Аудит собственных диалогов с ИИ: метод Роуэна Чунга для поиска рабочих проблем

Роуэн Чунг, основатель одного из крупнейших в мире дайджестов об искусственном интеллекте The Rundown ИИ, предложил необычный способ самоанализа: выгрузить всю историю диалогов с чат-ботом и попросить нейросеть найти повторяющиеся паттерны в работе и принятии решений. Его рассылку читают более 2 млн человек, включая сотрудников Google, Apple, OpenAI и NASA, поэтому метод уже привлек внимание.

Суть метода проста. Сначала нужно экспортировать данные из чат-бота: в ChatGPT это делается через Настройки → Управление данными → Экспортировать, в Claude — через Settings → Privacy → Export Data. Ссылка на архив приходит на почту, обычно в течение 24 часов. Затем архив распаковывается, файл chat.html конвертируется в текстовый формат и загружается в новый чат. Далее вставляется специальный промт, который просит ИИ не пересказывать диалоги, а сопоставить их между собой, найти противоречия между заявленными ценностями и реальными действиями.

Промт предлагает искать четыре типа проблем: вопросы, которые пользователь задает снова и снова в разных формулировках; решения, вокруг которых он ходит, но не принимает; задачи, которые он избегает делегировать; и что именно он пытается защитить этим нежеланием. В конце ИИ должен дать три обоснованных вывода, с которыми пользователю, скорее всего, захочется поспорить. Это сделано намеренно: болезненные выводы чаще оказываются верными.

Чунг проверил метод на себе и обнаружил, что у него проблемы с делегированием и мания контроля. Кроме того, он не любит общаться с людьми, когда что-то напрягает, и предпочитает загрузить себя делами, вместо того чтобы разбираться в причинах стресса. По его словам, аудит занял 10 страниц в Google Docs, когда он подключил плагин для работы с документами.

Метод опирается на то, что чат-боты хранят многолетнюю историю взаимодействий, которая отражает реальные привычки пользователя. В отличие от опросов или дневников, этот подход не полагается на самоотчеты, а анализирует фактическое поведение. Однако есть ограничения: ИИ может интерпретировать данные субъективно, а качество выводов зависит от полноты истории и формулировки промта. Тем не менее, для тех, кто регулярно использует ИИ в работе, это может стать инструментом для выявления слепых зон.