Проблема использования нейросетей для создания контента становится все более актуальной, особенно в контексте маркетинга и продвижения. Однако с ростом популярности таких технологий возникает и опасность их злоупотребления.
Заказчики могут быть обмануты продавцами, предлагающими ИИ-тексты вместо оригинальных, или сгенерированные материалы могут быть опубликованы в СМИ.
Не будем отрицать, что сгенерированный контент может быть эффективным в ряде задач: создании иллюстраций или разработке контент-плана, но написание текстов требует человеческого вмешательства. В противном случае тексты могут оказаться неинформативными, лишенными экспертности, а также содержать ошибки.
Как узнать использованы ли генеративные нейросети в тексте расскажем сегодня.
1. Шаблонная структура текста
Один из наиболее ярких признаков подобных материалов — написание их по определенной "рыбе" шаблону. Наиболее частая структура сгенерированных текстов выглядит так:
📌 Введение: вступление такое, будто тема является безумно важной — "тема является очень обширной и интересной, и сейчас мы вам все про это расскажем" или же что-то типа "в мире высоких технологий", "в современном мире бизнеса", "в наше время" и т.п.
📌 Текст представляется списком: каждый пункт сопровождается подзаголовком, повторяемым в первом или втором предложении, которое зачастую не несет особой информационной нагрузки.
📌 Если имеются примеры, то в конце каждого пункта добавляется фраза "Пример:" чтобы обратить внимание читателя. Человек, в отличие от генеративной системы, постарается гармонично вписать в текст свой пример, сделав подводку к нему.
📌 Заключение: подведение итогов, подчеркивающее важность обсуждаемой темы и ее актуальность. В заключении часто перечисляются подзаголовки, которые были в тексте и нет какого-то действительно информативного вывода, т.к. не имея реального опыта, искусственный интеллект не способен поделиться им и сделать вывод что было хорошо, а что плохо. Но по опыту скажем, что этот пункт уже исправляется разработчиками, обучающими нейросети.
Настоящий "живой человек" маловероятно будет соблюдать такую строгую структуру. Когда хороший копирайтер пишет текст, он старается ввести в текст примеры как из личного опыта, добавить жизненности тексту с помощью полезных лайфхаков или же может вести рассказ от первого лица.
2. Отсутствие аргументов и фактов
Нейросеть не способна критически оценить ситуацию, она склонна к однозначным ответам, игнорируя контекст вопросов или проблем без четкого решения.
🙋Живой человек обычно обосновывает свою точку зрения, исходя из исследований, трендов (к которым у нейросетей просто нет доступа) и личного опыта. Искусственный интеллект же, даже подражая человеческому стилю и выражаясь от 1го лица, часто оперирует общими понятиями и делает очевидные выводы.
Нейросеть может создать достаточно логичный текст, включив в него какие-то доказательства, если это было запрошено. Однако, все аргументы могут быть абстрактными, как будто цитаты из энциклопедии. В то время как ответы людей чаще всего основаны на личном восприятии и статистике, и они более конкретные и детализированные.
3. Неадекватные примеры
Нейросети часто используют примеры однообразные, пафосные и иногда после такого примера становится непонятно вообще как он связан с текстом. Нейросеть не в состоянии предоставить настоящие примеры из-за отсутствия реального опыта в теме. Также они могут использовать примеры, которые кажутся несвязанными или неуместными.
🍆Мы столкнулись с этим в проекте нутрициолога. Некоторые нейросети раздают советы про правильное питание, не учитывая состояние здоровья, аллергические реакции и особенности организма конкретного человека.
🌱А в статье про изменение климата в качестве примера последствий таких изменений ИИ указывает повышение температуры в парниках и теплицах.😲
Когда встречаются такие примеры в опубликованных материалах в блогах или соц сетях, волосы на голове начинают шевелиться. Неужели автор даже не удосужился прочитать текст?
4. Вода и заспамленность
Тексты, созданные искусственным интеллектом, весьма часто содержат повторения, как слов, словосочетаний и фраз, так и смысловые, т.е. мысли выраженные другими словами. Нейросеть, стремясь увеличить объем символов, повторяет одни и те же ключевые слова и выражения, старясь сделать предложение более распространенным.
Это как в школе, помните, когда вас спрашивали "Кто убил Пушкина?" вы отвечали "Дантес", учитель говорил: "Дай полный ответ!". Так и нейросеть старается давать "полные ответы", тем самым увеличивая объем и заспамленность, уменьшая полезную информацию в тексте.
5. Проблемы с уникальностью
Из-за ограниченного набора данных, на котором обучаются нейросети, они могут генерировать текст, кажущийся повторяющимся или неоригинальным. Это снижает ценность текста для читателя, который ищет уникальную или творческую информацию.
Допустим, нейросеть создаёт описания для продуктов интернет-магазина. Из-за ограниченного обучающего набора данных, описания могут повторять одни и те же фразы и структуры, что делает тексты похожими друг на друга и менее привлекательными для покупателей.
Обращая внимание на эти признаки, можно с большей вероятностью определить, был ли контент создан искусственным интеллектом или человеком. Это позволит сохранить ценность и достоверность информации.
Вам будет интересно: