Российский студент с помощью искусственного интеллекта нашел себе девушку. История дошла до брачного предложения
Парень научил искусственный интеллект общаться с девушками в тиндере вместо себя. Рассказываем, как он это сделал, сколько пришлось потратить времени на поиски и из какого количества девушек выбирать, чтобы найти ту, которой он сделал предложение.
О своем опыте поиска девушки Александр Жадан рассказал в твиттере. Год назад он стал известен тем, что защитил дипломную работу, написанную с помощью ChatGPT.
Но на этом его эксперименты не закончились. Александр решил использовать возможности искусственного интеллекта для поиска девушки. На этот шаг он пошел после того, как расстался с предыдущей девушкой, с которой имел отношения в течение двух лет.
Как пишет парень, через несколько месяцев он понял, что хочет новых отношений. В то же время осознавал, что не хочет тратить время впустую и чувствовать себя некомфортно с новой девушкой. Для поиска он использовал Tinder. После пары недель переписки он ходил на свидания, однако они заходили в тупик.
«Вскрывались характерные минусы (много пьет, есть скованность, эмоциональные качели). Да, это начальное впечатление, но меня отталкивало», — делится Александр.
В результате он решил использовать возможности GPT. В 2022 году, когда еще не было ChatGPT, он с другом получил доступ к API GPT-3. Через систему с помощью скрипта отсылались сообщения в Tinder.
По скрипту также происходил поиск девушек. При этом основным было требование наличия хотя бы двух снимков в профиле. Скрипт отбирал профили и лайкал их. Из 50 автолайков получилось 18 мэтчей (на лайк парня девушки в ответ ставили свой). По правилам Tinder мэтч позволял профилям переписываться.
Как пишет Жадан, GPT общался с девушками без его участия по запросу «ты парень, общаешься с девушкой впервые. Твоя задача: не сразу, но пригласить ее на свидание».
Но первый опыт оказался провальным. После нескольких диалогов переписка прекращалась, так как, как пишет парень, «на третьем-четвертом сообщении GPT звал на свидание в лес».
К тому же GPT-3 не помнил переписку. После первых 5 сообщений он повторял вопросы, на которые уже были получены ответы. В итоге из 18 девушек 13 «сразу заигнорили», 5 — продолжили переписку. Рекорд дошел до 10 сообщений. Но до свидания так и не дошло. Пришлось доработать скрипт, чтобы система помнила предыдущие сообщения.
Первая версия системы
Значительные изменения произошли с выходом ChatGPT. Александр научил систему на своих диалогах, чтобы она писала максимально похоже на его стиль. Также он поставил фильтр на то, чтобы она не писала ничего лишнего.
Кроме этого, парень настроил отсев девушек по визуальным данным с помощью пакета Torchvision. Он научил систему успешно подбирать необходимых девушек на основе 4 тысяч свайпов с другого своего аккаунта в Tinder.
Для поиска релевантных девушек поставил в веб версии Tinder распознавание фоток через torchvision, который обучился на моих свайпах с другого акка на 4к профилей. Машина смогла подбирать нужных девушек почти всегда исправно. Забавное, что с того раза получилось почти тыща метчей pic.twitter.com/breir4zo4C
Система подбора девушки. Видео: @biblikz / X (Twitter)
В результате удалось достичь почти тысячи взаимных лайков. Парень сделал фильтр, который позволил отсеивать девушек по нескольким параметрам: без анкет, менее 2 снимков, верующие, безработные, с пометкой знака зодиака и так далее.
Поиск стал более качественным. С некоторыми девушками Александр переводил переписку в телеграм. Там он сам договаривался о встречах, накануне которых просил ChatGPT сделать краткое резюме переписки и создать характеристику девушки.
Как пишет парень, с некоторыми он продолжал общаться без помощи искусственного интеллекта, но это не давало нужных результатов. Как он пишет,
«девушки вели себя странно, уходили в игнор или по переписке меня что-то настораживало».
Помимо этого, первая версия, работавшая по запросу «найти лучшую, поддерживать отношения», имела много недоработок. Например, могла назначить свидания в одинаковое время, обещала дарить шоколад или цветы, а он об этом не знал и приходил на свидание без подарка.
Вторая версия
Чтобы улучшить процесс, пришлось разработать новую версию. В нее был интегрирован гугл-календарь и телеграм, базы данных разделены на общую и личную, разграничивались уровни доверия, фото распознавались по FlutterFlow.
Новая версия работала на GPT-4, что, по словам Жадана, значительно улучшило переписку. Также удалось продолжить переписку с предыдущими девушками, встречаться и просто общаться.
Как рассказывает парень, для улучшения поиска он попросил помощи у обычного ChatGPT. Система посоветовала ему рассказать о своем детстве, родителях, целях и ценностях. Эти сведения он загрузил в свою разработку, что улучшило поиск по совместимости.
В дальнейшем Александр написал бот для телеграма, через который проходила валидация сообщений, созданных искусственным интеллектом, на вычитку.
В результате проведенных доработок вторая версия получилась без различных «галлюцинаций». За месяц получилось 4943 взаимных лайка и «страшно посчитать, сколько встреч». После 1-3 свиданий парень понимал, хочет ли продолжать коммуникацию.
Как рассказывает Александр, однажды он на несколько недель сократил переписку и встречи до 4 девушек одновременно. Остальных оставил в статусе знакомых или поставил ответы на паузу. В итоге с тремя он остался в хороших отношениях, а с одной — Кариной — в серьезных. В результате необходимость в боте отпала. К тому же, в это время из России уходил Tinder.
Третья версия
Но парень решил написать третью версию своей системы, чтобы поддерживать отношения уже только с Кариной. В этой версии бот писал за хозяина в случаях, когда он долго не отвечал, и давал советы, как лучше общаться.
Как отмечает Жадан, Карина была среди тех девушек, с которыми общалась еще его первая версия. Поэтому очень хорошо, что вторая версия смогла продолжить переписку.
Однажды система на основании переписки с Кариной предложила парню жениться на ней.
В отдельном ChatGPT парень попросил подготовить план действий с несколькими сценариями для того, чтобы девушка приняла предложение выйти замуж. В итоге все получилось.
Как пишет Александр, на разработку проекта ушло около 120 часов и 1432 доллара на систему API. На счета в ресторанах — до 200 тысяч российских рублей.
Для того, чтобы как-то монетизировать свою разработку, Александр придумал собирать данные девушек и рекомендовать их на вакансии работодателей. Так ему удалось пристроить 8 своих знакомых и заработать более полумиллиона российских рублей. Как пишет парень, на этом можно было сделать стартап, но он переключился на более перспективный проект.
По словам Жадана, если бы ему пришлось знакомиться самому и ходить на встречи, то на это ушло бы как минимум 5 лет и около $150 тысяч.
«Спасибо GPT за экономию денег и времени», — завершает свой рассказ Александр.
Комментарии