Эта история началась давно: в 1943 году Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс представили миру идею использования математических моделей для имитации поведения нейронов в мозге в статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности».

Мало было людям сконструировать самолет, чтобы летать, как птицы – захотелось научить компьютер думать, как человек. По факту, конечно, модель не была точной копией биологического нейрона, но служила вдохновением и образцом.

С тех пор технологии ушли далеко вперед: знал ли кто, что люди станут видеть в нейросетях своих потенциальных соперников и виновников безработицы?

Каких-то пару лет назад мы развлекались с Балабобой и отнеслись к этой нейросети довольно снисходительно (подробнее об этом здесь), а теперь новости о продвинутом ChatGPT и его аналогах вселяют панику в скромных копирайтеров: чат-боты теперь и диалог поддержать способны, и стих написать, что уж говорить о постах и текстах для сайтов. Может, до восстания машин еще и далеко, но вот копирайтеров они скоро заменят так же, как когда-то автоматические телефонные станции потеснили телефонистов. Так ведь?

Но подождите. Нужно разобраться, действительно ли нейросеть уже способна написать текст лучше копирайтера?

Для начала – рассмотрим портрет нашего потенциального врага.

Как нейросеть пишет текст по теме

Компьютерный алгоритм можно представить как множество коротких циклов простых команд, где каждый искусственный нейрон выполняет свое элементарное вычисление, тем самым преобразуя сигналы от других нейронов. На первый взгляд, это выглядит как хаос, но после обучения на большом (хоть и ограниченном) наборе данных и определенном алгоритме нейросеть способна выдавать результат, отвечающий поставленной задаче.

Основой для большинства нейросетей, которые пишут тексты, служит технология GPT – Generative Pre-trained Transformer – «натренированная модель, которая генерирует текст».

По сути своей языковое моделирование является предсказанием следующего слова с опорой на предыдущие. И мы с этим сталкиваемся каждый день – в поисковых строках, где, например, Яндекс старается угадать продолжение запроса.

Та же логика лежит в основе… Т9 на клавиатуре смартфона. Кто ж знал, что стремление ускорить набор сообщения эволюционирует в страшный сон копирайтера в виде нейросети, которая дописывает и создает целые статьи?

Закончить фразу – простая задача для вашего лучшего друга, но не модели. Для этого нужно точно понимать имеющийся контекст и учесть множество параметров. И нейросеть обучают справляться с такими задачами. Процесс трудоемкий: нужно дать модели десятки миллиардов обучающих примеров, повторить одну и ту же операцию: показать ей фрагмент текста и предложить продолжить его, а затем указать, справилась ли нейросеть со своей задачей или нет, корректировать параметры шаг за шагом.

Но это еще не все. Машинное обучение не справится просто так с текстами в чистом виде. С языковой моделью можно говорить только на языке чисел – именно в их последовательность превращаются все слова в тексте.

Перед этим документ нужно разделить на отдельные единицы, с которыми можно работать дальше. Процесс разбиения текста на элементы называется токенизацией, в нем есть свои нюансы, к примеру, числа присваиваются общим частям схожих слов, и уже эти элементы комбинируются между собой. А еще нужно учесть порядок входных токенов (ведь и порядок слов очень важен в понимании фразы), и для этого тоже используются отдельные механизмы.

Если говорить очень упрощенно, последовательность токенов преобразуется дальше и проходит через несколько блоков нейросети, определяется следующий вероятный токен и добавляется к входному тексту, и все повторяется вновь. Методы генерации текста тоже бывают разные: от выбора токена с максимальной вероятностью (после «2+2=» точно должно идти «4») до случайного «тыка» в один из более-менее вероятных вариантов (такой упорядоченный «рандом» позволяет получать менее сухие и не самые очевидные фразы).

Вся эта информация нам нужна для того, чтобы понимать, что стоит за способностью нейросетей писать тексты, и какие достоинства и недостатки вытекают из этого.

Стоит отметить, что, строго говоря, текст пишет не искусственный интеллект, а именно нейросеть, эти понятия обычно разделяют. ИИ имеет более общее значение, связанное со способностью систем и программ выполнять те же задачи, которые решает человек. Используя при этом опыт, приобретенный во время обучения.

Про основы поговорили, теперь пришло время проверить нейросети в деле.

Проведем эксперимент: может ли нейросеть написать текст лучше копирайтера

Даем три типичных копирайтерских задачи двум помощникам разного формата (выбор субъективный и случайный среди доступных вариантов):

Rytr

Сервис можно протестировать бесплатно (достаточно зарегистрироваться через email, в вашем распоряжении будет 10 000 символов на месяц), доступна генерация текстов на русском языке, но сам интерфейс на английском. Здесь есть и удобный редактор, и выбор жанра, манеры письма и степени креативности, и другие дополнительные настройки и функции.

Телеграм-бот ChatGPT 3.5, @GPT4Telegrambot

Чтобы получить доступ к популярному ChatGPT из России, нужно постараться, но отдельные боты на основе той же модели позволяют протестировать нейрости бесплатно и без особых проблем.

Итак, у нас три задачи.

1. Написать пост для соцсетей

   Тема для всех одна – Как очистить диван от грязи: 5 советов

   1) В Rytr отдельно можно генерировать посты для социальных сетей, что мы и указали в настройках. Задачу описали не слишком подробно, из ориентиров для написания текста у нейросети только тема.

   Формально сервис задачу выполнил, но информативности в посте примерно никакой.

   

   Вывод: больше похоже не на советы, а сжатую инструкцию от чистящего средства. И сами формулировки сомнительные: диван у нас «блестит», в чистящие средства нам нужно «инвестировать», а еще следует «свести трение к минимуму». Кроме того, текст оборван, окончания поста как такового нет.

   2) Телеграм-бот ChatGPT справился лучше: советы развернутые, есть введение и заключение. Уже больше похоже на то, что мог бы написать человек.

   Но результат требует доработки. Сразу в глаза бросается множество повторов.

   

   

   Первое предложение поста уж очень шаблонное и неинформативное: все знают, что на диване отдыхают и смотрят телевизор, и напоминать об этом нет необходимости.

   Заголовок второго пункта не звучит как совет: «Уберите пятна» – это часть темы поста, а не рекомендация.

   А еще нейросеть очень не хочет использовать тире – везде вместо него стоят дефисы.

   Вывод: в общем, если б копирайтер прислал такое на проверку редактору, то точно получил бы ряд замечаний и отправился «причесывать» текст.

2. Написать статью

   Тема будет такая – Как отучить кошку кусаться: причины и рекомендации специалистов

   1) Rytr выдает такие результаты для отдельных разделов статьи:

   

   

   Здесь смущает большое количество повторов ключевых слов, фрагменты выглядят спамными. И «Адвего» со мной согласен: уровень тошноты выше нормы (мы ориентируемся на показатель до 11 %).

   

   Еще в глаза бросилась формулировка «почему кошки кусаются в первую очередь».

   Большой абзац с советами ветеринаров хотелось бы разбить на пункты, структурировать текст. В общем, вариант довольно сырой.

   Отдельно Rytr может сделать план и предложить идеи для структуры статьи:

   
   
   

   

   

   Вывод: как идеи для плана статьи и ключевых слов – сойдет, есть вопросы к самим формулировкам. Думаю, мы все знаем, что такое отучение кошки от укусов =)

   2) Какой текст написала нейросеть ChatGPT:

   

   

   Уровень тошноты у этого текста – 14,4 %, стоит уменьшить количество слов «кошка» и «кусаться», с первого взгляда заметно, что их слишком много. Спамный контент очень вреден для продвижения, за такое поисковые системы могут и фильтром наказать.

   А вот технической уникальностью все в порядке – 100 % после проверки через Text.ru.

   Есть неоправданные повторы, например: «Кошки любят играть, и игры…», «Обучение кошки командам может помочь контролировать ее поведение. Вы можете научить ее командам…»

   Что касается информативности: содержание советов пересекается с рекомендациями в статьях на первой странице поисковой выдачи, откровенных выдумок я здесь не заметила.

   Вывод: доработка необходима, но основа для статьи неплохая.

3. Написать текст для сайта

   Считаю это настоящим вызовом для нейросети, потому что и начинающим копирайтерам нужно постараться для написания хорошего продающего контента. Честно скажу, не была уверена, что сервисы вообще поймут запрос правильно без множества уточнений.

   1) У Rytr есть алгоритмы, заточенные под формулы копирайтинга: AIDA и PAS. Попробуем первый вариант. Если не знаете, что все эти буквы значат, то вам сюда – в статье разобрано наглядно и с примерами.

   Чтобы нейросеть написала подходящий текст, я придумала короткое описание для продукта: красивые и долговечные когтеточки из крепких материалов (привела пару примеров), интересный дизайн, возможность сделать товар на заказ. Указала, что есть доставка по России. По сути – краткий бриф.

   

   Результат оказался лучше ожидаемого: безусловно, это еще не готовый связный текст для сайта, но рабочая основа, идеи из которой вполне можно использовать.

   Только последний компонент должен называться «Действие», а не «Акция» (уж очень похоже по звучанию на Action, это ли сбило нейросеть с толку?). И понятно, что порадовать себя когтеточкой «уже сегодня» могут далеко не все покупатели, до такой скорости доставки по всей России еще очень далеко =)

   Проблемы с выбором слов, конечно, есть: «Долговечная когтеточка, которая прослужит долгие годы», дальше когтеточка почему-то превращается в «он», «его».

   Вывод: хороший вариант для вдохновения и построения общей структуры текста, но нужно обращать внимание на формулировки и фактическую информацию.

   2) Телеграм-бот я не пощадила: только одно предложение с общим описанием задачи, больше ничего.

   Но нейросеть напряглась и смогла выдать это:

   

   Приятный сюрприз – здесь уже не дефисы, а тире =)

   Ну а если серьезно, получился небольшой вполне связный текст для сайта, достаточно шаблонный, но если идей нет от слова совсем, на такую основу можно опираться.

   «Добро пожаловать в магазин» стоит убрать сразу, на сайтах с пользователями не здороваются уже давно.

   Тошнота – 11,9 %, уже ближе к норме, пару слов «когтеточка» стоит убрать.

   Техническая уникальность текста, написанного нейросетью – 88,09 %. Программа попалась на общих формулировках, которые встречаются в контенте на множестве сайтов.

   

Вывод: Похожий результат можно встретить на бирже в низком ценовом сегменте, это уже что-то. Но до нашего копирайтера нейросети еще далеко: контент-маркетолог и о смысловой уникальности подумает, и о структуре позаботится, чтобы контент на сайте выглядел привлекательно и проблем с версткой не возникло. А еще постарается избежать шаблонов и посмотрит, что есть у конкурентов, ключевые слова впишет так, чтобы и поисковые роботы хорошо реагировали, и людям читать было легко. Редактор дополнительно проверит текст через специальные сервисы (два из них я использовала при оценке контента от нейросетей) и убедится, что нет повторов и сомнительных формулировок.

В целом у нейросетей, которые мы опробовали, нет серьезных проблем с пунктуацией и орфографией, а вот с сочетаемостью слов и смыслом, повторами и информативностью, смысловой уникальностью все не так гладко. Есть куда расти. На английском дела могут обстоять лучше, здесь подключаются сложности перевода.

Это своеобразное тестирование мы провели больше для первого ознакомления и выявления общих тенденций – понятно, что если поэкспериментировать с настройками и формулировками задачи, воспользоваться платными подписками разных сервисов, то можно добиться сложных и интересных результатов. Но для этого нужно больше ресурсов и времени, все-таки работа с нейросетями – это не просто нажать пару кнопок и получить идеальный текст без участия человека.

Плюсы и минусы нейросетей, которые пишут тексты

Сильные стороны программ на основе языковых моделей:

Но не все так радужно, существенные недостатки у нейросетей тоже есть:

Даже обложку для этой статьи нейросеть не с первого раза сделала такой, как хотелось. Сначала я старалась подобрать подходящую формулировку для запроса, посмотрела несколько вариантов в разных сервисах. Порой картинки были и вовсе странные, похожие на нарисованный алгоритм с надписями на неизвестном языке.

Только это изображение мне понравилось, я решила: что-то здесь есть, можно использовать для статьи. И то все закончилось на этом лишь потому, что требования у меня были совсем не строгие =)

Что ж, за и против рассмотрели, пришло время для самого животрепещущего вопроса.

Заменят ли нейросети копирайтеров?

Конкретно я не боюсь, совсем =) Когда только начала изучать эту тему, были опасения: во что же эти нейросети разовьются в скором времени? Но для большинства решаемых мною и моими коллегами задач мало того, на что способна нейросеть. Уникальный технически и по смыслу, оптимизированный текст, который по всем параметрам не уступает конкурентам в выдаче и отвечает задачам клиента, отражает особенности его бизнеса – миссия, почти невыполнимая для программы.

Копирайтер может расписать все нюансы нейросети, но и способен он на это именно потому, что знает, как писать тексты, и сумеет оценить и скорректировать, доработать результат. Учитывая, что еще и фактическую информацию нужно перепроверить, уйдет на это все времени не меньше, чем на работу без умной программы.

Но есть категория копирайтеров, которым стоит опасаться нейросетей!

Если ваше основное занятие – заполнение карточек интернет-магазина, создание однотипных описаний товара или шаблонных SEO-текстов, то самое время посвятить себя более сложным и разнообразным задачам, ведь не сегодня-завтра нейросети смогут писать маленькие незамысловатые тексты не хуже человека. Для них, как правило, и задание простое, и список параметров небольшой, а значит, выполнить алгоритму это легче.

Если же вы контент-маркетолог, который не просто пишет текст по уже подготовленному ТЗ, а старается решить задачу клиента (заполнить раздел блога, создать контент, который позволит и в выдаче продвинуться, и среди конкурентов выделиться), то нейросеть вам не враг, а помощник. В конце концов, кто будет ставить ей адекватные задачи и проверять, что программа натворила?

Какую пользу нейросети могут принести контент-маркетологам

Сэкономить время при заполнении карточек интернет-магазина

Для самых ходовых позиций лучше сделать описания самостоятельно, а остальное доверить нейросети – она сгенерирует короткие тексты для сотен товаров намного быстрее, останется лишь проверить, отвечает ли результат вашим требованиям.

Не тратить много времени на рерайт текстов

Если задача – исключительно добиться технической уникальности, нейросеть с ней справится, для этого уже существуют специализированные сервисы, например, «Рерайтер» от Сбера. Нередко рерайт используется для создания новостей на разных порталах, в этой сфере нейросеть вполне себе может составить конкуренцию человеку в будущем. Но первый вариант новости все же кто-то должен написать, верно?

Быстро получить идеи для плана, структуры текста, создания понятных интересных заголовков

Нейросеть всегда рядом и готова к работе, отсутствие вдохновения не будет помехой.

В целом программы будут помогать в монотонных делах – а значит, копирайтер и контент-маркетолог больше сил и времени посвятят нестандартным задачам, разработке стратегий и поиску оригинальных решений. Безусловно, предстоит держать руку на пульсе технологий и осваивать новые навыки, но это всегда необходимо для специалиста, который хочет оставаться востребованным.

О самом явлении нейросетей и их глобальном влиянии на сферу создания контента можно спорить долго. Только человек напишет тексты о последних явлениях и событиях, придумает новые обороты и способы подачи информации. Или нет?

Вопрос, так скажем, философский. Я придерживаюсь следующей позиции: и человек, и нейросеть комбинируют информацию, но делают это по-разному, потому что и способы «ввода» данных отличаются, и их количество, и методы обработки. Представляю это так: программы и люди живут в очень похожих и пересекающихся, но все же в отдельных «реальностях». Поэтому, когда речь идет о контексте, уместности использования тех или иных фраз и слов, эмоциональности, юморе, интерпретации неоднозначностей – нейросеть человеку не конкурент. По крайней мере на данный момент.

Нейросети, который пишут тексты: краткий обзор сервисов

Про Балабобу, Rytr и ChatGPT мы уже упомянули, а вы можете протестировать не только их, но и другие варианты.

• Русская модель ruGPT-3 XL

  Может продолжить текст на русском и английском языках, программный код.

  Протестировали его на продолжении заголовка, результат очень насмешил:

  

• Gerwin AI

  Платный сервис от российских разработчиков для создания статей, лонгридов, постов и заголовков, объявлений. Есть редактор и проверка уникальности, можно задать тон написания контента.

• Порфирьевич

  Бесплатная нейросеть на основе модели GPT-2 Open AI. Обучена на классической и современной литературе, поэтому для копирайтерских задач не сгодится, но может развлечь, придумывая продолжение коротких историй.

  

• Texti

  Расширение для браузера Chrome, которым удобно пользоваться. Если верить описанию, может сгенерировать или дополнить любой текст, подкинуть идеи для письма или публичной речи.

  Мы хотели использовать его для своего эксперимента, но что-то пошло не так: расширение пытается начать писать на русском, но получается не очень, а потом и вовсе переключается на неведомые языки и регистры.

• WriterSonic

  Платный сервис с пробным пакетом, нейросеть с алгоритмом GPT-3 пишет тексты по 70 различным шаблонам.

• Copy.ai

  Нейросеть из США поддерживает русский язык и без проблем интегрируется с Google Analytics, умеет писать рассылки и посты, отзывы и продающие тексты. Сам сервис платный, но есть пробный режим.

• CopyMonkey

  Русскоязычный сервис, нейросеть обучена на коммерческих текстах и заточена под написание карточек товара и SEO-текстов, писем для рассылки, лендингов, постов, отзывов. Для пробы доступно 3 бесплатных генерации в неделю.

  Вот такой пост написала эта нейросеть, результат похож на то, что выдал нам телеграмм-бот ChatGPT:

И еще пример описания категории товаров:

Чтобы нейросеть написала текст, нужно только указать тип продукции и ключевые слова. Контент читаемый, но очень общий (такой можно встретить на любом сайте), техническая уникальность – 100 %, тошнота – 17,9 %, многовато.

В заключение

Нейросети – это не соперник для тех, кто готов постоянно учиться и внедрять искусственный интеллект в работу, чтобы посвящать время решению более творческих/нестандартных задач.

Когда-то и изобретение фотографии вызывало панику: например, Бодлер опасался, что стремление к отображению исключительно реального подавит истинно прекрасное. Но разные формы искусства живы до сих пор, и сами снимки теперь творческие люди обрабатывают так, что на реальность это мало похоже.

Быть может, то же случится и с нейросетями, которые пишут тексты – несомненно, они повлияют на сферу создания контента, видоизменят ее, но не уничтожат, не заменят копирайтеров.

Это не значит, что можно расслабиться – держим руку на пульсе, следим, как нейросети эволюционируют, не забываем развиваться сами, тогда никакой алгоритм не сможет просто взять и занять ваше место.

А если нужна помощь с контентом, обращайтесь – у нас тексты пишут опытные контент-маркетологи, никаких роботов =)

• Adobe представила собственный генератор изображений
• Mastercard будет осуществлять платежи в стейблкойнах