Neural networks научились рисовать, писать музыку, решать сложные задачи. Одно из самых популярных на сегодняшний день направлений работы нейронных сетей — генерация текстов. Общество пока со скепсисом относится к контенту, созданному машиной. Однако некоторые сервисы уже сейчас вполне успешно могут наполнять сайты контентом, помогать в запуске чат-ботов, генерирующих релевантные ответы при общении с пользователями.
Посмотрим, как работают текстовые нейросети и какая есть перспектива у этого направления технологий AI.
Table of contents
Что такое текстовая нейросеть?
Впервые о концепции ее работы заговорили еще во время Второй мировой войны. Тогда мир не был готов к прогрессу в направлении нейросетей ни технически, ни морально. С развитием искусственного интеллекта концепция нашла применение в машинном обучении. Сейчас нейронные сети распространены повсеместно — в холодильниках, смартфонах, умных домах.
Работа текстовой нейросети построена на базе анализа и обработки естественного языка. На алгоритмах машинного обучения нейросеть учится определять смысл текста, его настроение и стиль подачи. В результате накопленного опыта искусственный интеллект больше понимает, что от него требуется, и с каждым разом выдает все более релевантный контент.
Как нейросеть генерирует текст
Нейросеть способна генерировать текст благодаря предварительному анализу большого количества текстовых данных. Их она использует для создания матрицы вероятностей для каждого слова. На основе этих матриц искусственный интеллект предсказывает, какое слово должно идти следующим в тексте.
При генерации нового текста нейросеть выбирает наиболее вероятное следующее слово и использует его для формирования предложения. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен готовый материал.
В некоторых случаях нейросеть также может использовать случайные переменные, чтобы варьировать слова и фразы и создавать разнообразный и уникальный контент.
Простыми словами, нейронная сеть запоминает множество уже существующих текстов и просчитывает вероятность использования каждого слова. На основе анализа «прочитанных» искусственным интеллектом текстов генерируется новый материал.
Какая технология лежит в основе создания текстов нейросетью?
Технология, открывшая возможность получения текстов, написанных искусственным интеллектом, называется GPT-3. Дословный перевод Generative Pre-trained Transformer 3 — генеративный предварительно обученный трансформер 3.
GPT-3 — это модель прогнозирования языка, использующая глубокое обучение для генерации текстов, условно ее называют Т9 нового уровня.
Применение GPT-3 сделало возможным создание:
- статей;
- дипломов;
- описаний товаров;
- идей заголовков;
- структуры статьи на базе популярных запросов пользователей;
- ботов, общающихся с клиентами;
- ответов на вопросы;
- качественного перевода;
- рерайтов текстов;
- новых названий для продуктов и компаний (нейминг).
И это далеко не полный список.
Нейросети задается тема или начало текста, и она предлагает готовый материал, основанный на уже имеющихся в ее памяти данных. Здесь важно понимать, что искусственный интеллект не создаст нечто новое, оригинальное: все статьи, научные работы, предложения и абзацы — только интерпретация того, что уже было кем-то написано.
Качество текста, написанного нейросетью, и его применение
Несмотря на то, что искусственный интеллект значительно продвинулся в создании контента, полноценно заменить копирайтеров он все равно не сможет. Большая часть текстов от нейросети напоминает бессмыслицу и требует хорошей редактуры.
Применение технологий AI для генерации текстов подходит далеко не в каждом случае. Например, если вам нужно создать карточки товаров с описанием, нейросеть справится отлично. У продуктов единые характеристики, которые достаточно уникально описать. С экспертной статьей, требующей даже минимального анализа данных, проведения исследования и подведения итоговых выводов, искусственный интеллект, конечно же, не справится.
Можно выделить несколько направлений, где тексты, созданные машиной, действительно будут полезны.
Нейросеть помогает авторам
Искусственный интеллект легко помогает преодолеть так называемый «синдром пустой страницы». При написании большого потока текстов автор порой не знает, как лучше всего начать материал. Генерация идей с помощью текстовой нейросети даст несколько вариантов, которые можно будет использовать в готовой работе. Если автору не хватает идей для описания какой-то части материала, нейросеть может помочь с основными тезисами.
Также искусственный интеллект поможет составить набросок статьи. Правильный подход копирайтера — не рассматривать нейросеть как соперника, а суметь найти в нем товарища и помощника. Он дает пищу для размышлений и может дать определенное направление.
Нейросеть наполняет PBN-сайты
PBN, или Private Blog Network, — дополнительные сайты на общую тематику, которые помогают наращивать ссылочную массу для основного ресурса. Главная цель таких материалов — добавление ссылки на нужные страницы. Тексты здесь не предназначены для прочтения, поэтому часто они очень низкого качества и написаны новичками-фрилансерами.
Нейросеть позволяет взять это направление на себя. Сгенерированные тексты можно размещать без редактирования, а спам-ссылки прекрасно впишутся в общую картину. К тому же это позволяет значительно сэкономить бюджет на написание материалов.
Генерация текстов под редактуру
Нейросеть позволяет генерировать контент, не требующий глубокой экспертизы, на любую тематику. Это могут быть развлекательные посты в социальных сетях, тексты поздравлений или письма для рассылки и т.д. Редактору достаточно внести правки, добавить недостающие детали и сделать текст более читабельным.
Важно понимать, что текст, написанный нейросетью, не содержит исследований, новых идей и оригинальности. Однако это полезное решение для копирайтеров, которые могут на основе сгенерированного контента сделать действительно уникальный материал.
Преимущества и недостатки нейронных сетей
Главные преимущества текстовых нейронных сетей:
- Скорость. На генерацию текста уходит всего несколько минут, в то время как автор создаем материал часами.
- Работоспособность. Искусственный интеллект не устает, не болеет и не выгорает.
- Обучаемость. Нейросеть учится на каждом написанном тексте и постепенно улучшает стиль, подачу и содержание материалов.
- Универсальность. Может генерировать тексты на абсолютно любые темы.
- Недорого. Стоимость услуг копирайтера значительно выше — когда достаточна простая генерация текста, возможно, нет смысла переплачивать за работу.
- Адаптируемость. Концепция работы текстовых нейросетей используется в разных проектах, например, при написании чат-ботов или текстовых игр.
Среди недостатков:
- Отсутствие оригинальной идеи, исследований и уникальности в направлении контента.
- Нейросеть не способна полностью понять контекст требуемого материала.
- Отсутствие эмпатии. Тексты не ориентированы на человека и его эмоции.
- Нейросеть может выдавать за факт полную неправду.
- Не способна в полной мере прочувствовать все параметры ЦА и ее «боли» при создании бизнес-контента.
- Развитие нейросети не успевает за актуальными данными. Материалы на некоторые темы нужны именно сейчас, а искусственный интеллект еще не внес информацию в матрицу для анализа.
Перспективы использования нейросетей для написания статей
Существует мнение, что нейросети в скором времени заменять копирайтеров. Однако это далеко от истины. Нейросеть продолжит совершенствоваться и станет хорошим помощником копирайтеру и редактору.
Нейронные сети прекрасно могут справиться с задачей генерации большого объема контента, но наполнить его эмоциями, юмором, уместностью, толерантностью и другими человеческими качествами машина не сможет.
Нейросети могут заменять копирайтеров и экономить ресурсы при создании массового контента — описание товаров, составление мета-тегов, создание постов к социальным сетям, SEO-текстов для сайта, а также адаптация и перевод статей. Однако какую-то часть задач бизнеса искусственный интеллект в ближайшее время решить не сможет — с рядом вопросов способен справиться только человек.
Conclusion
Нейронные сети показывают хороший результат при создании текстового контента. Однако объемные статьи все еще требуют глубокого редактирования. К тому же нейросети не всегда могут подобрать подходящий контекст.
При этом они могут стать прекрасным помощником в бизнесе. Текстовые нейросети способны качественно генерировать ответы на любые вопросы и создавать интересные посты, используя сотни терабайт информации, собранной в интернете.