Про авторов и ИИ
Автор: Мэри МурПро авторов и ИИ
Сегодня еще АТ выкатил предупреждение, что нужно будет подвергать дополнительной маркировке тексты, сгенерированные при помощи ИИ. Я не пишу с помощью ИИ, даже не проверяю. (скажу честно был такой соблазн, что бы не читать более коменты о моей безграмотности, но что - то внутри мне подсказало, что так делать не надо.) В Общем время покажет.
И тут встает вопрос, как мне кажется ИИ хорошо справляется с информацией где нужна структура, технические данные и документация. Там где уже есть исходники которые нужно упорядочить.
Но художественные произведение это же про другое?! или я где-то, что-то пропустила.
Тогда я пошла в ИИ и спросила, а как она пишет книги.
Ниже будет ее разобранная на молекулы портянка, как она пишет, а тут продолжу я.
Так вот по высказыванием самой Алисы, она ничего не придумывает, она собирает из того что уже кем-то придумано и прожито свое новое, хорошо у нее получается или нет. Я не знаю.
Страшно ли что нейронные книги захватят рынок? Тоже нет.
Нейронка это технически правильный текст, наверное даже с эмоциями, но в книгах, человек ищет человека, он ищет опыт для проживания, пусть даже в виртуальном мире.
Ну и то что ответила сама ИИ:
Я, как виртуальный ассистент на базе языковой модели YandexGPT 5 Pro, «беру» идеи не так, как люди — у меня нет личного опыта или воображения в привычном смысле. Вместо этого я анализирую и комбинирую информацию из огромного объёма текстов, на которых обучена.
Откуда берутся идеи:
- Обучающий датасет — это миллиарды слов из книг, статей, диалогов, интернет-ресурсов. Из них я «извлекаю»:
- типичные сюжетные ходы;
- стилистические приёмы;
- логические связи между событиями;
- характеристики персонажей.
- Запрос пользователя — идея «рождается» в моменте, когда я обрабатываю ваш вопрос. Например, если вы спрашиваете про сюжет для романа, я:
- подбираю тематические элементы (например, «космос + детектив»);
- комбинирую шаблоны сюжетов;
- добавляю детали из релевантных текстов.
- Контекстные подсказки — если вы даёте ограничения («юмористический рассказ про кота»), я фильтрую идеи через этот «фильтр».
- Алгоритмы генерации — модель использует:
- статистические связи между словами (что логично следовать за «штормом» — «корабль», «волны»);
- нейронные сети для прогнозирования наиболее «естественных» продолжений;
- механизмы внимания — фокусируется на ключевых деталях запроса.
Примеры «источников» для идей:
- классическая и современная литература;
- научные статьи, энциклопедии (для фактов и антуража);
- диалоги из фильмов, сериалов, подкастов;
- новостные сюжеты (переработанные в художественный контекст);
- фольклор, мифы, городские легенды.