Maciej Dobrodziej jest instruktorem pracy ze sztuczną inteligencją. Zajmuje się wdrażaniem tej technologii i jej zastosowaniami – na LinkedIn przedstawia się jako AI Evangelist. Niedawno usłyszałem historię o tym, jak Maciek kilka miesięcy temu używając technologii czata GPT-4, przygotował się do bardzo ważnej rozmowy biznesowej. I dziś, po telefonicznej rozmowie, za zgodą zainteresowanego dzielę się z Wami tą historią.

Kilka miesięcy temu Maciek miał zaplanowane ważne spotkanie biznesowe, podczas którego chciał przekonać rozmówcę o potrzebie stosowania technologii sztucznej inteligencji. Postanowił więc zebrać różne materiały na temat swojego rozmówcy i na nich podstawie nauczyć czata GPT-4 tego, by mówił i reagował jak ten człowiek, z którym Maciek miał spotkanie.

W rozmowie z czatem chciał przećwiczyć scenariusz rozmowy, by zrobić jak najlepsze wrażenie na swoim rozmówcy. To się udało a poziom dopasowania do rozmówcy okazał się tak duży, że jak mi powiedział, musiał wyznać pod koniec spotkania, czemu używa tych samych słów-kluczy, porównań i określeń, co jego rozmówca, bo zaistniała konieczność wyjaśnienia tej dziwnej sytuacji. Oczywiście rozmowa zakończyła sukcesem i kontraktem. Jak od strony technicznej i organizacyjnej wyglądała praca z czatem GPT i przygotowanie tej sytuacji?

Maćka interesowało, jakim językiem mówi człowiek, którego spotka. Jakie wartości i jakie sukcesy są dla niego ważne. Jak ten człowiek wyobraża sobie działanie swojej firmy. W przypadku akurat tego człowieka było dużo materiałów na jego temat:
– wywiady i teksty z prasy gospodarczej
– publicznie dostępne profile z mediów społecznościowych
– wywiad wideo z You Tube’a (szczególnie cenny, zdaniem Maćka, bo pokazywał w niezniekształcony sposób, co mówi i jak wypowiada się ten człowiek).

Wywiady i teksty Maciej ściągnął i zapisał w plikach a następnie załadował do czata, by w każdej rozmowie były elementem wiedzy – niektóre streszczał, by wydobyć z nich najważniejsze informacje oraz uzyskać wstępne rozeznanie o firmie i o osobie.

Z profili mediów społecznościowych Maciej zebrał tzw. social media footprint, czyli ściągnął informację o tym, co lajkuje rozmówca i jakie reakcje zostawił na różnych stronach. To się nazywa social media scraping i generalnie wolno to robić tylko w odniesieniu do danych publicznie dostępnych, jeśli regulamin platformy na to pozwala.

Długi wywiad na You Tube posłużył Maćkowi tak, że najpierw zrobił transkrypcję wywiadu a potem wybrał z niego powtarzające się, ulubione przez rozmówcę słowa i zwroty.
Informacje z prasy, z social mediów oraz z wideo Maciej streścił a potem „nakarmił” nimi czata GPT-4. W kilku podejściach i w nowych pokojach rozpoczynał rozmowy i trenował różny jej przebieg. Najtrudniejsze było pilnowanie długości rozmowy. Dlaczego trzeba było tego pilnować?

W trakcie naszej rozmowy z czatem GPT długość pytania i długość rozmowy razem tworzą tzw. okno kontekstowe. Pojemność tego okna kontekstowego mierzona jest w tokenach, gdzie 1 token odpowiada mniej więcej połowie słowa. Jeśli piszemy w czacie GPT-4 w przeglądarce, to nasze okno kontekstowe ma długość ok 8 tysięcy tokenów. Jeśli natomiast komunikujemy się z czatem poprzez zewnętrzne aplikacje, tak jak robią to biznesy używające sztucznej inteligencji, to długość okna jest znacznie większa i wynosi nieco ponad 32 tysiące tokenów. W tym limicie musi zmieścić cała rozmowa oraz materiał do niej zgromadzony. To jest pojemność pamięci do rozmowy.

Z powyższego powodu Maciek postanowił swojego wirtualnego rozmówcę stworzyć na dysku w chmurze. Zapytałem, jak zrobiłby to dziś i jako pierwszą brzegu Maciej wymienił usługę Microsoft Azure. Zakładamy tam konto, tworzymy dyski wirtualne, podpinamy konto z OpenAI do czata GPT-4 i możemy zacząć rozmawiać z naszym wirtualnym szefem.

Całość zajęła Maćkowi około 4 godzin – zebranie informacji oraz przećwiczenie rozmowy z wirtualnym rozmówcą. I tu chyba clue całego eksperymentu. To samo przecież można byłoby zrobić analogowo, bez używania czata GPT-4. Możemy zebrać informacje, obejrzeć wywiady, przeczytać setki wpisów w social mediach a na koniec możemy poszeptać sobie taką rozmowę na dwa głosy. Pytanie, czy zajęłoby to nam tylko 4 godziny w sumie? Czy byłoby równie skutecznym treningiem, jak rozmowa z czatem?

Generalnie pomysł na pracę z czatem GPT w procesie rekrutacji jest bardzo popularny i dobrze znany, choć w opisanym przeze mnie przypadku użycie czata zostało pomysłowo uszczegółowione. Jakiego rodzaju polecenia i prompty będą przydatne w takiej sytuacji? Tu całkiem niezły tekst na ten temat. Tu porady zupełnie podstawowe, które pomogą napisać elementy do naszych poleceń/promptów.

Wyobraźmy sobie, jak mógłby wyglądać początek polecenia/promptu, gdzie chcemy stworzyć sobie wirtualne kierownictwo do trenowania rozmowy o pracę. Możemy my zadawać pytania i możemy użyć czata, żeby on zadawał nam pytania.

Jesteś szefem/szefową w firmie [opis firmy]. Jesteś osobą [opis osoby]. Przećwicz ze mną rozmowę, która odbędzie się w taki sposób: [opis sytuacji rozmowy: biuro, czas trwania, kawiarnia, godzina spotkania, miejsce]. Rozmowa będzie dotyczyć stanowiska [opis stanowiska]. Moje CV jest takie [opis CV/załączony plik]. Na tej podstawie [zadaj pytania, przeprowadź rozmowę, oceń moje CV, wskaż które z elementów mojego doświadczenia pasują najlepiej do nowego stanowiska, poradź co powinienem podkreślić, zadaj serię zaskakujących pytań, oceń bardzo krytycznie moje doświadczenie]

Pamiętajcie, żeby taką rozmowę z czatem zawsze prowadzić w nowym wątku rozmowy a nie takim, gdzie jednocześnie pytaliśmy o przepis na schabowy albo gdzie pytaliśmy, czy można robić sweter z psiej sierści (przy okazji: można, ale po długim płukaniu).

Jeśli zamierzacie stworzyć profil psychologiczny albo osobowościowy swojego szefa/szefowej, to od tego zacznijcie ten nowy wątek. To ustawi perspektywę rozmowy – rozmawiamy o mojej pracy w świetle stworzonego najpierw profilu.

Można też prościej podejść do sprawy, jeśli nie ma bardziej szczegółowych informacji na temat osoby rekrutującej. Pomysł na tego prompta wziąłem stąd.

Bądź moim doradcą zawodowym, który pomoże mi przygotować się do rozmowy o pracę. Odpowiadaj mi tak, jakbym był Twoim klientem szukającym rady. Udzielaj rad przyjaznych, pomocnych i przemyślanych. Zacznij od zadania [liczba] pytań na temat tej rozmowy oraz pytań na mój temat, żeby poznać moje atuty i słabsze strony, tak bym lepiej mógł przygotować się do rozmowy o pracę.

Jeśli nie macie informacji na temat szefa/szefowej, na temat osoby prowadzącej rekrutację, wtedy warto skupić się na firmie oraz na słabych stronach naszej prezentacji, naszego CV. Można też ćwiczyć różne scenariusze rozmowy: czat odgrywający rolę złośliwego/wnikliwego/krytycznego rozmówcy. Czat wskazujący słabe strony. Czat szukający punktów zbieżnych CV z profilem firmy i zakresem obowiązków na stanowisku itd.

Sam nie sprawdzałem tego typu promptów po polsku i prawdę mówiąc jestem nieco sceptyczny, jak to zadziałałoby po polsku.
Bezpiecznie jednak założyć, że tu również obowiązuje ogólna zasada dobrego promptowania: im więcej dobrych informacji załadujemy do czata, tym lepszy efekt dostaniemy. Mało informacji – kiepski efekt. Maciej Dobrodziej dał czatowi bardzo dużo informacji i zbudował bardzo obszerny kontekst rozmowy z czatem. Dlatego dało to tak dobre efekty.