Вернумся к ИИ? А точнее к тому, когда он не нужен.

Недавно удалось поговорить с @Rewrath, он написал мне как админу этого канала, хотел проконсультироваться, стоит ли применять нейронки в задаче профориентации детей.

Кейс: есть школа, где дети обучаются различным ИТ навыкам, часто ролители приходят с вопросом "куда посоветуете развиваться моему ребенку". Есть определенный кредит доверия и благодаря нему родители и задают этот вопрос. Проблема в том, что традиционные тесты по профориентации очень скучные, появился вопрос, а нельзя ли загрузить этой задачей нейронку.

Варианты решений "в лоб":
1) Не сильно мудрствуя запускать периодически стандартные опросники по профориентации. Они супер скучные, их вообще нельзя проводить слишком часто, ответы на вопросы часто продиктованы не тем, как детишки хотят (у них вообще такой саморефлексии нет иногда), а тем как продиктовано родителями, окружением, учителями. Вердикт: плохо, вот совсем плохо.
2) Решать это нейронками. Но для GPT моделей нужен какой-то контекст (и еще поди пойми какой и где его взять), а тренировать свою сеть - очень сложно, дорого и нужен массив данных такой, которого нет и не предвидится. С GPT еще проблема, что он может галлюцинировать и будет давать ответы которые невозможно полноценно валидировать. Вердикт: снова мимо.

Дополню про GPT: это не тот тип модели, который хорошо работает с данными в виде чисел, пусть даже с базовой математикой ИИ справляется. Для работы с такими моделями нужен контекст, и это точно не цифры. Ну и с учетом галлюцинаций, мне кажется не совсем этичным такой процесс, если его не проверить очень и очень скрупулезно.

Что придумали:
3) Кажется, что можно решить проблему низкой саморефлексии, если заполнять стандартные опросники будут не сами дети, а учителя, которые с ними работают. А чтобы они не сошли с ума от объемов - распилить опросники стандартные на блоки по 1-2 вопроса и после каждого урока отвечать только на них. Бонус - вопросы можно адаптировать, результат будет не однократный, а в формате пульса. Минусы - дополнительная нагрузка, но вроде приемлемая. Вердикт: годится.
4) Возможно, точно не сразу, можно будет попробовать полученные данные с заполненных педагогами отчетов превратить в тот самый контекст для GPT. И сравнить те выводы, которые даст ИИ с тем, что было получено руками. Но при этом совершенно не факт, что этот процесс действительно даст пользу.

Какой вывод? Иногда старый и проверенный путь дает сильно больше пользы. ИИ не панацея, он нужен не всегда. Но я рад, что удалось предложить какие-то идеи, которые оказались полезными.