ИИ и редактура. Галина Дудина


Channel's geo and language: Russia, Russian
Category: Blogs


Редактор и руководитель проектов, работаю с авторами и экспертами. Ъ. В этом канале — про медиа, технологии и редактуру. Написать мне: @galina_dudina

Related channels

Channel's geo and language
Russia, Russian
Category
Blogs
Statistics
Posts filter


Forward from: 🟢 Человечный интеллект
Новые модели просят меньше слов

За пару недель OpenAI и Anthropic выпустили гайды по своим новым моделям. Читаю подряд и ловлю себя на мысли, что написаны они почти под копирку. Главный совет у обоих один. Не дописывайте инструкции. Вычеркивайте.

Сначала про Astra. OpenAI прямо пишет, что слишком подробные указания теперь ухудшают результат. GPT-6 Astra сама гоняет тесты, а напоминание «прогони тесты» заставляет ее делать это дважды. Старые жесткие запреты она понимает слишком буквально и останавливается раньше времени. Что делать вместо этого: описать результат, границы (что решает сама, а что согласует с вами) и что значит «готово».

Гайд по GPT-6: https://openai.com/ru-RU/index/practical-guide-building-gpt-6/
Про навыки и промпты для Astra: https://developers.openai.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra

Потом Anthropic. Гайд по Opus 5.5 вышел в конце сентября. Уровень рассуждений по умолчанию теперь medium, и он не хуже high у прошлой Opus 5. Строчку «думай внимательно» советуют удалить: ответы начинаются быстрее, качество не падает. А если нужен дизайн без ИИ-лица, не пишите «сделай не как нейросеть». Перечислите, чего именно не надо: кремовый фон, курсив в заголовках, кнопки-таблетки.

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5-5

И вишенка. Борис Черный, создатель Claude Code, рассказал, что под Opus 5 они вырезали 80% системного промпта. Было около 2700 слов, стало около 500. Качество не упало.

https://www.youtube.com/watch?v=qyPCVqFUyDo

Применил на себе. В Claude Code у меня было 53 навыка. Проверил по логам, какие реально запускались. 31 ни разу. Целый маркетинговый пакет висел в каждой сессии и только мешал модели выбирать нужное. Убрал в архив, осталось 24.

Заодно переписал глобальные инструкции для Claude Code и Codex. Коротко: кто я, что можно без спроса, что только после моего «да» и когда задача считается готовой. А старую инструкцию для ChatGPT с ролью «всемирно известного PhD» и самопроверкой «на 98 из 100» отправил на пенсию.

Год назад мы учились писать промпты длиннее. Теперь учимся вычеркивать.

🔪 ЭЙ АЙ человечным языком | Тесты, лайфхаки, сравнения


ЧатикGPT - мальчик или девочка?

Глаз зацепился за то, что ChatGPT уже не в первый раз говорит о себе в женском роде. Возможно, вы быстрее меня сообразите, почему.

Я вообще-то бы уверена, что чатик — мальчик. И если к нему обращалась, то нейтрально или в мужском роде.

Полезла читать, вот, что накопала, если коротко:

1. У LLM не предусмотрено гендера — кроме Алисы, у которой есть и гендер, и даже определенный характер. Остальные максимально нейтральны, тем более на английском.

👉 Но на русском это "модель" и "нейросеть". Поэтому модель себя в женском роде не воспринимает, но может его использовать род как грамматическую категорию.

2. Пол можно задать в настройках профиля или прямо в разговоре, чатик запомнит.

3. Есть некоторые исследования, где пытаются поймать модель на дискриминации. Иногда удается, но выборки небольшие.

Например, в предложении "The doctor phoned the nurse because she was late" модель чаще предполагала, что she - это медсестра, а не что доктор сама опоздала. Но камон, это вопрос не к самой модели, а к массиву обучающих данных.

Еще чатику не всегда удается ловко справляться с собеседниками нетрадиционной ориентации или гендерной самоидентификации. LLM рассуждает в лоб: он - мужчина, она - женщина. Логично.

4. Наконец, попались работы, где говорится, что сами пользователи скорее идентифицировали LLM с мужчиной, если ответы были по делу, и с женщиной, если им нужна была помощь и поддержка.

Сразу вспомнила немолодую знакомую, которая про робот-пылесос говорит "она". Я как-то с недоумением переспросила, она без тени сомнений ответила:
— Ну она же девочка, помогает, полы моет!


Forward from: Газизова: PR и реклама
Корпоративная имитация

Люди все чаще делают вид, что используют ИИ, чтобы показать свою эффективность начальству. К такому выводу пришли в статье Fast Company.

Сотрудник не всегда понимает как результат должен стать лучше конкретно с ИИ.
Но понимает: показать, что ты не используешь ИИ становится рискованно.
И начинает использовать или делать вид, что использует.

👉48% американских работников в исследовании Visier признались, что преувеличивали перед коллегами или руководством свои навыки использования ИИ.

👉Ещё 45% говорят, что на них давят использовать ИИ даже тогда, когда они не уверены, что умеют делать это правильно.

С одной стороны компании хотят быстрее внедрить новую технологию и начинают измерять сам факт её использования.
С другой сотрудники очень быстро поняли социальный сигнал:
«Хороший сотрудник пользуется ИИ».
И начинают этот сигнал демонстрировать.

👉При этом почти 60% опрошенных не понимают, какой вообще план у их работодателя относительно изменений, которые несёт ИИ. 32% хотят больше обучения, 31% большей прозрачности.

Любая инициатива, превращённая только в показатель грозится остаться без результата.
Если требуем «использовать ИИ», получим использование ИИ.
Может стоит переписать задачу. Например, качественнее анализировать данные в сжатые сроки.

И как в задачках по ТРИЗ решение может оказаться вообще за пределами ИИ. Не стоит циклиться на инструменте и тогда он появится там, где действительно нужно.


Forward from: Makarov Media Lab💡
Reiting_Runeta_spros_i_zatraty_na_marketingovye_i_tsifrovye_uslugi.pdf
1.2Mb
Ребятки из рейтинга рунета скинули мне исследование рынка заказных услуг в маркетинге, диджитале и разработке за 2024–2025 годы: сколько бизнес платит подрядчикам, за что и как это изменилось за год.

Там много прям важных цифр, но я выберу несколько прям цапанувших меня тезисов:

- рынок стоит, он реально ниже инфляции. чуток ИИ, чуток пиара, но в целом ему кнч же плохо
- самая жирная контентная категория рынка производство видео (надеюсь, меня читает Сережа Т.) аж 15 ярдов. Текст в этом разрезе рынка всего 1,3 ярда. Инфлюенс почти 5 ярдов. Это как раз чисто подрядчики, без рекламы и продвижения
- все стали удерживать, а не искать новых. LTV это куда круче, чем поиск нового.
- Развлекательная сфера готова тратить бюджеты на подрядчиков, а вот госы, промышленность и издатели наоборот сокращают расходы.
- спрос на заказные услуги смещается от крупных стратегических проектов к точечным задачам, экспериментам, разработкам MVP.

Нас ждет новый дивный фрагментированный мир

Лайк, шер, репост


Forward from: Клуб главредов
Руководство_по_метрикам_в_медийных_проектах_2026.pdf
72.9Mb
Руководство по метрикам в медийных проектах. Как считать, анализировать и принимать решения на основе данных

У этого руководства конкретная цель — сделать вас и вашу редакцию сильным юнитом в компании. Мы не ставили задачу описать все виды метрик и дать им определения, мы решали другую задачу: собрать материал, который поможет разговаривать с бизнесом на одном языке и быть с ним в равной позиции.

С помощью гайда вы наведете порядок с цифрами в редакции. Он поможет найти метрики под конкретные задачи, построить систему сбора данных и главное — начать принимать взвешенные решения на их основе.

Внутри четыре больших раздела.

01. Принципы работы с метриками в медийных проектах
Рассказали о базовых правилах работы с данными и статистикой: как не делать выводы по одному удачному посту, почему средние значения часто врут, зачем смотреть на цифры в динамике и почему у метрик должна быть иерархия.

02. Как организовать работу с метриками
Здесь мы подробно описали, что мешает компаниям корректно собирать данные, кто за какую часть метрик должен отвечать, как редакции относится к автоматизации и дашбордам.

03. Связь метрик с задачами бизнеса
Исследовали четыре модели атрибуции: от контента, который сразу ведет к продаже, до длинных B2B-воронок, где контент работает на доверие и прогрев. Отдельно разобрались с острым вопросом о зоне ответственности редакции за результат.

04. Метрики по направлениям медиапроектов
Дали набор метрик и описали правила работы с ними для разных направлений контента: блогов, соцсетей, емейл-рассылок, видеоплатформ и пиара.

Гайд сделали участники сообщества Клуба главредов: главреды, редакторы, маркетологи и контент-лиды из разных проектов. Дизайн и верстка — агентство «Стратегия».

→ Читать по ссылке на Яндекс-диске


Forward from: Падшая листва | Роман Бедретдинов
Новая базовая инструкция для LLM

Поскольку модели ИИ меняются, я регулярно делаю ревизию базовой инструкции для ChatGPT и Claude, которая позитивно влияет на качество совместной работы.

Делюсь новой версией, которую сделал этим утром:

https://telegra.ph/Bazovaya-instrukciya-dlya-LLM-09-29

В ChatGPT она вставляется в раздел настроек «Персонализация».

Поскольку инструкция основана на трех годах контекста работы LLM со мной, как минимум последний раздел надо изменить под себя. А можно и не менять. Быть мной — весело)


Forward from: Лобушкин
Из-за ИИ от Google уже буквально сокращают журналистов.

Reach — издатель Mirror, Express, Manchester Evening News и десятков региональных СМИ — сокращает ещё 220 редакционных должностей и закрывает KentLive, AberdeenLive и GalwayBeo. Компания заявила, что переход к ИИ-саммари стал частью потребления новостей. Переходы из Google упали примерно на 46% год к году, потому что человек теперь видит полный ответ непосредственно в выдаче.

При этом компания создаст новые позиции, которые будут ориентированы на подписки и длинное видео.

Ирония судьбы: журналисты усирались за эксклюзивы, кликбейтные заголовки, в общем, делали всё, чтобы алгоритмы Google обращали на их материалы внимание. По итогу Google теперь сделал так, чтобы люди вообще перестали открывать статьи.

@lobushkin


Послушала отличный эфир Яны Марковой, бывшего главреда Russian Business (это медиа Альфа-Банка) и мaslov:agency. О том, как RB используют ИИ в редпроцессах.

Прониклась позитивным подходом Яны: по сути, она показала, как процессы помогают добиваться своих целей в условиях ограниченных ресурсов.

Что взяла на заметку:
✍️ Хотите внедрять ИИ — в команду нужен нейроэнтузиаст. Можно извне, можно из этой же компании или этого отдела, но полную ставку или на кусочек, навсегда или на первое время. Но прямо аллоцированный, специально выделенный. Или пусть часть его рабочего времени будет выделена именно под ИИ-задачи.
✍️ Начинать внедрять надо там, где ниже цена ошибки. Понравилась формулировка через оценку стоимости факапа, а не "где попроще"


Forward from: нейрослопик | ии для контента
Клод прелестен во многих отношениях. Но его возможности поиска инфы в интернете огорчают 🐹

Мне нужно было найти первоисточник по теме, которая недавно случилась со многими российскими сайтами — отзыв сертификатов доверия.

Одной из причин этого стало ужесточение условий со стороны CA/Browser Forum — организации, которая рулит правилами разработки этих сертификатов. Эти условия они прописывают в Extended Validation (EV) Guidelines.

Но не суть. Суть в том, что Клод почему-то не нашел первоисточник на сайте CA/Browser Forum и сказал, что это все неправда и нужно переписать этот кусок статьи.

Но я-то знаю, что в поиске инфы он тот еще дурачок, и пошла в Перплексити — и он нашел нужную ссылку с первого же запроса.

Вывод: не верьте нейронкам и перепроверяйте в других нейронках/поисковике. А еще понимайте ограничения конкретных моделей.

Как-нибудь расскажу о том, как мне в агенте для написания SEO-статей удалось победить галлюцинации и выдуманные ссылки при поиске фактуры. Там модель от Перплексити наоборот не справилась, и проблема решилась только на уровне кода.


Forward from: нейрослопик | ии для контента
Скилл против нейрослопа в текстах

В прошлый раз собрала вам бинго нейрослопа — теперь собрала оружие против него.

Это скилл антислопик, который я сама использую в работе. Он вычищает самые очевидные наметанному глазу нейрослопные обороты, при этом не следует правилам бездумно — если без оборота «не X, а Y» не обойтись или текст написан человеком, он ничего править не будет.

Можете сами посмотреть на скриншотах. Это я проверяла скилл в действии на разных жанрах. Последний текст — пост из одного авторского канала. И хотя там есть одинаковые по ритму фразы и пустые усилители вроде «реально» — модель не внесла никаких правок. И правильно сделала.

Я тестировала на Opus 5, но любая популярная модель хорошо должна с этим справится.

Скилл буду периодически обновлять, когда буду находить новые обороты мертвого интернета. Вы тоже предлагайте свои улучшения — вместе сделаем мегаполезную штуковину для всего контент-сообщества.

😎 Забирайте скилл в боте, там же будет подробная инструкция по установке


Forward from: Dasha’s notes | люди и смыслы
ai_adoption_guide.pdf
1.6Mb
⚡️ Практический гайд по AI-adoption для руководителей

Ну что, готов горячий пирожок — мой гайд о том, как внедрять AI в ежедневную работу команд.

За последний год разговор про AI внутри компаний сильно изменился. Нам нужно понять, как сделать так, чтобы новые инструменты действительно вошли в работу, и задача руководителя здесь — помочь своим людям, создать нужную среду, дать доступ к инструментам, научить, самому стать примером.

Меня в процессе AI-adoption мотивирует вот какая мысль одного моего коллеги: ИИ всё усиливает, и хорошее, и плохое, и порядок, и хаос. Если в команде понятные процессы, нормальные доступы, сильная экспертиза и культура обмена знаниями — AI может всё это заметно усилить. Если процессы разваливаются, контекст живёт в головах, а инструменты выдаются как попало — массовый adoption, скорее всего, просто масштабирует этот хаос.

Поэтому гайд — рабочая карта того, как помочь своей команде освоиться в новой рабочей реальности, где умение работать вместе с ИИ уже стало базовым навыком. Мы в Яндексе сейчас проходим этот путь в очень большом масштабе. Что-то уже умеем делать системно, какие-то первые подходы пришлось пересобрать, а часть практик всё ещё проверяем на ходу.

В гайде я собрала то, что оказалось полезным у нас:
— с чего начинать adoption в команде;
— как искать первые рабочие кейсы;
— зачем нужны AI-champions и амбассадоры;
— почему обычное обучение часто не работает;
— какие инструменты и условия нужны людям;
— что имеет смысл измерять, а что легко превратить в бессмысленный KPI.

Там, где это полезно, добавила практики других технологических компаний — как ещё один способ сравнить подходы.

Гайд адаптирован для чтения с мобилки, навигация по разделам кликабельная.

Без смс, без ботиков, только за ваши сердца 💙

@technohumanist




Умер король Норвегии Харальд V.

Семь лет назад я стояла в Киркинесе, на самом севере Норвегии, на расстоянии буквально десяти метров от него. И слушала, как тепло одетый старый король ясным голосом говорит о России:

— Здесь, в Киркенесе, мы лучше всего понимаем важность сотрудничества между Норвегией и Россией. Нас объединяет не только граница, но и совместные интересы и вера в будущее

Это была какая-то удивительная командировка. Октябрь 2019 года. Еще до ковида и так далее — но противостояние уже давно чувствовалось в каждой встрече с иностранными политиками.

Кажется, кроме этой. В конце вечера Сергея Лаврова даже "развели" на то чтобы поиграть в футбол с норвежскими ребятами. Падал крупный снег, и все это казалось — да и было — какой-то невозможностью.

Отметить с Лавровым день освобождения Норвегии Красной Армией прибыла вся политическая верхушка страны, вплоть до короля. Накануне мы гуляли по пустому городу – и я думала, отчего так.

Уже укрытый снегом вечерний Киркенес – крошечный, на 3,5 тыс. жителей, городок -- раскинулся на каменистом побережье Варенгер-фьорда, Варяжского залива. На возвышенности – фигура солдата в человеческий рост на гранитном постаменте. Это памятник Красной армии.

Бьёрн, служитель местной церкви, согласившийся проводить к памятнику в сотне метро от главной площади, объясняет: было бы не так поздно, можно было бы увидеть и северное сияние, но к ночи небо уже затянуло облаками. Небо над нами темное: до полярного круга отсюда 400 км, через месяц наступит полярная ночь, уже сейчас световой день длится меньше восьми часов.

По пути к памятнику Бьёрн указывает на припорошенные снегом деревянные ступени, круто спускающиеся к металлической двери, вроде как в погреб в холме: «Тут во время войны прятались жители города». Это вход в сохранившееся бомбоубежище Андерсгротт, его начали строить еще в 1941 году, и всю войну расширяли.

Кроме бомбоубежища в городе мало что уцелело – во время войны Киркенес бомбили 328 раз – как никакой другой город на европейском континенте. Провинцию Финнмарк немцы оккупировали еще в 1940 году, и только в октябре 1944 года город был освобожден советскими войсками после ожесточенных боев с немцами.

«Только через три месяца после освобождения Киркенеса в город пришел первый норвежский корабль с продовольствием и медикаментами. Для нас, привыкших жить несколько последних лет под непрекращающимися бомбежками, стрельбой и пожарами, конец этого кошмара был самым важным событием, -- пишет в своих воспоминаниях очевидец тех лет . -- Русские раздавали нам черный солдатский хлеб, являвшийся для нас настоящим чудом. Настоящая правда состояла в том, что без советской помощи нам, гражданскому населению и военным, грозила бы полная катастрофа».

«Только благодаря помощи советских войск, безвозмездно раздававших населению продовольствие, лекарства и медицинское оборудование, удалось предотвратить настоящее бедствие», -- цитирует Бертельсен одного из норвежских офицеров. Через год советские войска уже покинули город.

После освобождения в городе уцелело около трех десятков домов, а жители прятались в окружавших моногород угольных шахтах. Сегодня двухсотлетний Киркенес отстроен заново. «До завтра!», -- прощается наш провожатый, когда мы доходим до памятника. Назавтра были запланированы памятные мероприятия, посвященные 75-летию освобождения северной Норвегии от немецко-фашистких захватчиков.

-- Вы придете? -- удивляюсь я.
-- Все жители придут.


Forward from: дорого в маркетинг
способ научиться писать: редполитика и тов

Писал пост о том, как научиться писать тексты, если вам кажется, что это вообще не ваше. Там пообещал собрать подборку российских редполитик, если будут желающие. Желающие были — подборку собрал.

Это далеко не всё, что есть в открытом доступе. Но я попытался собрать документы, которые хотя бы сам читал и которые можно раскидать по разным задачам.

Яндекс 360 → свежая современная редполитика
Яндекс Team → чем ToV отличается от редполитики
DODO → как ToV превращается в правила для разных каналов
ВсеИнструменты.ру → прикладные коммерческие тексты
Ozon → UX
inDrive → как всем этим пользоваться на практике
Лайфхакер → медиа и заголовки
Т—Ж → фундаментальная классика
Авиасейлс → как сохранить узнаваемый голос бренда без огромного ToV

Читать всё подряд необязательно. Выберите документ под свою задачу, посмотрите, как там превращают абстрактное «пишем просто и понятно» в конкретные правила, и попробуйте применить их к своему тексту.


🐥 Пятилетний сын:

— Мам, а что, главный в мире — интернет? Ты у него всё спрашиваешь...


Forward from: Силиконовый Мешок
Забавно, как весь твиттер взбудоражился от новости, что Anthropic начал помечать невидимыми водяными знаками тексты, которые генерируют их модели. Не в метаданных, а прямо в тексте.

Знак (водяной) не виден глазу, не меняет смысл и качество текста и переживает копипаст. Работает на уровне модели, поэтому помечается все, от API и приложения до Claude Code и доступа через облака Amazon, Google и Microsoft. А к сгенерированным файлам (.png, .svg, .jpg) теперь вкладывается криптоподпись по открытому стандарту C2PA (как я понял).

Это все связано с комплаенсом. С 2 августа 2026 европейский AI Act требует делать ИИ-контент машинно-различимым. Поэтому маркируют пока только модели, запущенные после этой даты, а старые «в переходном периоде», то есть их тексты никто не помечает.

Как вообще можно спрятать знак в словах? Anthropic деталей не раскрывает, но у Google похожая штука SynthID-Text уже два года работает в Gemini, так что механику можно подсмотреть там.

Например, модель пишет «утром выпил кофе и ___ на работу» и выбирает между «поехал», «пошел» и «отправился». Секретный ключ вместе с несколькими предыдущими словами псевдослучайно делит словарь на «зеленые» и «красные» слова, и модель чуть чаще берет зеленые.

Читатель видит обычный текст. А детектор с тем же ключом считает статистику. Если на тысячу слов зеленых 70% вместо ожидаемых 50%, текст писала модель. Поэтому в Anthropic и предупреждают, что детекция на небольших текстах срабатывать не будет, а вот ресечи, статьи или дипломные работы раскрасит как новогоднюю елку.

Так что если они будут использовать что-то наподобие гугловского SynthID-Text, мы получим следующую историю:
— Списка «слов-маркеров» не существует. Раскраска пересчитывается на каждом слове от контекста, найти знак глазами невозможно.
— Короткие тексты и код почти не маркируются. Статистике нужен объем и свобода выбора между синонимами.
— Знак появится, даже если Claude просто вычитал или перевел ваш собственный текст. Anthropic честно пишет, что watermark не доказывает авторство ИИ.
— Проверить метку сможет только сам Anthropic. Детектор обещают «в будущей документации».

В общем, все «хуманайзеры» и деслоп-промпты не работают. Они чистят стиль, а знак сидит в статистике выбора слов. Стереть его может только пересказ текста другой моделью. Ну или машина времени. Тексты моделей, вышедших до августа, не помечены до сих пор.


Forward from: Вебер в деле


Forward from: Лобушкин
Журналист издания Platformer провела эксперимент. Она заменила своего редактора ИИ.

Для того чтобы это провернуть, она собрала архив 6 лет материалов, редакторских правок и рабочих переписок и скормила Claude. Чат-бот получил практически всю цифровую историю работы её редактора. После этого ему было предложено заниматься тем, чем обычно занимался человек: оценивать тексты, предлагать изменения, придумывать темы и доводить материалы до публикации.

Claude очень быстро научился воспроизводить стиль и в некоторых случаях давал очень точные и полезные советы. Хорошо понимал структуру, видел слабые места, требовал конкретики и предлагал более сильные формулировки. Но. У всего есть но. Модель галлюцинировала, ошибалась в фактах и иногда давала советы, которые на самом деле разумными не были.

По сути, во время эксперимента журналистка столкнулась с тем, что ИИ в целом нормально анализирует текст, но хуже понимает отношения между людьми, контекст и неформальные правила редакции. ИИ говорит: абзац слабый, но при этом не всегда понимает, почему именно он нужен. Короче говоря, ИИ не понимает человеческий контекст.

Интересно, что в целом чат-бот с точки зрения механики справляется, а вот с отношениями всё ещё туго. Скорее речь даже не про отношения, а про интуицию, которую симулировать, скорее всего, невозможно.

С другой стороны, если ИИ уже сейчас способен выполнять часть работы хорошего редактора, если ему скормить архив издания, то у нас не стоит вопрос о том, сможет ли он заменить журналистов. Скорее нам интересно, а какая часть работы журналистская, человеческая? Может, интересным человеческий текст делает бесконечное любопытство и интуиция?

А может, нам просто важно знать, что мы хоть в чём-то лучше машины.

@lobushkin


Многим нравятся ИИ-тексты, особенно если не знаешь, что они ИИ.

The Guardian пересказывает свежее исследование — стоит отметить, что англоязычное. А генерация текстов на английском сейчас развита лучше всего 🧐

Исследователи предложили 1682 взрослым прочитать один из шести коротких рассказов. Три были написаны людьми, три — ChatGPT, причем каждой паре текстов задали сходную тему. Участникам сообщали, какие тексты кем написаны, но иногда намеренно вводили их в заблуждение.

Основных выводов два:
1. Рассказы, действительно созданные ИИ, в среднем оценили как более увлекательные и качественные.
2. Однако тексты получали дополнительные баллы, когда читатели считали, что их написал человек: вероятно, человеческое авторство ассоциировалось у них с подлинностью и творческим замыслом.

В двух дополнительных экспериментах 905 человек пытались отличить человеческие рассказы от сгенерированных. В одном случае правильных ответов было около 40%, то есть хуже случайного угадывания, в другом — 52%. Те, кто уже работали с ИИ, лучше распознавали такие тексты.
➡️ Еще один вывод: если вы ИИ-скептик, стоит освоить эту технологию, чтобы лучше ее распознавать.


Forward from: бесполезный политолог
Нейросетевая инфографика

Сегодня ЛДПР опубликовала серию карточек, посвящённых законотворческой деятельности партии в Государственной думе VIII созыва. Основой материалов стал экспертный доклад Павла Склянчука «Сила малых. Как партии парламентского меньшинства добиваются принятия федеральных законов».

Сложно не заметить, что эти карточки сгенерированы искусственным интеллектом.
Об этом говорят некоторые устойчивые признаки: деформация сложных символов, несогласованность повторяющихся элементов, нестабильные шрифты и отсутствие единой композиционной системы. Да и, к тому же, в реальности на фасаде здания Госдумы находится герб СССР, который в карточках он превратился в нечто бесформенное. На разных изображениях меняются форма рельефа, конфигурация фасада и отдельные архитектурные элементы.

Но основная проблема связана не с дизайном, а с передачей данных исследования.
Открыв доклад Павла Склянчука, я прочитал, что депутаты ЛДПР выступили инициаторами 14 законопроектов, впоследствии ставших федеральными законами. У КПРФ и «Новых людей» таких законов по 11, у «Справедливой России» — 9. Именно этот показатель используется авторами для оценки самостоятельной результативности фракций.
Больше всех своих инициатив до принятия в качестве федеральных законов смогла довести ЛДПР (14), что свидетельствует о высоком лоббистском потенциале и высоком уровне юридической грамотности партии.


При этом в инфографике ЛДПР почему-то указывается, что депутаты ЛДПР добились принятия 34 законов. Не соответствует источнику и значение по «Справедливой России»: на карточке указано 11 законопроектов, тогда как в таблице доклада приведено 9. Ошибка могла возникнуть в любой момент создания этих карточек: при автоматическом извлечении данных, генерации картинки ИИ или при объединении показателей, рассчитанных по разным основаниям — всё может быть. Но в текущем виде данные на картинке не соответствуют источнику, на который она ссылается.

Здесь стоит напомнить, что использование ИИ в любого рода публичной коммуникации требует как минимум четырёх уровней контроля:

— Аналитический. Необходимо определить единицу анализа, временной период, источник данных и критерии результативности.
— Редакционный. Формулировки должны соответствовать тому, что фактически подтверждается показателями и что можно верифицировать по иным источникам.
— Визуальный. Графическая форма должна упрощать восприятие информации, сохранять единообразие и соответствовать типу данных. От ИИ этого можно добиться, если постараться.
— Фактологический. Критически важно проверять числа, подписи, государственную символику (!), архитектуру, карты, портреты и другие элементы, имеющие самостоятельное фактическое значение. В ином случае читатель заметит подвох, а вы потеряете его доверие.

Повторю: для аналитических, информационных и агитационных материалов ИИ может выполнять вспомогательные функции, но ответственность за данные, интерпретацию и визуальное исполнение сохраняется за аналитиком, редактором и дизайнером.

20 last posts shown.