Promptology

Многие отнеслись к эксперименту с пониманием и поделились собственными успехами. В позитивных комментариях читатели рассказывали, как интегрировали GPT в свою жизнь и работу – и что из этого вышло.

Негативные комментарии и ирония скептиков

Однако основной фокус обсуждения сместился в сторону негатива и критики. Некоторые читатели восприняли мой рассказ в штыки. Пост был встречен резким неприятием со стороны скептически настроенных комментаторов. Причины назывались разные: кто-то не доверяет качеству GPT-контента, кто-то увидел в тексте скрытую рекламу ИИ, а кто-то – угрозу своим навыкам.

Не обошлось и без откровенно язвительных выпадов. Подобные реплики сопровождались общим подтекстом: мол, автор обленился, доверил работу машине и хвастается этим. Пара читателей даже перешли на личности, советуя мне «лечиться от графомании» и тому подобное. Это, конечно, ожидаемый интернет-фольклор, но показательна сама эмоциональность реакции. Некоторые комментаторы яростно доказывали, как им “наплевать” на мои эксперименты – тратя при этом массу сил и времени, чтобы это показать. Как в анекдоте: «Вы мне так безразличны, что я бежал за вами 2 километра, чтобы это сказать». Иначе говоря, часть критиков демонстрировала показное равнодушие, которое напротив выдавало глубоко задетые чувства.

Страх нового: ксеношок и технофобия

Почему же негатив был столь острым? Мне кажется, дело в страхе перед новым и непонятным – эффект, который можно назвать «ксеношоком» (шоком перед чужеродным, неизвестным). Резкая критика в адрес ИИ часто продиктована именно опасениями и дискомфортом. Новые технологии регулярно проходят через стадию неприятия: люди боятся, что они отнимут работу, обесценят навыки или даже “поработят человечество”. В комментариях явно проявились эти страхи. Например, выпады про «разучишься думать» отражают беспокойство, что чрезмерная опора на GPT сделает человека глупее или невостребованнее. Оскорбительные же оценки вроде «бездушный текст, сгенерированный машиной» показывают бессознательный страх перед тем, что машина может конкурировать с человеческим творчеством – и, возможно, превзойти его.

Такие страхи небезосновательны в глобальном смысле. В кругах футурологов и исследователей ИИ всерьез обсуждают риск так называемой технологической сингулярности – момента, когда интеллект машин превзойдёт человеческий. Последствия этого трудно предсказать, и негативные сценарии рисуются апокалиптическими. Например, известный специалист по безопасности ИИ Элиезер Юдковский предупреждает, что при прямом столкновении человека с нечеловеческим сверхразумом вероятный исход – «полный проигрыш» для человечества.

Иными словами, без должных мер мы уже проиграли гонку, если позволим неуправляемому ИИ выйти из-под контроля. Я тоже разделяю тревогу Юдковского: полностью отмахиваться от рисков ИИ наивно. Да, есть небезопасные траектории развития ИИ, и их нельзя игнорировать.

Но важно другое: паника и отказ не являются решением. Я убеждён, что вместо того чтобы принимать пораженческую позицию («что ж, конец близок, сдаёмся»), нам следует направить энергию в русло согласования и сотрудничества с ИИ. Пусть вероятность мрачного сценария не нулевая – тем более нужно работать над согласованием целей ИИ с человеческими (AI alignment) и добиваться симбиоза, при котором ИИ дополняет человека, а не уничтожает его. В конце концов, сейчас GPT – это всего лишь инструмент в наших руках. От нас зависит, как мы его применим.

Кто-то смотрит на будущее мрачно – мол, люди станут не нужны. Не зря появляется и мрачный юмор на эту тему. Например, дизайнер Артемий Лебедев еще в 2019 году заметил, что смысл существования человечества теперь сводится к тому, чтобы кормить нейросети примерами.

Звучит грубо, но с долей правды: мы действительно производим тонны данных, на которых учатся ИИ. Однако я вижу в этом не столько «конец человека», сколько новую задачу для нас – научиться правильно обучать и направлять эти системы. Страх перед неизбежным прогрессом понятен, но превращать его в злость на тех, кто этим прогрессом пользуется (пусть даже экспериментирует, как я) – путь в никуда.

Картинки vs текст

Отдельно меня озадачила двойственность стандартов у части аудитории. Любопытно: когда на этом же ресурсе люди выкладывают арт, сгенерированный нейросетью, публика встречает это на ура. Красивые картинки от нейросеток собирают тысячи плюсов, их с восхищением обсуждают – и почти никто не вопит, что «это не человек нарисовал, фу, обман!». Получается, к визуальному творчеству, созданному ИИ, массовый читатель относится довольно лояльно. Ему важен результат – эстетическое впечатление – и если картинка классная, не так важно, кистью она написана или алгоритмом.

Почему же в случае с текстом реакция иная? Стоило мне открыто сказать, что я использую GPT для генерации/редактуры текста, как сразу возник скепсис: «не, ну тогда не считается». Будто бы ценность написанного слова мгновенно обнуляется, если автор пользовался нейросетью. Откуда такой диссонанс? Возможно, дело в том, что картинка – вещь самодостаточная: увидел и оценил. А текст несёт в себе мысли, позицию автора. И если известно, что автор – частично машина, у читателя включается предубеждение: мол, передо мной фальшивка, неискренний текст. Вдобавок, изображениями люди исторически привыкли делиться и без авторства (мемы, фото и т.п.), а текст обычно более персонифицирован. Поэтому, когда в литературное пространство заходит ИИ, срабатывает раздражение и настороженность. Некоторые писатели и читатели воспринимают GPT как угрозу: вдруг скоро книги будут генерировать по шаблону, и живой язык погибнет? Отсюда и болезненная реакция на мой эксперимент – хотя, казалось бы, в чём принципиальная разница между AI-артом и AI-текстом с точки зрения потребления контента? Вопрос открытый. Но очевидно, что общество пока охотнее прощает нейросетям помощь в картинах, чем в прозе или статьях. Стандарт действительно разный, и это повод задуматься.

Массовое vs. штучное

Чтобы понять место GPT-текстов в нашем будущем, я провожу аналогию с индустрией моды. Когда-то вся одежда шилась вручную, на заказ – мастер вкладывал душу в каждый костюм. Потом пришла индустриализация: фабрики наладили массовый пошив, вещи стали доступнее, дешевле и более однотипными. Казалось бы, ручной труд умер. Но нет – он просто отошёл в нишу: высокое портновское искусство никуда не делось, просто превратилось в люксовый сегмент (кутюр), а для повседневности все носят то, что продаётся в каждом торговом центре Почему то же не может произойти с текстами? GPT – это своего рода фабрика контента. Да, зачастую он генерирует усреднённый, предсказуемый результат, как конвейер печатает типовые футболки. Однако массовость и шаблонность вовсе не отменяют ценности штучных работ. Лучшие авторские тексты, оригинальные мысли, уникальный стиль – все это останется востребованным, как остаются востребованы товары ручной работы, несмотря на обилие масс-маркета.

Стоит признать, что использование GPT – это новая форма производительности. Она позволяет закрывать рутинные задачи, черновики, технические тексты гораздо быстрее, почти без участия человека. Как готовая рубашка из магазина – сразу носи, не надо шить самому. Но и ручное творчество никуда не денется: всегда будет пространство для литературы, журналистики, исследований, где нужен именно человеческий гений. Более того, появление «контент-фабрик» на базе ИИ может высвободить авторам время и силы как раз на такие штучные шедевры.

Кроме того, промпт-инженерия (умение правильно ставить задачу GPT) уже становится отдельным навыком. Хороший специалист по работе с нейросетью может добиться от неё куда более качественного и нестандартного текста, чем дилетант. В этом смысле искусство составления промптов – тоже творческая экспертиза, требующая опыта и таланта. Недостаточно нажать кнопку «сгенерировать» – нужно ещё придумать, как спросить. Качество результата во многом зависит от человека-заказчика, от его идей и настроек. Таким образом, ручная работа трансформируется, а не исчезает. Автор теперь может выступать и как постановщик задачи для ИИ, оставаясь источником творческого замысла.

GPT в программировании

Рассуждая о качестве и методах, нельзя не вспомнить другую область – программирование. По сути написание кода и написание текста сейчас в похожем положении благодаря ИИ. Представьте, если нейросеть способна сгенерировать рабочий код за минуты – неужели разработчик откажется от такого инструмента? Практика показывает обратное: хорошиe программисты активно пользуются GitHub Copilot, ChatGPT и прочими средствами автодополнения кода, чтобы сберечь время. Главное – конечный результат. Пользователю программы всё равно, как она была создана, его волнует, работает она или нет. Точно так же читателю текста, в идеале, должно быть важно прежде всего содержание и ясность материала, а не то, каким текстовым редактором он набран.

Конечно, появляются аргументы: «если ИИ пишет за тебя код, ты перестанешь разбираться сам». Но здесь снова уместна аналогия с калькулятором или тем же компьютером. Калькуляторы не убили математику, а компьютеры не уничтожили навыки счёта – они расширили возможности человека. Да, рутины стало меньше, зато выросли требования к пониманию: ведь нужно проверить и доработать код, сгенерированный ИИ. Разработчик, применяя GPT, не устраняется от работы – он остаётся постановщиком задачи и контролёром качества. Просто часть черновой работы выполняется быстрее. То же верно и для создания текстов: GPT может сгенерировать основу, набросок – но от автора требуется проработка, шлифовка, проверка фактов. Метод получения черновика не умаляет компетенций автора, если на выходе мы видим качественный результат.

Мой эксперимент показал то же на личном уровне: в итоге ответственность за проекты и тексты несу я, и где GPT ошибся или предложил слабое решение – я это выявляю и исправляю. ИИ ускоряет работу, но не делает её за тебя полностью. Поэтому критиковать автора только за то, что он использует современный инструмент, странно – это все равно что ругать инженера за применение экскаватора вместо лопаты. В продуктивности нет ничего постыдного.

Трансформация

Подводя итог исследованию, хочу сделать несколько выводов. Во-первых, ярость и страх в комментариях – понятное явление, когда на горизонте появляется новая мощная технология. Негативная реакция многих людей продиктована не злобой как таковой, а беспокойством: им страшно за будущее творчества, за собственную значимость, за мир, где ИИ может выйти из-под контроля. Эти страхи нужно признавать – и обсуждать честно, без упрощений.

Во-вторых, мне бы хотелось призвать к более взвешенному отношению. Не стоит идеализировать GPT – он не волшебник и часто выдаёт средний контент, требует правок. Но и демонизировать его не нужно: всё зависит от того, кто и как им пользуется. Двойные стандарты (когда ИИ-картины ок, а ИИ-тексты “фу”) со временем, надеюсь, сгладятся по мере понимания возможностей и ограничений технологии.

В-третьих, история с GPT – это очередной виток эволюции наших инструментов. Искусственный интеллект не отнимает у нас креатив, он высвобождает для него ресурсы. Каждый может избавиться от части рутины и потратить больше времени на замысел, на исследование, на обучение новым навыкам. Это ли не благо? Человечество уже проходило через подобные трансформации (промышленная революция, компьютеризация), каждый раз опасаясь конца профессий – но каждый раз открывались новые роли и задачи.

В заключение: я солидарен и с пессимистами вроде Юдковского в том, что нельзя пускать всё на самотёк – развитие ИИ должно сопровождаться ответственностью и мудростью. Однако я остаюсь и оптимистом: у нас есть шанс найти баланс, в котором человек и умные машины сосуществуют выгодно друг для друга. Это не конец творческой эпохи – это её трансформация. Главное – не бояться, а научиться сотрудничать с новыми технологиями. Тогда, возможно, страх уступит место любопытству, а гнев – вдохновению.