1. Все выводы делай сам.
2. Посылай людям только то, что написал сам.
3. Явно помечай места в черновике от ИИ, где сомневаешься.
4. Не выдавай работу ИИ за свою.
5. Не ссылайся на ИИ как на авторитет.
6. Складывай контекст в git и делай его пригодным к использованию.
7. В каждый момент держи связь того, что делаешь, с целью.
8. Исследование начинается с выбора источников.
9. Нет критерия качества — нет пользы от ИИ.
Самое главное правило: любой вывод делаешь самостоятельно, своей головой. Никакой вывод не должна сделать за человека машина. Проверка: будь готов вслух рассказать, как сделал выводы, которые предъявляешь коллегам. Путь до выводов нужно проделать самому — и этими выводами владеть. Оно же «не превращай hadi-цикл в hahaha-цикл» © Харитонов.
Машина может очень многое помогать тебе делать. Но всё, что ты показываешь другим людям, — пиши сам. Или хотя бы редактируй. Это не значит, что нельзя давать команде доступ к документам, которые сделала машина. Но то, что ты хочешь, чтобы люди прочитали, — пиши сам. Разумеется, хорошо давать ссылки: вот материалы, из которых я сделал выводы, они вам доступны, захотите — почитаете.
Если всё-таки ссылаешься на документ, написанный LLM, относись к нему как к черновику. Сначала прочитай его сам и явно пометь все места, в которых сомневаешься, выдели то, что кажется важным. Сделай эту работу до того, как передать другим. Иначе непонятно, думал ли ты над текстом вообще и стоит ли этому доверять. Проще всего — прямо в тексте, комментарием: Выручка вырастет на 40% за квартал. // не уверен: цифра из ответа ИИ, первоисточник не проверял Так читающий сразу видит, где ты ручаешься, а где нет.
Помечай: что сделал ты сам, а что — искусственный интеллект. Признаваться, что что-то сделал ИИ, — нормально, стыдиться нечего. А вот врать про это — убивает доверие.
Ни при каких раскладах нельзя говорить «искусственный интеллект сказал вот это» как аргумент в пользу какой-то позиции. Мы пользуемся заёмной эрудицией машины, но ссылаться на выводы LLM как на аргумент нельзя — это профессионально некомпетентно. «Так сказал ИИ» — лучший способ посеять сомнение в твоей компетентности и обесценить всю работу.
Складывай в git команды рабочий контекст проекта — источники, промежуточные материалы, продукты ИИ, решения. Чтобы контекстом реально могли воспользоваться, нужно организовать минимум: поиск, удобный интерфейс к базе знаний, бот, который помогает взаимодействовать с базой знаний команды.
В любой момент времени сохраняй связь того, что ты делаешь с помощью ИИ, с целью. Держать связь деятельности с целью — вообще главное, о чём нужно заботиться, и без всякого ИИ. Но во взаимодействии с машиной это особенно важно, потому что ИИ часто соблазняет расширением границ задачи — держать фокус становится ещё сложнее. Человек задаёт рамку: зачем мы это делаем, что именно нужно сделать, по какому критерию я буду проверять качество и за какие ограничения нельзя выходить (какими ресурсами пользоваться, с чем работать).
Сразу после того, как сформулировал гипотезу и поставил цель, задачу и критерии, позаботься об ограничении списка источников, с которыми будем работать. Запрос к ресёрчу без отбора источников даст произвольный результат.
Если ты сам не можешь измерить качество результата — нет способа понять, работает ли то, что отдал ИИ, на цель или нет, — то ты получаешь произвольное качество. А если получаешь произвольное качество несколько раз подряд, гарантированно получаешь плохое.
В создании этого текста я пользовался Клодом, чтобы отредактировать несколько транскриптов и превратить их в черновик. Но каждая мысль здесь — моя, и финальный текст написан руками. Этот же текст на гите: https://github.com/kulakov/statement
