ИИ пишет быстро — об этом знают даже те, кто с ним не работает. Но насколько ускоряется весь процесс? Не просто написание текста, а получение готового продукта, слепленного с помощью ИИ под руководством человека? В среднем экономия времени составляет около 70% при работе с простыми текстами и около 30% — с более глубокими и содержательными материалами. Далее разберем весь процесс.
Сколько реально этапов доработки проходит средний текст, написанный ИИ
Получение черновика
Любая работа с нейросетью начинается с получения базового варианта текста из палок и связующего материала. Именно его чаще всего демонстрируют в качестве примера возможностей искусственного интеллекта.
Проблема заключается в том, что первый черновик редко подходит для публикации. Как правило, он содержит общие формулировки, поверхностные рассуждения и выводы, которые можно встретить в десятках аналогичных материалов.
Нейросеть отлично справляется с созданием основы. Она умеет быстро собирать структуру статьи, выделять основные тезисы и формировать логичный каркас текста. Но каркас еще нельзя назвать полноценным материалом.
Переписывание промпта
Одна из самых распространенных ошибок новичков заключается в убеждении, что качество текста зависит исключительно от модели. На самом деле огромное значение имеет качество палок промпта.
Если задача поставлена слишком общими словами, нейросеть выдаст максимально усредненный результат. Поэтому после получения первого варианта автор обычно начинает корректировать промпт, добавлять ограничения, примеры, требования к стилю и структуре.
Нередко на этом этапе создается несколько промежуточных версий статьи. Иногда оказывается, что быстрее переписать запрос полностью, чем пытаться исправлять результат.
Именно здесь возникает парадокс современной работы с ИИ: многие специалисты тратят на подготовку качественного задания больше времени, чем раньше тратили на написание отдельных абзацев вручную.
Структурная доработка
Даже хороший текст от нейросети часто напоминает набор самостоятельных блоков, объединенных общей темой. Проблема проявляется особенно заметно в больших статьях. Каждый раздел выглядит логичным сам по себе, однако между ними отсутствуют переходы, причинно-следственные связи и единое повествование.
По этой причине следующий этап обычно связан с редактированием структуры.
Автор перераспределяет информацию между разделами, убирает повторы, усиливает аргументацию и выстраивает последовательность изложения таким образом, чтобы статья читалась как единое произведение, а не как подборка отдельных ответов на похожие вопросы.
Проверка фактов
Это один из самых важных этапов. Несмотря на огромный объем знаний, современные нейросети способны уверенно выдавать недостоверную информацию. Особенно часто проблемы возникают со статистикой, исследованиями, датами, цифрами и отраслевыми данными.
Причем опасность заключается не в явных ошибках, а в убедительности подачи. Нейросеть способна сформулировать неверный факт настолько уверенно, что неподготовленный читатель даже не заметит подвоха.
Поэтому профессиональная работа с ИИ практически всегда включает фактчекинг. Проверяются источники, цифры, примеры и любые утверждения, которые могут повлиять на достоверность материала.
Редактура языка
Даже лучшие модели имеют характерные речевые особенности. Они формируют тот самый характерный привкус полиэтилена на кончиках пальцев, который остается после прочтения нейронного текста.
Большинство специалистов способны определить нейросетевой текст буквально после нескольких абзацев. Причина заключается в повторяющихся оборотах, шаблонных конструкциях и чрезмерно правильной подаче материала.
Часто встречаются фразы вроде «в современном мире», «важно отметить», «следует понимать», «ключевым фактором является». Формально ошибки здесь нет, но при массовом использовании таких конструкций текст начинает выглядеть искусственным.
На этапе редактуры убираются речевые штампы, усиливается авторская подача и добавляется индивидуальность, которой нейросетям по-прежнему не хватает.
Адаптация под площадку
Одна и та же статья может публиковаться на корпоративном сайте, в блоге компании, на Дзене или в Telegram. Каждая площадка предъявляет собственные требования к подаче материала.
Например, корпоративный блог требует экспертности и аккуратной аргументации. Дзен лучше воспринимает более живое повествование и практические примеры. Telegram ориентирован на динамичную подачу и удержание внимания читателя с первых строк.
Поэтому после создания текста часто начинается дополнительная адаптация под конкретный канал публикации. Можно переписать всего несколько строчек вступления, и текст заиграет новыми красками.
SEO-доработка
Если материал создается для сайта, практически всегда появляется еще один этап — поисковая оптимизация. Необходимо проработать заголовки, распределить ключевые запросы, настроить перелинковку, добавить списки, таблицы и другие элементы, которые помогают странице конкурировать в поисковой выдаче.
Интересно, что нейросеть способна учитывать SEO-требования, однако без участия специалиста редко удается добиться оптимального результата. Особенно если речь идет о конкурентных тематиках. Если просто отсыпать горсть ключей, можно удивиться тому, как нейросеть будет использовать их в тексте. Даже старое доброе «охладите тра...нье» иногда выглядит логичнее придуманных ИИ оборотов.
Проверка качества
Перед публикацией материал обычно проходит финальную проверку. Редактор оценивает читаемость текста, отсутствие логических противоречий, соответствие задаче и качество раскрытия темы.
На этом этапе могут выявляться проблемы, которые не были замечены ранее: лишние повторы, слабые аргументы, перегруженные абзацы или недостаточно раскрытые вопросы. Иногда после такой проверки статья снова возвращается на доработку.
Правки заказчика
И наконец наступает этап, который способен изменить любую публикацию независимо от качества работы автора и нейросети.
Правки заказчика.
На практике именно здесь может выясниться, что текст недостаточно продающий, слишком экспертный, недостаточно экспертный, слишком длинный или, наоборот, слишком краткий.
Причем многие замечания связаны не с качеством материала, а с субъективным восприятием. ИИ научился писать тексты. Но избавить рынок контента от согласований ему пока не удалось.
Так сколько этапов проходит средний текст?
Карточка с описанием стиралки или губной помады для маркетплейса может отлететь за пару секунд без доработок при использовании типового промпта. Всё, что сложнее, усложняется практически по экспоненте.
Для коммерческих материалов, корпоративных блогов и SEO-статей количество итераций чаще находится в диапазоне от шести до восьми этапов.
Экспертные публикации, исследования и сложные аналитические материалы иногда проще сразу писать самостоятельно. То же касается материалов авторского типа. Хоть ИИ и научился печатать драматические истории для Дзена и других площадок на двадцать авторских листов, это не делает его универсальным инструментом донесения смысла.
Вывод
Отчасти работать действительно стало интереснее. Но работа не пропала. Если на выходе нужен качественный материал, человек по-прежнему должен выступать в качестве создателя и цензора.
ИИ научился писать тексты, но пока не научился нести ответственность за результат. Поэтому хорошая статья сегодня — это по-прежнему совместная работа человека и машины, просто распределение ролей в этой связке заметно изменилось.
Источник: vc.ru
