ИИ — не волшебная палочка: Почему слепая вера в алгоритмы опасна
Где люди переоценивают возможности ИИ?
Пример 1: «Напиши мне готовую программу по описанию»
Типичный запрос в ChatGPT:
«Создай Python-скрипт для парсинга сайта с динамической подгрузкой контента,
интеграцией с Telegram-ботом и сохранением в Google Sheets»Проблема: ИИ сгенерирует код с устаревшими библиотеками, без обработки ошибок и с потенциальными уязвимостями безопасности. Примеры ошибок:
- Игнорирование HTML-структуры: Нейросеть не анализирует конкретную вёрстку сайта, что приводит к ошибкам XPath/CSS-селекторов :cite[2]:cite[7].
- Динамический контент: Не учитывает AJAX-запросы или JavaScript-рендеринг — парсер будет работать только со статической частью страницы :cite[2]:cite[5].
- Капча и защита от ботов: ИИ не предложит обход блокировок (например, через прокси или эмуляцию поведения пользователя) :cite[5].
- Сессии и куки: Не реализует механизмы авторизации для доступа к закрытым данным.
- Безопасность: Код может содержать уязвимости для SQL-инъекций или CSRF-атак.
Такие скрипты либо не запустятся, либо быстро заблокируются антибот-системами.
Пример 2: «Придумай уникальную бизнес-идею с нулевыми вложениями»
- ИИ не учтёт: юридические ограничения, реальную конкуренцию, логистику
- Примеры провальных предложений:
- «Продажа NFT с котиками на блокчейне» (2023) — не учитывает падение спроса на NFT и юридические риски.
- «Доставка еды на дронах в мегаполисах» — игнорирует законодательные ограничения на полёты и логистику «последней мили».
Пример 3: «Создай финансовый отчёт за квартал»
Типичный сценарий:
«Проанализируй данные продаж и построй прогноз на следующий год»Проблема: ИИ может:
- Использовать устаревшие формулы расчёта ROI
- Не учитывать сезонность или внешние факторы (курс валют, санкции)
- Смешивать данные из разных источников без проверки форматов
- Пример ошибки: прогноз прибыли в $1.5M при реальных возможностях компании в $200K
Такие отчёты приводят к стратегическим ошибкам и финансовым потерям .
Пример 4: «Сгенерируй логотип для стартапа»
- Типичные проблемы:
- Артефакты в векторной графике (рваные края, несовпадение слоёв)
- Некорректные цвета для печати (использование RGB вместо CMYK)
- Нарушение технических требований (размеры для фавиконов, социальных сетей)
- Реальный кейс: Логотип с "плавающими" буквами, который невозможно масштабировать без искажений.
Как использовать ИИ правильно: 4 правила
1. ИИ — инструмент, а не исполнитель
Используйте для: генерации шаблонов, анализа данных, автоматизации рутины. Например:
- Создание базовой структуры парсера с комментариями для дальнейшей доработки.
- Анализ конкурентов через автоматический сбор открытых данных (без глубокого погружения в контекст).
2. Проверяйте математику
Для отчётов:
- Сравнивайте результаты с ручными расчётами на выборке
- Используйте эталонные датасеты для проверки точности
3. Редактируйте графику
Для изображений:
- Всегда дорабатывайте в графических редакторах (Adobe Illustrator, Figma)
- Проверяйте разрешение и цветовые профили
4. Всегда проверяйте результат
Для кода:
- Тестируйте на реальных сайтах с разной структурой HTML.
- Добавляйте обработку ошибок (например, таймауты для динамических элементов).
