Страшный вопрос у меня крутится в голове: а обществу действительно стоит шеймить любой ИИ-контент по умолчанию?

Чуть предыстории.

ИИ суперкруто помогает с версионированием. Только за вчера и сегодня я подготовила с десяток углов подачи нашего исследования — от ситуации в SMM или разработке корпоративных решений до маркетинговых затрат в недвижимости. Клод отлично из всего массива данных подбирает нужные факты под специфику каждой отдельной площадки, собирает их в подходящий по формату сторителлинг или список тезисов для питчинга.

Ну то есть как — Клод собирает. От меня там не только исходные данные, но и постановка задачи и куча шагов по контролю и улучшению качества результата. После многих итераций, уточнений, личных интерпретаций и обновлённых правил проекта уже и не скажешь, что это не мой результат. За него точно отвечаю я, а не нейросеть.

Но давать правки по содержанию не проблема: один раз объяснишь и он всё запомнил. А вот что мне никак не удаётся победить в ИИ, так это его стиль изложения.

Полностью переписывать каждый текст — это убивать эффект помощи чуть менее чем полностью. Поэтому я пока не сдаюсь и иду на ухищрения. Составила большой файл с ИИшными маркерами текста, которые модель обязана вычищать. Добавила шаги работы над голосом, позицией, ритмом, синтаксисом.

Но всё не то. Текст получается отвратительно идеальным и гладким. Читаю очередной ответ модели и мысленно периодически вижу мем с закатывающим глаза Тони Старком.

Потому что уже теряюсь в догадках, как объяснить модели, почему я всё ещё недовольна.

Интересный взгляд на эту проблему прочитала на днях в одном из моих любимых каналов про ИИ:

[Учёный-математик в своей статье] рассказывает о вещи, которой почти нет в машинных решениях, но которая встречается в почти всех человеческих. Это – “трение” в тексте. По доказательству, написанному человеком, сразу видно, где он нервничал, где “извиняется” за слишком сложную формулировку, а где абзац и вовсе несколько раз переписывался.

Это трение любой человек считывает моментально. И оно информативно, так как выделяет места, реально важные для автора – а значит, на них нужно обратить внимание и при чтении.

У машинного текста этого трения нет: модели одинаково хорошо пишут о важных и второстепенных вещах. И это опять выходит далеко за пределы математики. Причина ИИ-слопа не в том, что он сделан плохо, а в том, что в нем нет трения.

Первой моей мыслью, когда я это понял, было написать промпт, чтобы ИИ делал тексты с “трением”. Но возможно стоит поступить иначе: оставить трение людям, а в случае с ИИ-контентом… просто привыкнуть, что он иной.


Привыкнуть, что он иной. Когда он всё равно полезный и содержательный. Когда текст не пытается мимикрировать под авторский, он просто информационный.

Готовы ли мы к этому?..