Короче, частенько такое бывает, что просто не держится в голове дата. Помню что в конце октября Хэллоуин. Но с 30 на 31 или с 31 на 1 вечно забываю. Вбила вопрос Алисе…

Когда ИИ придет вас завоевывать, дайте ему эту задачу.ЦитатаПриветствую! Да, в бесплатной версии для российских пользователей Gemini пишет, что такого слова нет, но если брать англоязычную версию (где модель самая последняя) и задавать вопрос на английском языке, то он отвечает хорошо и сразу. Скрин ниже. ChatGPT также ответил нормально, даже если спрашивать по-русски. Правда, сначала ответил "мирт", а потом уже "ритм". Хотя слово "мирт" тоже есть, оказывается, - это такое растение. Тоже скрин прилагаю.

Увы)) Даже на пиар-менеджера не гожусь) Меня, например, возмущает, что нам не дают пользоваться нормальной версией ИИ в русскоязычном Гугле. Или, например, Google NotebookML - без всяких танцев с бубнами.

К вопросу о том, можно ли создать некую программу, которая бы определила, написан ли текст ИИ или нет - вот мнение одного из лучших вузов мира в сфере хай-тека (1-е или 2-е места в престижных мировых рейтингах вузов), а именно MIT (Massachusetts Institute of Technology), конкретно - его подразделения MIT Sloan Teaching & Learning Technologies. Линков на всякий не даю, при желании можно загуглить самостоятельно. Это статья-памятка для учителей и преподов под названием "ИИ-детекторы не работают. Вот что делать вместо этого." (оригинальное название - "AI Detectors Don’t Work. Here’s What to Do Instead"). В статье даются рекомендации педагогам, и они для нас малоинтересны. Интересно тут то, что один из наиболее авторитетных вузов в мире (в сфере высоких технологий) не предлагает использовать некий чудо-софт для обнаружения ИИ, а прямо признает, что... (фрагмент текста оттуда в виде Google-перевода):

============
"В ответ на эти опасения некоторые компании разработали программное обеспечение для «обнаружения ИИ». Это программное обеспечение предназначено для выявления контента, созданного ИИ, в студенческих работах. Однако такое ПО далеко не безошибочно: оно допускает высокий уровень ошибок и может привести к тому, что преподаватели ложно обвинят студентов в ненадлежащем поведении (Edwards, 2023; Fowler, 2023). Компания OpenAI, создавшая ChatGPT, даже закрыла собственное ПО для обнаружения ИИ из-за его низкой точности (Nelson, 2023)."

Оригинал:

"In response to these concerns, some companies have developed “AI detection” software. This software aims to flag AI-generated content in student work. However, AI detection software is far from foolproof—in fact, it has high error rates and can lead instructors to falsely accuse students of misconduct (Edwards, 2023; Fowler, 2023). OpenAI, the company behind ChatGPT, even shut down their own AI detection software because of its poor accuracy (Nelson, 2023)."
============

Поэтому, если вам предлагают некую программу для "обнаружения ИИ в текстах" (а равно и в картинках, видео и т.д.), спросите этих людей, почему они до сих пор не создали стартап и не стали миллиардерами.

P.S. В Интернете опубликовано уже масса иссследований, почему задетектить ИИ-текст - математически неразрешимая задача. Из имеющихся возможностей есть только некоторые стилистические маркеры и ИИ-галлюцинации, которые при должном подходе легко преодолеваются. Кому интересно прочитайте хотя бы статью в New Scientist (это тоже довольно авторитетный журнал), которая прям так и называется "Надежное обнаружение текста, сгенерированного ИИ, математически невозможно." (оригинальное название - "Reliably detecting AI-generated text is mathematically impossible"). Кому лень гуглить и читать, вот какое у статьи превью (можете считать за вывод):

============
"Легкость, с которой искусственный интеллект может генерировать и перефразировать язык, означает, что детекторы, обнаруживающие контент ИИ, будут столь же точны, как подбрасывание монеты".

Оригинал:

"The ease with which artificial intelligence can generate and paraphrase language means that detectors to spot AI content will only be as accurate as flipping a coin")
============

Пишу не для пустопорожних споров и не для троллинга, если что)

Я уже где-то писала об этом, но здесь прям тема в точку. У меня залежался рассказ на тему Великой Французской революции. Всё никак ручонки не дотянутся дошлифовать логику и стиль. И вот решила я прогнать сюжет через программу. Не сам почти готовый рассказ, а именно новое по промпту: вдруг да ИИ мне какой поворот сюжетца забабахает.
Забабахал. Перепутаны факты и эпохи. Девушка Ирина из РФ сидит в Бастилии, а за ее стенами рубят головы ее друзьям-аристократам.
Ну ё-моё... Бастилию разрушили ДО того, как начали рубить аристократов. Девушка из РФ вообще фиг знает с какой машины времени выпала. И много других ляпов, кто этой эпохой не занимался, тому скучно слушать.
Но всё же. Вот возьми я и выдай складненько ( и вроде даже интересненько) написанный этот шедевр на высокий суд профессионалов - страшно подумать, позора не оберешься.
Мне ответят: промпты надо писать конкретней. Так всего ведь не напишешь, проще самому.

Теоретически можно было попросить ИИ опираться при создании рассказа только на научные статьи и четко следовать фактам, не перевирать их. Другой вариант: загрузить тексты (научные или публицистические, либо учебники или монографии, их фрагменты) в Google NotebookML и попросить на их основе сгенерировать рассказ (другие материалы он привлекать в таком случае не будет). Приспособиться так или иначе можно. Вместо длинных портянок промптов нужно искать shortcuts, т.е. короткие пути навроде тех, что я упомянул выше. Главное - экспериментируйте и перенимайте опыт у других.

Сегодня прочитал у одного американского tech-журналиста, как он интересно крафтит тексты (да, именно крафтит, а, по сути, не пишет!). Это не первый раз, когда я про такой способ читаю от опытных авторов с многотысячными аудиториями, которые много пишут и несут большие издержки с т.з. времени, здоровья и т.д. Очевидно, что это тенденция, и что интересно, сам автор именно так это воспринимает. Она напрямую связана с ИИ.

Если коротко, выглядит это так (на его примере). Он не набивает текст на клавиатуре (touch typing), а начитывает его на аудио (voice typing) фрагментами, находясь в авто, гуляя по улице и т.д. Начитка фрагментов осуществляется через приложение на смартфоне, а если он дома за ПК - через микрофон. Лично он использует бесплатные приложения (open-source) либо встроенные проприетарные на смартфоне. Они сразу транскрибируют аудио в текст (хотя можно и просто записать в файл, а потом выгрузить его в приложение для транскрипции). Он пишет, что еще пару лет назад транскрибирование давало ошибки, но сейчас за счет продвинутых версий ИИ - их нет.

Начитка дает более корявый текст с т.з. его структуры, тем более - если она осуществляется кусками в разное время. Именно тут и играет свою роль ИИ (он использует бесплатную версию китайской модели Qwen3, хотя это может быть ChatGPT или Gemini - бесплатных версий лично ему хватает). Начитанный и уже транскрибированный текст выгружается в чатбот (некоторые чатботы могут сами очень круто транксрибировать файлы, т.е. приложения для транскрипции вообще не нужны в таком случае, нужен только аудио-файл). Затем он дает чатботу конкретный (уже проверенный) промпт путем копипаста, в котором просит сделать на основе транскрибированной начитки нормальный текст, т.е. банально его оформить, убрав ненужные блуждания мысли, записанные на аудио, выделить главные мысли и построить их в текст.

Когда он получает готовый текст, он начинает его крафтить с помощью промптов в чатботе до приемлемого варианта (если первого раз оказалось недостаточно). Это тоже можно сейчас делать голосовыми командами. Иногда он просит чатбот самому дополнить отдельные моменты, разъяснить понятия, расставить ссылки и т.д. (можно конкретно указать из каких источников это делать).

На все это у него уходит около 15 минут времени (не считая начитки на аудио). Финальный вариант он уже чисто косметчески дорабатывает руками за пару минут и отправляет в редакцию. В итоге получается текст от 1000 слов и более - за 20-30 минут, который он раньше писал в течение дня. Он добавляет, что речь идет о текстах с серьезными требованиями для популярных tech-журналов. Тексты для соцсетей или какого-то иного рода можно штамповать подобным образом без ручной работы вообще - просто начитывая, транскрибируя и обрабатывая в ИИ.

P.S. Кто-то возразит, что тексты надо подготовить - прочитать материалы на сайтах, справочники и т.д. Так вот, тут я уже напишу от себя, это легко преодолевается за счет сервисов типа NotebookML или его аналогов. Бесплатных версий этих сервисов вполне хватает. Вы просто даете ссылки на конкретные веб-страницы или загружаете в папку проекта нужные мануалы, статьи, книжки и т.д., а ИИ выдергивает оттуда нужную информацию, экономя вам буквально часы на прочтения всего этого. Это уже проверенная тема многими авторами. Не знаю, на сколько процентов это повышает производительность, но, думаю, не сильно ошибусь, если назову соотношение - "10 мин. такой работы на 1 час традиционного метода".

Так что тексты, действительно, сейчас проще и удобнее крфтить, чем писать. Кому нужны детали - автор, статья, приложения и т.д., могу написать тут (если допустимо).