Когда-нибудь нейросеть заменит копирайтеров. Сейчас это уже не кажется настолько фантастическим и отдаленным во времени. Эксперимент бренд-бюро Sixth Sense и агрегатора ИИ-решений Cleverbots доказывает, что среднестатистический читатель с хорошим тематическим бэкграундом не может отличить текст, созданный человеком, от работы нейросети.
Суть эксперимента
В течение недели на тематическом канале о маркетинге публиковали “человеческие” и нейро-посты. В конце недели провели опрос среди читателей, какой пост написан человеком, а какой создан нейросетью. Результаты отражены в диаграмме:
Проценты — это количество голосов за то, что пост создан искусственным интеллектом, а не человеком. Результат действительно впечатляет, ведь отрыв поста про тренды виртуальной одежды от топа о подкастах составляет всего 1%.
Датасет эксперимента — 5 постов, количество опрошенных — 100 человек. Выборка недостаточна для статистической значимости.
Что нужно знать о работе нейросети
1. Сама сеть без участия человека не способна генерировать контент и идеи. Вектор создания текста задает человек.
2. Нейросеть обучается на колоссальных выборках данных, и, в отличие от мозга человека, она способна все запомнить, обработать и извлечь в нужный момент.
3. Чтобы нейросеть генерировала человеческие тексты, ей “скармливают” литературные произведения, энциклопедии и словари, статьи из интернета и плохие тексты тоже. Так достигается максимальное разнообразие лексики, оборотов, фраз, предложений.
4. Нейросети давно применяются в поиске, технологиях умного дома, голосовых ассистентах (Алиса, Siri). О качестве работы нейросети можете судить по ответам.
5. Нейросети используются в машинных переводчиках, создавая так называемый подстрочник, как показывает наша практика, часто непригодный для дальнейшей работы.
6. Яндекс запустил новую генеративную нейросеть YaLM, которая сейчас применяется для простейших задач. Основная цель — дообучить нейросеть так, чтобы она могла создавать ответ на запрос пользователя непосредственно в поисковой выдаче, основываясь на текстах сайтов из топа.
То есть основное направление применения нейросетей в замене человека — это обработка текста, выделение основных фрагментов, создание емкого ответа.
В отличие от копирайтеров, перед нейросетью YaLM не стоит задача составить уникальный текст (так как он не участвует в ранжировании), а также написать текст заданного объема, что позволяет ей не “лить воду”.
Почему нейросеть не заменит копирайтеров
Нейросеть не работает с конкретным заданием, она не способна даже качественно развить четко заданную идею.
Давайте дадим нейросети подводку, где пропишем основные концепты — COVID-19, медицина, экономика, культура, образование, политика:
COVID-19 стал одним из серьезнейших вирусов, которые вошли в историю человечества. Он отразился не только на медицине, но и на экономике государств, социальном, политическом, культурном, образовательном аспектах.
Загружаем созданную подводку в нейросеть и получаем вот такой фрагмент:
Нейросеть не справилась. Тексту не хватает конкретики и связности. Она упоминает Китай и Индию, но не называет проекты, переходит к росту медицинских учреждений и почему-то указывает операции на сердце, хотя ковид бьет по легким.
На обработку такого черновика копирайтер потратит больше времени, чем на создание текста с нуля, качественного и соответствующего заданию заказчика.
Еще одним глобальным недостатком нейросети становится загруженная в нее база знаний. Да, нейросеть может извлечь данные по конкретному запросу. Показываем:
Но проанализировать несколько источников, сравнить данные, проверить их достоверность и выбрать наиболее подходящие для статьи ей пока не под силу. Анализ темы нейросеть не проводит.
Даже Яндекс и Google не разворачивают свои разработки на поиск, отдавая предпочтение тому контенту, который создается копирайтерами для сайтов.
Что мы можем наблюдать в будущем
Нейросети могут заменить простейший копирайтинг: комментарии, отзывы, описания товаров, услуг, технические описания.
Без участия человека качественная работа нейросети по созданию текста невозможна, поэтому мы с большой долей вероятности сможем наблюдать становление редакторов нейросети — специалистов, которые будут работать вместе с нейросетью для генерирования контента: задавать векторы, компилировать текст, проводить фактчекинг.
Но полноценная замена человека в создании контента невозможна.