Конвейер нейротекстов на ИТ ресурсах

На днях открыл один профильный сайт в поисках свежих материалов. Пролистал ленту, заглянул в несколько публикаций... и закрыл сайт. Знакомая картина? Формально всё прилично: структура выдержана, термины на месте, логика не хромает, картинки к статье красивые, но читать невозможно. Такое ощущение, что автор закинул в нейросеть запрос "сделай обзор на 10 тысяч знаков" и даже не перечитал полученный результат.

Я не старовер и не противник ИИ - я сам им пользуюсь каждый день. Для кода, для черновиков ТЗ, для быстрых прикидок. Но есть граница: что я оставляю в черновиках, а что идёт в публикацию.
 

Как узнать нейротекст?

Обратили внимание, как часто в машинных статьях всплывают одни и те же обороты? "следует отметить", "представляет собой", "важно понимать", "парадигма", "комплексный подход" и т.д. А ещё любимое ИИ "[дело/проблема/задача/вопрос и т.д.] не в том" - может встретиться множество раз в одной статье. Язык получается сухой, казённый, какой-то пластиковый (у меня по крайне мере такие ассоциации).

За таким текстом не видно ни автора, ни его опыта, нет деталей из его практики, нет нестандартных ситуаций или решений, да и вообще нет живого тона. Одна вода, усреднённая и безликая. Если раньше это казалось единичным случаем, то сейчас такие материалы выходят на сайтах просто потоком, при этом читательский интерес к ним стремится к нулю.
 

Экономика массовой публикации

Понятно, почему это происходит. На многих площадках действуют системы поощрения авторов: чем больше объём и количество публикаций — тем выше доход или рейтинг. Схема рабочая и справедливая, если автор действительно вложил в материал свое время и свой опыт.

Но когда текст рождается за 10 минут генерации плюс 5 минут формальной проверки и столько же для создания картинки - это уже не написание статьи, это суррогат. Автор получает бонусы, а читатель - очередную пустышку. Формальные требования соблюдены, пользы нет. Открываешь статью с интересной темой - а там пустота и ничего нового.

Я не против заработка, но не за счёт чужого времени, когда человек открывает статью, он рассчитывает на экспертизу, а не на пересказ общих терминов.
 

Площадки как среда обитания

Любой площадке нужен контент: больше статей - выше трафик - выше доход. Это понятно. Но есть обратный эффект: если на главной странице половина материалов сгенерирована нейросетью, доверие к площадке падает. В данном случае площадка рискует превратиться в склад безликих статей, которые не дочитывают и не комментируют. А если материал никому не интересен, то зачем он вообще нужен на сайте?
 

Авторы-генераторы: новая реальность

Последнее время на многих сайтах появилась новая категория авторов, которая взяла за правило выдавать несколько десятков статей в месяц. Схема отработана: промпт с требованием объёма, пара профильных терминов, красивая картинка и минимальная правка. Текст получается растянутым, хотя мысль всей статьи можно сжать до одного абзаца, но формат соблюдён, бонусы автору капают.

Кому от этого хорошо? Только автору - у него минимум его затрат. Читатель - в минусе, площадка - в долгосрочном проигрыше, потому что качественный и живой контент тонет в этом потоке сознания ИИ.
 

Что можно сделать

Бороться с ИИ бесполезно и не нужно, это всего лишь инструмент. Вопрос в культуре использования. Если автор не готов дорабатывать свой черновик, добавлять свои примеры, переписывать сухие формулировки - значит, ему просто лень, а "ленивый текст" не несёт никакой ценности, его просто лень читать.

Можно ввести на этих площадках простые критерии качества:

• проверять текст на избыток канцелярита и шаблонных оборотов;

• требовать хотя бы один пример из личной практики;

• отсекать материалы, которые за 5 минут может сгенерировать любой желающий.

Можно же использовать онлайн-инструменты для оценки вероятности машинной генерации и технически это несложно.
 

Итог

Если автору нечего добавить к машинной заготовке - пусть пишет в свой личный блог на своем сайте, а не в общую ленту профессионального сообщества, иначе скоро читатели просто перестанут заходить на площадку, а живые авторы потеряют смысл публиковаться, ведь их материалы будут невидны среди безликого потока от ИИ.

Мои готовые решения для 1С (маркировка, токены, ТСД и т.д.):

Маркировка в "древней" УТ 10.3 (10.3.6.8) и полноценный ТСД (Online) или как обойтись без перехода на УТ 11.5

Как подключить маркировку в древней УТ 10.3 без перехода на УТ 11.5 - все необходимые объекты, модули и доработки

Автоматическое обновление токенов Честного Знака в 1С

Автоматическое обновление токенов Честного Знака в 1С - готовое решение для УТ, КА, ERP, УНФ, Розницы и Бухгалтерии, которое избавляет от ручных обновлений и остановки процессов.

Дубликатор кодов маркировки (КИЗ) DataMatrix: Расширение 1С с проверкой в Честном Знаке (копирует ЛЮБЫЕ КИЗы!)

Автоматическое обновление токенов Честного Знака в 1С - готовое решение для УТ, КА, ERP, УНФ, Розницы и Бухгалтерии, которое избавляет от ручных обновлений и остановки процессов.

Маркировка остатков товаров на складе: Как сделать все быстро и без ошибок (мой практический опыт)

Маркировка остатков 10 000+ товаров без ошибок — готовое решение, которое исключает человеческий фактор, автоматизирует процесс и работает напрямую с 1С. Пошаговый опыт и готовое расширение внутри.

Маркировка остатков в распределенной рознице: Как промаркировать более 100 тыс. товаров в нескольких десятках магазинов без хаоса и ошибок

Маркировка остатков 100 000+ товаров в рознице без хаоса и ошибок — клиент-серверное решение, где сканируешь ШК в магазине и сразу получаешь КМ на принтере, независимо от кассового ПО. Практический опыт, регламент и готовый комплект кода внутри.