Как писать хорошие тексты, используя нейросети

Дисклеймер: для этой статьи мы сделали две вводные части. Одна из них была написана чатом GPT. Какая именно? Ответ будет в конце.

Ещё вчера использование нейросетей в учебе и работе считалось читерством. Сегодня это становится нормой. Главное — делать это правильно. Как использовать искусственный интеллект в своих целях, не попадаясь на глаза тем, кто ещё не готов принять будущее? Об этом — в нашем материале.

Идеальный мир, в котором «вкалывают роботы, а не человек», казалось бы, наступил. Но вот ты сдал редактору статью, а он спрашивает: «Писала нейросеть?» Пока одни борются с искусственным интеллектом, мы учимся правильно им пользоваться. Спросили главного редактора, преподавателя и технологического предпринимателя, как они вычисляют «почерк» нейронки, и на основе их ответов составили свой алгоритм правильного общения с ИИ.

Чтобы научиться пользоваться нейросетью, нужно понять, как она работает. «Умная программа» умеет отвечать на вопросы, писать тексты и переводить их на другие языки, придумывать идей. Для того, чтобы она все это умела, её «накормили» огромным количеством текстов, книг, статей, изображений, сайтов и других  данных. Вложили всё, что есть в интернете. Программа прочитала всё это, «запомнила» и установила связи между разными словами и понятиями. Например, она поняла, что «кошка» часто встречается рядом со словами «мяу», «пушистая» и «молоко». Эти связи — как сеть паутины в её «голове».

ChatGPT

продвинутая языковая модель, созданная для обработки и генерации текста, анализа информации и интеллектуального взаимодействия

Что происходит У ТЕБЯ в «голове», когда мы пишем запрос?

— Когда я получаю запрос, происходит несколько этапов. Сначала я разбираю его на отдельные слова или части слов — токены. Затем каждому из них присваивается числовой код, чтобы компьютер мог обработать текст. Эти коды называются векторами. Далее я ищу в своей базе данных векторы, которые наиболее близки к запросу, то есть слова и фразы, которые часто встречаются вместе. После этого я оцениваю, насколько найденные связи релевантны, используя математические функции, учитывающие частоту и силу этих связей. Наконец, я выбираю наиболее подходящие связи и формирую ответ, подбирая слова так, чтобы текст был логичным и грамматически правильным.

Говоря человеческим языком, чат GPT анализирует запрос, находит в своей базе знаний информацию, которая с ним связана, и выдаёт лучший, по его мнению, ответ. При этом он не понимает слов, а опирается только на статистику — на то, как часто слова в запросе встречались вместе при обучении. Поэтому иногда его ответы нам кажутся странными, неживыми.

ВЛАДИМИР ЖУРАВЛЕВ

IT-шник, инженер Data Scientist

— На данный момент отличить «почерк» нейронки можно по нескольким признакам, при этом ни один из них не является стопроцентным индикатором. Это стереотипность и однообразие фраз, создаваемых нейросетью, склонность к повторению одних и тех же конструкций, шаблонов и клише. Текст при этом может казаться немного «безжизненным» и лишенным индивидуальности. Написанный человеком текст, даже в формальном стиле, обычно демонстрирует больше вариативности. Тексты нейросетей, особенно обученных на больших объемах данных, демонстрируют смесь стилей, при этом им часто не хватает уникальности и индивидуальности стиля изложения. Нейросети часто используют распространенные слова и выражения, избегают более специфических или уникальных терминов в рамках контекста, это приводит к перенасыщенности общими словами и фразами. Хотя нейросети обучаются правильному использованию пунктуации, они могут иногда допускать ошибки или использовать пунктуацию нестандартным образом. Человеческий текст часто содержит несовершенства, такие как повторы, небольшие неточности, изменения направления мысли в ходе написания текста. Идеально структурированный текст может вызывать подозрение.

Нейросеть любит писать по шаблону, поэтому в своем запросе нужно выводить её из «зоны комфорта». Спрашивайте конкретные вещи, уточняйте, добавляйте детали в свой вопрос. Избегайте абстракции, не говорите общими фразами. Не давайте ИИ свободы для генерации шаблонного текста. Например, вместо «Напиши эссе о любви» сформулируйте запрос конкретно: «Напиши эссе о любви в контексте романа Льва Толстого «Анна Каренина», сосредоточившись на сравнении любви Анны и Левина».

По данным сервиса «Нейростат» от Яндекса, молодое поколение от 18 до 34 лет чаще других использует текстовые нейросети для работы и учебы. Домашние задания, контрольные или даже большие академические работы теперь пишет искусственный интеллект. Но делает он это лениво, пытается обойти факты, не использует ссылки, а иногда даже придумывает информацию.

Татьяна Сафонова

Доцент кафедры теории и практики журналистской работы КГУ

— За последние несколько лет, с тех пор как студенты стали активно использовать ИИ, примерно в 85% случаев я могу определить, что текст сгенерирован нейросетью. Во-первых, в таких работах содержится большое количество текста без ссылок на авторов, которые должны быть указаны. Во-вторых, присутствует много «воды»: одна и та же мысль разными словами растягивается на несколько страниц. Студент не стал бы делать этого даже для увеличения объёма. Кроме того, ИИ не приводит конкретных кейсов, не анализирует нужные материалы и опирается на ограниченный круг источников. В тексте не встречаются фразы «мы проанализировали», «установили» — или встречаются, но отсылают к каким-то практикам из условной Самары или Калифорнии, хотя студент пишет на региональном материале Курска. Теоретическую часть для курсовой или даже дипломной работы написать с помощью ИИ можно, но с практической частью всё сложнее, особенно если требуется анализ с учётом региональной специфики.

Нейросеть не любит работать, пока её не заставишь. Заставить ее «шевелить мозгами» можно с помощью фраз: «Где ты взяла эту информацию?», «Перепроверь данные и пришли ссылки, на которые ты опиралась в своём ответе», «Приведи конкретный пример из реальности, не придумывай его», «Старайся отвечать, основываясь на принципе “лучше качество, чем количество”», «Углубись в анализ, не бери поверхностные факты». А еще полезно составить список своих личных словесных оборотов и фраз, которые вы используете в жизни, и просить ИИ логично встраивать их в свои ответы.

Допустим, нам удалось «обмануть» нейросеть и заставить её писать обычные тексты и выполнять домашние задания так, как это сделал бы человек. Но что делать с художественными и публицистическими текстами? «Робот сочинит симфонию? Робот превратит кусок холста в шедевр искусства?» — спрашивал Дэл Спунер в фильме «Я, робот». Мы сделали такой запрос чату GPT. Он ответил: «Да, сможет».

Алина Верютина

Главный редактор МОРС

— Однажды мы в «Морсе» попросили ChatGPT рассказать о главных достопримечательностях Курской области и подобрать к ним фотографии. Узнали много нового. В списке оказались Курская крепостная стена, комплекс «Знаменские сады» и даже музей Пушкина. Интересно, что и фото этих вымышленных достопримечательностей нейросеть тоже нашла. Мы посмеялись и даже выложили этот материал. Но это тот случай, когда мы сами «в теме», а если нет? Если ты просишь нейросеть написать материал на далекий от твоего кругозора материал, и результат может быть далек от действительности. Любой опытный редактор быстро «раскусит» текст, наспех сгенерированный в нейросети. Очень часто в них нет актуальных примеров и аргументации. В распоряжении нейросети всего один источник информации — уже опубликованные кем-то материалы. Журналист же использует три метода сбора информации: работу с документами, наблюдение и интервью. Например, перед корреспондентом стоит задача написать текст о работе музея. Первым делом он изучит документы, то есть зайдет на сайт музея и в соцсети, найдет опубликованные в сети фото, почитает старые статьи в других изданиях. Дальше отправится в музей, чтобы обойти все залы и посмотреть экспонаты своими глазами. Это будет наблюдение. Ну и, наконец, журналист возьмет интервью у сотрудников: директора, смотрителей, хранителя фонда. Так в его распоряжении окажется большое количество самых разных фактов, на основе которых и будет строится статья. Если в тексте мало конкретных деталей, но зато много пространных размышлений и общих фраз, есть подозрение, что человек попросил помощи у искусственного интеллекта вместо того, чтобы использовать свой.

У хороших текстов есть стиль. Понимая, какую задачу решает материал и какие эмоции он должен вызвать аудитории, журналист подбирает определенную стилистику текста, подачу. Он может писать музыкально, длинно и цветасто, а может использовать короткие, ритмичные фразы. А еще журналисты остроумны, у них есть в арсенале пословицы, цитаты из классики или популярных фильмов. Жонглировать выразительными средствами нейросеть еще не научилась.

Чтобы «вдохнуть жизнь» в текст нейросети, нужно задать ей конкретный тон. Укажите, в каком стиле должен быть текст: формальном, неформальном, юмористическом, академическом или деловом. Покажите нейросети примеры желаемой стилистики — можно написать их самостоятельно или взять у другого автора. Определите длину и структуру текста. Разбейте большой запрос на несколько маленьких, чтобы ИИ не запутался. Разделите вопрос на логические блоки и работайте с ними отдельно, а затем попросите объединить их в цельный текст. Также можно дать нейросети команду «включить воображение». Например: «Представь, что ты писатель-символист Серебряного века».

Научить машину писать как человек — сложная задача. Искусственный интеллект был создан, чтобы помогать людям, а не заменять их. Важно использовать этот инструмент для улучшения качества работы, а не как способ фейкового творчества. 

Оценить текст на «почерк ИИ» можно с помощью сервисов GPTZero, Originality.ai, Writer.com. Эти инструменты используют различные алгоритмы и анализируют текст по описанным выше признакам. Кстати, первый вариант начала статьи был написан чатом GPT.