Antanas Bernatonis: dirbtinis intelektas yra kaip „Ferrari“ – galime rinktis važinėti juo, ar ne

„Turite savo kieme „Ferrari“ automobilį, rakteliai numesti ant žemės ir jūs galvojate: pasiimti, ar nepasiimti – mano „Ferrari“, bet ar aš važiuosiu, nežinau... Tai siūlau įsėsti į tą automobilį, pasibandyti pradžioje kieme, tada jau ir į greitkelį galima išlėkti“, – sako „Why AI“ įkūrėjas Antanas Bernatonis, kalbėdamas apie dirbtinio intelekto (DI) beribes galimybes, kurias daugelis iš mūsų vis dar vengia išbandyti arba abejoja jų potencialu. Kaip sako jis, vieta technologijų pasaulyje, kurioje esame dabar, yra tik laikina stotelė ilgoje žmonijos istorijoje, ir tai, kas mums šiuo metu yra naujovės, po kelių metų taps muziejaus eksponatais. Todėl galime sėdėti ir laukti, kol ateis technologija ir pakeis pasaulį, arba kartu kurti istoriją ir naudotis dabartine technologine pažanga, kartu sprendžiant mums kasdien kylančius iššūkius asmeniniame ir profesiniame gyvenime.

Auksinė taisyklė – pasitikėkime tik savo intelektu 

„Dirbtinis intelektas yra visur aplink mus, aptariamas kiekvienoje įmanomoje vietoje, bet kur mums jį praktiškai panaudoti – kyla iššūkių. Įsijungiame „Chat GPT“, paklausiame, ką jis žino apie mus, ir tikimės, kad kažką pasakys. Nelabai ką pasako, o mes sakome, kad čia nesąmonė ir metame į šoną. Vienaip ar kitaip, visi tyrimai sako tą patį – gali būti už dirbtinį intelektą, gali būti prieš, bet pasaulis skirstosi į dvi dalis: į tuos, kurie naudoja „Chat GPT“, „Gemini“ ir kitus įrankius tam, kad taptų geresniais, protingesniais ir turtingesniais, ir į visus kitus. Kiekvienas galime pasirinkti, kurioje pusėje būti“, – teigia A. Bernatonis.

Tad laukti čia nėra ko – DI potencialą mes galime išmėginti jau šiandien. Vis dėlto, pagrindinė klaida, kurią daro kiekvienas iš mūsų, pasak DI eksperto, yra lūkestis ir tikėjimas, kad šis įrankis mums duos tobulus atsakymus į visus mums rūpimus klausimus: „Galvojame, kad kažką raštelsime, kokią nesąmonę, ir jis duos atsakymą, o aš jį galėsiu nukopijuoti ir panaudoti. Iš karto susitaikykime, kad kopijuoti negalėsime. DI yra skirtas tam, kad mes jį kombinuotume su žmogaus intelektu, jog gautume geriausius rezultatus.“

Ką dažnai pamirštame, yra ir tai, jog neretai kliaujamės dirbtiniu intelektu kaip tuo, kuris nedaro klaidų. Internete visai neseniai nuvilnijo vienas juokelis, kuriuo dalijosi vienas „Chat GPT“ vartotojas. Šis minėto DI įrankio paklausė, koks bus rezultatas, kai 5 pridėsime prie 2. „Chat GPT“ jam atsakė, kad rezultatas bus 7. Vartotojui primygtinai patikinus, kad jo žmona suskaičiavo, jog rezultatas yra 8, o ji niekada neklysta, DI įrankis pakeitė savo nuomonę. Tai – tik dar vienas pavyzdys, kad tik naudodami žmogiškąjį intelektą kartu su dirbtiniu, galime pasiekti geriausius rezultatus.

O pradedantiems dirbti su šiuo beribių galimybių įrankiu, A. Bernatonis pirmiausiai pataria užduoti sau keletą klausimą: „Pirma – kur naudoti DI? Kokioms užduotims aš jį galiu panaudoti? Antra – kokį DI naudotį? Ir trečias klausimas – o kaip?“ Išsiaiškinus, kokias užduotis mums reikia atlikti bei kaip naudotis reikiamu įrankiu, derėtų žinoti ir dar vieną svarbią taisyklę – išmanyti užklausų dizainą (angl. Prompt Engineering). Kaip aiškina A. Bernatonis, darbuojantis su DI, buvo pastebėta, kad pokalbio su kalbos modeliais metu, svarbu atkreipti dėmesį į tai, kaip mes bendraujame.

„Jeigu aš tiesiog sakysiu: duok man pardavimų strategiją arba parašyk už mane ataskaitą, kurią aš turėsiu pateikti, gausiu tokį bendrinį atsakymą, kuris gali būti neblogas, bet jis bus vidutinis. Kaip aš galiu tą tobulumą padaryti? Geriausias būdas gauti gerą atsakymą iš „Chat GPT“ arba „Gemini“, yra parodyti, kokio rezultato aš tikiuosi. Ir geriausias būdas parodyti, kokio rezultato tikiuosi, yra parodant gerai atliktos užduoties pavyzdį.

Ką tai reiškia? Jeigu aš jau turiu gerai sukurtą laišką, ataskaitą, kelionės planą, kuris man patiko, kurį aš matau net struktūriškai, kaip jis atrodo, aš galiu duoti jį kaip pavyzdį arba nukopijavus, arba „Chat GPT“ mokamoje versijoje įkėlus kaip dokumentą, ir sakyti: remiantis šiuo pavyzdžiu, paruošk man atsakymą. Tada aš galiu tikėtis daug, daug geresnių atsakymų, nes pavyzdžiai, kaip ir mums yra geriausias būdas iliustruoti, ko aš tikiuosi, taip pat ir dirbtiniam intelektui. Tikrai labai rekomenduoju.

Tai mes galime naudoti prekių kategorizavimui elektroninėse parduotuvėse, klientų aptarnavimo supaprastinimui, ataskaitų rengimui, verslo problemų sprendimui, socialinių tinklų turinio kūrimui. Kai mes duodame idealaus rezultato pavyzdžius, jis matydamas tą rezultatą būtent jį ir replikuos, nes yra labai daug būdų atsakyti į tą patį klausimą, todėl jeigu mes iliustruosime, pamatysime, kaip pradės keistis mūsų pačių rezultatai“, – patarimais dalijasi jis.

Naudingi DI įrankiai – ranka pasiekiami 

A. Bernatonis dalijasi keliais DI įrankiais, kurie gali padėti spręsti tam tikras kasdienes užduotis. „Susitikimų santraukoms yra labai fainas įrankis – jis vadinasi „TimeOS“: jis leidžia duoti santraukas mūsų nuotolinio susitikimo metu, nesvarbu ar „Zoom“, ar „Microsoft“, ar kažką kitą naudojame – visam tam mes galime pasitelkti „TimeOS“. Jis supranta lietuvių kalbą, netgi vietovardžius, – čia yra vienas geriausių dalykų, o tada jis duoda santrauką mums pasirinktu formatu. Pavyzdžiui, apie ką buvo kalbama, kas ką sakė, kokius kitus žingsnius sutarėme arba kas buvo aptarta. Mes pasirenkame tą struktūrą ir po kiekvieno savo nuotolinio susitikimo gauname santrauką, kurią galime persiųsti klientams, partneriams, kolegoms ir panašiai.

Kitas įrankis yra „perplexity.ei“. Kaip žinome, „Chat GPT“ nemokama versija neturi naujausių duomenų, negalima pasitikėti šaltiniais, nes jis gali duoti visiškas nesąmonės, tai čia „perplexity.ei“ yra kaip ateities „Google“, nes jis duoda atsakymus kaip „Chat GPT“, bet su šaltiniais, tai informacijos paieškai tai yra vienas geriausių įrankių, verta „YouTube“ pasižiūrėti, kaip su juo dirbti. Beje, skaičiau, kad „Apple“ galvoja jį įsigyti, tai yra labai, labai įdomu.

Tuomet yra vertėjas „DeepL“ – vienas geriausių vertėjų rinkoje. „Harpa.ai“ yra labai fainas įrankis plėtinys, kurį galima „Chrome“ prisidėti kaip plėtinį, jis leidžia mums viską, ką darome su „Chat GPT“, daryti atskirai puslapiuose. Pavyzdžiui, skaitote straipsnį, kuriame aprašyta labai plačiai, o jūs tingite skaityti, tai jis sutraukia, padaro pagrindinius punktus. Arba, jei norite perrašyti juos kažkaip kitaip – visa tai galima padaryti.

Ir paskutinis įrankis, kurį duosiu, tai yra „excuses.ai“ – įrankis pasiteisinimams. Visada reikia mums kažkokių gerų pasiteisinimų, kuriuos galėtume panaudoti, tai čia įrašote kam yra pasiteisinimas, ką jau padarėte, ir tada galite pasirinkti to pasirinkimo rizikingumo lygį. Tai verta panaudoti ir išbandyti žaidimui“, – juokiasi „Why AI“ įkūrėjas.

Ateitis – DI asistentai 

Vis dėlto, kaip pastebi A. Bernatonis, dirbtinis intelektas pamažu juda į dar aukštesnį lygmenį – jis taps mūsų kasdienių užduočių atlikimo pagalbininku. Arba kitaip – DI asistentu, agentu, kuris tam tikras nuolat pasikartojančias užduotis galės atlikti už mus. „Šioje vietoje judame link labai įdomios tendencijos. Visi kalbame apie „Chat GPT“, apie „Gemini“ ir apie jų galimybes, bet ateina DI agentai. Tai čia bus viena pagrindinių temų, apie ką pradėsime kalbėti šiemet, ir kas, turbūt, įsivažiuos kitais arba dar kitais metais“, – pastebi jis.

Kaip aiškina A. Bernatonis, kad asistentai galėtų už mus įgyvendinti užduotis, savo veikloje turime surasti pasikartojančius procesus, kuriuos galima automatizuoti. Šį procesą, kaip užduotį, pateikiame specialiai tam sukurtiems DI asistentams. Jie ją išskaido etapais ir tarpusavyje juos pasiskirsto, galiausiai – pateikia gautą rezultatą: užduoties sprendinį. Pavyzdžiui, mūsų užduotis – verslo strategija, kuri padės uždirbti daugiau pinigų.

„Pirma, jie turi paduoti užduotį tyrimų komandai. Tyrimų komandai yra daug atskirų DI agentų su skirtingomis asmenybėmis. Kaip ir pas mus yra asmenybės komandose, mes galime pasidaryti, kad ir ten būtų daug asmenybių – vienas yra inicijuotojas, kitas – kritikas, kurie diskutuoja vieni su kitais, kol suruošia planą ir perduoda tada tekstų kūrėjų komandai, kad jie suruoštų marketinginę kampaniją. Jie vėl diskutuoja skirtingomis asmenybėmis, strategijomis, kol sukuria marketinginę kampaniją, kurią perduoda tada, tarkime, pardavimų komandai ir t. t. Taip jie sudaro visą planą. Tai kol kas tai dar nėra tobulos kokybės ir užtruks laiko, kol ji atsiras, bet verta į tai žiūrėti taip, kad mes galėsime turėti savo ištisas komandas su asmenybėmis, tiesiog pasidarydami DI agentus“, – aiškina jis.

Čia jis iš karto pateikia jau egzistuojančius DI asistentų pavyzdžius – „Zapier“ ir „Make“. 

„Šie įrankiai turi daug prieigų prie kitų programų, kurias mes naudojame kasdien: „Sheets“, „Excel“, „Gmail“, „AirTable“, tas pats „Chat GPT“, kurias gali tiesiog sujungti ir sakyti: pirmame žingsnyje iš „Excel“ paimk šį dokumentą, jį paversk tokiu, perrašyk į tai, įdėk man į „Google Drive“, tada į „Gmail“.

Pavyzdžiui, mano mano kolega Rokas paruošė standartinį šabloną, skirtą užpildyti pasiūlymams įmonei. Iki šiol aš kiekvieną kartą užrašinėčiau ranka ir man tai užtruktų, bet aš turiu „Excel“, kur sukrenta mano klientai. Pavyzdžiui, Timas Cookas, kuris pas mus atėjo ir sako: mes norime dirbtinio intelekto mokymų. Vadinasi, šioje vietoje su „Excel“ mes esame susieję ir automatiškai, kai man įkrenta jo užklausa, užsipildo tas dokumentas, kuris yra standartinis. Tada jis iš karto nugula į mano „Google Drive“, kur aš laikau savo visus projektų pasiūlymus.

Tada aš galiu arba rankiniu būdu įkelinėti, arba man net automatiškai gali sukurti žinutę „Gmail“: Labas, Tim, siunčiu savo projekto pasiūlymą, ar turite papildomų klausimų? Šiuo atveju man tik reikėtų patikrinti ir paspausti „siųsti“. Vietoje to, kas man rankiniu būdu užtruktų 10–15 minučių, man dabar tereikia paspausti tiesiog „siųsti“ ir patikrinti. Labai paprasta“, – pasakoja jis.

DI asistentų funkcija, kaip aiškina A. Bernatonis, yra patraukli tuo, kad visas reikiamas užduotis jis gali išmokti atlikti paprasčiausiai suformulavus užklausą žodine kalba. Iki šiol tokie veiksmai būdavo programuojami, tam reikėjo rašyti specialus kodus ir išmanyti programavimo kalbą.

„O dabar mes galime tiesiog tekstą parašyti, kad norime kokio nors asmeninio asistento, kuris mums ruoštų tokius dokumentus, o po to susiejus su keliomis programomis galima tą padaryti kiekvienam iš mūsų. Galima naudoti jau egzistuojančius agentus, nes jau nemažai jų prikurta – tyrimams, tekstų ruošimui, nuotraukų gaminimui, bet mes galime kiekvienas ir savus kurti. Galima naudoti darbui su failais įmonės viduje, turinio kūrybai, konsultacijoms, laiškų atrašinėjimui, ataskaitų kūrimui, dažniausiai užduodamų atsakymų kūrimui, vaizdų analizei, komunikacijai su klientais. Ir kiekvienas iš mūsų gali tą daryti, jeigu tik atpažįstame pasikartojantį procesą.

Pavyzdžiui, mes turime tam tikrą savo stilistiką, turime prekinį ženklą, kuris pardavinėja kažkokius grožio produktus, ir tam tikrą savo komunikacijos stilių. Vietoje to, kad kiekvieną kartą galvotume naujas reklamines antraštes, galime tiesiog įkelti nuotrauką ir pasakyti, kad jis jį ruoštų pagal mūsų produktą, ir jis generuoja man penkis pasirinkimus, jeigu jie man patinka ir yra faini – aš iš karto galiu ir naudoti, o jeigu noriu, galiu pridėti ir kažkokių jaustukų ir pan. Visa tai galiu daryti daug greičiau ir, įsivaizduokite, kiek mums tai sutaupo pinigų, kai nereikia samdyti tekstų kūrėjų“, – sako jis.