# Расс Альтман: «Считайте каждый вопрос подарком, а не атакой» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=psUxEj6dGhM Канал: Stanford Graduate School of Business Опубликовано: 27.08.2024 --- В новом выпуске подкаста «Think Fast, Talk Smart» встретились два эксперта по коммуникациям из Стэнфорда: Мэтт Абрахамс и Расс Альтман. Они обсудили, как искусственный интеллект меняет способы передачи информации, почему учёным важно уметь рассказывать истории и как правильно выстраивать работу в междисциплинарных командах. ## 🤖 ИИ как зеркало и помощник в коммуникации [[JUMP:01:05]] Расс Альтман, будучи специалистом в области биоинженерии и ИИ, характеризует себя как «оптимиста в вопросах Искусственного Интеллекта» [1:29]. По его мнению, ИИ не создает новые проблемы, такие как предвзятость или несправедливость, а скорее обнажает те изъяны, которые уже существовали в обществе в скрытом виде [1:43]. Альтман считает, что ИИ заслуживает признания за то, что вывел эти проблемы на поверхность, дав нам возможность работать над их устранением. В контексте общения гость полагает, что инструменты вроде ChatGPT не заменят человека, если тот четко понимает цели своей коммуникации. Альтман предлагает задавать себе три вопроса: * Зачем я общаюсь? [1:57] * Что именно я пытаюсь сказать? * Насколько я аутентичен в этом сообщении? Если у автора есть ясное послание и искренность, то ИИ, по словам Альтмана, станет лишь инструментом для усиления и улучшения этого сообщения [2:10]. Мэтт Абрахамс добавляет, что ИИ особенно полезен для тех, для кого английский не является родным, помогая освоить местный вернакуляр и варианты формулировок [2:49]. Кроме того, ИИ отлично справляется с задачей адаптации контента под разную аудиторию — например, когда нужно объяснить сложную концепцию на уровне восьмиклассника [3:01]. ## 📑 «Пре-гуманитарный» фильтр: ИИ в написании грантов [[JUMP:03:26]] Расс Альтман поделился личным опытом использования больших языковых моделей (LLM) при подготовке заявок на гранты для Национальных институтов здравоохранения США (NIH) [3:38]. Прежде чем отправить одностраничное резюме своего исследования коллегам-людям, он пропустил текст через ИИ с просьбой выделить сильные и слабые стороны. Результат удивил профессора: * ИИ указал, что Альтман слишком сильно полагается на свои прошлые достижения в тексте заявки [3:51]. * Гость признал, что критика была абсолютно справедливой. * По мнению Альтмана, использование LLM как «пре-редактора» позволяет исправить очевидные ошибки до того, как беспокоить занятых коллег [4:06]. ## 🎯 Универсальная формула успешного предложения [[JUMP:04:32]] За годы работы Альтман выработал четкую структуру для любых предложений — от заявок на федеральное финансирование до предложения руки и сердца. По его мнению, успех любого питча или презентации зависит от соблюдения следующей последовательности: 1. **Понимание миссии:** Нужно точно знать цели человека или организации, к которой вы обращаетесь. Без попадания в их миссию «игра закончена» [4:58]. 2. **От общего к частному:** Сначала обозначьте глобальную проблему, а затем сфокусируйтесь на той её части, которую вы предлагаете решить [5:13]. 3. **Обоснование уникальности:** Докажите, что подпроблема ещё не решена и что именно вы (или ваша команда) обладаете уникальными возможностями для её решения [5:25]. 4. **План действий:** Сформулируйте от 3 до 5 конкретных шагов. 5. **Образ будущего:** Завершите кратким описанием того, каким станет мир после реализации вашего проекта. В шутку Альтман упомянул, что применил эту структуру даже делая предложение своей жене, пообещав ей в финальном пункте: «Дорогая, ты будешь счастливее, чем сейчас» [5:52]. ## 🧬 Перевод со «сложного» на «понятный»: истории и аналогии [[JUMP:06:11]] Работа в науке часто связана с огромными массивами данных и сложной терминологией. Однако Альтман утверждает, что человеческий мозг гораздо лучше запоминает истории, а не сухую статистику [7:12]. Хотя как учёный он признает, что данные надежнее анекдотичных случаев, в коммуникации хорошая история часто заменяет цифры из-за своей убедительности. Для упрощения сложных тем собеседники рекомендуют: * **Использовать аналогии:** Перенос научной концепции на повседневные ситуации, например, сравнение работы интернета со сложной системой доставки почты [7:50]. * **Держать «антенну на жаргон»:** Альтман советует не бояться прерывать разговор, чтобы расшифровать аббревиатуру (например, NIH) или сложный термин [8:32]. * **Регулировать уровень сложности в реальном времени:** Нужно подавать сигналы собеседнику, если обсуждение уходит на уровень «докторской степени», в то время как аудитория — студенты или школьники [8:46]. * **Подтверждать сложность:** По мнению Альтмана, стоит открыто сказать слушателям: «Эта тема (например, квантовая физика) действительно трудная, но мы разберемся в ней вместе» [9:50]. Мэтт Абрахамс добавил, что важную роль играет предварительная работа: «гуглинг» собеседника для поиска общих тем и подготовка аудитории через приглашения на встречи, где заранее обозначены сложные концепции [10:29, 11:20]. ## 🎁 Искусство вопроса: от «атаки» к «подарку» [[JUMP:11:11]] Расс Альтман считает, что специфика — это главное правило в мире вопросов. Конкретные вопросы ведут к конкретным и интересным историям [11:34]. При этом он полагает, что уточняющий (follow-up) вопрос зачастую важнее первого, так как к этому моменту собеседник уже «разогрелся» [11:46]. Важный аспект в обучении молодых учёных — изменение отношения к вопросам после семинаров. Альтман отмечает, что многие аспиранты воспринимают вопросы как атаку и начинают защищаться [12:50]. Профессор учит их рассматривать каждый вопрос как «маленький подарок»: * Вопрос показывает, что слушатель действительно слушал и обрабатывал информацию [13:03]. * Это приглашение к диалогу и признание ценности сказанного. * Вопросы позволяют высказать мнение в мягкой форме, не прибегая к декларативным заявлениям [13:17]. ## 🤝 Командная наука и управление конфликтами [[JUMP:14:25]] Современные исследования часто проводятся междисциплинарными группами. Альтман выделяет несколько принципов успешного сотрудничества: * **Изучение мотивации:** Награды и стимулы у сотрудников из разных сфер редко совпадают. Если не проговорить это вначале, энергия будет потрачена впустую [15:00]. * **Человеческие отношения:** Время на совместные обеды и неформальное общение окупается сторицей, как бы заняты ни были участники [15:38]. * **Осознанная диверсификация:** По словам Альтмана, существуют доказательства того, что команды из людей с разным бэкграундом работают эффективнее. Лидер должен иметь смелость менять состав группы, если она не подходит для конкретного проекта [15:52]. Особое внимание Альтман уделяет «конструктивному конфликту». В его лаборатории проходят еженедельные встречи, где студенты представляют свои текущие наработки коллегам [17:37]. Задача лидера — создать атмосферу, где задаются самые жесткие технические вопросы, но при этом сохраняется культура благодарности и доверия [18:31]. Альтман называет это «балансом между строгостью и поддержкой» [18:59]. ## 🌟 Страсть как двигатель будущего [[JUMP:19:00]] Подводя итоги своей работы в качестве ведущего подкаста «The Future of Everything», Альтман отметил, что его больше всего поражает страсть учёных. По его наблюдениям, для каждого специалиста (будь то гражданский инженер или биолог) его тема — это самая важная и интересная вещь в мире [19:38]. В завершение беседы Расс Альтман поделился своими личными источниками вдохновения и правилами жизни: * **Оптимизм:** Его вдохновляет молодежь, их энергия и надежды на будущее [20:54]. * **Пример для подражания:** Своим главным учителем в коммуникации он считает отца, который обладал прекрасным голосом и умел четко формулировать мысли [21:46]. * **Три ингредиента успеха:** Знание аудитории, специфичность сообщения и сохранение чувства радости [22:38]. По мнению Альтмана, даже в самых серьезных делах важно сохранять легкость и получать удовольствие от процесса общения [22:53].