Не только у нас чешется. Полностью пустой текст. Никакого содержания, кроме лозунгов. Но опасения перед требованиями стандартов присутствуют явно. И намёк на то, что скоро специализированные промпты запатентуют и будут продавать. Вот это уже понятно.

……………..

В этой статье [1] рассматриваются преобразующие возможности больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, в индустрии оценки недвижимости

Революционный потенциал

Глобальные стандарты оценки Королевского института дипломированных сбрвейров (RICS), известные как Глобальные стандарты Красной книги RICS, подчеркивают ключевую роль ‘последовательности, объективности и прозрачности’ в укреплении общественного доверия к оценке имущества.

В этой статье исследуется революционный потенциал генеративного искусственного интеллекта (GAI), в частности ChatGPT, который помогает оценщикам составлять отчеты об оценке в соответствии с признанными во всем мире стандартами, предоставляя заинтересованным сторонам четкие и достоверные оценки стоимости.

Появление технологии GAI привело к кардинальным изменениям в различных секторах, включая оценку недвижимости и связанные с этим исследования. ChatGPT, передовая компания LLM, способная реагировать на запросы людей, завоевала значительную популярность как ценный инструмент для компаний, ищущих эффективные и экономичные решения. Можно представить себе будущее, в котором сложные задачи (такие как составление договоров передачи имущества, составление отчетов об оценке, составление списков недвижимости и предоставление инвестиционных консультаций) будут легко интегрированы в упрощенный автоматизированный процесс.

До сих пор высокие затраты, связанные с обучением LLM (основной составляющей ChatGPT), представляли собой серьезное препятствие для многих исследователей, стремящихся внедрить эту технологию. К счастью, появление ChatGPT позволило преодолеть эти препятствия, сделав LLM более доступными. Преодолев ценовой барьер, можно переключить внимание на важнейший элемент использования этой новаторской технологии – оперативное проектирование, основанное на принципах Красной книги и соответствующее мировым стандартам.

ChatGPT завоевал значительную популярность как ценный инструмент для компаний, ищущих эффективные и экономичные решения.

ChatGPT обладает исключительным потенциалом для раскрытия новых возможностей в области оценки имущества, предоставляя оценщикам возможность составлять последовательные, объективные и прозрачные отчеты, соответствующие самым высоким профессиональным стандартам. Стратегически используя возможности ChatGPT за счет тщательного и оперативного проектирования, оценщики могут расширить свои возможности по совершенствованию процесса оценки и внедрению новых отраслевых практик. Далее приводится обзор основных принципов оперативного проектирования, иллюстрирующий его соответствие мировым стандартам Красной книги в сочетании с соответствующими национальными приложениями (если таковые имеются), чтобы продемонстрировать практическое применение, подчеркивающее значительный потенциал ChatGPT в оценке недвижимости. С помощью этого новаторского исследования моя цель состоит в том, чтобы обогатить научную дискуссию о применении передовых технологий GAI в оценке недвижимости, позволив профессионалам ориентироваться в постоянно меняющемся ландшафте, что повышает уверенность пользователей оценки.

Prompt инжиниринг

По своей сути, prompt инжиниринг — это практика разработки или точной настройки подсказок для получения желаемых результатов или поведения от LLM. Это включает в себя разработку кратких инструкций, запросов или форматов ввода, которые стимулируют значимые ответы от модели GAI. Эта методология имеет решающее значение, поскольку языковые модели требуют четких инструкций для получения точных, актуальных и соответствующих контексту результатов.

Prompt инжиниринг не только управляет поведением модели, но и повышает качество реагирования и вероятность достижения запланированных результатов. Можно провести интересную параллель между prompt инжинирингом и рекомендациями, изложенными в Красной книге RICS.

Красная книга представляет собой стандартизированную основу для оценки имущества, гарантирующую, что оценщики придерживаются единых методологий, принципов и стандартов отчетности, которые способствуют повышению надежности и соблюдению этических норм. Prompt инжиниринг также предоставляет структурированную схему языковых моделей, устанавливающую руководящие принципы и методы для создания подсказок, которые дают желаемые результаты. Используя возможности ChatGPT или других моделей GAI со стратегией CoT-подсказок, оценщики недвижимости могут ускорить свои рабочие процессы, придерживаясь трех основных принципов Красной книги: последовательности, объективности и прозрачности.

Согласованность

Согласованность является ключевым принципом оценки недвижимости, поскольку она обеспечивает единообразие и сопоставимость различных оценок. Глобальные стандарты RICS Red Book одобряют использование единообразных методологий, процедур и форматов отчетности для создания достоверности и уверенности в процессе оценки. В эпоху моделей GAI у оценщиков появилась уникальная возможность взять на себя роль «оперативных инженеров», управляя моделями GAI для получения результатов оценки, которые были бы не только последовательными, но и надежными. Тщательно формулируя точные рекомендации, отражающие специфический контекст и требования к каждой оценке, оценщики могут способствовать общему единообразию и интерпретируемости отчетов, создаваемых с помощью искусственного интеллекта.

При традиционных подходах к оценке недвижимости оценщики в значительной степени полагались на свой опыт и профессиональное суждение, что часто приводило к различиям в результатах оценки. Однако появление технологии GAI позволяет оценщикам стандартизировать процесс оценки, предоставляя подробные рекомендации, которые включают стандартизированные измерения, разумные допущения и согласование с предполагаемой целью оценки. Например, модели GAI могут обеспечить интеграцию международных стандартов оценки недвижимости, способствуя согласованному сравнению оценок, проводимых в разных странах или городах. Чтобы подчеркнуть важность согласованности, стоит отметить расхождения, которые часто обнаруживаются при применении моделей оценки внешними и внутренними оценщиками. Эти расхождения часто возникают из-за несоответствий в допущениях относительно критических входных переменных (таких как чистая доходность, ставка дисконтирования и валовая доходность на выходе). Такие несоответствия подчеркивают настоятельную необходимость ужесточения правил оценки и применения модели единого дисконтированного денежного потока (DCF).

Интегрируя предписанные элементы, оценщики могут разработать более стандартизированный подход к оценке имущества.

Интегрируя предписанные элементы (такие как подробные объяснения допущений в подсказках GAI, установленные безрисковые ставки, гибкие сценарии инфляции и прозрачные методологии дисконтирования денежных потоков и определения конечной стоимости), оценщики могут разработать более стандартизированный подход к оценке имущества.

Объективность

Объективность, лежащая в основе процесса оценки, подчеркивается глобальными стандартами RICS Red Book. Эти стандарты подтверждают необходимость того, чтобы оценщики подходили к своим задачам с неизменной беспристрастностью, без предвзятости или конфликта интересов. В «Красной книге» подчеркивается, что суждения и выводы должны основываться на надежных доказательствах и объективных критериях, которые гарантируют справедливость и добросовестность методов оценки. Перед оценщиками стоит задача выносить профессиональные суждения и придерживаться признанных методологий оценки, которые обеспечивают объективность на протяжении всего процесса.

Чтобы еще больше укрепить этот принцип объективности, технология GAI (с ее потенциалом для оперативного проектирования) представляет собой преобразующий инструмент. Объективность наиболее явно проявляется при выборе прямых сопоставимых объектов, что является ключевым аспектом оценки имущества. Традиционно оценщики полагались на свой опыт и профессиональное суждение при выборе сопоставимых объектов на основе объективных критериев (таких как местоположение, размер, тип и состояние).

Интегрируя prompt инжиниринг в технологию GAI, оценщики могут давать точные инструкции моделям GAI, гарантируя, что выбор сопоставимых объектов будет строго соответствовать этим объективным критериям.

Объединение prompt engineering и GAI согласуется с принципами объективности, закрепленными в международных стандартах Красной книги. Это способствует последовательности и непредвзятым сравнениям, что способствует повышению достоверности оценки имущества за счет применения структурированного подхода. Это позволяет оценщикам составлять отчеты об оценке, основанные на объективных критериях. Используя оперативный подход, оценщики могут снизить влияние личных и организационных факторов, что гарантирует целостность процесса оценки

Прозрачность

Прозрачность имеет жизненно важное значение для обеспечения подотчетности и общественного доверия в сфере оценки имущества. Международные стандарты, включенные в Красную книгу, подчеркивают важность прозрачных процессов оценки и отчетности. Ожидается, что оценщики будут эффективно сообщать о масштабах, целях и выводах своих отчетов об оценке, обеспечивая доступ заинтересованных сторон к важной информации. Прозрачная отчетность позволяет принимать обоснованные решения и способствует эффективному надзору и тщательной проверке государственных ресурсов. В контексте моделей GAI оценщики могут использовать программируемый запрос CoT с контролем версий, указанный в каждом запросе оценки, что повышает прозрачность. Такая практика обеспечивает воспроизводимость запросов CoT и отчетов об оценке. Благодаря четкому указанию используемой модели LLM (например, «textdavinci-003» в случае бесплатной модели OpenAI ChatGPT LLM) и настройкам параметров для каждой оценки поддерживается соответствие между моделями GAI и профессиональными стандартами в сфере оценки недвижимости. Более того, внедрение технологии блокчейн может значительно повысить прозрачность. Благодаря своим децентрализованным и неизменяемым характеристикам блокчейн предлагает безопасную платформу для документирования различных процессов оценки в ChatGPT, включая этапы, связанные с CoT, и соответствующие результаты. Текущая версия ChatGPT, которая находится в свободном доступе, содержит функцию экспорта разговоров в виде записей. Регистрация этих разговоров в блокчейне позволит создать прозрачный, отслеживаемый архив, доступный для клиентов, что повысит подотчетность и доверие к отчетам об оценке, созданным с помощью искусственного интеллекта.

Факторы, влияющие на prompt инжиниринг

На выбор подходящего варианта в процессе оценки влияют несколько переменных, каждая из которых влияет на общую эффективность получаемого результата.

Во-первых, необходимо всестороннее понимание целей клиента и желаемого результата. Оценщики могут обеспечить соответствие отчета об оценке, созданного с помощью искусственного интеллекта, конкретным целям клиента, разработав prompt, отражающий эти ожидания, и одновременно придерживаясь стандартов Красной книги. При разработке запроса следует учитывать предполагаемую цель взаимодействия, будь то поиск информации, создание контента или решение проблем.

Во-вторых, оценщики должны понимать возможности и ограничения моделей GAI (таких как ChatGPT). Знание сильных и слабых сторон модели позволяет оценщикам использовать ее возможности, эффективно устраняя потенциальные недостатки. Важно понимать, что даже такие продвинутые модели, как ChatGPT, могут сталкиваться с трудностями при выполнении определенных задач или иногда генерировать неточную информацию. Таким образом, оценщики эффективно выполняют функции аудиторов для ChatGPT, играя ключевую роль в обеспечении точности и достоверности полученных результатов.

Невозможно переоценить важность терминологии и контекста, относящихся к конкретной предметной области, при оперативном проектировании в специализированных областях (таких как оценка недвижимости). Интегрируя эти элементы, оценщики могут направлять модель GAI на получение более точных и контекстуально значимых ответов.

Стоит отметить, что в будущем оценочные фирмы могут запатентовать prompt CoT или защитить их авторским правом, что означает, что для доступа к подписанным отчетам об оценке может потребоваться подписка или плата.

Чтобы гарантировать ясность и точность при разработке prompt, prompt должны быть сформулированы четко и недвусмысленно. Любая двусмысленность может привести к неоптимальным ответам. Четкие инструкции, точные вопросы и адекватный контекст способствуют минимизации двусмысленности. Применение стандартизированного набора вопросов, аналогичных тем, которые предписаны Международными стандартами оценки (IVS) и специально разработанных для оперативного проектирования, может еще больше повысить ясность и точность при оперативном проектировании.

При рассмотрении ограничений необходимо определить, нужно ли накладывать какие-либо ограничения (например, на длину ответа или формат) для достижения желаемого результата. Четкое определение таких ограничений помогает модели генерировать ответы, соответствующие определенным критериям, таким как ограничения по количеству символов или структурированные форматы. Тем не менее, стоит отметить, что усовершенствования в моделях GAI, примером которых является Claude AI из Anthropic, предлагают более широкие контекстные окна, которые могут облегчить проблемы, связанные с ограничениями. Новые разработки на рынке могут привести к дополнительным решениям для преодоления этих ограничений.

Симбиотическое партнерство между оценщиками и GAI  должно основываться на твердой приверженности профессиональной честности.

Перспективы оценки с использованием GAI в будущем

Поскольку мы смотрим в будущее оценки недвижимости, внедрение LLM может стать катализатором революционных преобразований в отрасли. В тандеме с LLM оценщики готовы совершенствовать свои оперативные инженерные методы, используя свой отраслевой опыт для получения точной и контекстуально значимой информации. Перспектива обучения оценщиков своим уникальным моделям GAI, адаптированным к их индивидуальным стилям письма и форматам презентации, является мощным инструментом повышения точности и эффективности оценки недвижимости. Используя методы машинного обучения, оценщики могут дать возможность своим коллегам из GAI перенимать их особый опыт и процессы принятия решений. Этот персонализированный подход отражает тонкости профессионального суждения отдельных оценщиков, гарантируя, что отчеты об оценке, созданные с помощью искусственного интеллекта, точно отражают их предпочтительные методологии и соответствуют отраслевым стандартам. Точная настройка этих моделей с учетом специфики предметной области, тенденций рынка, характеристик недвижимости и региональных особенностей позволяет составлять индивидуальные и актуальные отчеты об оценке. Тем не менее, важно признать, что этот преобразующий путь требует вдумчивого рассмотрения этических принципов и профессиональных стандартов. Поскольку оценщики используют возможности GAI, обеспечение отчетности и строгого соблюдения отраслевых правил остается первостепенной задачей.

Симбиотическое партнерство между оценщиками и GAI должно основываться на твердой приверженности профессиональной честности, гарантируя, что модели GAI будут использоваться в дополнение к опыту оценщиков, а не подменять человеческое суждение. Будущее оценки с привлечением GAI заключается в гармоничном взаимодействии оценщиков и LLM. Это будущее, основанное на сотрудничестве, индивидуализации и внимательном соблюдении этических стандартов, – будущее, в котором оценщики будут руководить разработкой технологий GAI для расширения своего опыта и подготовки более последовательных, объективных и прозрачных отчетов об оценке.

---

[1] Cheung W. (2024), Unleashing the Potential of ChatGPT in Property Valuation Reports. Red Book compliance Chain-of-Thought (CoT) prompt engineering, Property Professional, Summer, https://propertyinstitute.nz/Attachment?Action=Download&Attachment_id=8215 . Доктор Уильям Чунг (William Cheung) — доцент кафедры недвижимости Оклендского университета. Эта статья представляет собой переработанную версию статьи Уильяма Чунга, опубликованной в июле 2023 года в Journal of Property Investment & Finance (см. https://doi.org/10.1108/JPIF-06-2023-0053).