
Cite: Zemskov A. I., Telitsyna A. Y. Demonstrating ChatGPT possibilities for the libraries // Scientific and technical libraries. 2024. No. 4, pp. 131–145. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-4-131-145

    
    
Введение
    Заявленная в исследовании тема очень широко и активно обсуждается в научной печати, на конференциях (см., например, материалы конференции «ЛИБКОМ-2023») и в блогах. Мы напрямую воспользовались последней версией чата GPT и предлагаем вашему вниманию результат чистого эксперимента. Повторяя в целом примерно тот же порядок вопросов, который обычно используется при библиотечной обработке, мы воспользовались возможностями искусственного интеллекта (ИИ) и получили данные для сравнения. 
    В частности, ChatGPT способен вести с пользователем персонализированный диалог при помощи ИИ [13]. Используя для ответов на запросы пользователей собственные знания, полученные методом двойного обучения, нейросеть имеет преимущество перед обычными поисковыми системами, поскольку способна вести с человеком осмысленный диалог [8]. 
    Отмечается, что ChatGPT обладает значительным потенциалом 
в библиотечном деле [11].
    Удобство, простота в использовании, обширная база знаний и доступность ChatGPT дают ему преимущества перед традиционными справочными библиотек [2]. При этом существуют и слабые стороны: неспособность понимать эмоции (версия 3,5; в версии 4,0 эта способность появляется), ограничения в ответах на сложные вопросы, риск предоставления неправильных ответов и устаревшей информации. Кроме того, чат-бот не проверяет источники информации [15] либо ссылается на несуществующие научные труды [17], что грозит отсутствием релевантности в выборке. 
    Преждевременно говорить о том, что ChatGPT полностью автоматизирует библиотечное дело, отправив профессию библиотекаря в прошлое [4]. Разумнее рассматривать возможности ИИ в качестве необходимого инструмента библиотечных работников и посетителей библиотек [16], как это реализовано в ОАЭ: в тестовом режиме [10].
    ChatGPT упрощает форму поиска информации и предоставляет результаты в виде персонализированного чата, более удобного, чем традиционная многостраничная версия поисковых систем [20].
    Внедрение ChatGPT в библиотечное дело способствует росту компьютерной и информационной грамотности библиотекарей [5]. 
    Цель нашей работы – продемонстрировать возможности использования GPT в библиотечном деле. 
    Чат GPT (Generative Pre-trained Transformer) представляет собой модель ИИ, способную генерировать тексты на естественном языке. Она обучается на больших объёмах текстовых данных и способна генерировать связные и смысловые ответы на заданные вопросы или предоставлять информацию по различным темам.
    Обученные нейросети могут выполнять задачи разных уровней сложности, но принцип их работы заключается в генерации ответов на заданные вопросы пользователей [3]. 
    Люди неутомимо открывают новые сферы использования ChatGPT, будь то анализ научных работ и эссе на оригинальность [19], создание инновационных бизнес-моделей [18], отслеживание незаконного оборота наркотиков через платформы соцсетей [7], визуализация данных [12]. Сейчас обсуждается вопрос правовых гарантий авторства «алгоритмического творчества» [14]. ChatGPT обладает значительным потенциалом в библиотечном деле в силу своей способности выполнять широкий спектр языковых задач [11].
    Преимущества ИИ в библиотечном деле: экономия времени и усилий библиотекарей, улучшение качества метаданных для библиотечных ресурсов [7]. Примечательно, что сам ChatGPT, отвечая на вопрос, как он может быть полезен работникам библиотек и специалистам по поиску информации, выделил следующие направления помощи: справочная помощь, исследовательская поддержка, языковая поддержка, доступ к библиотечным услугам и управление информацией [9].
    Отметим, что в главе «Белой Книги» (компания Silverchair) «Scholarly publishing (and the world at large) is undergoing an unprecedented period of change» («Научное издательское дело (и мир в целом) переживает беспрецедентный период перемен») выражается озабоченность: «Искусственный интеллект перешёл от специализированных моделей, ориентированных на решение узких задач, к обобщённым моделям, способным работать в чрезвычайно широких областях с высокой креативностью»  (https://www.silverchair.com/news/ai-scholarly-publishing/?external_id=6c31318553&external_id_source=mc&ct=t(2023_FEBRUARY_NEWSLETTER_COPY_01)&mc_cid=351ee7d3cc&mc_eid=6c31318553). Вебинар журнала The Economist опубликован на YouTube с говорящим заглавием: «The Perils of Generative AI Going Rogue» («Опасности выхода из-под контроля генеративного искусственного интеллекта») и выступлениями участников по теме «How to stop AI going rogue» («Как остановить ИИ, выходящий из-под контроля»). 
Мы считаем, что «врага нужно знать в лицо», и предлагаем ознакомиться с сутью проблемы. 
    Ниже, вплоть до раздела «Заключение» (с. 15), идёт непосредственный, без какого-либо дополнительного редактирования, текст, составленный по нашему заданию системой GPT. Тексты разработаны в сотрудничестве с нейросетью, мы предоставляем только первоначальные запросы (промты). Полные диалоги опущены из-за их объёмности.
    Несколько аспектов, которые можно рассмотреть при сравнении:
    Подача информации (промт, подача информации – различия между нейросетью и живым человеком). Статья, написанная человеком, обычно имеет более структурированный и логически организованный подход в представлении информации. Статья, созданная ChatGPT, может содержать релевантную информацию, но подавать её менее организованно, содержать повторы или несвязные мысли.
    Качество языка и стиль: автор способен использовать в статье богатый словарный запас и разнообразные стили. ChatGPT тоже может генерировать грамматически правильные предложения, но его язык более стандартен и менее выразителен.
    Контекст и актуальность: автор может быть в курсе последних событий и разработок в соответствующей области и включать в статью актуальную информацию. ChatGPT имеет свойство обучаться на данных, но его знания могут быть ограничены представленными в нём текстами и датой последнего обновления базы данных.
    Эмпатия и восприятие: автор может учитывать эмоциональные аспекты и настроение аудитории, что позволяет ему добавлять элементы, повышающие уровень внимания к тексту и его понимания. ChatGPT не обладает чувствами и не может адаптироваться к эмоциональным потребностям своей аудитории.
    Автоматизация и масштабируемость: ChatGPT обладает преимуществом автоматизации при создании контента и может быть использован для генерации большого объёма текстовых материалов в короткие сроки.
    В итоге статья, написанная «живым» человеком, будет более утончённой, контекстуальной и эмоционально богатой, в то время как статья, созданная ChatGPT, будет более предсказуемой и ограниченной 
в своей способности адаптироваться к индивидуальным потребностям и контекстам.
    Промт: создание эффективных промтов для взаимодействия с ИИ.
    Формулировка запроса в ChatGPT может существенно повлиять на получаемый ответ. Вот некоторые общие правила, которые помогут сделать запрос более эффективным:
    Краткость и чёткость: формулируйте запрос максимально кратко и ясно. Избегайте длинных и запутанных предложений, чтобы модель легче понимала ваш запрос. 
    Конкретные вопросы: придерживайтесь конкретных вопросов и уточнений. Если ваш запрос слишком общий, модель может дать неопределённый или неинформативный ответ.
    Используйте ключевые слова: включайте ключевые слова в запросе, которые помогут модели понять контекст и фокусироваться на нужной теме.
    Предоставьте контекст: если ваш запрос зависит от предыдущего контекста или информации, укажите его явно. 
    
Уточните формат ответа: если вы ожидаете ответ в определённом формате (числовой ответ, список или объяснение), укажите это в запросе.
    Используйте вежливые обращения: вежливое обращение к модели может улучшить качество ответа.
    Ограничьте объём ответа: если вам требуется краткий ответ, укажите это в запросе.
    Проверьте ответ: всегда стоит проверять ответы модели на достоверность и соответствие заданному запросу.
    Экспериментируйте: если первый ответ не удовлетворяет вашим требованиям, попробуйте переформулировать запрос.
    Несколько примеров запросов для ChatGPT:
    Запрос на определение понятия: «Что такое искусственный интеллект?»
    Запрос с просьбой описать процесс: «Можете объяснить, как происходит библиографирование книг?»
    Запрос на рекомендацию: «Какие книги по истории искусства вы порекомендуете для начинающего исследователя?»
    Запрос с числовым ответом: «Сколько библиотек существует в Соединённых Штатах?»
    Промт: обучение ChatGPT библиотечным процессам. 
    Обучение ChatGPT библиотечным процессам может потребовать специфического подхода и данных, чтобы модель могла более точно и информативно отвечать на запросы, связанные с библиотечно-библиографическими задачами. Вот шаги, которые могут помочь при обучении модели для этой цели:
    Сбор данных: начните со сбора большого объёма текстовых данных, связанных с библиотечной практикой. Это могут быть статьи, книги, руководства, справочники, веб-страницы и другие материалы, которые содержат информацию о комплектовании, библиографировании, индексировании и других процессах.
    Аннотации и метки: разметьте собранные данные с аннотациями и метками, чтобы обозначить ключевые концепции, термины и шаги библиотечных процессов.
    Подготовка данных: подготовьте данные для обучения, преобразовав их в формат, подходящий для обучения модели.
    
Настройка модели: воспользуйтесь предобученной моделью GPT-3.5 или подобной моделью как отправной точкой.
    Формулирование запросов: в процессе обучения модели учитывайте разнообразие запросов, связанных с библиотечными процессами. Это могут быть запросы на объяснение терминов, описание процессов и т. д.
    Оценка и отладка: после обучения модели проведите оценку качества её ответов на тестовых данных.
    Фактчекинг и контроль качества: важно внедрить фактчекинг и системы контроля качества, чтобы проверять и подтверждать достоверность информации, предоставляемой моделью.
    Экспериментирование и улучшение: проводите эксперименты с разными запросами и формулировками, чтобы научить модель давать наиболее точные и полезные ответы.
    Итеративный процесс: обучение модели и её улучшение – это итеративный процесс. Постоянно анализируйте результаты, реакцию пользователей и корректируйте обучение.
    Постобучение: после получения модели, которая даёт удовлетворительные результаты, можно использовать её в библиотечной практике.
    Применение ChatGPT в процессе координатного индексирования поступающих в фонд документов может быть полезным для оптимизации и автоматизации этой задачи (промт: индексирование библиотечного фонда). Индексирование представляет собой процесс присвоения ключевых слов или терминов документам для облегчения их поиска и классификации. Вот как ChatGPT может быть эффективно задействован в этом процессе:
    Создание шаблонов индексации: сформулируйте предварительные шаблоны индексации для разных типов документов. Для научных статей это могут быть шаблоны с ключевыми словами, авторами и т. д. Подготовьте примеры документов и их соответствующие индексационные данные.
    Обучение на примерах: примените методику few-shot learning, предоставив примеры документов и их соответствующие индексационные данные. Обучите модель выявлять важные термины, которые следует использовать в индексации.
    Составление индексов: после обучения модель может использоваться для автоматического составления индексов поступающих документов. Вы предоставляете модели текст документа, а она предлагает соответствующие ключевые слова и термины для индексации.
    Ручное редактирование: полученные от модели предложения для индексации могут быть проверены специалистами, чтобы удостовериться в точности и соответствии индексации.
    Итеративное улучшение: процесс обучения и использования можно сделать итеративным. Постепенно модель будет находить более точные индексационные термины, основываясь на опыте и корректировках.
    Хотя ChatGPT может облегчить процесс индексации, он не может заменить экспертизу и интуицию профессионалов в той или иной области. Результаты модели всегда стоит проверять и при необходимости корректировать.  
    Выдача справок (промт: выдача справочных запросов в библиотеке): выполнение справочных запросов не требует дополнительного обучения, поскольку модель предварительно обучена предоставлению информации из имеющейся гигантской базы знаний.
    Вот как можно эффективно использовать ChatGPT для предоставления справочных данных:
    Понимание запроса: вводите справочный запрос чётко и ясно.
    Краткие запросы: в большинстве случаев стоит использовать краткие запросы.
    Уточнение и контекст: если ответ модели не вполне соответствует вашим ожиданиям, попробуйте задать уточняющий вопрос. 
    Фактчекинг: ответ на критически важный вопрос стоит проверить на достоверность.
    Запрос на объяснение: если необходимо затронуть более глубокие аспекты, можно попросить модель объяснить процесс или понятие.
    Управление объёмом ответа: краткий ответ можно получить, указав это в запросе.
    Ключевые слова: используйте ключевые слова, чтобы помочь модели более точно понять, что вы ищете.
    Признание ограничений: модель может давать ответы на основе имеющихся данных, но не всегда может предоставить актуальную или полную информацию.
    Контекстная информация: если вы имеете доступ к какой-либо дополнительной информации, укажите это.
    Конвертирование библиографических списков из одного стандарта в другой может быть достаточно сложной задачей. Однако в определённых случаях и с использованием технологий это может быть автоматизировано.
    Что касается чата GPT (или других подобных моделей) в этом процессе, то он может быть задействован для следующих задач:
    Понимание источника данных: понимание различных форматов библиографических данных, таких как APA, MLA, Chicago и др.
    Форматирование и переформатирование: модель может генерировать код или текст, который преобразует данные из одного стандарта в другой, включая расположение авторов, названий работ, дат и других деталей.
    Идентификация полей: модель может выявлять и идентифицировать различные поля библиографических данных (автор, название, год издания и др.) в исходном списке и формировать новый список.
    Коррекция и редактирование: помощь в автоматическом редактировании и коррекции библиографических данных, приведение их к стандарту.
    Обработка массовых данных: при большом объёме библиографических данных для конвертации модель может автоматизировать процесс и сэкономить время.
    Адресная библиографическая справка – это специфический вид библиографической информации, который предоставляет перечень источников (книг, статей, веб-сайтов и других материалов), связанных с определённой темой, вопросом или проблемой. 
    При работе с адресной библиографической или фактографической справкой и чатом GPT можно использовать следующий подход:
    Формулировка запроса: пользователь задаёт конкретный вопрос или описание темы, для которой требуется адресная библиографическая справка или фактографическая справка.
    Интерактивный диалог: модель GPT может быть задействована для интерактивного диалога с пользователем. Она может уточнить запрос, предложить дополнительные детали или уточнения.
    Составление справки: на основе запроса пользователя модель может сгенерировать адресную библиографическую справку, включая список релевантных источников, краткие аннотации или описания каждого источника.
    Обеспечение точности и релевантности: важно учитывать, что хотя модель GPT может генерировать тексты, её ответы могут содержать как точные и релевантные, так и неточные или нерелевантные источники. Пользователь должен самостоятельно проверять и дополнять полученные рекомендации.
    Анализ и выбор источников: после получения справки пользователь может проанализировать предложенные источники и выбрать те, которые наиболее полно соответствуют его потребностям.
    Дополнительные запросы: пользователь может задавать дополнительные вопросы или просить модель предоставить дополнительные рекомендации на основе обратной связи.
    Совместное использование адресной библиографической справки и чата GPT может значительно облегчить процесс поиска и анализа релевантных источников для исследования или обучения (промт: адресная библиографическая справка).
    Уточняющая библиографическая справка: данный тип справки содержит дополнительные сведения. Это могут быть краткие аннотации, резюме, ключевые слова и другие детали, помогающие читателю лучше понять содержание и релевантность каждого источника.
    Фактографическая справка: предоставляет фактологическую информацию о теме или вопросе, может включать определения, статистику, исторические события, данные и другие детали.
    Ограничения языковой модели ChatGPT:
    Недостаток общего понимания: языковые модели, в том числе ChatGPT, обучаются на больших объёмах текстовых данных, но они не обладают истинным пониманием языка и мира. 
    Галлюцинации: языковая модель может генерировать информацию, которая не соответствует реальности. 
    Фактчекинг: важно использовать внешние источники для подтверждения информации, полученной от языковой модели.
    Ограничение контекста: следует формулировать более чёткие и конкретные вопросы, чтобы помочь модели лучше понять контекст и дать более точный ответ.
    Настройка модели: возможно, потребуется настройка модели, ограничивающая её ответы на определённые темы или установление определённых правил для контроля результатов.
    
Публичный доступ: если информация от ChatGPT будет использоваться публично, важно чётко указать ограничения модели.
Заключение
    В статье рассмотрено применение большой языковой модели ChatGPT в библиотечно-библиографической деятельности. ИИ, основанный на GPT-технологии, демонстрирует значительный потенциал для оптимизации и совершенствования процессов в сфере библиотечной работы.
    Мы выявили, что ChatGPT может эффективно применяться для генерации библиографических данных, уточняющих справок и фактографических сведений. Это может значительно облегчить поиск и анализ информации для исследователей, студентов и пользователей библиотек. Процесс взаимодействия с моделью GPT в формате чата позволяет пользователям задавать вопросы, уточнять информацию и получать быстрые и точные ответы, что способствует более эффективному использованию библиографических ресурсов.
    Необходимо подчеркнуть, что результаты, предоставляемые моделью, могут требовать проверки и редактирования, особенно при работе с критичной информацией или сложными форматами библиографических данных. Важно поддерживать баланс между автоматизацией и контролем качества, чтобы обеспечить точность и надёжность предоставляемой информации.
    Использование больших языковых моделей, таких как ChatGPT, в библиотечно-библиографической деятельности предоставляет возможности для инноваций и улучшения качества обслуживания пользователей. Однако успешная интеграция требует глубокого понимания технологий и потребностей пользователей, а также постоянного мониторинга и обновления моделей в соответствии с изменениями в области информационных потребностей.
    Результаты данного исследования позволяют оценить возможности и ограничения ИИ в сфере генерации текста, а также для определения контекстов, в которых автоматизированные системы могут быть наиболее эффективными по сравнению с человеческими авторами. GPT – удобный вспомогательный инструмент на основе аккумулированных образцов. Материал, созданный GPT, в правовом отношении близок к статьям из энциклопедии или энциклопедического справочника, но не имеет конкретного автора (авторов). Текстовые материалы не являются независимым творческим произведением, и защищать его обычным авторским правом достаточно сложно. В качестве первого шага мы бы рекомендовали указывать те части текста, которые составлены ИИ. Но, конечно, нужны дальнейшие проработки вопросов права на GPT-материалы. 
    Описываемые в статье результаты могут быть использованы библиотеками для внедрения технологии GPT в повседневную практику, что позволит сэкономить ресурсы библиотеки, улучшить взаимодействие с читателями. 
    Авторы работы приглашают к открытому обсуждению затронутых вопросов.
