Генеративные нейросети сделали огромный шаг вперёд, лично меня это радует. Вот наблюдения последних месяцев.
Быстрое наведение порядка. Большие языковые модели хорошо справляются со структурированием текста и наведением порядка. Даёшь на вход плохо структурированную мысль, например, наговоренную на диктофон. Нейронка прекрасно её расшифрует и превратит в упорядоченный конспект. Дальше можно расписать его самостоятельно или дать это сделать нейронке. Это можно использовать, чтобы писать заметки для блога: наговорил в Айфон и отдал на оформление.
Ограничение — если мысль изначально сложна, нейронка в ней заблудится и резюмирует неверно, упуская что‑то важное. Нужен контроль результата: чтобы текст прочитал живой человек, который изначально эту мысль породил.
Упрощение подачи и преобразование стиля. Нейронки убедительно меняют стиль с формального на разговорный, добавляют в текст эмоции и объясняют на пальцах. Например, эксперт дал вам сложный технический текст, вам нужно преобразовать его в объяснение для широкого круга читателей. С хорошо воспитанной языковой моделью это дело на пять минут.
Тут тоже нужен контроль качества. Нейронка иногда брешет на голубом глазу, и если вы сами не эксперт в теме статьи, вам не будет понятно, где неправда.
Пример про уверенный бред. Я тестировал открытую модель Gemini 3 и спросил у неё, почём фунт лиха. Эта фраза не используется в таком контексте, она используется как обстоятельство: «Вот и узнаешь, почём фунт лиха». Моделька правильно указала, что фраза имеет отношение к страданиям. Но дальше она стала давать бредовые интерпретации, не понимая литературный контекст. Но бред выглядел очень убедительно. Если бы я не встречал эту фразу в литературе, я бы не заметил подвоха.
Переводы, корректура и расстановка запятых даются нейросетевым моделям очень убедительно, прямо сильно лучше студентов филфака. Но пока что не так хорошо, как заслуженным переводчикам и литературным редакторам. Что‑то критически важное я скорее поручу человеку.
У меня был проект, где мы брали исходный русскоязычный текст, переводили его на английский, дальше несколькими запросами делали версии для разных уровней английского. Получалось натурально, если нейронка не захлёбывалась в смысле исходного текста. В технических текстах она справлялась без запинки, а вот в текстах про психологию и отношения — не так хорошо, нужно было за ней исправлять. Но даже так это было быстрее, чем писать вручную.
SEO‑тексты для нетребовательного читателя. Убедительный сценарий — когда нужно создать много базовых текстов на какую‑то тему с включением определённых заголовков и слов. Тогда человек проектирует эту структуру, а нейронка наполняет текстом. Главное — чтобы кто‑то потом проверил текст на наличие брехни.
Ограничение — не стоит ожидать от нейронки глубоких познаний и работы с нюансами смысла. Для базового поверхностного знакомства с темой подойдёт, но не для общения с экспертами.
Управление знаниями. Если у вас есть массив хорошо структурированных знаний, по нему можно искать через нейронку, делать резюме и преобразовывать эти знания. Например, если у вас большая редполитика, её можно затолкать в нейросеть и задавать по ней вопросы человеческим языком. Работает тем убедительнее, чем лучше структурированы знания.
Передовые исследования сейчас в области агентского поиска и получения данных. Условно, один нейросетевой агент получает запрос на поиск информации на определённых сайтах, а вспомогательная языковая модель читает найденные документы и резюмирует. Это полезно, если вам нужно сделать статью на основании множества источников.
Скорректируйте ожидания
Большие языковые модели — это машины по созданию статистически усредненных текстов. Если писать в нейросети текст с нуля, без богатого исходного материала, получится такой средненький, гладенький рерайт всего того, что писали низкооплачиваемые копирайтеры последние 15 лет. Не будет там ни глубины, ни интереса. Уровень знаний можно описать так: «При определённых условиях Волга впадает в Каспийское море, но как большая языковая модель я не могу давать вам советы по речной навигации».
Контент‑планы с нейросетями глубоко вторичны. Темы статей — просто тоска. А если языковая модель хорошо воспитана, то в ней ещё и отрезаны все авторские «яйца», вся жизнь и радость от общения с живым человеком. Попытайся сделать что‑то минимально интересное, и нейронка тебе ответит «Ой, я языковая модель, я ничего не знаю».
Короче, чистый нейроконтент — это контент для нетребовательных, бедных и глупых, как будто его пишут студенты первого курса за унизительные гонорары. Справедливости ради, статьи для многих глянцевых журналов начала 2000‑х писали именно студенты первого курса за унизительные гонорары (говорю как человек, который в этом участвовал).
В английском языке для этого уже даже есть слово — AI Slop, что можно перевести как «ленивый водный контент ни о чём».
Про работу редактора и обучение нейросетям
Никуда живые авторы и редакторы не денутся, но при одном условии: если они научатся пользоваться сильными сторонами нейронок и не полагаться на них во всём остальном. Плохо будет только тем, чья ценность — делать бездумные рерайты и писать простые SEO‑тексты по техзаданию.
Специально учиться нейронкам ради непонятно чего я бы не стал: инструменты меняются стремительно, и пока ты закончишь один курс, твои технические знания уже будут никому не нужны. Через полгода нейросети будут открываться правой кнопкой в любом текстовом поле на вашем компьютере.
Если прямо сейчас есть производственная необходимость — да, посмотрите видеоурок о запуске нейросетей. Если потребности нет, не забивайте голову.