Искусственный интеллект: 7 способов, как хайп затопил ваши рабочие встречи и что с этим делать
23 июля 2025 г.Вступление
В мире, где каждый новый термин становится модным, как будто только что сошедшим с конвейера, трудно удержаться от волны энтузиазма. AI, машинное обучение, нейронные сети — кажется, что каждый день приносит новые слова, которые нужно освоить. Но насколько эти термины полезны и необходимы в реальной жизни? Давайте разберёмся, как хайп вокруг AI влияет на ваши рабочие встречи и как с этим бороться. Ведь, как в древнем хокку:
Тишина в зале, Слова — лишь эхо, Молчание — мудрость.
Пересказ поста
Пост начинается с ироничного описания современных терминов в области ИИ. Автор подчёркивает, что некоторые из них — это просто красивые обёртки для уже известных технологий. Например, API (Application Programming Interface) — это не что иное, как интерфейс программирования приложений, а нечто большее. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это просто запрос к базе данных и конкатенация строк. Векторизация текста — это индексация текста, а агенты ИИ — это просто текстовые вводы, которые вызывают API.
Автор утверждает, что новый мир ИИ — это просто старый мир, обёрнутый в "свой собственный особый вкус дерьма". Затем он задаёт вопрос: "Есть ли запрещённые термины на ваших рабочих встречах?"
Основная проблема и хакерский подход
Главная проблема, которую поднимает автор, — это избыток хайпа вокруг новых терминов в ИИ. В реальности, многие из этих терминов не привносят ничего нового, а просто перепакованы в модные названия. Это приводит к тому, что люди начинают использовать сложные термины, не понимая их сути, что может привести к путанице и неэффективному использованию технологий.
Хакерский подход к этой проблеме заключается в том, чтобы разобраться с сутью каждого термина и понять, насколько он действительно необходим. Важно не слепо следовать моде, а оценивать каждую технологию по её реальным возможностям и преимуществам.
Детальный разбор проблемы
Давайте рассмотрим проблему с разных точек зрения:
- С точки зрения бизнеса: Хайп вокруг ИИ может быть полезен для привлечения инвестиций и создания имиджа передовых технологий. Однако, если термины используются неправильно, это может привести к недопониманию и ошибкам в проектах.
- С точки зрения разработчиков: Использование новых терминов может усложнять коммуникацию между командами. Если команда не понимает, что именно означает тот или иной термин, это может привести к ошибкам и задержкам в разработке.
- С точки зрения конечных пользователей: Пользователи могут быть введены в заблуждение, если они не понимают, что именно делает их продукт. Это может привести к недовольству и снижению доверия к компании.
Экспертные мнения из комментариев
Один из комментаторов, One-Employment3759, иронично отмечает, что вскоре мы услышим о данных озёрах и хранилищах, а также о системах с транзакционной целостностью (ACID), NoSQL, DAGs, бронзовых, серебряных и золотых слоях, а также о Scrum и Agile. Это подчёркивает, что хайп не ограничивается только ИИ.
Другой комментатор, professionalSeeker_, шутит, что база данных — это просто Excel с комплексом превосходства. Это напоминает нам, что зачастую сложные термины просто маскируют простые решения.
Leather_Embarrassed утверждает, что всё дело в иллюзии прогресса и получении бюджета. Это подчёркивает, что хайп часто используется для привлечения финансирования, а не для реального решения проблем.
digitalghost-dev делится личным опытом: его менеджер и бухгалтеры хотят внедрить Copilot везде, но центральный ИТ-отдел заблокировал доступ из-за высокой стоимости. Это показывает, что даже при наличии желания, внедрение новых технологий может быть затруднено.
indranet_dnb считает, что запрещённых терминов в его компании нет. Он подчёркивает, что даже если вещи просто переименовываются, важно говорить на языке, понятном тем, кто пытается понять. Это подтверждает, что важно адаптировать коммуникацию к аудитории, чтобы достичь прогресса.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим пример компании, которая решила внедрить новую систему управления данными, используя модный термин "озеро данных". В реальности, это была просто система для хранения больших объёмов данных. Команда, не понимая сути термина, потратила много времени на изучение новых инструментов и технологий, которые в итоге оказались ненужными.
Другой пример — компания, которая решила внедрить ИИ для обработки текстов. В реальности, они использовали простую систему конкатенации строк и запросов к базе данных. Однако, из-за хайпа вокруг ИИ, они потратили много ресурсов на обучение сотрудников и разработку сложных алгоритмов, которые в итоге не принесли никакой пользы.
Практический пример на Python
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
import pandas as pd
# Создаем пример данных для базы данных
data = {
'id': [1, 2, 3, 4, 5],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'score': [85, 90, 78, 92, 88]
}
# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Функция для поиска данных по имени
def find_score_by_name(name: str, df: pd.DataFrame) -> float:
"""
Поиск оценки по имени студента.
Args:
name: Имя студента
df: DataFrame с данными
Returns:
float: Оценка студента
"""
result = df[df['name'] == name]['score']
if not result.empty:
return result.values[0]
else:
return None
# Пример использования функции
name_to_find = 'Charlie'
score = find_score_by_name(name_to_find, df)
if score is not None:
print(f"Оценка студента {name_to_find}: {score}")
else:
print(f"Студент {name_to_find} не найден в базе данных.")
Этот пример демонстрирует простую систему запросов к базе данных, которая может быть представлена как "ИИ" для обработки данных. В реальности, это просто использование библиотеки pandas для работы с данными.
Возможные решения и рекомендации
Чтобы избежать проблем, связанных с хайпом вокруг ИИ, рекомендуется:
- Понимание сути терминов: Прежде чем внедрять новую технологию, важно понять, что именно она означает и какие преимущества она приносит. Не стоит слепо следовать моде, если технология не решает конкретные задачи.
- Адаптация коммуникации: Важно говорить на языке, понятном для всех участников проекта. Это поможет избежать путаницы и ошибок.
- Оценка реальных возможностей: Перед внедрением новой технологии, стоит провести тестирование и оценку её реальных возможностей. Это поможет понять, насколько она действительно необходима.
- Обучение и развитие: Важно инвестировать в обучение сотрудников, чтобы они понимали, как использовать новые технологии. Это поможет избежать ошибок и повысить эффективность работы.
Заключение и прогноз
Хайп вокруг ИИ и других новых технологий не утихнет в ближайшее время. Однако, если подходить к этому с умом и анализировать каждую технологию по её реальным возможностям, можно избежать многих проблем. В будущем, скорее всего, мы увидим больше и более сложных терминов, но важно помнить, что за каждым из них стоит конкретная технология или метод, который нужно оценивать объективно.
Не стоит бояться новых технологий, но и не стоит слепо им следовать. Важно находить баланс между инновациями и реальными потребностями, чтобы добиться максимальной эффективности и успеха.
Оригинал