Как я использую нейросети при подготовке грантовых заявок. Пример из собственного проекта

Сейчас работаю над новой заявкой в Фонд президентских грантов. Это проект «Красноярск глазами ребёнка», который мы планируем реализовать в преддверии 400-летия нашего города.

Идея — помочь семьям с детьми 5–7 лет знакомиться с историей Красноярска через совместные экскурсии, наблюдения, небольшие исследования и игровые задания. В проекте предусмотрено участие 20 семей и проведение четырёх специально разработанных краеведческих экскурсий.

За плечами у меня уже опыт семи грантов. Но это совершенно не означает, что очередную заявку можно написать по привычной схеме и быть уверенной в результате.

Каждый раз приходится заново проверять логику проекта, обоснование проблемы, показатели и бюджет. И здесь я всё активнее использую нейросети.

Приведу конкретный пример из нынешней заявки.

В разделе, где описывается социальная проблема, у нас была такая формулировка:

«Большинство существующих экскурсий ориентировано на взрослых и школьников».

На первый взгляд вполне понятное утверждение. Ведь действительно непросто рассказывать дошкольникам об истории города так, чтобы они не просто слушали даты и фамилии, а понимали происходящее.

Но при проверке этого раздела с помощью ИИ возник вполне справедливый вопрос: а чем мы подтверждаем, что большинство экскурсий не рассчитано на дошкольников?

Наших наблюдений здесь недостаточно.

Нужно изучить реальные предложения музеев и экскурсионных организаций Красноярска, сравнить возрастные ограничения, содержание, продолжительность и стоимость программ.

Второй пример.

В заявке я ссылаюсь на наш предыдущий проект «Тропами предков: незнакомый Красноярск», который поддержан краевой грантовой программой «Партнёрство».

При наборе участников желающих оказалось больше, чем предусмотренных 20 мест.

Это хороший аргумент в пользу востребованности подобных программ. Но для заявки важно не просто написать «было много желающих», а подтвердить, сколько семей обратилось, сколько смогли принять участие и скольким не хватило мест.

И ещё один момент, на который обратила внимание предварительная проверка: в заявке упоминаются анкетирование родителей и общение с семьями. Но чтобы эти материалы действительно подтверждали проблему, нужно показать, когда проводился опрос, сколько человек участвовало и какие ответы мы получили.

То есть нейросеть помогает увидеть разницу между нашим профессиональным убеждением и доказательствами, которые мы можем представить эксперту.

Как попробовать такую проверку самостоятельно?
Откройте любую нейросеть, прикрепите свою заявку и положение о конкурсе, а затем напишите:

Ты — эксперт по социальному проектированию.

Проверь раздел моей грантовой заявки, посвящённый социальной проблеме.

Найди утверждения, для которых недостаточно доказательств.

Для каждого укажи:

1. Какое утверждение требует подтверждения.
2. Почему имеющихся данных недостаточно.
3. Какие документы, исследования или результаты опросов помогут его обосновать.
4. Как можно уточнить формулировку, не искажая фактов.

Оформи результат в таблице.

Не придумывай статистику, исследования и результаты опросов. Если данных недостаточно, прямо напиши об этом.

Не делай вывод о соответствии требованиям конкурса, если не можешь подтвердить его положением».

Полученную таблицу можно использовать как рабочий список для доработки заявки.

Конечно, замечания нейросети тоже необходимо проверять. Она может ошибаться, неверно понимать контекст или предлагать подтверждения, которые невозможно получить.

Но за семь грантов я убедилась в одном: хорошая заявка держится не на красивых формулировках, а на понятной проблеме, доказательствах её существования и реалистичном способе решения.

Искусственный интеллект не заменяет опыт социального проектирования. Зато помогает посмотреть на собственный текст немного со стороны — примерно так, как на него посмотрит эксперт, который впервые знакомится с нашей идеей.