Отличить машинный текст от человеческого, отдать нейросети то, что можно автоматизировать, и оставить себе то, что делает текст живым. Начнём с карты ваших задач.
После этой точки вы сможете
Типовые новости ещё менее разнообразны. Вы наверняка сможете составить свою собственную универсальную таблицу, основываясь на пресс-релизах организаций и ленте новостей ваших конкурентов. Например, такую:
Нейросети комбинируют тексты чуть сложнее, но по похожему принципу. Они берут набор имеющихся у них в запасе слов, соединяют их с теми задачами, которые вы для них сформулировали, перемешивают с фактурой и данными, которые вы им предоставили ... и конструируют грамматически согласованный текст.
Из-за скорости ответа создаётся впечатление, что нейросеть «делает что-то сама». Нет, она просто быстро комбинирует массивы данных. Если вы не дадите ей фактуру, нейросеть выдаст вам набор общих фраз. Если вы не дадите нейросети чёткую задачу по жанру, формату, объёму, типу текста, который вы хотите создать — вы получите очередное «блаблабла» ни о чём.
Авторы, журналисты и редакторы подсознательно чувствуют безжизненность и шаблонность текстов в лентах новостей, не любят их и стараются всячески избегать. Отсюда мы видим быстрое выгорание людей, работающих на потоке. Но редко задумываемся о последствиях.
Тексты, написанные не для людей, а для роботов, «живым читателям» неинтересны. Разрозненные фрагменты реальности, суматошная беготня по темам (в общем потоке рядом стоят новости про аварию на электростанции и радостный отчет о том, как школьники покрасили бордюры) выхолащивает и аудиторию, и конкретный журналистский коллектив, и медийную индустрию в целом.
Я показываю проект, который был создан задолго до появления общедоступных нейросетей, но на его примере демонстрирую, как думает мозг мультимедийного автора и как устроено мультимедийное мышление. Когда мы отталкиваемся от темы, собранного содержания, владя спектром различных мультимедийных форматов, мы находим варианты и идеи для наших медиапроектов.
Сегодня, например, мы может дать ChatGPT ссылки на различные мультимедийные проекты, дать доступ к записи лекции Силантьевой о переупаковке контента, а затем поставить задачу: «Вот у меня есть сырой, набранный материал по такой-то теме. Как бы ты его структурировал? Какие мультимедийные форматы мог бы использовать?» И нейросеть в формате черновика выполнит эту задачу, предложит возможные варианты структурирования и адаптации контента под разные медиаформаты.
Но пока вы сами не научились думать разноформатно, пока не развили в себе насмотренность и понимание, как работает мультимедийный конструктор, вы не сможете поставить такую задачу, не сможете оценить адекватность идей, предложенных нейросетью.