрушения, а ради понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00106.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 02:49