5 глупых ошибок с ИИ, которые делают даже продвинутые пользователи

13:54

5 глупых ошибок с ИИ, которые делают даже продвинутые пользователи

Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки 16.12.2025 2 654 просмотров 169 лайков

Machine-readable: Markdown · JSON API · Site index

Смотреть на YouTube

Поделиться Telegram VK Бот

Транскрипт Скачать .md

Анализ с AI

Описание видео

🎁 Хочешь разобраться в нейросетях на практике? Забирай бесплатный курс «Путь в ИИ. Нейросети от А до Я» — всё по делу и без воды: https://iiuniversitet.ru/free2?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 📖 Обучайся сейчас — завтра может быть поздно. Скачай книгу «Нейросети: как обрести профессию будущего»: https://iiuniversitet.ru/futurebook_free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 ⏩ И еще больше подарков, которые можно забрать сразу: Скачай 2000 готовых промтов для ChatGPT https://iiuniversitet.ru/2000prompts-free/?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 Мастер-класс «ИИ-агенты: как автоматизировать работу и получить х2 доход» https://iiuniversitet.ru/mk_svyaski_life?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 Мастер-класс «Новый ChatGPT: скрытые функции для ускорения работы» https://iiuniversitet.ru/chatgpt_new?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 Курс «Нейропродюсер» https://kurs.iiuniversitet.ru/predzapis_neuroproducer?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-550 В этом видео ... 42% пользователей недовольны результатами нейросетей из-за типичных ошибок. В этом видео разбираем 5 критических ошибок, которые крадут ваше время при работе с ИИ: ведение диалогов вместо пошаговых промтов, доверие расчётам, использование последних версий ChatGPT, ручная работа без автоматизации и слепое доверие ИИ. Узнайте, как правильно работать с нейросетями, создавать ботов-ассистентов и экономить до 500 000 руб. в месяц на автоматизации. Навигация по видео: 0:00 - Введение: 42% людей недовольны результатами нейросетей, 96% пользователей допускают одни и те же ошибки 0:52 - Ошибка №1: Ведение диалогов с нейросетью вместо создания пошаговых промтов. Как составить один промт для выполнения всей работы 1:18 - Лайфхак: прописывайте шаги и роли в промте (маркетолог, копирайтер, ЦА) 2:47 - Ошибка №2: Доверять расчёты ИИ. Примеры ошибок: адвокаты в США, штраф Deloitte на $500к 4:00 - Решения: используйте NotebookLM, макросы Excel, GPT Fork для точных расчётов 6:02 - Анонс бесплатного курса из 9 уроков "Путь в нейросеть от А до Я" 6:32 - Ошибка №3: Использование последней версии ChatGPT. Новые версии оптимизированы для снижения нагрузки на сервера, а не для лучших результатов 9:33 - Ошибка №4: Ручная работа с нейросетью. Создавайте ассистентов (GPTs, Projects, Gems) и агентов 11:11 - Примеры агентов: бот-куратор Кузьма, бот Федя для парсинга новостей 12:35 - Ошибка №5: Слепое доверие нейросетям. Пример компании, автоматизировавшей 90% процессов и попавшей в кассовый разрыв 13:34 - Заключение: ответственность за решения остаётся на человеке Список нейросетей, которые я рекомендуюи не рекомендую: https://t.me/marketograf/2942 🚀 Также можете найти меня здесь: Подпишись на телеграм: https://t.me/marketograf ВКонтакте: https://vk.com/aiclub Дзен: https://dzen.ru/marketograf Нейропрокачка https://t.me/+5DvJWeYvoFpmMGE6 Rutube https://rutube.ru/channel/41156136/ #нейросети #нейросеть #ии #chatgpt #чатгпт #ПавелЛебедев

Оглавление (11 сегментов)

Введение: 42% людей недовольны результатами нейросетей, 96% пользователей допускают одни и те же ошибки

105 ошибок при работе с нейросетями, которые крадут твоё время. По свежим исследованиям 42% людей недовольны тем, какой результат выдают нейросети. Ну и оно очевидно, вы уже точно сталкивались с тем, что оно ошибается, выдаёт всякую хрень. И лайк поставьте этому видео, если вы уже с этим сталкивались, либо оно откровенно врёт, выдаёт вам не те ссылки. Ну, в общем, прямо ошибка на ошибке. И иногда порой задумываешься: "А вообще, стоит ли оно того? Стоит ли тратить там, не знаю, полчаса своего времени, чтобы потом ещё 2 часа за этой нейросетью перепроверять и переделывать. А дело в том, что 96% пользователей, которые используют нейросети, они допускают одни и те же ошибки, которые крадут их время. И мы сейчас разберём, какие это ошибки и как их не допустить. Так что поставьте лайк этому видео, если вы не бот и не нейросеть. С вами Павел Лебедев.

Ошибка №1: Ведение диалогов с нейросетью вместо создания пошаговых промтов. Как составить один промт для выполнения всей работы

Поехали. Ошибка номер один - это вести диалоги с нейросетью. Это то, что крадёт максимум количество времени при общении с нейронкой. Почему? Потому что вы задаёте ей вопрос, она выдаёт вам ответ, вы переделываете и так далее. Это тратит время, не надо этого делать. Нужно следующую стратегию выбрать для того, чтобы работать с нейросетью. Вы делаете один промт, который выполняет всю работу. Значит, нужно вам заранее продумать все этапы этой работы. Лайфхак здесь следующий. В

Лайфхак: прописывайте шаги и роли в промте (маркетолог, копирайтер, ЦА)

промте пропишите шаги. Что? Сделай. Шаг один, потом шаг два, шаг-три. Например, мы сделали специального бота-юриста, который по шагам делает следующее. На первом шаге он анализирует договор. На втором шаге он смотрит, где мои интересы были не учтены. На третьем шаге он предлагает новые формулировки, чтобы учитывать мои интересы. в дополнение к этому промту вы можете ещё добавлять на каждом шаге определённую роль для вашего чата GPT, да, для того, чтобы, например, если вы делаете контент для вашего блога, то нейросеть на первом шаге должна подумать как маркетолог и выписать портрет вашей целевой аудитории. Потом из роли вашей целевой аудитории она должна предложить самые цепляющие темы. Потом, как копирайтер из роли копирайтера, она должна написать сценарий для этого ролика. Потом снова из роли целевой аудитории просмотреть критически на всё то, что вы сделали, и переписать. И потом как маркетолог доделать всё это вот до конца отполировать. То есть получается в одном промте вы можете задать целую цепочку, действовать целые шаги. В результате один промт будет выполнять работу, которая обычно занимает час, может быть, несколько часов времени, и вы не будете постоянно сидеть у компьютера, переписываясь с этой бездушной машиной. Поставь лайк, если это было полезно для тебя. Ну а если ты знаешь ещё лайфхаки, как можно писать промто напиши внизу. У всех есть свои формулы, и мне будет очень интересно посмотреть, какую формулу для создания промтов лично вы используете.

Ошибка №2: Доверять расчёты ИИ. Примеры ошибок: адвокаты в США, штраф Deloitte на $500к

Ошибка номер два - доверять расчёты искусственному интеллекту. Многие думают, сейчас я ему загружу табличку в Экселе, он там всё мне проверит, вот эти вот бухгалтерские сводки сделает, посчитает, аналитику сделает и скажет, что мне делать. Фигушки, нифига подобного он делать не будет. Более того, если мы говорим про чак GPT, он сделает вид, что это делает, и сделает очень убедительную чушь. То есть он не будет анализировать эти файлы. И многие допускают здесь ошибки. Даже был прецедент, когда адвокаты в суде в США получили по шапке и были уволены из-за того, что чат GPT сделал несуществующие ссылки в документе защиты. В результате суд сказал: "Блин, вы что, охренели там, э, делаете какую-то чушь". и их, естественно, уволили. У компании Deloйit им прилетел штраф от правительства Австралии почти на полмиллиона долларов за то, что они сделали исследование. В этом исследовании были ссылки несуществующие, которые придумал чат GPT. О чём это говорит? Что нейросеть, она работает для того, чтобы анализировать в целом картину. Она может находить какие-то усреднённые картины. Она отлично работает со смыслами, но не с точными расчётами. Что делать? Отвечаю. Первое, используйте ноутбук LM вместо

Решения: используйте NotebookLM, макросы Excel, GPT Fork для точных расчётов

чата GPT, потому что ноутбук LM - это нейросеть, как, ну, маленький Google, то есть вы загружаете туда огромный объём информации для аналитики. От 50 до 300 документов можно туда загрузить, а это колоссальный вообще объём. После этого говорите: "Ну-ка, давай разберись, что там у нас есть, что к чему относится" и так далее. Ноутбук LM находит вот эту информацию, структурирует, выдаёт её вам. Он, может быть, не самый лучший там выдумщик текстов, но тем не менее ускорит вас точно. И более того, он совершает гораздо меньше ошибок, в то время как чат GPT ошибается в 47% случаев. А второй пример. Вы можете использовать тот же самый чат GPT для анализа таблиц, написать макросы - это программа, которая прямо в Экcле запускается, и этот алгоритм идёт по шагам и, собственно, проверяет или работает с таблицей. Например, можно написать макрос, который будет проходить по всей там 1. 000 или 2. 000 строк у вас в таблице, находить ключевую информацию по заданным параметрам, выделять эту строчку, например, каким-нибудь цветом, либо просто копировать эту строчку, переносить на другую вкладку, на другой лист. И это, собственно, и есть работа, да? То есть можно не делать это вручную, можно написать программу, которая сделает это за вас. Третий способ при работе с точными данными - это, конечно же, ну, можно ещё попросить программу, ну, чат GPT или нейросеть написать программу для расчётов. И это, кстати, тоже будет работать. Ну и ещё один способ - это использовать, например, сервис, если мы говорим про таблицы GPT Fork, который позволяет из Google таблиц или из Экcля отправлять запросы и отправлять этот запрос в чат GPT и туда же в ячейку загружать информацию. Что мы на выходе? получаем, да, более точные ответы, и у нас не будет вот таких вот ситуаций. Так что лайк, если это полезно. Двигаемся дальше. С этим разобрались. А теперь давай поговорим серьёзно. Ты ведь уже не первое видео на Ютубе смотришь, где рассказывается про нейросети, что как, но результата почему-то всё нет. А я тебе отвечу, почему. Потому что для результата нужна практика. Недостаточно просто узнать, как кататься на велосипеде, нужно на нём кататься. И вот поэтому я приготовил для тебя бесплатный

Анонс бесплатного курса из 9 уроков "Путь в нейросеть от А до Я"

курс из девяти уроков, который называется Путь вы и нейросеть от Адая, где ты за вот эти девять уроков сможешь внедрить нейросети. Они достаточно короткие, без воды. И на выходе ты сможешь понять и с какими нейросетями работать, и на практике создать себе ассистентов, промты, которые будут выполнять определённую работу, ну и, собственно, ускориться. Так что переходи по ссылке внизу. бесплатная ссылка действует ограниченное время, поэтому воспользуйся этим шансом, пока она, собственно, ещё работает. Ошибка номер

Ошибка №3: Использование последней версии ChatGPT. Новые версии оптимизированы для снижения нагрузки на сервера, а не для лучших результатов

три. И это вообще не очевидная история, про которую большинство людей даже не догадывалось. Ни в коем случае не стоит использовать последнюю версию чата GPT. Да, вот когда я снимаю это видео, вышла последняя версия 5. 1. Возможно, когда вы смотрите, вышла уже какая-то другая версия. Я настоятельно не рекомендую использовать последнюю версию чата GPT. И сейчас объясню, почему. Туда же к последней версии надо добавить ещё все бесплатные нейросети, которые дают доступ на какое-то ограниченное время. Все Telegram боты с чатом GPT и так далее тоже категорически не рекомендуется. Объясняю, почему. Потому что последние версии чата GPT, они заточены не на то, чтобы ваши задачи лучше выполнить, а на то, чтобы уменьшить нагрузку на сервера компании. Потому что чатом GPT пользуются уже 700 млн пользователей каждую неделю. Это практически миллиард человек. Конечно, у них нагрузки на сервера очень большие, и они пытаются сократить это. За счёт чего? За счёт того, что алгоритм, получая ваш запрос, сначала анализирует, и если он видит, что эту задачу можно выполнить с меньшим объёмом вычисления, он это и делает и понижает вашу модель. Вы думаете, вы общаетесь с чатом GPT5? Как бы не так. Практически все люди общаются с Chatт GPT4, который был изобретён ещё сколько? Несколько лет назад. Вот. А если он видит, что задача проще, он понижает её до 4о miniни или 4О Nano. Вот. И последняя версия Chat GPT5 вообще как будто бы обобщается на модели Chat GPT 35. Вот я понимаю, что для некоторых сейчас кажется очень много терминов, но самая главная мысль здесь в следующем, что новые модели в первую очередь призваны для того, чтобы оптимизировать нагрузку на сервера, а не для того, чтобы лучше выполнять ваши задачи. И как это не парадоксально, в некоторых случаях Chatge GPT5 или Chatge GPT4 работают лучше, стабильнее, чем продвинутые версии. И вы удивитесь, но очень многие сервисы, которые используют в основе своём ch GPT для ответов, различные там боты и ассистенты, они до сих пор используют модель Chat GPT 4, которая, как показал вообще опыт, уже намного более стабильно. Противоположная история - это нейросеть Clotд, и они постоянно выпускают и совершенствуют свои модели. И с каждым разом она становится всё лучше. Вполне возможно. И Джемини тоже очень даже неплохо. Они делают его лучше и лучше с каждым разом. И, ну, вот надо уже смотреть Groк Perplexity, я здесь не могу сказать, но будьте здесь внимательны и осторожны, не всегда новая и передовая модель является лучшей. Самое главное здесь замерить, насколько она хорошо справляется с вашей задачей. И если вы видите, что две модели справляются, ну, одна хуже, другая лучше, логично, переходите на более продвинутое. А почему не стоит использовать бесплатное нейросить? Да тут всё очень просто, потому что вы-то не знаете, что там у них под капотом. Они говорят: "Мы вам выкатили GPT восемнадцатый". Но в реальности там может стоить там GPT какой-нибудь старой версии 4 Nano или 4O mini, просто для того, чтобы оптимизировать опять же их расходы на использование вот этой модели. Они же тоже платят чату GPT за то, что используют это. Ну вот

Ошибка №4: Ручная работа с нейросетью. Создавайте ассистентов (GPTs, Projects, Gems) и агентов

собственно, и всё. А вот список всех, ну, нейросетей, которые я бы рекомендовал для использования, я внизу под этим видео пришлю ссылку на пост в Telegram сообщество у меня. И в Telegram-канале вы можете прямо найти список всех нейросетей, мои рекомендации, для чего, какие использовать, какие на текущий момент ну действительно хорошие, которые стоит использовать. Ошибка номер четыре - это вручную делать работу с нейросетью. И тут многие скажут: "В смысле, я вручную, а как ещё? " Ну то есть я же вроде бы нейросети уже всё поручаю, она же всё за меня делает. А вот ни фига подобного. Дело в том, что когда вы, ну, что-то делаете с нейсетью, вот сидите за компьютером, печатаете, в этот момент ваше время тратится. Это ещё не автоматизация, это просто оптимизация вашего процесса. Ну, чуть-чуть быстрее, да, эта штука начинает работать, но только и всего. А что нужно делать, когда вы первый раз получили хороший результат от чата GPT, от нейросети? В этот момент вы должны сразу сделать и ассистента, да? То есть мы берём, например, в чате GPT есть функция GPTS, и там можно создать своего ассистента. В сервисе GPне есть тоже возможность создать своих ассистентов. В Клоде есть прожекты, в Джемине есть джемы, в Perplexity есть Spa. В общем, всё то, что вы получили как результат, вы нашли классный промт, который выполняет за один раз час работы, 2 часа работы и так далее. Сохраняйте это как отдельного ассистента, и в следующий раз вам не нужно будет вспоминать этот промт, а вы просто будете возвращаться к нему. А ещё лучше сделать не просто и ассистента, а сделать из этого иагента, то есть сервис, который будет уже автономно работать не в рамках чата GPT, а где-то на внешней площадке. Например, мы

Примеры агентов: бот-куратор Кузьма, бот Федя для парсинга новостей

сделали у себя на курсе и агента куратора. Мы его назвали Кузьма куратор. Что он делает? Мы скормили ему базу знаний. Всех ответов от меня и от наших кураторов на курсе за последний год. Вот все свежие. И он теперь может на вопросы пользователя отвечать. И чтобы пользователю не нужно было заходить куда-нибудь там на чаat GPT или в ноутбук LM, чтобы пообщаться с Кузьмой. Мы его сделали в виде Telegramбота, и он стал и агентом. То есть, когда мы его из нейросети вытаскиваем там в Telegram или на другую площадку, вот это уже становится и агент, который автономно где-то работает. И когда у нас студенты в чате задают вопросы куратору, Кузьма первый отвечает. Причём он находит те ответы, которые уже давали ему люди. И эти ответы получаются достаточно точные. Аналогичный вариант. Мы сделали бота Федю, который у нас парсит новости в интернете по искусственному интеллекту и каждый день загружает их в наш Telegram-канал. Тем самым я сам начинаю пользоваться своим же Telegram-каналом для того, чтобы узнавать свежие новости про несеть. Это очень удобно. То есть вот это уже когда мы не просто используем чарat GPT, а когда мы его выгружаем на внешние площадке. Конечно, это очень сильно оптимизирует работу. Сейчас у нас работает уже больше 10ти нейросотрудников, которые суммарно каждый месяц нам экономят больше 500. 000 руб. Если интересно попасть на экскурсию, внизу оставлю ссылку на мастер-класс, экскурсию, где я показываю, как эти боты работают и каких мы внедрили, что сработало, что не сработало. Ну и пятая ошибка, которую

Ошибка №5: Слепое доверие нейросетям. Пример компании, автоматизировавшей 90% процессов и попавшей в кассовый разрыв

допускают огромное количество людей, которые очень вдохновились нейросетями. И здесь, ну, тоже нужно предупредить. Наверняка кто-то даже в комментариях уже написал: "Ага, Павел, ты тут собираешься нам нейросети внедрить? А вот они делают ошибки, ни фига они не работают. И пятая ошибка - это в том, чтобы доверять нейросетям настолько, чтобы забыть, а что они на самом деле ошибаются, потому что уже есть прецедент, а компания, которая автоматизировала 90% процессов у себя вот в бизнесе, это рекламное агентство. И в результате, конечно, в начале они получили ускорение, они уволили практически всех сотрудников, но буквально через несколько месяцев попали в кассовый разрыв. Почему? Потому что бизнес и вообще все процессы, они достаточно гибкие, постоянно меняются. И даже после того, как вы создали вот этих и агентов, автоматизировали вот этот процесс, нужно эти процессы докручивать, дообучать вот этих ботов, смотреть за тем, как это всё работает. Кто это будет делать? Правильно, человек. И здесь важно понимать, что, несмотря на то, что

Заключение: ответственность за решения остаётся на человеке

искусственный интеллект действительно упрощает работу, ускоряет наше время, ответственность за принятие решения всё ещё лежит на вас. Что вы думаете по этому поводу? Напишите в комментариях. Ну и в результате этого видео напишите, какой из вот этих вот пяти способов вам оказался наиболее полезным. А с вами был Павел Лебедев. До скорых встреч.

Другие видео автора — Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки

Ctrl+V

Экстракт Знаний в Telegram

Экстракты и дистилляты из лучших YouTube-каналов — сразу после публикации.

Подписаться

Лучшие методички за неделю — каждый понедельник