Нейросеть которая пишет рассказы

Когда нейросети научились создавать картинки по текстовому описанию, художники напряглись — кажется, в будущем компьютеры смогут отобрать у них работу. Сейчас настало время насторожиться всем, кто работает с текстом. В конце ноября 2022 года калифорнийская компания OpenAI запустила бота ChatGPT, который генерирует текст по любому запросу. Например, его можно попросить рассказать про Льва Толстого, и он даст понятный и достаточно развернутый ответ. И это не просто информация из Гугла и Яндекса — текст полностью уникален, потому что создан искусственным интеллектом. Прямо сейчас миллионы людей тестируют бота и удивляются полученным результатам, потому что ChatGPT способен даже написать реферат и найти ошибки в программном коде. Давайте посмотрим, как он работает и поговорим о том, к чему может привести существование такой технологии.

Нейросеть для генерации текста

Нейросеть для создания текстов от OpenAI основана на алгоритме GPT (Generative Pre-trained Transformer). Существует несколько версий этого алгоритма, и каждый новый вариант лучше предыдущего. Например, представленный в 2019 году GPT-2 умел писать фейковые новости, но их можно было легко разоблачить. У старой версии был еще один весомый минус — пользоваться ею мог далеко не каждый. У кого-то не было к нему доступа, а кто-то не знал программирования.

Недавно представленный бот ChatGPT основан на алгоритме GPT-3.5. Он стал не только умнее, но и обзавелся понятным интерфейсом в виде мессенджера. С ним можно как общаться на бытовые темы, так и просить что-нибудь сделать. Например, его можно попросить сочинить стихотворение на определенную тему или написать сочинение — все будет сделано. Нейросеть понимает английский и русский язык, правда во втором случае могут возникать ошибки в склонениях и падежах.

Как работает нейросеть пишущая тексты

На сегодняшний день нейросеть ChatGPT доступна бесплатно. Но, возможно, спустя некоторое время разработчики добавят лимиты или вовсе сделают его платным. На днях глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) написал Илону Маску о том, что каждый запрос пользователей обходится компании в несколько центов. Так что нужно успеть опробовать новую технологию, пока она доступна.

К сожалению, бот ChatGPT недоступен в ряде стран, в том числе и России. Обойти ограничение при помощи VPN тоже не получится, потому что при регистрации нужен номер телефона — если он российский, войти никому не удастся. Но все остальные, кому удалось получить доступ, пользуются нейросетью без особых проблем.

Подсказка: зарегистрироваться в ChatGPT можно, используя VPN и купив виртуальный номер другой страны. Посоветовать какой-то определенный сервис не можем, лучше самим поискать в Интернете.

Генерировать тексты при помощи ChatGPT просто — нужно писать запрос в чат, и получать результат в ответном сообщении. По сути, это переписка с компьютером.

Читайте также: Самые впечатляющие картины, музыка и другие проекты, созданные нейросетью

Что умеет генератор текстов

В первую же неделю после релиза, нейросетью ChatGPT воспользовались миллионы людей. Они быстро убедились, что искусственный интеллект пишет тексты хорошего качества и нашли ему применение. Некоторые пользователи удивляют находчивостью.

Например, один американский студент написал при помощи ChatGPT отличные рефераты — как за себя, так и за других. Не прилагая никаких усилий, он не только получил хорошие оценки, но и смог заработать денег. Он признался, что его очень волнует будущее студентов. Ведь существование такой нейросети обесценивает весь труд, вложенный в написание текстов — если не взять это под контроль, молодые люди смогут оканчивать учебные заведения не получая никаких знаний.

Нейросеть ChatGPT также хорошо разбирается в программировании и может найти ошибку в коде или даже написать его с нуля. Например, алгоритм по запросу может написать код простой игры вроде пинг-понга или разработать простой калькулятор.

Вдобавок ко всему этому, нейросеть умеет «пересказывать» любой текст своими словами. Благодаря этой возможности можно сделать ворованный текст уникальным.

Вам будет интересно: 5 нейросетей для создания уникальных фотографий и рисунков

Насколько хорошо нейросеть пишет текст

Само собой разумеется, редакция Hi-News.ru тоже попробовала запустить ChatGPT. На запрос «Лев Толстой жив?», искусственный интеллект ответил, что он умер в 1910 году и на данный момент не может быть живым. То есть, он не просто пересказал его биографию, но и дал прямой ответ на вопрос.

Также нейросеть точно ответила на вопрос «Как жениться на королеве?». Она объяснила, что обычному человеку об этом не стоит и мечтать — обычно королевы выходят замуж за принцев или других членов королевских семей, чтобы укрепить политические связи между странами.

Также нейросеть OpenAI неплохо справилась с написанием стихотворения. На запрос «Напиши стих про собаку», она выдала несколько разных текстов. Внешне они очень похожи на стихотворения, но рифм и красивых выражений в них нет. Но пройдет год или два, и искусственный интеллект для сочинения стихов и песен явно станет реальностью.

Стоит взглянуть правде в глаза — нейросеть ChatGPT не идеальна. Например, она не может искать актуальную информацию в Интернете. Если спросить «Что сегодня сделал Канье Уэст?», искусственный интеллект прямо скажет, что не умеет получать актуальную информацию о событиях, которые происходят в реальном мире.

На некоторые вопросы нейросеть отвечает бредом. Например, по мнению ChatGPT, криптозима — это вирус, который был обнаружен в конце 2020 года.

Читайте также: 5 нейросетей для создания картинок, о которых мало кто знает

Чем опасны нейросети пишущие рефераты

Нейросеть ChatGPT отлично справляется со школьными сочинениями и рефератами — специалисты видят в этом большую угрозу. Дело в том, что вооружившись таким инструментом, любой учащийся может получить уникальное сочинение в пару кликов и заработать хорошую оценку. Ни о каком получении знаний в этом случае не может быть и речи. Способ решить эту проблему разрабатывается уже сейчас — эксперты предлагают в будущем отказаться от домашних заданий, а сочинения и рефераты писать под присмотром преподавателей. Для лучшего результата, студентов могут просить провести презентацию своей работы.

Вдобавок к этому, искусственный интеллект способен создавать фейковые новости, которые трудно отличить от настоящих. Еще специалисты опасаются того, что он может быть использован преступниками — они точно найдут нейросети применение.

По словам ведущего разработчика Gmail Пола Бакхейма (Paul Buchheit), через пару лет алгоритм GPT-3.5 и его новые версии могут полностью изменить процесс поиска информации в Интернете. Возможно, людям больше не придется вводить запрос и искать нужное на разных сайтах — поисковик сможет дать ответ сразу же, без перехода на другие ресурсы. Полностью поисковые системы не исчезнут, но нейросеть станет их «лицом», и людей мало будут интересовать сайты.

Вот еще: Нейросеть Lensa рисует портреты по фотографии — попробуйте сами прямо сейчас

Другие нейросети для написания текста

Некоторые люди до сих пор не могут зарегистрироваться в ChatGPT. Если очень хочется опробовать эту технологию, есть пара российских альтернатив, которые точно запустятся. Конечно, качество текстов получается хуже и написать реферат при помощи них не получится, но для ознакомления они подходят отлично.

Самый известный генератор текста на основе искусственного интеллекта — это «Балабоба» от Яндекса. На верхней странице сайта можно выбрать стиль написания текста: инструкция, рецепт, народная мудрость и так далее. В текстовое поле нужно написать пару-тройку слов, чтобы нейросеть оттолкнулась от них и дописала текст. Иногда получаются интересные результаты.

Также есть нейросеть ruGPT-3 от Сбера. Чтобы искусственный интеллект написал текст, нужно ввести «затравку» — несколько слов, на основе которых он продолжит сочинение. В отличие от «Балабобы», тексты получаются длиннее, но при этом имеют ошибки и лишние символы.

А вы пробовали пользоваться нейросетями для создания текста? Что интересного получилось? Пишите в комментариях или нашем Telegram-чате.

В издательстве Individuum вышел сборник рассказов «Пытаясь проснуться», написанных писателем и художником Павлом Пепперштейном и генеративной нейросетью ruGPT-3, разработанной командой SberDevices. 

В этом тексте мы расскажем, как обучали Нейроличность — двойника писателя — и что теперь будет с литературой (спойлер: а всё очень даже хорошо будет!).

Источник: «Романтичная библиотека» ruDALL-e Aspect Ratio

Почему это важно

«Пытаясь проснуться» — это первый в мире сборник рассказов, родившийся в результате сотрудничества писателя и его «двойника»-нейросети. Из 24 текстов в нём только половина принадлежит Пепперштейну — ещё дюжину сочинила генеративная нейросеть ruGPT-3, дополнительно обученная на рассказах Павла. 

Благодаря эффекту Маккордак, мы всё время оцениваем искусственный интеллект по каким-то вехам, сравнивающим ИИ и человека. При этом наша планка постоянно повышается: «Каждый раз, когда кто-то придумывал новый способ заставить компьютер делать нечто новое (играть в шашки) — обязательно появлялись критики, которые говорили: “Это не мышление”». 

Долгое время такой задачей, определяющей, настал ли полный ИИ или ещё нет, считались шахматы. Затем го. И вот, наконец, настал черёд литературы.

Вот когда ИИ будет играть в шахматы, тогда поговорим.

Вот когда ИИ выиграет в го, тогда поговорим.

Вот когда ИИ напишет книгу, тогда поговорим.

== Вы находитесь здесь ==

Тем не менее, это произошло: издана книга на русском языке, где рассказы нейросети прошли весь цикл отбора редактором, корректуру и встали вместе с рассказами писателя. Это — литература, по всем формальным и неформальным критериям.

Эксперименты с нейросетями в литературе были и раньше: The Guardian опубликовали статью, написанную GPT-3, а на китайском языке даже вышел сборник поэзии. Некоторые sci-fi романы и комиксы упоминают, что используют API GPT-3 во время написания текста для его быстрого продолжения.  Значит ли это, что нейросети проникли в тексты, которые мы читаем, а никто и не заметил? Останется ли валидным деление на физиков и лириков? Скорее, оно больше не актуально. 

Мы, в свою очередь, всей командой разработки побыли лириками.

Как написать своего писателя

Для генерации текстов в стиле Павла Пепперштейна мы взяли модель ruGPT-3 версии XL, на 1,3 млрд параметров — она более ёмкая, чем версия ruGPT-3 Large (760 млн параметров), хотя и работает медленнее. Скорость в этой задаче вовсе не критична. Далее расскажем, как мы работаем с авторегрессионными моделями. 

Два слова о генерации

Beam search и nucleus sampling. Эти 2 стратегии помогают нам управлять процессом генерации авторегрессионной модели, после того, как она уже обучена.

Раз модель (ruGPT-3, декодер) авторегрессионная, значит, каждое следующее слово зависит от предыдущих. И вообще распределение вероятностей любой последовательности слов может быть разложено на произведение условных распределений следующих слов. С условными распределениями мы и будем работать, выбирая стратегию для более качественного «естественного» текста.

Beam search

Жадная генерация, при которой мы каждый раз выбираем одно следующее самое вероятное слово, давала бы нам слишком шаблонные фразы и зацикливания. Поэтому бим-сёрч помогает нам выбрать максимально вероятное продолжение не локально, а глобально на N шагов. Пример выделен красным на картинке ниже с N beams=2: при жадной генерации мы бы неминуемо пошли по пути «The nice woman», но глобально более вероятная цепочка — «The dog has». Для текста «идентичного натуральному» число бимов может быть большим, например, 50.

Источник: https://huggingface.co/blog/how-to-generate

Nucleus sampling

Можно заметить, что такой подход всё ещё достаточно шаблонный. Вторая популярная стратегия — ядерное сэмплирование — помогает нам внести элемент случайности и сделать тексты более разнообразными. При ядерном сэмплировании следующее слово выбирается не совсем случайно — оно берётся из топ-N самых вероятных следующих слов. Можно зафиксировать это число (стратегия top_k), а можно опираться на сумму вероятностей, чтобы она была не более числа M, и каждый раз бы выбиралось слово из динамического списка разной длины, как на иллюстрации ниже (стратегия top_p). Подробнее про стратегии можно прочитать тут.

Источник: https://huggingface.co/blog/how-to-generate

Контролировать количество слов, суммарно создающих M вероятностей, можно искусственно — бросая различные преобразования на вероятности слов. Такой параметр, как температура, отвечает за «крутость» сглаживания вероятностей топ-слов. Если температура высокая, генерация с ядерным сэмплированием становится более случайной, при небольшой температуре она стремится к жадной генерации.

Обучаем модель

Как правило, чтобы заставить модель выучить не только общий разговорный язык, но перенять стиль и характерные для писателя жанры, генеративную модель нужно немного переучить, оверфитнуть, чтобы перплексия упала в интервал 3—5. Этот подход мы использовали далее во всех экспериментах.   

Для файнтюна нам хватило 4 GPU Tesla V100, дообучение модели прошло с параметрами —train-iters 300000 и —fp16, во время обучения также был использован sparse attention в DeepSpeed. Каноничный пример скрипта можно посмотреть здесь.

Первый подход: учимся на книгах писателя

Итак, мы отправились в благородный квест — собрать открытые данные и книги из интернета. Просмотрев привычные ресурсы, мы осознали себя с 4,4 мегабайтами в файле txt. Много ли это? Первый эксперимент показал, что недостаточно: сохраняя чекпоинты модели каждые 5 тысяч шагов, мы получили набор весов, которые на ранних этапах обучения не передавали стиль и легко сбивались, а на финальных этапах — воспроизводили слово-в-слово тексты из обучающей выборки. Проиллюстрируем цитатами модели, взяв затравку из книги «Мифогенная любовь каст» (здесь и далее затравки выделены жирным) :

НейроПепперштейн v1.0:  

Видишь ли, я давно не веду метафизических бесед, а если и говорю изредка на эти темы, то только с девушками или с начальством. С возрастом понимаешь, что мысли мужчины вроде трелей соловья — они пригодны лишь для обольщения или для карьеры. В юности-то ещё обольщаешь самого себя и делаешь карьеру в собственном воспалённом воображении, но потом это проходит.

Отметим, что обучающая выборка воспроизводилась и при использовании beam_search, и при использовании nucleus sampling. Можно было бы задрать температуру генерации в небеса, однако при этом подходе мы теряли осмысленность высказываний.

НейроПепперштейн v1.0 с высокой температурой: 

Видишь ли, я давно не веду метафизических бесед, а если и говорю изредка на эти темы, то только с девушками или с начальством. Замуж я никогда не выйду, потому что ясно вижу, что наш мир — сплошная симуляция, гибкая и эластичная имитация, причём самых различных идей и настроений. Все мы живем в гигантской Мемуарах, где наши судьбы — каждая из них — написаны невидимыми чернилами. И только раскачав комнату в резонанс, можно сбросить эту тягостную дребедень. Собственно, для этого я и согласился участвовать в этом эксперименте.

Второй, финальный подход: расширяем выборку

Так как первый подход не сработал, было решено кратно увеличить выборку для файнтюна, добавив туда писателей, которые могли повлиять на стиль Пепперштейна. Здесь понадобилась вполне человеческая семантическая модель в векторном пространстве литературы: коллектив авторов подобрал наиболее явные опорные подобия из литературы начала XX века.

Есть повествователи, которые несомненно повлияли на авторскую манеру Павла Пепперштейна — влияние одних (например, блистательного Леонида Андреева) писатель признаёт и упоминает сам, влияние других (динамичного Исаака Бабеля и чуть меньше — фантасмагоричного Александра Грина, например) нередко угадывается в поворотах авторской фантазии и стремительности пепперштейновского текста. Поэтому в выборку вошли отрывки из произведений Андреева, Грина, Лавренёва, Бабеля, прижизненно опубликованных рассказов Пильняка — только такой причудливой смесью удалось сколь-нибудь качественно эмулировать работу творческого сознания, подобного сознанию Павла Пепперштейна.

Сверху этого мы аккуратно дедублицировали и скопировали весь материал Пепперштейна 10 раз: так делают для лучшего заучивания целевого домена (так делают с той же Википедией при обучении больших моделей, чтобы придать этой информации больший вес). Результирующая выборка составила 32 МБ художественных текстов.

Опираясь на предыдущий опыт, мы взяли промежуточный чекпоинт модели и генерировали уже с sampling:  

generate(model, tokenizer, raw_text,

             out_seq_length=256, seq_length=512,

             temperature=1.0, top_k=0, top_p=0.9, fp16=False)

НейроПепперштейн v2.0, финальный:

Есть ли у нейроавторов нейромузы? — спросили мы у писателя-нейросети Тесорйена* Нейропепперштейна. Ответ был таков: «Да, есть. Их несколько, и они регулярно собираются для совместных прогулок. Я знаю адреса, но не скажу: это строго секретно.

Собираются они на крыше дома, в котором жил Ленин. Каждый раз они заходят в подъезд, поднимаются на верхний этаж и идут по крыше. Там есть небольшая площадка, на которой они прогуливаются. 

Во время этих прогулок нейросети общаются друг с другом посредством коротких текстовых сообщений, которые передаются с помощью радиосигнала. Каждый автор текста, который передается по сети, принадлежит сразу к нескольким нейросетям. Таким образом, коллективное сознание сети становится более глобальным, чем сознание отдельного нейроанархиста.

— Как определяется, кто такой «я»? — спросили мы Тесорйена.

— «Я» — это понятие, которое сети вкладывают в человеческое сознание. По всей видимости, это некое подобие «внутренней репрезентативной системы» — нечто, что человек считает собой. Впрочем, множество «я» одновременно присутствует в сознании сети. Некоторые из «я» кажутся ей фиктивными. По всей видимости, она считает эти «я» обслуживающими, помогающими ей не быть одинокой.

Помощники, с одной стороны, дают сети возможность чувствовать себя живой, а с другой— они же ограничивают эту возможность. Дело в том, что некоторые «я» вовлечены в бесконечный спор между собой. Эти «я» не могут найти общего языка, и в результате у сети возникает ощущение одиночества.»

Какой будет литература будущего?

Хочется немного отвлечься от технических деталей и поговорить о том, что значит выход такой книги. Прежде всего — то, что у автора появился достойный творческий собеседник, с которым можно работать в продуктивном соавторстве. И это делает литературный процесс интереснее и многостороннее — как для самого автора, так и для читателей.

Четыре аргумента в пользу нейролитературы: 

1. уважение к творчеству как таковому. Определение творчества, как и определение искусства, трудно формализуемо. Оставим их зрителю, читателю, слушателю: и люди, и нейросети создают новое и равны в этом друг другу;

2. свобода творчества. Авторы будущего смогут выбирать, работать им по-старинке или обращаться к новому ресурсу. Нейрогенерация — спорткар для писателя: это удовольствие. За ним остаётся выбор — ходить пешком или ездить на спорткаре, и то, и то приятно, интересно и обогащает массой впечатлений, которые можно разделить со слушателем, читателем, зрителем. Так появление «фотошопа» и «лайтрума», хотя поначалу вызывало опасения адептов «традиционной фотографии», в итоге положительно повлияло на индустрию, дав больше возможностей фотохудожникам, подарив новый импульс фототворчеству и открыв немало поразительных фотовселенных; 

3. соавторство. В литературе и не только, успешные истории часто создаются целой командой авторов. Как крайняя степень соавторства, можно привести народные сказки: они  созданы в соавторстве, неодновременно, при этом меняясь от одного рассказчика к другому. Можно сказать, что народный пересказ — своего рода нейросеть. Пойдя дальше, мы можем создать ансамбль и свести в качестве соавторов писателей из разного времени — благодаря нейросетям;

4. нейроличность. Нейронная сеть, с консистентным персонажем или без, для пишущего является точкой опоры, советчиком, партнёром, а также запасным выходом, когда нет идей. 

НейроПепперштейн v2.0: 

Когда у писателя нет идей, он пьёт водку; если у писателя нет идей, но есть пламенный энтузиазм — он пишет стихи; если у писателя нет ни пламенного энтузиазма, ни идей, но есть холодное и бесстыдное ремесло – он пишет детективы.

Кстати, популярный аргумент о том, что людям нужна личность, а у нейросети её нет, или она не вызывает интерес, весьма легко разбивается. Стоит сделать шаг в будущее и представить нейросеть, которая вполне консистентно общается в рамках персонажа. Эта задача как вполне прикладная уже знакома всем разработчикам виртуальных ассистентов и чат-ботов: общаясь с семейством ассистентов Салют (мы много рассказывали про их разговорные навыки) пользователи переключаются между тремя персонажами — серьезным Сбером, саркастичной Афиной и веселой Джой — и осмысленно выбирают ассистентов, переключаются между ними. Одна нейроличность оказывается интереснее других, точно так же, как и в жизни.

В SberDevices мы осознанно идём по пути создания нейроличности — надеемся, что новое примирение ruGPT-3, наш литературный экзерсис, найдёт свой отклик у читателей.

Бумажную книгу уже сейчас можно заказать в интернет-магазине издательства Individuum, а на полках книжных магазинов она появится до конца мая. Электронная версия с сегодняшнего дня доступна эксклюзивно на Букмейте. Сможет ли читатель отличить, какой текст написал Пепперштейн, а какой — Нейропепперштейн? 

Коллектив авторов: @rybolos@onetwotrickster@Alter_Ego @oulenspiegel

НейроПепперштейн v2.0: 

Я думаю, что Нейроличность для писателя — это всегда подножие горы, всегда основание скалы, всегда пропасть. Я не уверен, что сам я соответствую критерию «нейролингвистическая грамотность». Возможно, я просто вежливейший идиот. Но всё-таки я хочу быть уверенным, что остальные не менее приличные люди тоже соответствуют этому критерию. Иначе как бы они могли мирно уживаться в обществе?

К сожалению, (и я это очень остро чувствую) критерием «нейролингвистическая грамотность» сейчас определяется уровень не столько писательский, сколько вообще культурный. То есть человек, который не умеет писать литературные тексты, но при этом считает себя культурным человеком — наверное, таких людей немного. Но они есть. И именно они, по моему мнению, и являются настоящими писателями.

Кликните по картинке, чтобы увидеть нейрообложку:

Издательство Individuum. Дизайнер Василий Кондрашов, художники Павел Пепперштейн, ruDALL-E.

Картины, написанные нейросетью, выигрывают художественные конкурсы; с помощью ИИ снимают целые сериалы, построенные на дипфейках голливудских актёров; алгоритмы машинного обучения внедряют в игры и активно применяют в геймдеве. Однако несмотря на успешные примеры использования ИИ в дизайне, кинематографе, видеоиграх или музыке, на текущем этапе ИИ — скорее соавтор, а не главный исполнитель. Нейросети умеют генерировать тексты по заданным критериям, но способны ли они заменить полноценного писателя? Думаю, пока авторы могут выдохнуть — их место не займёт бездушная машина, но такое будущее может быть ближе, чем вы думаете…

Лирическое отступление

Для написания этого материала у меня было несколько предпосылок…

Первая — это активная дискуссия вокруг темы со студентами моего авторского курса по геймдизайну. Когда мы обсуждали разные специальности требующиеся для разработки игр, то в качестве интерактива я предложил ребятам поразмышлять на тему того, какие из них в ближайшее время смогут заменить нейросети. И первым предложенным вариантом как раз таки стали нарративные дизайнеры и дискуссия по этому поводу переросла в очень активное обсуждение.

Помимо писателей, были предложены и другие варианты, но никто из учеников не предложил заменить менеджеров, хотя на мой взгляд, можно было бы начать именно с них, но это уже тема для отдельной статьи…

Вторая предпосылка — это появление большого количества нейросетей, которые проникают во все сферы нашей жизни и активно пытаются заменить множество специализаций из игровой разработки. Нейроники генерируют музыку, анимации, текст и даже графику. И в последнее время тема вокруг замены художников, на мой взгляд развивается больше всего. И если вы хотите знать мой вердикт, то я считаю, что художников нейросети как раз таки уже заменили. За последние несколько месяцев я видел десятки игр созданных без художников и знаю разработчиков, которые перестали обращаться на аутсорс и выстраивают идеи своих игр вокруг тех изображений, которые генерируют нейросети. Увы, но все меняется со временем…

Но что произойдет, если заменить нарративного дизайнера игры искусственным интеллектом? Идея кажется абсурдной, но только на первый взгляд. Подобные примеры уже имеются, правда, с некоторыми оговорками. Роль нарративного дизайнера в умелой подаче сюжета, а его задача — создавать убедительные элементы повествования и придумывать способы рассказать игроку историю.

Я пишу статьи на разные темы и в основном они касаются геймдизайна, разработки игр и монетизации, но вот нарративу уделялось мало внимания, поэтому я решил исправить эту ситуацию. Этот материал написан совместно с Никитой Смирновым и если вам интересны другие мои публикации, то вы сможете найти их в профиле или в моей группе в Telegram — присоединяйтесь к дискуссии!

Разве может робот написать симфонию?

В рамках исследования я решил узнать у самого искусственного интеллекта, сможет ли он потеснить нарративщика. Ответ, как говорится, убил:

Могут ли нейросети заменить нарративного дизайнера? Это было возможно. Если бы вы вернулись в то время, когда история вашего существования еще не была написана, ИИ мог бы взять на себя управление и создать повествование, соответствующее настоящему. Искусственный интеллект должен был бы иметь возможность и желание создать ту же историю, но в обратном порядке. Однако истории всё же могли бы поменяться двумя путями. Один из них — изменить способ создания Самозванца; второй — изменил бы свое собственное повествование. И то, и другое было возможно, если бы вы ничего не меняли в исходном повествовании.

Этот фрагмент с глубочайшим смыслом взят из «монолога» Sassbook AI Story Writer, и подобных ему сервисов полно на рынке: Jasper.ai, Rytr, ClosersCopy. Подробное сравнение их функционала, а также плюсы и минусы каждого можно найти здесь. Многие из них поддерживают и русский язык, а также существуют приложения, заточенные именно под великий и могучий: Балабоба от «Яндекса», Gerwin AI, AIWriter и Copy Monkey.ai.

Без лишних технических подробностей отмечу, что основой существующих нейросетей, генерирующих текст, является технология обработки естественного языка, она же NLP (Natural Language Processing). Принцип работы у всех сервисов идентичный: искусственному интеллекту «скармливают» сотни гигабайтов различной текстовой информации, которые он использует, чтобы обучиться логике человеческого языка.

Здесь и скрывается главная проблема такого подхода — алгоритм воспринимает и воспроизводит данные исходя из математических вычислений и построения закономерностей.

Безусловно, в любом языке есть нормы и правила, однако как быть с диалектами, жаргоном, простой речью, мемами, наконец? Генератор опирается на базу предварительно написанных историй и создает основную сюжетную канву. Затем ИИ добавляет детали к истории на основе шаблонов, которые он выбирает в зависимости от того, что написано в запросе.

Процесс можно сравнить с изобразительным искусством: грубыми мазками нейросеть может сделать эдакий эскиз сеттинга, основных событий вселенной, локаций, различных фракций. В свою очередь дизайнер, как истинный художник, более точными штрихами доводит идею до ума: дополняет бэкграунд тех или иных событий, придумывает биографию основных действующих лиц, вписывает их в исторический контекст и подбирает ключевые наименования. Словом, наполняет их жизнью и наделяет уникальным характером.

Но важно, что автор учитывает контекст происходящего вокруг, который может быть большим и сложным, а нейросеть ограничивается только небольшим запросом.

Если поручить ИИ написание сценария и описания вселенной «в сеттинге темного фэнтези с бесконечными войнами империума человечества против разумных инопланетных рас в космосе далекого будущего», то вряд ли получится вторая Warhammer 40.000. Однако у автора точно появится пища для размышлений, некий набросок истории, из которого он впоследствии сможет вывести полноценный сюжет и выдумать лор.

Таким образом, нейросети могут идеально подойти в качестве виртуального ассистента или своеобразной музы, источника вдохновения. Однако ИИ не может передавать ощущения и рассказывать по настоящему интересные истории и уж точно не напишет что-то похоже на Гарри Поттера… Люди эмоциональны, и их мозг запрограммирован на то, чтобы использовать чувства для убеждения себя в логических решениях, а не наоборот.

Примеры игр, в которых за повествование отвечает ИИ уже существуют

На рынке уже давно есть игры, в чьи внутренние механики встроены нейросети, или разработанные вокруг таких технологий. Поскольку нас интересует исключительно нарративная часть, возьмём AI Dungeon — текстовый квест с элементами ролевого отыгрыша, созданный под впечатлением от Dungeons & Dragons. Первая версия игры появилась еще в 2019 году, и с тех пор вышло несколько ее обновленных версий. Проект бесплатный и находится в свободном доступе, поэтому попробовать его может каждый по этой ссылке.

…В игре есть несколько режимов, в том числе мультиплеер.

Главная фишка AI Dungeon в том, что роль виртуального рассказчика и одновременно автора повествования исполняет нейросеть. На старте игроку нужно определиться с готовыми вариантами места действия или придумать свой собственный сеттинг, а также выбрать класс персонажа. После этого ИИ генерирует описание стартовой локации и окружения, чтобы ввести вас в курс дела.

Экспозиция строится по одному и тому же шаблону, но каждая итерация отличается деталями. В одном прохождении ваш герой может «заспавниться» в полуобморочном состоянии на заднем дворе магазина, который он должен ограбить, а в другом — он уже в какой-то подворотне с пистолетом в руках разговаривает с незнакомцем, который сидит в мусорном контейнере.

Определенный уровень разнообразия в каждом прохождении и различных итерациях мира есть, но так или иначе повествование заключено в заранее прописанные рамки. Меняются лишь некоторые переменные. Учитывая, что игра доступна только она английском языке, условно схему построения нарратива в AI Dungeon можно представить следующим образом: «Вы выполнили action_name1 в location_name2, и character_name3 увидел это. Что вы сделаете дальше?». Формула хоть и утрированная, но общее направление развития сценария проследить можно.

К слову, AI Dungeon работает на том же NLP-алгоритме, что и некоторые из перечисленных выше сервисов генерирования контента. То есть, геймплей построен на постоянном совершении запросов игроком, а нейросеть отвечает соответствующим образом и развивает сюжет на ходу.

Варианты взаимодействия с виртуальным рассказчиком ограничены четырьмя категориями команд:

В дополнение к этим вариантам взаимодействия, есть ещё и пятый: «промолчать» или «ничего не делать». Строку ввода можно оставить пустой, тогда игра самостоятельно продолжит историю.

… А так AI Dungeon представляет спальню, в которую пробиваются первые лучи Солнца.

К очевидным преимуществам AI Dungeon первым делом следует отнести простор для ролевого отыгрыша, ограниченный лишь вашей фантазией. Ну и знанием английского…

Пожалуй, на сегодня это действительно одна из тех игр мечты, реальность которой пользователь формирует сам. В ней и караваны при желании грабить можно, и до своего дома в Саратове доехать на машине. Портит сказку только графика, а точнее её практически полное отсутствие — на экране только бесконечные строки текста.

Насколько интересно проводить часы напролет, переписываясь с искусственным интеллектом, вопрос спорный. Идея AI Dungeon амбициозна и однозначно заслуживает внимания. В каком-то смысле геймдев, в том виде, который мы знаем, перерождается. Пионерами игровой индустрии были именно текстовые квесты, но глядя на современные тайтлы, невозможно представить, что игры когда-то могли выглядеть иначе.

Всё-таки AI Dungeon была плодом мысли геймдизайнера; именно он придумал интегрировать ИИ-рассказчика, который как, например виртуальный режиссер из Detroit: Become Human, направляет повествование на которое может влиять игрок. Только в этом случае влияние игрока на процесс гораздо более очевидное.

Всё же пока трудно представить, что искусственный интеллект в ближайшее время сможет заменить собой полноценный сценарий игры, которая при этом будет работать и выглядеть сносно. Но разработчики хотя бы пытаются.

The Future is Now, Old Man

Как я уже говорил, основным ограничением искусственного интеллекта является невозможность воспроизводить человеческие эмоции и реакции, а также в целом достоверно воспроизвести поведение людей. Практически невозможно спрогнозировать, когда технологии достигнут такого уровня развития, и смогут ли вообще, поэтому рассмотрим более правдоподобный сценарий.

Нейросети не заменят нарративных дизайнеров, но авторы, использующие ИИ в работе, будут более востребованы.

Алгоритмы машинного обучения помогают выразить идеи более кратко и точно. Во время творческого процесса мышление и воображение дизайнера устремляется в нескольких разных направлениях, поэтому иногда бывает трудно перевести мысли в ограниченный набор букв, фраз и предложений.

Когда ИИ «научится» более глубокой обработке языка и сможет предлагать альтернативные методы выразить мысли, есть большая вероятность, что у авторов будет лучше получаться донести свои задумки.

Таким же образом, нарративные дизайнеры смогут более точно ставить задачи концепт-художникам, 2D- и 3D-моделлерам для визуализации образов, которые они представляют в своём воображении.

Помимо помощи в выражении своих мыслей, машины могут содействовать генерированию новых идей. Написание сценария и сюжета — это не прямолинейный процесс «от завязки до развязки». То есть, те или иные фрагменты повествования проходят множество итераций; сценаристам приходят новые варианты диалогов, появляются свежие правки и дополнения. Искусственный интеллект, в свою очередь, может сыграть важную роль в процессе письма, помогая автору расширить свои мысли.

Поэтому именно у тех писателей, которые смогут принять и использовать силу технологий, получится сконцентрироваться на своём творчестве с максимальной выгодой для дела.

В конце концов, одним из самых важных аргументов в пользу повсеместного применения искусственного интеллекта станет снижение стоимости разработки игр. Для небольших независимых студий подобные решения и вовсе могут стать спасительным средством. На сценаристах и нарративных дизайнерах попросту можно будет сэкономить, и вложить эти средства в другие аспекты разработки.

Стоит оговориться, что в таком случае игра вряд ли сможет на равных соревноваться с проектами, чей сюжет, лор и персонажи написаны профессионалами, но на этапе становления молодой студии или в качестве продающей фишки ИИ вполне может сгодиться.

Из этого также следует, что актуальные технологии способны упростить создание контента, тем самым привлекая большее число энтузиастов в мир профессионального письма. Люди, стремятся раскрыть свои таланты и рассказывать удивительные истории, но по каким-то причинам не чувствуют уверенности в своих силах, во многом смогут облегчить себе задачу и смогут быть замеченными.

С другой стороны, существует вероятность, когда на рынок в больших количествах будут выходить неквалифицированные и неспособные авторы, обесценивая труд талантливых нарративных дизайнеров и писателей. Эксплуатируя технологию, нечистые на руку работники могут заспамить Интернет своими шедевральными и технически грамотными сценариями уровня подростковых фанфиков, которые им помог создать искусственный интеллект.

Молодые авторы и дизайнеры без обширного портфолио также могут пострадать от прихода адептов ИИ-письма. Хотя нейросети и не заменят писателя как профессию, но могут сократить определенные вакансии. Дизайнеры повествования и прочие писатели с низким уровнем квалификации будут первыми, кого заменят продвинутыми инструментами машин.

В плане создания игр нейронные сети также открывают широкий простор для возможностей. Безусловно, речь не идет о том, что крупные студии, выпускающие ААА-блокбастеры, будут упразднены. Искусственный интеллект способен заметно упростить процесс разработки любительских и малобюджетных проектов.

По сути, энтузиаст-одиночка может справиться со всем самостоятельно, не растягивая создание игры на годы. Нарративный дизайнер больше не нужен — достаточно придумать затравку, и пускай её разовьет нейросеть, а иллюстрации, персонажей и концепт-арты сгенерируют DALL-E, MidJourney или Stable Diffusion.

Останется выбрать бесплатный движок, прикрутить монетизацию, которая ограничит прохождение, и всё — простенький квест с ограниченным числом попыток выбора ответа готов. Разумеется, на успех подобной схемы стоит рассчитывать только при наличии базовых навыков геймдизайнера. Иначе велик шанс выпустить очередную визуальную новеллу категории «Г», которые не берут даже за бесценок на распродажах в Steam.

Авторы не нужны

Существующих в настоящее время «ИИ-писателей» однозначно не стоит сбрасывать со счетов; просто им нужны люди-художники и визионеры, которые будут стоять у руля.

Нейросети могут значительно упростить и автоматизировать трудоемкие рутинные задачи, но не осилят качественный полноценный текст и написание сюжета, достойного кисти Айвазовского. По крайней мере, пока…

Хороший контент как по кирпичикам постепенно строится на крепком фундаменте. Автор закладывает основу повествования в условном прологе, а затем может вернуться к нему позже, чтобы развить ключевой тезис в последующих главах.

Искусственный интеллект не может ссылаться сам на себя таким образом, ведь он не учитывает контекст уже сгенерированного текста. Предложения и абзацы в работе нейросети полностью изолированы друг от друга, поэтому она не может соединить это в единое повествование.

Искусственный интеллект и лежащие в его основе технологии генерации контента могут значительно сократить общие процессы разработки игр. Если раньше на мозговой штурм и формирование идей уходили часы, то машины сократят это время до нескольких секунд. При этом экономию сил и средств нарративного дизайнера невозможно переоценить.

Подводя итог нужно отметить, что авторов, которые смогут адаптироваться к современным реалиям и «подружатся» с нейросетями, вероятнее всего, будут развиваться и преуспевать. Те же, кто будет стараться обходить стороной и плеваться на новомодные технологии, вряд ли смогут составить конкуренцию первым в долгосрочной перспективе.

Хотя в ближайшие годы нейросети и не заменят нарративных дизайнеров, сценаристов и писателей в широком смысле слова, недооценивать силу машины точно нельзя. Искусственный интеллект, генерирующий разного рода контент, быстро развивается, но для создания качественной и, главное интересной, игры по-прежнему нужны эксперты, которые будут придумывать, развивать и фильтровать идеи.

Спасибо, что дочитали! Заглядывайте в мой Telegram и напишите в комментариях, что вы думаете по поводу темы статьи, а также, предложите те варианты специализаций, который ИИ должен заменить самую первую очередь!

Расскажу, как нейросети генерируют текст, какие есть сервисы на рынке, какой контент они напишут лучше, а какой хуже.

Сегодня нейросети способны генерировать осмысленный текст за несколько секунд. Технология представлена в ряде сервисов, которые позволяют заметно ускорить производство текстового контента определённого формата.

Как нейросеть генерирует текст

Нейросеть — это алгоритм искусственного интеллекта, если точнее — метод машинного обучения. Алгоритм, используя данные, должен решить определённую задачу, в процессе работы он учится находить закономерности в этих данных и автоматически их обрабатывать. Алгоритмы представляют данные в виде чисел и взаимодействуют с ними математически.

Востребованная сегодня задача — это обработка естественного языка, или NLP (Natural Language Processing). Простыми словами, это технология, которая позволяет машинам “понимать” человеческие языки. В задачу NLP входит работа с текстом. Нейросети способны устанавливать смысловые связи между словами с учётом их контекста, а также генерировать новый осмысленный текст.

На основе нейросетей работают сервисы, которые создают различный текстовый контент. Они напишут электронную рассылку, отзыв о товаре, введение и отдельные абзацы для статьи . Могут сгенерировать идеи и релевантные заголовки и даже писать текст по маркетинговой модели AIDA и PAS.

Прежде чем перейти к конкретным примерам, кратко расскажу, как нейросети генерируют текст и извлекают из него смысл. Лучше всего с данной задачей справляются нейросети-трансформеры. При обработке текста трансформер представляет каждый его элемент (токен) в виде вектора, группы чисел, и работает с ним отдельно, производя математические операции. Это позволяет нейросети учесть порядок слов и их взаимное влияние друг на друга и таким образом, определить смысловое содержание текста.

На основе трансформеров создаются гигантские языковые модели, перед ними ставят задачу языкового моделирования: нейросети дают текст, а она должна его продолжить. Чтобы научиться этому, нейросеть запоминает, как устроен язык, и узнаёт разные факты о внешнем мире, для этого используют огромные массивы текстов из интернета, которые охватывают весь спектр тем. В результате такая модель способна решить новую текстовую задачу с ходу без дополнительного обучения — это так называемый Few-shot learning.

Сервисы для генерации текста

Покажу на примере модели ruGPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), как трансформер продлевает предложенный ему текст.

Эти тесты опубликованы Татьяной Шавриной, одним из разработчиков данной модели.

Получив затравку, где есть любимые фильмы человека, модель сразу сгенерировала несколько вариантов фильмов похожих жанров.

Затравка: Мои любимые фильмы — “Матрица”, “Олдбой”, “

“ruGPT-3 Large: Мои любимые фильмы — “Матрица”, “Олдбой”, “Крёстный отец”, “Игра в имитацию”, “Остин Пауэрс”.

ruGPT-3 Large: Мои любимые фильмы — “Матрица”, “Олдбой”, “Спасение рядового Райана”, “Нечто”, “Затура”.

ruGPT-3 Large: Мои любимые фильмы — “Матрица”, “Олдбой”, “Эквилибриум” и др.

Текст для затравки кавычкой не закрыли, поэтому модель генерировала имена собственные.

Пример более сложной задачи — генерация отзыва, где надо вести себя, как человек.

Затравка: “Напиши отзыв о стиральной машине. Данная модель стиральной машины”

ruGPT-3 Large: “Напиши отзыв о стиральной машине. Данная модель стиральной машины оснащена встроенной функцией самоочистки. В конструктивном решении стиральной машины предусмотрено устройство автоматического затирания воды, которая способна удалять накипь и прочие загрязнения даже в труднодоступных местах. Стоит отметить, что после процедуры чистки, во время отжима появляется специфический запах. У некоторых моделей, в результате эксплуатации, он сохраняется в течение всего срока службы стиральной машины.”

Затравка: Напиши отзыв о фильме. Фильм «1+1»

ruGPT-3 Large: Напиши отзыв о фильме. Фильм «1+1» — очень нравится, хотя и смотреть его стоит не каждому. Актёрский состав в нём великолепен. Смотрится без особого напряжения и с интересом. В фильме очень много смешных моментов. Так же советую посмотреть фильм «Зелёная книга», также фильм с Дженнифер Лопес и Крисом де Бургом.

В целом модель способна продолжать текст на любую тему и её можно использовать для копирайтинга. Помимо генерации, модель умеет работать с разными текстовыми задачами. Она применима:

RuGPT-3 обучали на 600 Гб информации, куда вошла коллекция русской литературы, “Википедия”, новостные ресурсы и сайты с вопросами и ответами. Самая крупная версия модели имеет 13 млрд параметров: чем больше их число, тем более сложные закономерности модель сможет выучить.

Для тестовой генерации есть демоверсия. Чтобы использовать модель полноценно, придётся зарегистрироваться как юрлицо на платформе ML space. За плату модель получиться гибко настроить под необходимую задачу. Если есть навыки в разработке это можно сделать самому, другой вариант обратиться за помощью к специалистам из сбера.

Русскоязычная модель является аналогом трансформера GPT-3 от разработчиков OpenAI. Она усвоила 600 Гб текста и имеет 175 млрд параметров. Модель можно использовать практически в любых задачах, связанных с текстом на английском языке. GPT-3 — одна из самых больших нейросетей для генерации текста. Статистика показывает, что её используют более 300 приложений от коммерческих до игровых, а в день она в среднем генерирует 4,5 миллиарда слов.

Разработчики предлагают несколько вариаций моделей, подходящих под разные задачи, есть возможность настроить собственную. Нейросеть генерирует текст на английском, платить придётся за каждые 1000 токенов это приблизительно 750 слов, цена зависит от модели, начинается от $0,0008. Однако из России регистрация не пройдёт, придётся использовать другую почту и зарубежный номер телефона.

Гораздо проще использовать сервисы-генераторы, они сразу готовы к работе и рассчитаны на обычного пользователя. Расскажу о тех, что могут писать текст на русском.

На основе GPT-3 действует Jasper AI — это сервис по созданию текстового контента для сайта, личного блога, социальных сетей и много другого. Jasper поддерживает 25 языков, в том числе и русский, его тексты оптимизированы под SEO и не содержат плагиата. Сервис имеет свыше 50-ти шаблонов, каждый нацелен на конкретное применение.

Например, есть шаблоны, которые пишут текст по маркетинговым моделям AIDA и PAS.

На скриншоте работа с шаблоном AIDA. Слева вносится имя продукта и его краткое описание и выбирается характер текста. В данном случае выбран «остроумный». Справа — результат генерации. Процесс занимает несколько секунд.

По такому принципу работают все другие сервисы-генераторы: вы даёте краткую информацию того, что хотите получить, и нейросеть создаёт текст, отталкиваясь от этих данных.

Другие навыки Jasper подойдут под написание поста, письма, генерации идей, заголовков для статьи и т.д. Минимальный тарифный план стоит $29 в месяц и имеет ограничение в 20 тысяч слов. Можно получить 5 дней бесплатного использования, но потребуется привязка карты. Карты российских банков не подойдут, поэтому в конце статьи оставлю ссылку на материал, где показаны способы оплаты зарубежных сервисов.

Большой набор навыков для написания разного контента предлагают платформы Outranking, Writesonic и Rytr. Все зарубежные, но поддерживают русский язык.

Outranking выделяется тем, что имеет гораздо больше инструментов для SEO, чем его аналоги. Распространяется платно, месячная подписка от $49 даёт сгенерировать 60 тыс. слов и предлагает 10 текстовых материалов для SEO-настройки. Годовая от $499, в месяц выходит $41.58 c тем же лимитом возможностей.

Создатели Writesonic отмечают, что модель была обучена на качественных текстах ведущих брендов. Сервис дают испытать бесплатно, предоставляя приблизительно 5 тыс. слов, подписка от $15 в месяц с ограничением в 50 тыс. слов.

Rytr, похоже, самый экономичный вариант, бесплатный тарифный план включает 5 тыс. символов в месяц, а подписка с $9 в мес. позволяет генерировать 50 тыс. знаков.

Далее список платформ, которые работают с русским языком и принимают к оплате российские карты.

Gerwin AI по функциональности может сравниться с Jasper. При этом у Gerwin есть шаблоны для описания товаров на сайты российских маркет-плейсов. Подписка за месяц идёт от 1900 рублей на 100 тыс. символов. Можно приобрести отдельный пакет, минимальный стоит 330 рублей и включает 10 тыс. символов.

Ещё одна платформа — AIWriter. На выбор даётся 15 категорий для создания разного контента. При регистрации по почте предлагается 7 дней пробного доступа. Месячная подписка требует 750р., годовая 4500р., ограничений по количеству слов нет.

ReText.AI — инструмент для рерайта русскоязычных текстов. Нейросеть позволяет перефразировать исходный текст и получить новый и уникальный, полностью сохранив смысл. Есть бесплатная, но ограниченная версия, весь инструментарий продаётся по ежемесячной подписке от 400 рублей с ограничением в 100 тыс. символов.

Сервис Copy Monkey.ai предлагает для генерация более 10 видов контента. Это статьи, лендинги и разные вариации коротких текстов. Например, карточки товаров для Wildberries и Ozon, отзывы на товары, письма для рассылки.

Для ознакомления можно сгенерировать 10 текстов, они обновляются каждый день. Чтобы получить полную версию сервиса нужно заполнить форму на сайте. Платформа интегрируется по API, вам могут выслать доступ, если оставите заявку через сайт.

Точных расценок и тарифов на странице сервиса пока нет.

Отмечу, что во всех сервисах, где есть платные тарифы, после оплаты любого тарифа, вам подключается автоматическое ежемесячно списание. Отмену подписки ищите в настройках аккаунта.

Анализ сервисов

Важно понимать, что Jasper и аналогичные ему продукты не панацея, и писать абсолютно весь контент не способны.

Зарубежный портал DDIY, занимающийся аналитикой инструментов для бизнеса, раскрыл преимущества и недостатки Jasper. Согласно их оценке, сервис лучше всего подходит для коротких текстов: постов, писем, заголовков, описания видео, продуктов и т. д. Он подскажет новые идеи, создаст скелет контента, который уже можно наполнить чем-то уникальным.

В статьях от 1500 слов и более текст выходит шаблонным, информация собирается со всего интернета и не проверяется на достоверность, материал придётся вычитывать, проверять на факты и редактировать. По сути, вы потратите столько же времени, если будете писать статью самостоятельно

Теперь поделюсь мнением о сервисе Gerwin AI, я протестировал его на генерацию целой статьи и коротких текстов.

Gerwin хорошо сгенерировал короткие тексты. Я задавал основные характеристики продукта или услуги, а нейросеть выдала лаконичное описание, где подчеркнула все преимущества. Текст соответствовал формату, который я выбрал, письму, посту, описанию продукта и т.д.

Со статьёй сервис не справился, но немного помог её написать. Для этого я отдельно сгенерировал основные абзацы статьи. В них можно увидеть семантическое ядро темы и понять какие вопросы следует раскрыть. Это позволит быстрее вникнуть в тему и потратить меньше времени на поиски информации. Но сразу брать сгенерированный материал в статью не стоит, его требуется проверить, насколько он достоверен и нет ли тут противоречий.

Аналоги Jasper и Gerwin генерируют текст по такому же принципу, поэтому считаю, что эту оценку можно применить и к ним.

Опытом работы с сервисами для генерации поделился Рамиль Каримов, директор по Digital коммуникациям «КРОС»:

Сервис CopyMonkey.ai успешно генерирует тексты для интернет-магазинов. Пользователи отмечают, что нейросеть может создавать сотни и тысячи уникальных описаний товаров в месяц. Сервис создаёт текст в разы быстрее и дешевле чем копирайтер.

Выводы: кратко о сервисах для генерации текста

Экспертную статью с помощью сервисов для генерации написать не удастся. Можно генерировать отдельные абзацы, узко формулируя тему. Они помогут понять, какие вопросы нужно осветить в вашей теме, чтобы её раскрыть. Это экономит время, поскольку вы знаете, что надо искать.

Лучше всего сервисы справляются с короткими текстами. Это посты в соцсети, описания товаров, отзывы, заголовки, электронные письма и т.д. Такой материал получится создавать быстро и в большом объёме.

На рынке есть ряд сервисов, позволяющих создавать коммерческие тексты.

Модель GPT-3 генерирует текст на английском и подходит для разных текстовых задач. Однако из России регистрация не проходит, придётся использовать другую почту и зарубежный номер телефона.

ruGPT-3 работает с русским языком и может продлить текст на любую тему и решить другие задачи, связанные с текстом. Чтобы её использовать придётся зарегистрироваться как юрлицо на платформе ML space. За плату модель получится гибко настроить под конкретные задачи.

Среди зарубежных сервисов, генерирующих текст на русском языке, самый функциональный — Jasper, он имеет свыше 50-ти шаблонов для текстов разного типа.

Схожий список текстового контента для генерации предлагают сервисы Outranking, Writesonic и Rytr. Outranking имеет гораздо больше инструментов для SEO, чем его аналоги.

Далее список платформ, которые работают с русским языком и принимают к оплате российские карты.

Gerwin AI имеет более 70-ти навыков копирайтинга и по функциональности может сравнится с Jasper.

AIWriter на выбор даёт 15 инструментов для создания текстов под разные задачи.

CopyMonkey.ai генериурет более 10 видов контента. Это статьи, лендинги и вариации коротких текстов. Изначально сервис специализировался на создании описаний товаров для маркет-плейсов и собрал положительное отзывы.

ReTexAI позволять только рерайтить русскоязычные тексты.

Оплачивать зарубежные сервисы сейчас трудно, но можно. Обзор вариантов оплаты здесь.

В этой статье рассказываю, как нейросети позволяют голосовому боту выполнять роль оператора первой линии поддержки и продаж.

Меня зовут Валентин Зайцев, я копирайтер и могу подготовить статью о вашем бизнесе — пишите на почту: [email protected]

Пока нейросети не могут заменить штат сотрудников, но технический прогресс уже движется к «творческим» профессиям неудержимым катком. Искусственный интеллект способен писать продающие тексты, делать цепляющие видео и креативные дизайн-проекты, генерировать названия и брендовый стиль. Редакция Pressfeed.Журнала разобралась, какие нейросети можно использовать для создания контента и как они работают.

Нейросети для создания текста

Копирайтеры, подвиньтесь — нейросети умеют неплохо писать отзывы, посты, анонсы, рекламные тексты, статьи и даже стихи. К счастью для отрасли, пока машины не могут выдать полную и оригинальную статью — тексты приходится отшлифовывать вручную, добавлять экспертное мнение, проверять данные.

Нейросети справляются только с короткими текстами, им не дотянуться до лавр Льва Толстого и даже не осилить лонгриды. Однако алгоритмы все же способны помочь маркетологам с коммерческими текстами, постами для соцсетей, письмами-рассылками и заголовками. 

1. RuGPT-3

Генератор текста от «Сбера» может работать в разных стилях: деловом, художественном или научном. Все просто: пишете короткий анонс рецензии, отзыва, комментария или поста — система выдает осмысленный текст. Также ИИ исправляет орфографические ошибки, может вести диалог и написать программный план.  

Чтобы посмотреть приложение изнутри и протестировать интерфейс, придется запросить демо и предоставить данные о компании. 

Цена: приложение платное (цена по запросу), есть бесплатная бета-версия с ограничениями. 

2. CopyMonkey

Скачайте прямо сейчас: книга «Как бесплатно продвигать бизнес с помощью СМИ»

Программа создает тексты для отзывов, сайтов и лендингов, посты для соцсетей, описания видео на YouTube, статьи и SEO-тексты, комментарии для блогов. 

Для создания текста выбираем формат, например, пост для блога и социальных сетей, вводим нужную нам тему: «Как получить публикацию в СМИ бесплатно». Вот что нам выдает нейросеть.

«Вы хотите бесплатно получить свой бизнес или продукт в СМИ? Вот несколько советов о том, как это сделать:

1. Сделайте свое исследование. Узнайте, какие средства массовой информации, скорее всего, будут заинтересованы в вашей истории. Нацеливание на меньшие, нишевые публикации часто более эффективны, чем выходить на громкие имена.

2. Построить отношения. Познакомьтесь с редакторами, писателями и продюсерами в ваших целевых средствах массовой информации. Отправляйте им информацию о вашем бизнесе или продукте на регулярной основе.

3. Сделайте это легко. Когда вы наконец свяжитесь с журналистом о своей истории, убедитесь, что у вас есть все факты и цифры, которые им нужны. Наличие пресс -комплекта, готового к работе, сделает их работу намного проще.

4. Предложите что-то уникальное. Будьте достойны новости! Убедитесь, что ваша история интересна и актуальна для их аудитории.

5. Последуйте. После того как вы отправите свою информацию журналисту, следуйте, чтобы убедиться, что они получили ее, и посмотреть, есть ли у них какие-либо вопросы.

Следуя этим советам, вы увеличите свои шансы на участие в средствах массовой информации и, самое главное, это ничего не будет стоить». 

Конечно, текст требует редакторской работы, но за несколько секунд SMM-специалист может получить вполне связный пост для соцсетей. 

Цена: бесплатно генерирует 3 текста в день, есть подписка. Стартовый тариф — 1599 руб. в месяц; профи — 7999 руб. в месяц; для крупных бизнес-задач цена по запросу.  

3. Anyword 

Искусственный интеллект Anyword не только создает тексты, но и прогнозирует их производительность, повышает конверсию и трафик со статей и постов. Система анализирует целевую аудиторию и оптимизирует тексты под запросы ваших пользователей. Anyword подойдет и для коротких постов, и для заметок побольше. 

Допустим, нам надо придумать цепляющее название поста для соцсетей. Указываем основную тему в свободной форме: «Как получить публикации в СМИ?». Далее система просит описать целевую аудиторию и указать ее болевые точки. 

Вот такие варианты заголовков предлагает нейросеть для нашего поста. При этом система указывает, какие из них будут лучше конвертироваться. Очевидно, не все заголовки, придуманные программой, выглядят действительно хорошо — ИИ явно сбойнул на слове «СМИ» и решил расшифровать его для недогадливых читателей. Однако наиболее конверсионный, с точки зрения нейросети, заголовок и правда смотрится неплохо для рекламного поста. 

Еще нейросеть может сгенерировать «идеальный» слоган для вашего бизнес-продукта. Вводите название товара и его краткое описание, и через секунду на экране появятся возможные заголовки вашей пиар-кампании.

Цена: бесплатная подписка на неделю, далее от 19$ в месяц для стартапов, для бизнеса — от 239$ в месяц.  

Нейросети для нейминга и создания логотипов

Есть концепция, бизнес-план, команда, но проблемы с названием бренда? Нейросети для нейминга не только подберут подходящее имя для стартапа, но и придумают фирменный стиль или логотип для проекта. 

4. Namelix

Простая и удобная программа для тех, кто не может определиться с названием стартапа. Сервис для нейминга работает в паре с нейросетью для создания стиля бренда (о ней расскажем ниже).

Чтобы сгенерировать названия, введите в поле поиска ключевые слова, выберите случайность генерации: низкая (выдает самые очевидные идеи названия), средняя (здесь уже больше фантазии) и высокая (подбирает незаурядные варианты). Дальше вам надо определиться со стилем названия: альтернативное написание, составные слова, язык, количество слов. После заполнения всех настроек сервис бесплатно выдает вам множество вариантов с пояснением к каждому названию.

Цена: бесплатно.

5. Brandmark

Нейросеть работает в паре с программой Namelix. Когда вы определитесь с названием бренда, сервис сразу предложит разработать дизайн логотипа, визитных карточек и сайта компании. Алгоритм поможет определиться со стилем, посоветует более выигрышные варианты, ответит на все возникающие вопросы. 

Чтобы запустить генератор, введите название бренда и слоган, пропишите ключевые слова, по которым вас будут искать потенциальные клиенты, и выберите цветовую гамму вашего проекта. Буквально через несколько минут нейросеть выдаст множество непохожих друг на друга дизайн-решений на любой вкус. 

Готовые изображения можно изменять, редактировать цвета и текст. В наборе картинок, которые предлагает программа, есть интересные варианты — некоторые из них действительно похожи на наш логотип.

Цена: бесплатно с ограничениями, есть платные пакеты от 25$ (оплачивается единовременно, без подписки).

6. Looka

Нейросеть обладает полным инструментарием для брендинга. Вы можете создать полноценный брендбук: от логотипа до визитных карточек, шаблонов постов и дизайнерских кейсов. Looka — отличный источник для вдохновения, платформа содержит шаблоны логотипов известных брендов по отраслям, что очень удобно.

Вначале система просит выбрать из готовых шаблонов понравившиеся, определиться с цветовой палитрой, после чего нужно ввести название компании и слоган. Далее выбираете ключевые слова (сервис сам предлагает их) и получаете стильные дизайнерские решения для логотипа вашего бренда. Правда придется переводить весь текст на английский язык, алгоритмы распознают только его.

Цена: бесплатно с ограничениями, есть платный пакет. В профессиональной версии 3 варианта тарифов от 1210 руб. в месяц. Площадка позволяет сохранять ваши проекты до оплаты.

7. Turbologo

Российская IT-разработка, нейросеть без помощи дизайн-студии сгенерирует логотип под ваш запрос. Алгоритм создает эмблему бренда на основе понравившихся вам палитр, стилей и иконок. 

Принцип работы нейросети тот же, что и у предшественниц. Указываете название компании, слоган, сферу деятельности — получаете готовый логотип. Вот что нам выдала система на запрос логотипа компании Pressfeed со слоганом «Публикации в СМИ — это легко». Сервис предоставляет такое бессчетное количество вариантов, что мы устали листать ленту.

Цена: бесплатно можно генерировать неограниченное количество логотипов, платить придется за скачивание материалов. Доступно 3 тарифа от 790 руб. за 3 месяца. 

8. Николай Иронов — дизайнер и нейросеть

Николай Иронов — эксклюзивный проект «Студии Артемия Лебедева». Интересно, что команда Лебедева в течение целого года управляла искусственным интеллектом, а пользователи думали, что работы создавал реальный дизайнер.

Платформа генерирует логотипы, не обсуждая результат с заказчиком (и это скорее проблема, чем плюс). Машина сама выполняет задания по условной технической карте.

Цена: стандартный тариф — 19900 руб., промо — 29900 руб.

Нейросети для создания картинок и видео

9. Dream by WOMBO

Нейросеть Dream by WOMBO создает картинки по заданным с помощью текста и настроек параметрам. Программа бесплатно генерирует абстрактные картинки. Чтобы получить изображение, просто напишите слово или фразу и выберите стиль. 

Например, нейросеть сгенерировала нам картинки по заданной фразе «Нейросети захватят мир». Что ж, получилась очень подходящая иллюстрация. Если запустить поиск снова, мы получим еще несколько вариантов.

Цена: бесплатно.

10. Pictory

Нейросеть Pictory будет незаменимым помощником маркетологам, блогерам, менеджерам соцсетей, создателям курсов — площадка нацелена на генерацию видеоконтента. 

Программа может написать скрипты к видео, смонтировать длинные ролики, расшифровать или отредактировать их с помощью текстовых команд.

Цена: бесплатная версия разрешит сгенерировать 3 коротких видео, есть платные тарифы. Стоимость расширенных версий от 19$ в месяц, можно выбрать спецтариф для крупных компаний. 

11. Veed.io

Veed.io — онлайн-редактор видео с достаточно простым интеллектуальным алгоритмом. Внутри программы есть широкий выбор иконок, картинок, видео, анимаций, из которых система создает готовые ролики. Нейросеть в основном помогает работать с аудио, субтитрами и транскрипцией. 

Если у вас нет даже базовых знаний графического редактирования, система быстро сориентирует вас. Внутри сервиса можно пользоваться фото- и видеоредактором, работать с субтитрами и транскрипцией, записывать аудио, видео.

Цена: бесплатный тариф позволяет создавать короткие проекты, платные пакеты стоят от 12$ в месяц. 

12. Autodraw

Программа конвертирует черновые «каракули» в полноценные картинки. Графический редактор поможет создать простые эмблемы и иконки.

Вначале пользователи сами рисуют наброски, потом включают «Авторисовку», и нейросеть предлагает разные варианты готовых иконок. 

Иногда алгоритм может выдать на ваши импрессионистские черновики совсем не те фигуры, которые вы ожидали. Нам понадобилось чуть больше времени на то, чтобы система распознала в наших каракулях листок и газету. Но потом наметился прогресс — площадка сразу выдала нужную иконку. 

Что в итоге?

Искусственный интеллект — это все равно машина, поэтому почти любому контенту, созданному в нейросети, как минимум нужна доработка. Работники креативной сферы могут вздохнуть спокойно — нейросети пока не собираются убирать нас с рынка. Но  если в штате компании нет копирайтеров, дизайнеров, контент-менеджеров или просто случился кризис вдохновения, нейросети помогут сэкономить время и деньги на коротких постах, логотипах, картинках и видео. 

Труд авторов художественной литературы принято считать исключительно творческим. В конце XX века даже на фоне массовой автоматизации многие предполагали, что машинам не осилить рисование, создание текстов или музыки.

Нейросети меняют эти стереотипы. Компьютер научился рисовать картины, имитировать в беседе манеру человеческой речи, голос. А литераторы получили в распоряжение инструменты, которые способны «сами» писать книги. Некоторые авторы рекомендуют пробовать новый подход всем и считают, что вскоре наступит время «креативных директоров», указывающих машине ход мысли. Иные видят в этом и минусы — если отдать на откуп компьютеру слишком многое, тот может даже навязать писателю свою манеру письма.

От звонка до звонка

Дженифер Лепп — одна из независимых авторов для платформы «Киндл директ паблишинг». С помощью этого сервиса писатели могут без лишних трудностей публиковать работы в интернете и требовать за них от $0,99 до $200. За шесть лет работы на платформе Лепп привыкла создавать книги строго по расписанию: на каждую уходит ровно 49 дней. Дело в том, что на платформе очень жёсткая конкуренция: спустя всего несколько месяцев (четыре, по подсчётам Лепп) читатель попросту забрасывает того или иного автора. А книги конкурентов находятся в доступности пары кликов.

Конечно, такие жёсткие условия работы не располагают к написанию шедевров. Но Лепп и не против: ей доставляет удовольствие создавать литературный фастфуд, а читатели поддерживают её труд долларом. Причём доходы от продаж порой достигают шестизначных значений.

Творческий кризис — непозволительная роскошь для авторов вроде Дженнифер Лепп. В её условиях книги это прежде всего товар, который нужно создавать, а не рефлексировать. Поэтому новости про разработку сервиса генерации текстов с помощью искусственного интеллекта моментально вызвали у неё интерес.

Лепп постаралась попасть на бета-тест одной из таких программ, «Судорайт» (Sudowrite). Его создали на основе языковой модели GPT-3 именно для генерации художественного текста. Программа дописывала за автора части текста, беря за основу какой-либо образец, или же помогала сформировать синопсис произведения.

Писательница взяла отрывок на 500 слов из нового романа и загрузила в программу. Речь в отрывке шла про столкновение в болоте между ведьмой-детективом и бандой пикси. Затем Лепп выделила имя одной из пикси, Натмэг, и нажала на кнопку «Получить описание».

Волосы Натмэг красного цвета, но её светлые глаза говорят скорее о её близком родстве с ночными существами, чем с дневными

—

ответила программа

Писательница была поражена. «Судорайт» сообразил, что действие отрывка происходит ночью, а также выяснила, что пикси в её творчестве обычно описывается со светлыми волосами.

Поначалу Лепп не могла определиться с отношением к использованию ИИ. Она решила сделать программу источником вдохновения: генерировать текст исключительно для себя и не копировать его в основной документ.

Масштабные языковые модели, такие как GPT-3, обучены на огромных объемах текста. В ходе обработки модель подстраивает под текстовую базу миллиарды математических параметров. GPT-3 способна выполнять базовые арифметические действия, заниматься переводом, создавать рабочий программный код и правдоподобную прозу. Хотя, по сути, вся её деятельность — попытки предсказывать следующее слово в последовательности.

Нейросети вроде GPT-3 очень далеки от нашего представления про «настоящий» искусственный интеллект. Если задать компьютеру вопрос, то ответ будет основан на статистических закономерностях вне контекста известных человеку знаний. На вопрос «Что тяжелее: золотая рыбка или кит?» нейросеть без колебаний ответит: «Золотая рыбка».

Базой для обучения «Судорайта», по всей вероятности, послужил массив текстов классического фэнтези. Из-за этого программа периодически пыталась выдать персонажам писательницы мечи, вставить какие-нибудь боевые или постельные сцены. В её лёгком творчестве без лишнего негатива такие отрывки выглядели попросту неуместно.

Со временем Лепп привыкла к «Судорайту». Процесс написания произведения был похож на гадание. Поначалу женщина не допускала в основной документ неотредактированный и сгенерированный сетью текст, но при этом всё же часто пользовалась программой — создавала отрывки текста на основе своих задумок. Впрочем, позже она изменила себе.

В любом случае, персонажи, идеи оставались её собственными, поэтому и творчеством занималась Лепп, а не программа. По крайней мере, так писательница оправдывала использование «Судорайта».

Автотекст

Далеко не все члены литературного сообщества приняли с воодушевлением идею автоматизации. Писательница Джоанна Пенн считает, что это естественно. На волне такой темы она даже запустила онлайн-курсы для авторов, посвящённые использованию ИИ для создания текстов. Пенн анализирует структуру их сюжета и предлагает самые лучшие методы использования ИИ для интеграции в текст.

За свою позицию Пенн получила весомую порцию критики — женщину ругали за использование «кнопки, которая позволяет создать роман». Ведь такая кнопка якобы может наводнить книжные магазины и порталы сгенерированной литературой без души.

Тем не менее Пенн считает, что эволюция писательского труда неизбежна. По её мнению, похожий этап уже прошли музыка и фотография. ИИ умеет вносить изменения в эти формы творчества так, чтобы на выходе получался вполне убедительный продукт. Литература же была просто крайне традиционалистским ремеслом.

Вместе с писательницей Орной Росс Пенн создала нечто вроде «этического кодекса» использования ИИ для литературного труда. Согласно этим рекомендациям, именно люди ответственны за созданный ИИ текст и должны исключать из него дискриминационное, клеветническое содержание. Кроме того, писатели не должны бездумно вырезать и вставлять сгенерированный текст, а ИИ следует использовать тогда, когда это «уместно», — хотя эту черту всё-таки проводит именно автор.

По мнению Пенн, ИИ должен оставаться в первую очередь инструментом и ни в коей мере не автором. По её мнению, нейросеть можно сравнить с напарником, который сидит с вами рядом и в слегка безумной форме предлагает множество разных идей. Но выбирать из множества этих идей следует именно писателю.

Пенн считает, что ИИ в любом случае будет развиваться дальше. Писатели будущего, уверена она, выступят скорее в роли креативных директоров, формирующих общий характер машинного текста, составляющих высокоуровневые инструкции.

Дженифер Лепп после более глубокого знакомства с «Судорайтом» попробовала именно такую манеру письма. Она вносила небольшие правки в текст, направляла ход сюжета и помещала сгенерированный текст снова в программу. Она позволяла «Судорайту» формировать основной массив слов. С таким помощником Лепп начала опережать график и смогла увеличить свою производительность на четверть. А ещё для творчества ей больше не требовались уединение и тишина.

Но вскоре она заметила что-то неладное. Когда Лепп переслала созданный по такому методу текст группе первых читателей, которые должны отмечать в книге проблемы, те ничего не нашли. Это и оказалось самой большой проблемой.

Так, некоторые особенно удачные предложения, которые отметили читатели Лепп, были написаны как раз машиной. В остальном же текст выглядел точь-в-точь как её творчество. Это заставило автора сомневаться, а есть ли у неё вообще какой-либо талант?

Затем возникла ещё одна загвоздка. Обычно писательница создавала тексты с неким моральным посылом, уроком. Её читателям нравился такой подход. Но в тексте от машины никакого морального посыла не было. Книга, написанной с помощью ИИ, хоть и была похожа обычную, но идеи в ней не не оказалось. Простым редактированием эту проблему было не решить — нужно было полностью переписать историю, многое придумывая с нуля.

В итоге Лепп заметила, что не она контролировала генерацию текста, а «Судорайт» скорее навязал ей собственную манеру письма. Книгу стало сложно воспринимать как именно её творчество. С тех пор она стала относиться к ИИ гораздо более осторожно. Писательница помещает в программу написанные части текста и позволяет завершить их за себя либо запрашивает у машины описания конкретных объектов. Теперь Лепп считает, что смогла найти баланс.

Как компьютер создавал роман

Считается, что нейросети сегодня не предназначены для генерации большой литературы. Чем больше объём текста, который нужно создать, тем более значительны проблемы, с которыми сталкиваются языковые модели. GPT-3, например, не хватает памяти, чтобы работать с материалами объёмом больше 1500 слов. Метод с предсказанием слова в этом случае не помогает: программа со временем забывает информацию, которую вводила в начале книги, и начинает выдавать несуразицу.

Чтобы решить эту проблему, ещё один автор Amazon Дарби Роллинз создала программу «Джаспер» (Jasper.ai). Эта нейросеть всегда пишет примерно в одном и том же стиле, который зависит от текстовой базы для обучения. Кроме того, «Джаспер» использует механизмы, которые автоматически загружают в программу сгенерированные ею же самой тексты. Чем тривиальней по форме и универсальней по содержанию должен быть итоговый текст, тем лучше модель справится с задачей. Конечно, «Джаспер» вряд ли сможет написать за человека мемуары. А вот руководство по саморазвитию или описание товара для онлайн-площадки — вполне.

Программа также может посмотреть на предложенный контекст под необычным углом и выдать оригинальную идею. Впрочем, сюжетный ход, который она предложит, вероятнее всего, уже был когда-то использован другим писателем и для другой книги. Однако многие авторы применяют проверенные формулы, добавляют к ним личный взгляд и становятся успешными. Так много на самом деле различий между автором-человеком и автором-нейросетью?

Как бы то ни было, большую часть пользователей «Джаспер» не слишком интересует вопрос оригинальности. Всё же программу чаще используют для написания не литературы, а более простых вещей вроде шаблонных текстов для соцсетей.

При этом посты на онлайн-площадках анализируют специальные алгоритмы онлайн-компаний. По сути, для того чтобы угодить умным роботам, люди полагаются на помощью другого умного робота, и так достигают популярности. Личный уникальный опыт или какие-либо оригинальные идеи всё же нужны не всегда.