В последнее время все наперебой пишут о том, что искусственный интеллект вот-вот вытеснит человека, и с рынка исчезнут такие профессии как копирайтер, дизайнер, программист, композитор и другие специальности, связанные с генерацией интеллектуального продукта в широком смысле.
Крупные корпорации вкладывают огромные средства в разработку собственных систем ИИ, и вот уже даже простому пользователю доступны сервисы типа GPTchat, GigaChat от Сбера, Алиса от Яндекса, Shedevrum и другие системы. Любой может сформулировать задание и сгенерировать текст, картинку, а некоторые даже целую дипломную работу написать умудрились с помощью ИИ. Широкий общественный резонанс по этому случаю вынудил академическое сообщество срочно вырабатывать методы борьбы с подобным творчеством у студентов.
А где еще мы сталкиваемся с продуктами деятельности нейросетей? Все ли, что мы сейчас видим в Сети, написано людьми? Порой читаешь какую-нибудь статью в*** (не будем называть платформу, чтобы никого не обидеть), продираешься сквозь абзацы текста, а смысл уловить не можешь. Потому что его нет. Одна вода. Несколько нехитрых тезисов подаются снова и снова в перефразировке. Новостные ресурсы не отстают. Зачем трудиться и переписывать новость, взятую с более расторопных ресурсов, когда можно загнать текст в «уникализатор»? А уж про описания товаров в маркетплейсах и говорить не стоит. Добавим сюда еще типовые отзывы, которые тоже не всегда пишут покупатели и даже вообще не всегда люди.
Не будем скрывать, на волне всеобщей эйфории от нейросетей мы тоже решили разбавить рутину и попробовать немного автоматизировать процесс генерации контента. Результаты нас разочаровали: сгенерированные по довольно подробному заданию тексты были написаны как под копирку: единый шаблон, обилие общих слов, призывные обороты покупать <любой товар>, т.к. он <подарит радость>, <вызовет улыбку>, <будет радовать глаз и вызывать восхищение у окружающих >. Конкретики мало, только то, что ИИ удалось собрать с других сайтов. Уровень критичности к полученному тексту = 0. Информативность на слабую 2. С точки зрения грамматики особо не придраться, но обороты порой какие-то неестественные. Даже как уникализатор нейросеть выступила слабо: проверка сервисами антиплагиата показывала уникальность едва-едва 12-15%
Какой из этого делаем выводы:
- нейросеть вполне способна скомпилировать удобоваримый текст из кусков текстов, доступных в Интернете и в других базах данных, используемых при обучении ИИ;
- тексты, написанные ИИ, достаточно легко определить по их обтекаемости, обилию воды и отсутствию «изюминки»;
- ИИ не «генерирует новые смыслы», а только перемешивает уже известное;
- проверка на уникальность сгенерированных текстов дает достаточно низкую оценку;
- тексты от ИИ вполне можно использовать для каких-то небольших задачек, но не более того.
Можно ли ожидать, что качество текстов от нейросетей станет существенно лучше? Да, возможно. Разработчики постоянно усовершенствуют алгоритмы, и ИИ самообучается. Вот только цель всех этих разработок не в том, чтобы облегчить жизнь ленивыми ученикам или нерадивым копирайтерам. Космические бюджеты вкладываются в развитие ИИ с целью автоматизации и оптимизации дорогостоящих производств, усиление мер безопасности, повышения контроля. Остальное – игрушки, не более того.
Как обстоят дела с использованием нейросетей по-взрослому? Мы знаем, что с их помощью довольно успешно разыскиваются преступники в столичном метро благодаря технологии распознавания лиц. Также отлично справляется ИИ с преобразованием аудиозаписей в письменный текст. ИИ используется в автопилотах роботов-доставщиков. Медики используют нейросеть для быстрого анализа ЭКГ, УЗИ и рентгеновских снимков. Как видим, все эти процессы требуют анализа больших объемов данных и минимум творчества
Эксперты, и прежде всего финансисты, скептически оценивают перспективы дальнейшего внедрения ИИ во все сферы нашей жизни, и вот почему:
«Руководитель отдела глобальных исследований рынка акций GS Джим Ковелло идет еще дальше, утверждая, что для получения адекватной прибыли от предполагаемых затрат на разработку и эксплуатацию технологии искусственного интеллекта в размере около 1 триллиона долларов США она должна быть способна решать сложные проблемы, что, по его словам, не так просто, ибо [текущий ИИ] не создан для того, чтобы это делать. Он отмечает, что такие изобретения, которые действительно изменили жизнь, такие как Интернет, позволили недорогим решениям замещать дорогостоящие решения даже на зачаточном этапе, в отличие от сегодняшних дорогостоящих технологий искусственного интеллекта. И он скептически относится к тому, что затраты на ИИ когда-либо снизятся настолько, что автоматизация значительной части задач станет доступной, учитывая высокую стартовую точку, а также сложность создания критически важных элементов, таких как чипы графических процессоров, что может помешать конкуренции. Он также сомневается, что ИИ повысит капитализацию компаний, использующих эту технологию, поскольку любой прирост эффективности, скорее всего, будет сведен на нет, а путь к фактическому увеличению доходов, по его мнению, неясен. И он задается вопросом, смогут ли модели, обученные на исторических данных, когда-либо воспроизвести наиболее ценные способности человека.»
Иными словами, сегодняшний ИИ всего лишь паразитирует на том, что создано человеком и что успели оцифровать. Случись сейчас, не дай бог, катастрофа планетарного масштаба, которая обнулит сервера с данными, и никакой ИИ не изобретет для нас с нуля электростанцию или двигатель внутреннего сгорания.
В общем, если вы пишете текст для людей, а не для поисковых машин, то и поручать это стоит людям, а не нейросетям. А не то можно получить вот такой «балет»:
