Всю прошлую неделю в твиттере обсуждали тред Александра Жадана (@biblikz), который заявил, что искусственный интеллект помог найти ему невесту среди 5240 пользовательниц тиндера. Он опубликовал подробный рассказ о своем проекте: как возникла идея, на что был заточен первый скрипт, как модифицировались версии проекта с появлением в доступе ChatGPT и как ИИ вел переписки.
Нейросеть, которую @biblikz обозначил как V1, была не очень успешной: например, звала на прогулку в Битцевский лесопарк или задавала одни и те же вопросы — такие диалоги быстро завершались и не приводили к свиданиям. Переписки с версией V2 пошли удачнее: по словам Александра, за месяц у него случилось 4943 мэтча, а он почти каждый день ходил на несколько свиданий. Так у него появились отношения, в которых он тоже иногда пользовался подсказками нейросетей. Одной из рекомендаций стало предложение жениться.
После выхода треда мы поговорили с его автором: он рассказал, как видит роль нейросетей в будущем дейтинга и знает ли его невеста, что с ней общался искусственный интеллект.
История получила большой резонанс и породила множество мемов. Однако вскоре некоторые ИТ-специалисты заподозрили, что создать проект по описанной схеме очень сложно, а для выпускника гуманитарного университета — на грани невозможного.
Мы обратились к специалисту, который занимается разработкой передовых AI-решений для бизнеса, и попросили его оценить, насколько сложно создать подобный проект и какие навыки и инструменты необходимы для его воплощения.
Основатель и CEO FringeTech, сооснователь и CTO FlexiTech
«Проект из треда Александра полностью реализуем, не считая, конечно, отсутствия тиндера в России. Он состоит из базового набора компонентов, необходимых для построения продукта на основе ChatGPT.
Может показаться, что его схемы сложны, ведь в новостях то и дело всплывают рассказы о том, что ИИ сам заказал пиццу или ведет инстаграм*-аккаунт. Создается ложное впечатление, что все, что для этого нужно, — это ChatGPT и умение его правильно «попросить». На деле это не так, и автор реализовал набор инструментов, которые необходимы не только при поиске девушки, но и при решении многих бизнес-задач, например коммуникации с клиентами.
Код для подобных задач, связанных с искусственным интеллектом, пишется именно на нем.
Автор использует несколько нейронных сетей — например, для классификации профилей девушек на основе его предпочтений. Знания в области Data Science нужны для понимания того, как работать с нужными нейросетями и собирать данные для них. Автор не просто взял готовые нейросети, а обучил их на своих диалогах, что внесло большой вклад в результат.
Пожалуй, самая большая ценность треда в описании авторского опыта и в схемах, через которые Александр объяснял логику своего приложения, будучи первопроходцем в этой области. Понимание того, какие элементы и навыки нужны для реализации идеи, требует большого опыта и времени.
Чтобы делать свайпы в тиндере или заказывать пиццу, нужно взаимодействовать с другими сайтами или приложениями. Сам ИИ взаимодействовать со сторонними системами не умеет, для этого нужны отдельные инструменты — например, библиотеки Selenium или Langchain.
Автор утверждает, что потратил больше года на создание решения, которое дало ему желанный результат. Такой проект можно заказать у сторонних специалистов — с учетом, что его необходимо персонализировать и добиться необходимых бизнес-метрик. Для этого нужно сразу несколько специалистов: Product Manager, два Middle или Senior Data Scientist и Senior Backend. Такая команда сможет привести к желанному результату за три месяца и 20–30 тысяч долларовСоздатель оригинального проекта утверждал, что на разработку у него ушло около 120 часов и 1432 доллара. ».
Архитектор систем машинного обучения Егор Борисов рассказал «Афише Daily», что сомневается в реальности описанного в треде проекта. «Это все или целиком хорошо подготовленная выдумка, или очень сильно приукрашенная история. Сделать такой пайплайн работы и с изображениями, и с текстом, и с контекстной перепиской, который будет действительно работать, а не выдавать полуслучайные результаты — гигантская работа. Кроме того, странно, что тиндер, который должен противодействовать ботам, ничего не заподозрил. Главный редфлаг для меня — что в треде очень разрозненные иллюстрации-кусочки. В чем проблема выложить всю эту работу на ГитхабКрупнейший веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. в открытый доступ? Автор утверждает, что делал «визуальное распознавание», дообучение (файн-тюнинг) и контекстное хранение переписки в отдельной базе для использования в разных диалогах — все это будет работать лишь около случайным образом, если использовать готовые модели и дообучать их на малых объемах данных».
* Instagram принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской. Ее деятельность на территории страны запрещена.
