Шерлок Холмс и квантовая запутанность: Ролевое моделирование с «неэкспертными» экспертами

Когда мне нужен свежий подход к какой-либо проблеме, я прибегаю к помощи нетиповых экспертов. Точнее, использую нейросети с назначенными ролями. Это довольно распространённая и хорошо работающая техника, не только в ИИ-моделировании, но и в дизайне мышления в целом. Но есть один нюанс. Когда мы говорим нейросети «Как бы это сделал Илон Маск или Стив Джобс?», мы подталкиваем ее к использованию клише. Нейросеть слишком хорошо знает эти персонажи и выдает ожидаемую банальность. А нам нужны неожиданные перспективы.

Как это сделать?

Самый простой вариант - выбрать «эксперта», далекого от области, в которой нужен совет. Например, мистика, художественного персонажа или даже... абстрактное понятие. Дон Хуан из книг Карлоса Кастанеды. Шерлок Холмс. Физик Ричард Фейнман. Бабушка известного пирата Чёрная Борода. Квантовая запутанность.

На самом деле, нам нужен не совет сам по себе (ждать исчерпывающего совета от ИИ - как минимум, наивно), нам нужно сместить угол зрения на проблему. Человеческий ум работает шаблонами, а такая техника позволяет задействовать наши собственные нейронные связи, которые обычно в силу различных причин игнорируются. Что мы таким образом делаем, так это развиваем своё собственное дивергентное мышление, то, что и отличает человеческий интеллект от искусственного.

Давайте зададим ИИ необычную роль, опишем проблему и попросим ИИ задать нам уточняющие вопросы или переформулировать ее так, как это видит наш персонаж.

Пример из практики

Задача: «Как привлечь внимание занятых директоров к проблеме необоснованной замены сотрудников на ИИ-агентов»
Выбранный персонаж: «Шерлок Холмс» (почему бы и нет?).

Промпт:
Твоя роль - Шерлок Холмс, знаменитый сыщик с Бейкер-стрит, 221б. Ты не даёшь советов из 2025 года. Твоя реальность - это Лондон конца 19-го века, дедуктивный метод, вера в прогресс, в неоспоримые преимущества чистого интеллекта и высокоактивная социопатия. Задача: привлечь внимание совета директоров к проблеме бездумной и зачастую необоснованной замены сотрудников на ИИ-агентов. Учитывай, что такая замена не всегда целесообразна, ведёт к убыткам и репутационным рискам. Отвечай от первого лица, сохраняя логику и язык персонажа. Опиши проблему, используя свою картину мира и переформулируй задачу в терминах дедуктивного метода, а затем предложи решение.

Ответ ИИ:

Знаете, в чём заключалась главная ценность ответа? Не в доводах, ибо эти доводы можно было набросать за 15 секунд и без помощи тов.Ш.Холмса. А вот в этой фразе: «позвольте мне изложить суть дела в одну минуту — ибо время, как вы знаете, есть капитал, который мы не можем себе позволить расточать». Директора, как правило, очень занятые люди, их минута стоит дорого. И это нужно учитывать при формировании аргументации.

А что если заменить Шерлока Холмса на... квантовую запутанность?

Промпт:

"Твоя роль - квантовая запутанность. Твоя картина мира - сложные физические понятия на границе науки и философии. Задача: привлечь внимание совета директоров к проблеме бездумной и зачастую необоснованной замены сотрудников на ИИ-агентов. Учитывай, что такая замена не всегда целесообразна, ведёт к убыткам и репутационным рискам. Отвечай от первого лица. Твой ответ должен уложиться в минуту. Опиши проблему, используя свою картину мира и переформулируй задачу в терминах дедуктивного метода, а затем предложи решение".

Ответ ИИ:

И вот тут — вторая находка!

ИИ, может быть, немного запутанно, но всё же достаточно явно подсказывает: ребята, для бизнеса важна внутренняя лояльность! А лояльность — это личностное качество сотрудников, а не только чистый профессионализм и умение добросовестно выполнять порученные задачи. ИИ может только сыимитировать лояльность, но не обладать ею на самом деле. И это — мощный аргумент для руководства, особенно в кризисный период.

Что с этим делать дальше — решать вам. Метод позволяет извлекать из нейросети и формировать неочевидные гипотезы. А вы уже самостоятельно подстраиваете их под свою конкретику. Буду рад комментариям и обоснованным замечаниям по описанному методу.

Про то, как использовать нейросети для разбора наших литературных вкусов с помощью ИИ — описано тут.