e ИИ для генерации текста: возможности и ограничения

Как работает искусственный интеллект для создания текстов: описание и подборка сервисов

ИИ трансформирует мир: от умных помощников в смартфонах до сложных алгоритмов, управляющих производственными процессами. Способность машины создавать связные, грамматически правильные и содержательные тексты открывает перспективы в самых разных сферах деятельности. Рассказываем подробнее.

Что такое искусственный интеллект для генерации текста

Искусственный интеллект для генерации текста — это область компьютерных наук, занимающаяся разработкой алгоритмов и моделей, способных автоматически создавать текстовые документы в различных стилях и форматах. В основе этой технологии лежат алгоритмы машинного обучения, которые обучаются на больших объемах текстовых данных. После такого обучения модель способна генерировать новый текст, опираясь на полученные знания и заданные параметры. По сути, ИИ для генерации текста — это попытка воспроизвести и автоматизировать процесс создания текстов, свойственный человеку. Этот процесс включает в себя понимание смысла, структуры и стилистических особенностей языка, а также умение создавать новый контент, соответствующий определенной цели или задаче.

Зарегистрируйте домен для сайта на Рег.ру.

Источник: Freepik. Как ИИ генерирует тексты

Как работают языковые модели

Языковые модели, лежащие в основе ИИ для генерации текста, используют сложные математические алгоритмы и статистические методы для анализа и обработки текста. Наиболее распространенными являются модели на основе нейронных сетей, в частности, архитектуры Transformer.

Нейронные сети имитируют структуру человеческого мозга и состоят из связанных между собой «нейронов». Они способны обучаться, распознавать закономерности и устанавливать связи между различными элементами данных.

Transformer — архитектура нейронных сетей совершила революцию в области обработки естественного языка (NLP). Она использует механизм «внимания» (attention), позволяющий модели учитывать контекст всего текста при генерации каждого нового слова. Transformer особенно эффективны при работе с длинными текстами, так как они способны сохранять информацию о более ранних его частях.

Процесс генерации текста языковой моделью можно условно разделить на несколько этапов:

Модель обучается на огромном количестве текстовых данных (например, на интернет-страницах, книгах, статьях). В процессе обучения модель «запоминает» статистические закономерности языка, связи между словами и предложениями.
Пользователь задает модели входные данные, например, тему текста, ключевые слова, стиль или желаемую длину.
Модель начинает генерировать текст, основываясь на полученных входных данных и знаниях, полученных во время обучения. Модель предсказывает следующее слово в предложении, учитывая предыдущие слова и контекст. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет сгенерирован текст заданной длины или соответствующий другим критериям.
Сгенерированный текст может быть подвергнут дополнительной обработке, например, для исправления грамматических ошибок, улучшения стиля или добавления структурированных элементов (заголовков, списков).

История развития текстовых нейросетей

История развития текстового ИИ идет от простых статистических моделей до сложных, глубоких нейронных сетей, способных генерировать тексты, поражающие своей реалистичностью и связностью:

Ранние подходы (1950-е – 1980-е годы). Первые попытки создания автоматических генераторов текста основывались на простых статистических моделях, таких как цепи Маркова. Эти модели генерировали текст, предсказывая следующее слово на основе вероятности его появления после предыдущего слова. Результаты были часто бессмысленными и несвязными, но они заложили основу для дальнейших исследований.
Модели на основе правил (1980-е – 1990-е годы). В этот период были разработаны системы, основанные на правилах, которые использовали грамматические и лексические базы данных для генерации текста. Эти системы могли генерировать более грамотные тексты, но были ограничены возможностями ручного создания и поддержания правил.
Статистические языковые модели (начало 2000-х). С появлением больших объемов текстовых данных стало возможным создание статистических языковых моделей, таких как N-граммы. Эти модели использовали частоту появления последовательностей слов для предсказания следующего. Они были более эффективными, чем модели на основе правил, но всё еще не могли учитывать контекст и долгосрочные зависимости в тексте.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) (2010-е). RNN стали прорывом в области генерации текста. Они способны обрабатывать последовательности данных и запоминать информацию о предыдущих элементах последовательности. Это позволило им учитывать контекст и генерировать более связные тексты. Однако RNN имели проблемы с обучением на длинных последовательностях из-за эффекта «исчезающего градиента».
Долгосрочная кратковременная память (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU) (2010-е): LSTM и GRU – это усовершенствованные версии RNN, которые решают проблему «исчезающего градиента». Они позволяют модели запоминать информацию на длительные периоды времени и генерировать более связные и контекстно-зависимые тексты.
Transformer (2017 — настоящее время). Архитектура Transformer, разработанная Google, произвела революцию в области NLP. Она использует механизм «внимания», позволяющий модели учитывать контекст всего текста при генерации каждого нового слова. Transformer особенно эффективны при работе с длинными текстами и стали основой для многих современных языковых моделей, таких как GPT, BERT.
Большие языковые модели (LLM) (2018 — настоящее время). С появлением Transformer стало возможным обучение больших языковых моделей (LLM) на огромных объемах текстовых данных. Эти модели (например, GPT-3, LaMDA, PaLM) демонстрируют впечатляющие результаты в генерации текста, переводе языков, ответах на вопросы и выполнении других задач NLP.

Источник: Freepik. Искусственный интеллект для генерации текста

Где используется генерация текста

Генерация текста на основе ИИ находит применение в самых разных областях, например:

Автоматическое создание статей, новостей, постов для социальных сетей, рекламных текстов и других видов контента. Это позволяет существенно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на контент-маркетинг и наполнение веб-сайтов.
Генерация ответов на вопросы пользователей, ведение диалогов и оказание поддержки. ИИ позволяет создавать более естественные и полезные взаимодействия с пользователями.
Автоматический перевод текстов с одного языка на другой. Современные ИИ-системы перевода способны обеспечивать высокое качество перевода, сравнимое с профессиональными переводчиками.
Создание индивидуальных сообщений для каждого получателя, учитывая его интересы и предпочтения. Это повышает эффективность маркетинговых кампаний и улучшает взаимодействие с клиентами.
Генерация технических руководств, инструкций, отчетов и других видов документации. Это упрощает и ускоряет процесс создания и обновления документации.
Создание учебных материалов, проверка сочинений и эссе, а также предоставление персонализированной обратной связи студентам. ИИ может помочь преподавателям сосредоточиться на более важных аспектах обучения.
Некоторые продвинутые ИИ модели способны генерировать код на различных языках программирования, автоматизируя процесс разработки программного обеспечения.

Это лишь малая часть областей, где генерация текста на основе ИИ уже активно используется. С развитием технологий и увеличением доступности данных, можно ожидать появления новых и еще более интересных применений этой технологии.

Как использовать ИИ для генерации текста

Использовать ИИ для генерации текста может быть удивительно просто, даже если у вас нет глубоких технических знаний. Есть много инструментов и платформ, предлагающих готовые решения для различных задач.

Выбор среди онлайн-сервисов, предоставляющих инструменты для генерации текста (например, Jasper, Copy.ai, Rytr). Они часто предлагают различные шаблоны и параметры для настройки, позволяя генерировать тексты разных типов и стилей. Если вам нужна большая гибкость и контроль над процессом генерации текста, вы можете использовать API больших языковых моделей (например, OpenAI API). Это потребует немного больше технических навыков, но даст вам возможность интегрировать ИИ в собственные приложения и сервисы.

Для более продвинутых пользователей существуют библиотеки Python, такие как Transformers от Hugging Face, которые позволяют работать с различными языковыми моделями непосредственно.

Прежде чем начать генерировать текст, четко определите, какую цель вы преследуете. Какое послание вы хотите донести? Какова целевая аудитория? Определите ключевые слова и фразы, которые должны быть включены в текст. Это поможет модели сфокусироваться на нужной теме.

Укажите желаемый стиль текста (например, формальный, неформальный, юмористический), а затем определите структуру текста (введение, основная часть, заключение). Введите тему, ключевые слова, стиль и другие параметры в выбранный инструмент. Нажмите кнопку «Сгенерировать» и подождите, пока модель ИИ выдаст текст. Внимательно просмотрите сгенерированный текст. Исправьте грамматические ошибки, улучшите стиль и добавьте детали, которые, по вашему мнению, необходимы.

Источник: Freepik. Где можно сгенерировать текст

Подборка нейросетей для генерации текста

Нейросетей очень много, среди них можно найти подходящую под ваши конкретные задачи. В доступе есть ИИ от универсальных (Gemini, ChatGPT, Microsoft Copilot) до специализированных (Rytr, Jasper, Writesonic, CopyMonkey), а также русскоязычных (GigaChat, YandexGPT, Chad AI). Универсальные подходят для широкого круга задач, специализированные — для маркетинга и копирайтинга, а русскоязычные — для комфортной работы на русском языке.

ChatGPT и Gemini — известные модели, поддерживающие многие языки, включая русский, но Gemini может потребовать VPN. Microsoft Copilot интегрирован в продукты Microsoft и также работает с русским. Среди российских разработок выделяются GigaChat от Сбера, YandexGPT от Яндекса и Chad AI, предоставляющий доступ к различным моделям без VPN.

Для маркетингового контента рекомендуются Jasper, Writesonic и Rytr, предлагающие шаблоны и SEO-оптимизацию. CopyMonkey создан для продающих текстов, а NeyrosetChat и NeyroTeks — для продуктовых описаний и маркетинговых материалов. Студентам пригодятся GPT-Tools, Кампус, АйБро и Davinchi для учебных работ.

Выбор нейросети зависит от задачи: для экспериментов подойдут русскоязычные или сервисы с бесплатным доступом, для профессионального маркетинга — Jasper, Writesonic, Rytr, а для разнообразия — платформы типа GPTunnel или BotHub, предоставляющие доступ к разным моделям.

Преимущества использования ИИ для генерации текста

Использование ИИ для создания текстов открывает перед бизнесом и частными лицами широкие возможности. Нейросети позволяют экономить время и деньги, автоматизируя создание контента, масштабировать производство текстовых материалов, персонализировать контент для аудитории и даже получать креативные идеи. ИИ помогает оптимизировать тексты для поисковых систем, улучшая видимость в интернете, и исключает человеческие ошибки.

Источник: Freepik. Программа с ИИ для генерации текста

Ограничения и недостатки ИИ для генерации текста

Но несмотря на преимущества, ИИ имеет ограничения. Например, он не обладает настоящей креативностью и критическим мышлением, что может приводить к шаблонности, неточностям и предвзятости в текстах. ИИ может испытывать трудности с пониманием контекста и генерировать нерелевантный контент. Использование мощных языковых моделей может быть дорогостоящим. Качество сгенерированного текста напрямую зависит от качества обучающих данных. Существует также риск плагиата.

Сгенерированные ИИ тексты почти всегда нуждаются в редактировании и доработке человеком, чтобы придать им смысл, оригинальность и соответствие контексту.

Этические и правовые аспекты

Основные вопросы в использовании нейросетей касаются определения авторства, поскольку текущее законодательство не признает ИИ автором. Неясно, кто несет ответственность за содержание, особенно если оно содержит ложную информацию или клевету. Отсутствие четких правил создает риски и способствует распространению дезинформации. Нужно информировать пользователей о том, что текст создан ИИ, чтобы повысить доверие, при этом найдя баланс с коммерческими интересами. Необходимо также бороться с предвзятостью, поскольку ИИ может воспроизводить дискриминационные мнения, содержащиеся в обучающих данных. Все эти аспекты требуют разработки новых норм и стандартов для регулирования использования ИИ в создании текстового контента.

Источник: Freepik. Как писать материал с помощью ИИ

Перспективы развития технологий

Современные нейросети уже способны создавать тексты, которые трудно отличить от текстов, написанных людьми. Но они все еще испытывают трудности с генерацией креативного, оригинального и эмоционально окрашенного контента. В будущем мы увидим появление новых, более мощных алгоритмов и моделей, способных генерировать тексты, которые соответствуют высоким стандартам качества.

Сегодня ИИ уже используется для генерации текстов в таких областях, как маркетинг, журналистика, образование и развлечения. Но его потенциал далеко не исчерпан. Вероятно использование ИИ для генерации текстов в новых областях, таких как наука, медицина, юриспруденция и инженерное дело. Например, ИИ может быть использован для написания научных статей, медицинских заключений, юридических документов и технических спецификаций.

Не менее важным является и развитие более доступных и удобных инструментов. Сейчас использование ИИ для генерации текста требует специальных знаний и навыков. Поэтому ожидается развитие более простых и интуитивно понятных инструментов, которые позволят любому человеку, независимо от его технических знаний, использовать ИИ для создания текстового контента. Эти инструменты будут интегрированы в существующие приложения и платформы, такие как текстовые редакторы, социальные сети и поисковые системы, что сделает ИИ еще более доступным и удобным для использования.

Блок FAQ

Что такое генерация текста ИИ?

Это область компьютерных наук и лингвистики, посвященная разработке и созданию алгоритмов и моделей, способных автоматически генерировать текст, имитирующий человеческую речь. В основе таких систем лежат методы машинного обучения, включая глубокое обучение, нейронные сети и языковые модели. ИИ-тексты создаются путем анализа огромных объемов текстовых данных, из которых алгоритмы выявляют закономерности, структуру языка, стилистические особенности и семантические связи. Затем, на основе полученных знаний, ИИ способен генерировать новые тексты, отвечая на запросы, продолжая заданную тему или создавая оригинальный контент. Это принципиально отличается от простого копирования или компиляции существующих текстов, так как ИИ фактически «учится» писать.

Может ли ИИ писать осмысленные тексты?

Современные ИИ-модели, особенно те, что основаны на архитектуре Transformer, демонстрируют впечатляющую способность генерировать осмысленные и связные тексты. Они способны улавливать сложные семантические связи, учитывать контекст, поддерживать стиль и даже проявлять креативность. ИИ может писать статьи, создавать рекламные слоганы, генерировать описания товаров и даже сочинять стихи. Но «осмысленность» в данном случае — результат статистического анализа и имитации человеческой речи, а не проявление настоящего понимания или осознанности. ИИ оперирует символами и шаблонами, но не обладает сознанием. Поэтому сгенерированный текст может быть грамматически правильным и логически последовательным, но при этом содержать фактические ошибки или несоответствия контексту.

Насколько уникальны ИИ-тексты?

С одной стороны, поскольку ИИ генерирует текст на основе огромного массива данных, он не просто копирует существующие фрагменты. Алгоритмы создают новую комбинацию слов и фраз, что теоретически обеспечивает уникальность контента. С другой стороны, вероятность повторения шаблонов, стилистических оборотов и семантических конструкций всегда существует. Чем больше ИИ обучался на текстах определенной тематики, тем выше вероятность, что сгенерированный текст будет содержать элементы, схожие с исходными материалами. Для оценки уникальности ИИ-текстов используются специальные инструменты, такие как антиплагиатные системы.

Требуется ли редактура?

Несмотря на впечатляющие успехи в области генерации текста ИИ, редактура необходима. ИИ-тексты могут содержать грамматические и стилистические ошибки, неточности, фактические ошибки и несоответствия контексту. Редактор проверяет текст на соответствие заданным требованиям, исправляет ошибки, улучшает стилистику и обеспечивает ясность и логичность изложения. Кроме того, редактор оценивает достоверность информации и добавляет необходимые детали и нюансы, которые могли быть упущены ИИ. Редактура особенно важна для текстов, предназначенных для широкой аудитории или используемых в ответственных областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы. Без тщательной редактуры ИИ-текст может ввести в заблуждение, повредить репутации или даже привести к негативным последствиям.

Как проверяют качество ИИ-текста?

Оценивается грамматическая и стилистическая корректность. Текст должен быть написан грамотно, без ошибок и опечаток, с соблюдением всех правил пунктуации и орфографии.
Проверяется логичность и связность изложения. Текст должен быть структурированным, с четкой и понятной аргументацией.
Оценивается фактическая точность информации. Текст должен содержать достоверные сведения, не противоречащие общеизвестным фактам и научным данным.
Проверяется уникальность контента. Текст не должен содержать плагиата или значительных заимствований из других источников.
Оценивается соответствие текста заданным требованиям и целевой аудитории. Текст должен быть написан в соответствующем стиле и отвечать на поставленные вопросы.

Для проверки качества ИИ-текстов используются различные инструменты, включая грамматические корректоры, антиплагиатные системы, а также оценка экспертов в соответствующей области.

Ирина Рудевич

Домен для сайта