Умные люди придумали просто восхитительную штуку под названием нейросети, но она же нас и погубит. Ахаха😂😂😂. Точнее, она убьёт в нас то, что делало нас уникальными и ценными!!! Опыт — и на смену придут AIшные говнотексты, которые уже просто заполонили весь интернет. (как убьет расскажу в коментах, если будет желание узнать...)
Помните ор — нас всех заменит GPT?! Да, для генерации тонн мусора — уже заменил. Для хорошего продающего текста — НЕТ.
И чтобы не быть голословной, я вам буквально на пальцах покажу, в чём суть и принципиальная разница.
На самом деле, как работает этот ящик Пандоры, до конца не понимают даже те гении, кто его придумал. Но общие принципы известны.
🔝 Кто-нибудь знает, что такое Hello World для программиста? Это не «Привет, мир» в переводе. Ну, как бы, это да, «Привет, мир!», но для программиста — это как «Отче наш». Это первая и главная программа, которую пишет абсолютно КАЖДЫЙ программист, без исключения, когда начинает программирование!
А для машинного обучения (на основе которого и построены ВСЕ нейросети) такой главной программой является задача «Титаник».
Коротко поясню: нейросети дают список пассажиров «Титаника» — возраст, пол, семейное положение, что в багаже, вплоть до зубной нити и флакончика духов в сумочке, их каюты. В общем, ПОЛНОСТЬЮ всю информацию о каждом. Это огромный массив данных. Кроме пяти пассажиров. О них нейросети не дают инфы — только имя. Задача нейросети — ПРЕДСКАЗАТЬ, кто из этих пятерых пассажиров выжил.
Это и есть её вариация Hello World для машинного обучения. То есть тут заложен принцип вероятности!
И когда вы даёте чату GPT задачу «Написать текст», условно: «Напиши мне пост, допустим, про туристические поездки на сафари в Дубае», — генерация этого текста происходит примерно следующим образом.
Нейросеть «думает»:
«Для темы “Туристические поездки сафари в Дубае”, вероятно, первым словом будет “туристические”… Далее, вероятно, вторым словом будет “поездки”.»... и так далее
Эти ПРЕДСКАЗАНИЯ или ВЕРОЯТНОСТИ выстраиваются на основе изначальной задачи и тех слов, которые уже сгенерировала нейросеть. И так нейросеть доходит до конца поста. Другими словами, мы получаем не текст, мы получаем набор вероятных слов, которые усреднённо могут отвечать основной задаче с точки зрения нейросети.
Как пишет человек! ☝️Чтобы написать вот этот текст про «Туристические поездки сафари в Дубае», копирайтер пойдёт в интернет, найдёт пару десятков постов, статей, изучит сайт, изучит соцсети заказчика, будет понимать целевую аудиторию, для кого он пишет. Он понимает, что целевая аудитория — примерно плюс-минус с таким-то бюджетом; целевая аудитория — плюс-минус, которая уже ездила, либо та, которая интересуется такими поездками; что для целевой аудитории важны впечатления, важны интересные экскурсии и ещё множество факторов, которые отражены в портрете целевой аудитории и в данной конкретной услуге. И только после того, как копирайтер соберёт всю эту вводную информацию, у него складывается образ человека, который едет в эту туристическую поездку сафари в Дубай — он примерно представляет его путь, он примерно представляет его эмоции и он будет в этот текст упаковывать эти смыслы, эти эмоции и говорить:
«Эй, дружище, а не хочешь ли ты по сафари прокатиться! Насладиться жарким солнцем, ветром, который развивается у тебя в волосах, посмотреть на восхитительные закаты на фоне барханов, посидеть у костра возле джипа, укутавшись в плед с чашкой традиционного чая!»
*Текст сгенерирован моим больным воображением, поэтому за точность не отвечаю😀
И так далее, и так далее, и так далее. Человек не пишет, генерируя от слова к слову! Человек пишет цельно. У человека, прежде чем он начинает садиться писать этот текст, уже сформирован образ этого текста, ему только осталось упаковать это в читаемые смыслы, которые будут попадать в душу.
Другими словами, копирайтер, который пишет текст, закладывает туда информацию, которую он собрал для этой конкретной задачи, закладывает туда свой опыт, у него формируется общее представление об услуге или товаре, о котором он пишет.
Нейросеть же генерирует возможные вариации слов, которые с большей долей вероятности могут подойти к предыдущему слову и к техническому заданию исходной задачи.
Разницу чувствуете?
Вот именно поэтому нейросеть никогда в жизни не напишет хороший текст!
А что вы об этом думаете? Кто-нибудь задумывался вообще, как происходит весь этот процесс, когда вы нейросети даёте какую-то задачу? Что он делает? Как? Поделитесь в комментариях.