Приручаем нейросети: советы UX-редактора

Умение обращаться с нейросетями становится всё более востребованным навыком в UX-сфере. С помощью искусственного интеллекта вы можете работать быстрее и успевать больше, чем другие. Нейросети дают возможность автоматизировать рутинную работу и тратить своё время и ресурс на более важные, приоритетные для компании и более креативные задачи.

Специально для тех, кто хочет приручить нейросети, мы провели в декабре онлайн-конференцию AI инструменты в UX. Исследователи, дизайнеры, UX-редакторы поделились собственным опытом, как UX-специалисты могут использовать искусственный интеллект в повседневной работе. 

Сегодня мы хотим познакомить вас с частью доклада Лена Фатиной из Альфа-банка UX-редактор 3.0: как приручить нейросети и стать эффективнее, подготовленного специально для этого UX-Марафона. 

Если вы хотите освоить нейросети, но не знаете, с чего начать — эта статья может быть для вас полезной. Лена Фатина использует ChatGPT, однако принципы работы, о которых она  рассказывает в своём докладе, являются общими для всех нейросетей.

Четыре основных ошибки в общении с ChatGPT

Если вы уже попробовали работать с ChatGPT (или любой другой нейросетью) и были разочарованы результатом — скорее всего, вы допустили одну или несколько из этих ошибок:

1. Односложные и слишком общие запросы без контекста. Нейросети нужно предлагать очень конкретные запросы с указанием формата, ограничений, целей текста, а также предоставить все детали, которые могут быть полезны для выполнения задачи.

2. Игнорирование возможностей корректировки. Не стоит думать, что первый результат, полученный в ответ на запрос — это максимум того, на что способна нейросеть. ChatGPT способен дообучаться по мере предоставления вами информации и контекста. Поэтому очень важно оставлять в процессе общения правки и комментарии, чтобы получить наилучший результат.

3. «Прыжки» по задачам и темам. Многозадачность — это не про ChatGPT. В рамках одного диалога важно придерживаться одной задачи и одной темы. Результатом перескакивания с темы на тему могут стать шаблонные ответы или галлюцинации. В любом случае, результат будет не так хорош, как вы ожидаете.

4. Отсутствие критического осмысления и проверки  результата. Нейросети постоянно совершенствуются, но в ближайшей перспективе они никогда не дадут вам такой текст, который можно просто скопировать и вставить в макет. Результат в любом случае будет не идеальным, требующим доработки и шлифовки в соответствии с вашим персональным стилем и требованиями, принятыми в вашем продукте. 

Секреты эффективных промптов

Когда мы говорим об ошибках в работе с нейросетями, возникает закономерный вопрос — а как сделать правильно? Очень многое зависит от грамотно составленного промпта — инструкции для нейросети, на основе которой искусственный интеллект выдаст тот или иной результат. 

Что важно учитывать при составлении промпта:

• Чёткость формулировок 
• Конкретность запроса
• Указание желаемого формата ответа 
• Предоставление контекста
• Ограничения 

Самое важное, основное в работе с промптами — это чёткось формулировок.  Вы должны ясно понимать, что именно хотите получить, и транслировать это нейросети. 
Обязательно задавайте желаемый формат, добавляйте контекст и любые данные, которые могут пригодиться при выполнении поставленной задачи и помочь нейросети лучше понять, чего от нее хотят. Укажите возможные подводные камни и условия для выполнения этой задачи.

Если это необходимо, устанавливайте ограничения: например, количество знаков, использование либо неиспользование каких-то конкретных слов, обращение на «ты» или на «вы», требования относительно использования буквы «ё». Всё это можно прописать в вашем промпте, и нейросеть будет это учитывать при обработке запроса. 

Три лайфхака для эффективной работы с нейросетями

• Разбивайте сложные задачи на этапы. Например, если вам нужно собрать информацию, обработать ее, оформить в таблицу и сделать описание результата — лучше под каждый из этих этапов делать отдельный запрос в рамках одного диалога с  ChatGPT. Таким образом вы представите задание как ряд последовательных шагов, которые ИИ будет легче выполнять. 

• Проверяйте результаты по шагам. Так вам будет проще корректировать и править каждый шаг, а в конце вы получите готовую финальную задачу.

• Используйте примеры для того, чтобы  ChatGPT понимал, что вы хотели бы видеть в итоге. Например, если вам  нужно получить описание продукта, укажите текст, на который это описание должно быть максимально похоже.

Общайтесь как с живым человеком

Второй аспект эффективной работы с нейросетью — это собственно общение. И здесь есть один универсальный совет, который неизменно помогает: общайтесь с ChatGPT, как с живым человеком.

Представьте, что вы уходите в отпуск, и вам нужно передать задачу коллеге, который пришёл со стороны и не погружён в ваш проект. Вам нужно как можно более подробно описать все детали, указать возможные сложности и проблемы, прикрепить необходимые документы. 

Ещё один полезный совет — спрашивайте у ChatGPT, какую ещё информацию он хотел бы получить для выполнения задачи, каких данных ему может не хватать. Нейросеть может подсказать вам, какие  документы, исследования, данные помогут ей выполнить задачу максимально эффективно.   

Также при работе с нейросетью полезно пробовать разные подходы в рамках одной задачи. Это значит, что если результат не устраивает — попробуйте подойти немного с другого угла. Любое изменение какого-то из параметров в промпте может заставить ChatGPT выдать более удачный результат.

И конечно, как и в общении с людьми, очень важно быть вежливым, говорить «привет» и «спасибо», хвалить нейросеть — это тоже очень хорошо работает. Отмечено, что при более вежливом общении с ChatGPT результат получается лучше, чем при сухом или даже грубом обращении. 

Ещё три лайфхака, как заставить нейросеть работать лучше

Нейросети тоже могут лениться, предлагать более общие, унифицированные, невыразительные  ответы. Как это избежать?

• Задайте конкретную ролевую модель. Этот приём обычно используется в самом начале общения с нейросетью, но можно уточнять роль и в процессе. Например, если вы понимаете, что не учли какой-то навык, который прямо сейчас помог бы расширить функционал нейросети  — всегда можно прописать его дополнительно.

• Предложите оценить результат. Ещё один эффективный приём — предложить нейросети оценить свой результат и попросить её предложить варианты по улучшению собственного текста.

• Предложите спор. Наконец, третий лафхак — взять нейросеть на «слабо», Заявив что она не сможет сделать ту или иную задачу с определёнными ограничениями. Например: «Говорят, ты не сможешь создать интересную статью по инвестициям за 10 минут. Давай проверим?». Это тоже помогает подстегнуть работу нейросети, заставить её работать чуть эффективнее.

***

Во второй части доклада Лена Фатина подробно разбирает, какие задачи может решать UX-редактор с помощью нейросети и как могут выглядеть промпты подходят для каждого случая.

UX-исследователям мы можем порекомендовать  выступление Михаила Яковенко, руководителя команды исследователей в Яндексе, о том, как встроить  LLM в исследовательские процессы. 

А дизайнеры найдут много полезного в докладе старшего продуктового дизайнера Станислава Сметанина (ecom.tech) ChatGPT на службе у дизайнера: основы продуктивной работы.