Написала статью с ChatGPT — стоит ли овчинка выделки?

В нулевые стоило появиться какому-то музыкальному хиту, как уже на следующее утро он буквально звучал из каждого утюга. Помните? Вот именно такое ощущение у меня от хайпа вокруг ChatGPT. Насколько оправданна суматоха? Действительно ли копирайтеров, в том числе и меня, уже завтра заменят роботы? Я потратила несколько ночей, чтобы подробно разобраться в работе чата и написать с его помощью полноценную статью.

Изображение сгенерировано с помощью Midjourney

Не проходит и дня, чтобы не появилась очередная новость, что ChatGPT сделал что-то выдающееся. То он «написал» научную работу, то «защитил» диплом. Я уже молчу о сотнях постов в Сети, «написанных» ИИ. Авторы и маркетологи наперебой расхваливали результаты работы Chat GPT.

Вся эта шумиха создает ощущение, что ИИ действительно способен выдать достойный материал как минимум уровня выпускника журфака. Но, изучая все эти примеры, я заметила одну общую черту: в них крайне мало отведено реальному анализу результатов. Все, что можно услышать от авторов, — это скупые формулировки вида:

• «Ну, я вижу, что ChatGPT разобрался в теме…»
• «На первый взгляд все хорошо, но нужно будет отредактировать…»
• «В целом текст достойный…»

Говорит ли вам это что-то о качестве работы ИИ? Вот и мне нет. Поэтому я решила провести эксперимент и написать реальную статью для этого блога с использованием ChatGPT. И посмотреть, как много времени на это уходит, какие проблемы возникают, каков реальный результат (без ретуши и редакторских правок). Вот об этом моя статья.

ChatGPT: да придет спаситель

Инструкций, как запустить недоступный в нашей стране Chat GPT, в интернете полно. Поэтому останавливаться на этом вопросе подробно я не буду. Отмечу лишь, что вам потребуется VPN и симка с номером другой страны.

• 1 — краткая информация о возможностях.
• 2 — строка ввода запроса.
• 3 — кнопка создания нового чата.
• 4 — история диалогов.

Да, и не повторяйте моих ошибок: что бы ни случилось, не нажимайте на кнопку Clear conversations!

Она полностью удаляет всю историю диалогов. Из-за этого мне пришлось заново переделывать половину статьи.

Так, с вводными покончили, приступаем непосредственно к разбору работы модели GPT 3.5.

Генезис, или Что важно знать, работая с ChatGPT

Хотя везде говорится, что ChatGPT обучен понимать смысл запроса, на практике это лишь маркетинговый ход. Потому что под «смыслом» человек и машина понимают немного разные вещи.

Разберем принцип работы на примере построения текстов. Как автор пишет текст? Сначала он оформляет в голове образ — смысл, который должно передать предложение или абзац. Затем подбирает соответствующие слова и фразы, описывающие его идею.

Модель GPT 3.5 пропускает первый этап. Опираясь на статистику, какие слова и в какой последовательности наиболее часто используются в данной тематике, она строит наиболее вероятный ответ на запрос пользователя.

Но как же ИИ понимает, какой именно ответ будет наиболее вероятным?

1. Сначала введенный запрос разбивается на токены — более мелкие единицы текста. Запомните это слово, потом вы часто будете его видеть при работе с Chat GPT.

Токены — это не всегда отдельные слова. Скорее, это смысловые части. Например, слово «починить» будет состоять из токенов «по» и «чинить».

2. Чтобы машина могла понять эти слова, их нужно перевести в числа. Этот процесс называется векторизацией. Не буду глубоко вдаваться в подробности. Отмечу лишь, что это не просто цифры, взятые с потолка. Числовые значения подбираются так, чтобы машина могла понять, насколько разные слова близки друг к другу по смыслу.

Например, «лаять» по смыслу будет ближе к слову «собака» настолько же, как 0,999 близко к 1, и далеко от слова «кошка», как -0,7 от 1. Все цифры тут приведены только в качестве примера.

3. Кодирование и трансформеры. Именно благодаря этому этапу получаются реалистичные тексты. Трансформеры — это метод обработки текста, при котором векторы много раз прогоняют через слои кодирования, чтобы понять, как каждое отдельное слово сочетается с другим, сгенерировать общую тему ответа, стиль и т. д. В этом и состоит магия работы со смыслом.
4. Предсказание оптимальной последовательности слов. На этом этапе определяется важность каждого слова вашего запроса и вычисляются ключевые для понимания смысла токены.

Например, в запросе «холодильник перестал морозить» слово «холодильник» будет ключевым. И при формировании ответа ChatGPT будет подбирать связанные с ним слова. «Перестал» — задает проблему и форму ответа. «Морозить» — формирует специфику.

На основе всех этих данных машина формирует векторы ответа, наиболее близкие к векторам изначального вопроса.

5. Генерация текста. На этом этапе учитывается весь массив данных, полученных и рассчитанных машиной на предыдущих этапах. Ответ генерируется по одному слову. Каждое из которых учитывается при генерации следующего.

Безусловно, это очень общее и поверхностное описание, но наша задача не разобраться в тонкостях работы трансформеров, а понять основной принцип. Это очень поможет при дальнейшей работе с программой.

Восстание машин, или Как пишет ИИ

Этап первый — планирование

Итак, с чего же начинается написание статьи? Конечно, с идеи. Нашей с ChatGPT задачей будет написать статью с рабочим названием «Принципы работы контекстной рекламы и особенности ее настройки».

Для начала я попросила ChatGPT придумать для меня структуру будущей статьи.

Мой запрос звучал следующим образом:

Я старалась формулировать максимально понятно. Примерно так же, как я бы ставила задачу копирайтеру.

В итоге я получила результат:

Кликните по картинке, чтобы увидеть весь план.

На первый взгляд, получилось хорошо, но Google Ads, Facebook Ads не работают в России. Пришлось уточнить запрос:

В результате ИИ переписал только два пункта, остальные оставил без изменений:

Простим ему явное перепечатывание моего запроса «Акцент на Яндекс.Директ», но вот заключение явно получилось плохо. Так как статья в целом будет рассказывать только про Яндекс.Директ, нет смысла в сравнении. ChatGPT это умозаключить не смог.

Также я посчитала, что ИИ предложил излишне подробно описать сам процесс запуска РК. Это не входило в мои планы. При этом в плане совсем нет раздела, посвященного различным типам рекламы.

Учитывая это, я скорректировала первоначальный запрос.

И тут я первый раз столкнулась с «человеческой» стороной ИИ и его расизмом.

Последние 2 пункта вообще никак не подходили, поэтому я просто объединила 2 варианта структуры.

Итоговый вариант

1. Введение
   • Общая информация о контекстной рекламе и ее значимость для бизнеса
   • Краткое введение в Яндекс.Директ
2. Виды контекстной рекламы в Яндекс.Директе
   • Текстовые объявления
   • Реклама в виде баннеров и графики
   • Видеореклама
   • Реклама на карте Яндекса
3. Принципы работы контекстной рекламы Яндекс.Директа
   • Аукционная модель Яндекс.Директа
   • Ключевые слова и фразы
   • Релевантность объявления запросу пользователя
   • Таргетинг и сегментация аудитории
4. Особенности настройки контекстной рекламы в Яндекс.Директе
   • Создание рекламной кампании
   • Настройка ключевых слов и фраз
   • Создание рекламных объявлений
   • Таргетинг и настройка аудитории
   • Бюджетирование и управление ставками
   • Оценка эффективности и оптимизация рекламной кампании
5. Примеры использования контекстной рекламы в Яндекс.Директе
   • Реальные примеры использования контекстной рекламы в Яндекс.Директе: от малого бизнеса до крупных компаний
   • Какие результаты были достигнуты и какие проблемы возникли
6. Заключение

Выводы

Подготовить план без каких-либо корректировок с моей стороны не получилось. ChatGPT не способен нащупать «золотую середину» и склонен скатываться в банальность. Как это было с первым вариантом структуры, где он предложил просто подробно расписать этапы создания РК.

Но как идейный вдохновитель ChatGPT вполне подходит. Особенно если непонятно, о чем писать. Достаточно попросить его набросать несколько вариантов структур, из которых вы уже сами соберете итоговый вариант.

Этап второй — наступление

1. Введение

Конечно, первым делом я загнала в ChatGPT весь план и попросила написать по нему. Не буду выкладывать результат, просто отмечу, что ИИ не справился от слова совсем.

Машина путалась в последовательностях пунктов. Кроме того, сильно усложнило работу ограничение на количество знаков в ответе ИИ. А при попытке попросить продолжить, ChatGPT ломался и выдавал рандомные ответы, близкие к теме.

Лучше разбить статью на смысловые блоки и работать с каждым в отдельности. Что я и сделала, начав с введения.

Забегая вперед, отмечу, что это был самый сложный и долгий этап работ.

Мой запрос к ChatGPT звучал следующим образом:

Результат генерации:

Разберем ответ ИИ

1. Объем текста явно превысил 500 знаков.
2. Из-за того, что ИИ не имеет сведений, что было после 21 года, получаем обороты вида «Яндекс.Директ является одним из лидеров на рынке интернет-рекламы в России». Одним? Сегодня он вообще единственный.
3. Последний абзац — смысловой дубль второго.
4. Кроме этого, в тексте много шаблонных, откровенно кривых конструкций, тавтологий. Например, «Эффективность данного инструмента объясняется тем, что…», «данная платформа» в двух подряд предложениях и просто слово «данный» как спам по всему материалу.

Попробуем изменить задание, попросив ChatGPT сократить объем. Это должно заставить его убрать из текста водянистость.

И снова результат оказался посредственным. Хотя объем ИИ сократил.

Мне пришлось сделать несколько итераций, корректируя ТЗ, чтобы в итоге получить это:

Как видите, я подробно расписала, что именно хочу увидеть в тексте. И хоть результат получился корявым, его уже можно использовать. В итоге я сама переписала введение, оставив от оригинала только первое и последнее предложение.

Вариант после ручной корректировки:

Введение с горем пополам мы подготовили.

Выводы: затраченное время — 1,5 часа. Считаю, что это преступно много. Но так как это мой первый опыт взаимодействия с ChatGPT, сделаем скидку на обучение. Нужно учитывать и то, что в итоге мне пришлось самой переписывать за ИИ. ChatGPT выдает банальные фразы и грешит переизбытком смысловых повторений. Посмотрим, может, дальше пойдет лучше.

Спойлер — в для финальной версии будет написано новое введение.

2. Написание основной части статьи

Для удобства работы я прорабатывала каждый пункт отдельно. Это позволило сосредоточиться на одной мысли за раз. Кроме того, иногда приходилось отдельно прорабатывать с ChatGPT более мелкие подразделы. Но об этом чуть позже.

Задание для ChatGPT по написанию раздела «Виды контекстной рекламы в Яндекс Директе»:

Учтя предыдущий опыт с введением, я старалась максимально подробно рассказать, что я хочу получить и в каком виде. Перечислила все виды рекламы, чтобы минимизировать фантазию ИИ, сразу указала, какой должна быть структура будущего текста.

Разберем ответ ИИ

На удивление с этим разделом ИИ справился неплохо. Я лишь убрала лишние смысловые повторения.

Обратите внимание: на этом примере хорошо видно, что ИИ привык работать по шаблону. Каждый пункт списка имеет одно оформление, а после тире всегда идет «это».

Отмечу, что тексты справочного формата, например рассказ о явлении или описание работы сервиса, у ChatGPT получаются вполне неплохо.

Задание для ChatGPT по написанию раздела «Принципы работы контекстной рекламы Яндекс.Директа»:

Разберем ответ ИИ

Тут я схитрила. Мне не понравилось, как он расписал про аукционную модель. И вместо того, чтобы попросить скорректировать текст, я в отдельном чате дала задание написать о том, как работает аукционная модель. Итоговый текст в этом разделе я сильно корректировала. По сути, ChatGPT выдал мне объемную статью про аукцион, на основе которой я быстро написала блок текста.

Аналогичные исследования я проводила для блоков «Релевантность объявления запросу пользователя», «Таргетинг и сегментация аудитории».

В итоге такой работы текст сильно увеличился. Поэтому мои рекомендации следующие: если необходимо написать блок текста, состоящий из нескольких объемных подтем, лучше работать с каждым разделом в отдельности.

Вывод: если вам нужно быстро собрать информацию, то ChatGPT — это лучшая замена поиску. Однако есть критичный нюанс: вы должны иметь хотя бы базовые знания о том, о чем спрашиваете. Иначе рискуете пасть жертвой дезинформации со стороны ИИ.

Задание для ChatGPT по написанию раздела «Особенности настройки контекстной рекламы в Яндекс.Директе»:

Разберем ответ ИИ

Вначале ChatGPT выдал мне ну очень сжатую инструкцию. Поэтому я решила, что необходимо расширить ее за счет советов.

Пример 2 разделов из сгенерированного текста

Но тут ИИ меня немного подвел. На просьбу «расширь каждый пункт, добавив практических советов», он просто написал советы для каждого пункта. Ну ничего, мы не гордые.

Пример «расширения» разделов советами

По ссылке уже объединенный мною текст, а также результат итоговой корректировки.

3. Заключение

Четвертая часть включает примеры кейсов, поэтому ее я писала сама. Поэтому нам осталось подготовить только заключение. Задание для него звучало так:

Разберем ответ ИИ

Да, как только мы отходим от формата справочник-инструкция, качество ChatGPT заметно проседает. Как и копирайтер, он начинает лить воду и повторять одну и ту же мысль несколько раз.

Чтобы как-то исправить ситуацию, я попросила его сократить текст. Вот результат:

С этим хотя бы уже можно работать, поэтому я приняла такой вариант текста. Но не забывайте, что еще предстоит большая работа по объединению всех кусочков в единый текст, корректировке и вычитке.

И настал судный день

Только на предварительный сбор статьи с помощью ИИ у меня ушло 5,5 часов. В процессе ее корректировки, проверки экспертом и редактором текст изменился на 50–60 %. Но это вполне нормально. При подготовке материала привычным способом финальный вариант статьи тоже сильно отличается от первоначальной сборки.

Что я заметила в процессе подготовки и что нужно учитывать каждому, кто захочет не просто побаловаться, а действительно подготовить полноценную статью:

1. ChatGPT отлично показывает себя в сборе данных и подготовке шаблонного контента (инструкций, описаний принципов работы, справочной информации). Т. е. если вам нужно написать 100500 карточек про дизельные генераторы, то ИИ — ваш лучший помощник.
2. Если речь идет о более-менее творческой работе, то ChatGPT выдает результат со скрипом. Интересные, цепляющие введения к статьям, душевные посты, рассказы о личном опыте — все это потребует длительных доработок руками.
3. Чтобы получить результат, максимально близкий к вашей задумке, придется хорошо поработать с ТЗ. Я взяла очень простую для ChatGPT тему. Отчасти потому, что это мой первый опыт работы с нейросетью. Для более сложных тематик потребуются развернутые ТЗ с указанием не только того, о чем нужно написать, но и стоп-тем.
4. ChatGPT — это усовершенствованный справочник. Он может найти информацию и выдать ее вам в виде статьи. Но если требуется статья-исследование или текст с глубоким погружением в тему и авторским выводом, то приготовьтесь страдать . Вам придется провести очень глубокое предварительное исследование. Собрать материал и потом хорошо проработать на основании этих данных структуру статьи, которую вам сгенерит ChatGPT. Например, уже в процессе написания текста мне пришлось пересмотреть первоначальный план статьи и попросить ИИ сгенерить новый.

5. ИИ может врать и делает он это крайне убедительно. В нашей статье эксперт нашел 50! фактических ошибок. Вот только один из примеров:

6. Есть ряд тем, в которых ChatGPT вам не помощник. Вот как он сам говорит об этом:

Подводя итог, отмечу, что ChatGPT — это очень удобный инструмент автоматизации ручного труда по подбору информации и ее структурировании. Например, он сэкономил мне минут 30, которые я бы потратила на чтение и актуализацию информации о настройках РК.

В каких-то узких нишах, например при описании товаров, он совершенно точно можеь заменить ручной труд. И слава богу! Скажу как копирайтер: писать 1000 описаний к болтам или отверткам — удовольствие ниже среднего.