В первой серии этого ИИ-челенджа мы создали 100 бизнес-идей комплиментарных к Pressfeed, удивились пяти довольно глубоким, обрадовались интересной рефлексии, которую они породили и сделали промпт для ИИ-разработки.
Наступил пора ковать MVP.
В качестве молота и наковальни я выбрал Replit.
Replit, как и Bolt, Lovable относится к так называемым one shot app. Которые декларируют что способны сделать сайт, онлайн сервис или приложение за один промпт - с одного выстрела.
По факту, это не столько достижение, сколько принуждение.
В отличии от более серьезных собратьев - Cursos, Clode Code, Open AI Codex и пр, каждый следующий вопрос к LLM тут будет стоить отдельных денег. Поэтому в интересах пользователя уложиться в наименьшее количество уточнений и правок. Идеально - сделать все отдним промптрм.
Например, младший тариф Lovable стоит $25 и дает 150 “кредитов”. Один запрос стоит в среднем 1 кредит. Сложные запросы могут стоит 2 - 3 кредита. То есть на этом тарифе, ты можешь отправить около 100 запросов в месяц.
У Replit похожая модель, только чарджат они не за запросы поштучно, а за объем вычислений. Простая операция мне обходилась в 20 центов, сложное около $1,5.
Честно говоря, привыкнув работать в средах, где набор строчек кода не стоит денег, такой подход непривычен. Он тормозит, вызывает массу сомнений и становится тормозом на пути экспериментов. Но во всем можно найти и положительные стороны. Например, реализацию великого принципа “Можешь не писать - не пиши”. Постоянно задумываешься, а надо ли делать эту фичу? А можно ли написать этот промпт лучше? А можно ли объединить в промпте сразу несколько задач, то есть продумать глубже и комплекснее?
По неочевидным субъективным причинам я выбрал Replit. Кажется что он чуть больше про код. А может просто сыграло роль, что я смотрел интересные интервью с его фаундером (вон она сила пиара и личного бренда). Ну и модель с тарификацией за работу мне понравилась больше, чем за запрос.
Но главная причина возможно была в том, что хайпанула новость (опять сила пиара) о том что Replit выкатили Agent 3. Чудо которое
- автономно работает до 200 минут.
- само себя тестирует: ходит по созданному вебу, тыкает кнопки и если что-то не работает то само пишет себе задание на исправление и исправляет
- само подключается ко всем нужным АПИ и библиотекам (ну просит у тебя доступы)
- у него своя БД (не надо ни с чем возиться)
- он сам может работать с Гитхабом. сам деплоиться в Vercel и все такое
Было удивительно наблюдать, как Агент в замечательной шизофрении сначала принимал роль кодера и писал код, потом вызывал Архитектора, чтобы тот код проверил. Затем запускается тестирование.
Это конечно чудеса …
Однако, деньги эта система также ест как не в себя.
Запуск каждого нового промпта с уточнениями или исправлениями ошибок порождали работы, которые стоили денег. Самая дешевая операция обошлась мне в 2 цента, самая дорогая - около 4 долларов. Среднее - около $1.
Я добавлял иконки и понимал что это будет стоить мне еще примерно $1,20.
Просил исправить верстку и получал счет на 80 центов.
Особенно обидно было, когда он сам что-то ломал, а исправлять мне приходилось за свой счет. В общем, как и с живыми программистами.
Свои $25 я потратил за пару часов, но я уже вошел в азарт и расчехлил кредитку. Продукт становился все осязаемее, красивее, работал все лучше. Я продвигался все дальше. Я пополнял и пополнял счет раз за разом. Наверное что-то подобное чувствуют лудоманы :))) Выигрыш, то есть готовый продукт казался все ближе.
В 10 вечера меня выгнали из офиса. Я вышел на парковку, сел в машину и открыл ноутбук. Мой кремниевый программист продолжал делать апп и сжигать мои деньги. В полночь мне позвонила жена, спросила где я, и потребовала ехать домой.
Я запустил очередное задание и чтобы ноутбук не погас, поставил его открытым на соседнее переднее сидение.
Я ехал домой по ночному району, а рядом на сиденьи работал призрачный программист, сжигая примерно 30 центов в минуту.
Когда я подъехал к дому он выполнил очередной таск.
Продолжение в следующей серии
#CrackingTheCode
Наступил пора ковать MVP.
В качестве молота и наковальни я выбрал Replit.
Replit, как и Bolt, Lovable относится к так называемым one shot app. Которые декларируют что способны сделать сайт, онлайн сервис или приложение за один промпт - с одного выстрела.
По факту, это не столько достижение, сколько принуждение.
В отличии от более серьезных собратьев - Cursos, Clode Code, Open AI Codex и пр, каждый следующий вопрос к LLM тут будет стоить отдельных денег. Поэтому в интересах пользователя уложиться в наименьшее количество уточнений и правок. Идеально - сделать все отдним промптрм.
Например, младший тариф Lovable стоит $25 и дает 150 “кредитов”. Один запрос стоит в среднем 1 кредит. Сложные запросы могут стоит 2 - 3 кредита. То есть на этом тарифе, ты можешь отправить около 100 запросов в месяц.
У Replit похожая модель, только чарджат они не за запросы поштучно, а за объем вычислений. Простая операция мне обходилась в 20 центов, сложное около $1,5.
Честно говоря, привыкнув работать в средах, где набор строчек кода не стоит денег, такой подход непривычен. Он тормозит, вызывает массу сомнений и становится тормозом на пути экспериментов. Но во всем можно найти и положительные стороны. Например, реализацию великого принципа “Можешь не писать - не пиши”. Постоянно задумываешься, а надо ли делать эту фичу? А можно ли написать этот промпт лучше? А можно ли объединить в промпте сразу несколько задач, то есть продумать глубже и комплекснее?
По неочевидным субъективным причинам я выбрал Replit. Кажется что он чуть больше про код. А может просто сыграло роль, что я смотрел интересные интервью с его фаундером (вон она сила пиара и личного бренда). Ну и модель с тарификацией за работу мне понравилась больше, чем за запрос.
Но главная причина возможно была в том, что хайпанула новость (опять сила пиара) о том что Replit выкатили Agent 3. Чудо которое
- автономно работает до 200 минут.
- само себя тестирует: ходит по созданному вебу, тыкает кнопки и если что-то не работает то само пишет себе задание на исправление и исправляет
- само подключается ко всем нужным АПИ и библиотекам (ну просит у тебя доступы)
- у него своя БД (не надо ни с чем возиться)
- он сам может работать с Гитхабом. сам деплоиться в Vercel и все такое
Было удивительно наблюдать, как Агент в замечательной шизофрении сначала принимал роль кодера и писал код, потом вызывал Архитектора, чтобы тот код проверил. Затем запускается тестирование.
Это конечно чудеса …
Однако, деньги эта система также ест как не в себя.
Запуск каждого нового промпта с уточнениями или исправлениями ошибок порождали работы, которые стоили денег. Самая дешевая операция обошлась мне в 2 цента, самая дорогая - около 4 долларов. Среднее - около $1.
Я добавлял иконки и понимал что это будет стоить мне еще примерно $1,20.
Просил исправить верстку и получал счет на 80 центов.
Особенно обидно было, когда он сам что-то ломал, а исправлять мне приходилось за свой счет. В общем, как и с живыми программистами.
Свои $25 я потратил за пару часов, но я уже вошел в азарт и расчехлил кредитку. Продукт становился все осязаемее, красивее, работал все лучше. Я продвигался все дальше. Я пополнял и пополнял счет раз за разом. Наверное что-то подобное чувствуют лудоманы :))) Выигрыш, то есть готовый продукт казался все ближе.
В 10 вечера меня выгнали из офиса. Я вышел на парковку, сел в машину и открыл ноутбук. Мой кремниевый программист продолжал делать апп и сжигать мои деньги. В полночь мне позвонила жена, спросила где я, и потребовала ехать домой.
Я запустил очередное задание и чтобы ноутбук не погас, поставил его открытым на соседнее переднее сидение.
Я ехал домой по ночному району, а рядом на сиденьи работал призрачный программист, сжигая примерно 30 центов в минуту.
Когда я подъехал к дому он выполнил очередной таск.
Продолжение в следующей серии
#CrackingTheCode
🔥6⚡2❤1👍1
Сегодня вечером я здесь ⬇️
Спасибо за приглашение Диане Гуц @speakercommunity_official , основатель сообщества SPEAKER COMMUNITY , вице-президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров
Проведу вечер в отличной компании!
Спасибо за приглашение Диане Гуц @speakercommunity_official , основатель сообщества SPEAKER COMMUNITY , вице-президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров
Проведу вечер в отличной компании!
🔥2
Forwarded from Diana Guts ll Диана Гуц MЕДИА, PR&GR, ПРОДВИЖЕНИЕ СПИКЕРОВ
2️⃣3️⃣ октября состоится ежемесячная встреча Ассоциации
Тема встречи: Эффективные коммуникации с журналистами
На встрече обсудим:
▪️Как создать привлекательный медиа профиль
▪️Как экспертам и спикерам стать интересными для СМИ и привлечь внимание журналистов.
▪️Как найти подходящих журналистов
▪️Тренды медиа-индустрии
▪️Построение долгосрочных отношений с медиа
▪️Как избежать ошибок в общении с прессой
▪️Управление своим имиджем и не допустить распространенных ошибок.
▪️Как адаптироваться к изменениям в медийном пространстве и использовать новые возможности.
На встрече Вас ждут:
Константин Бочарский , спикер , журналист , основатель платформы журналистских запросов #pressfeed
Диана Гуц, федеральный спикер, колумнист, основатель сообщества Speaker Community, вице-президент Ассоциации
Мария Сиротинина, президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров
Павел Багрянцев, первый вице-президент АЭСМП
Дата и время: 23 октября 2025 г., 19:00
Регистрация: https://aesmp.ru/#meet
Тема встречи: Эффективные коммуникации с журналистами
На встрече обсудим:
▪️Как создать привлекательный медиа профиль
▪️Как экспертам и спикерам стать интересными для СМИ и привлечь внимание журналистов.
▪️Как найти подходящих журналистов
▪️Тренды медиа-индустрии
▪️Построение долгосрочных отношений с медиа
▪️Как избежать ошибок в общении с прессой
▪️Управление своим имиджем и не допустить распространенных ошибок.
▪️Как адаптироваться к изменениям в медийном пространстве и использовать новые возможности.
На встрече Вас ждут:
Константин Бочарский , спикер , журналист , основатель платформы журналистских запросов #pressfeed
Диана Гуц, федеральный спикер, колумнист, основатель сообщества Speaker Community, вице-президент Ассоциации
Мария Сиротинина, президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров
Павел Багрянцев, первый вице-президент АЭСМП
Дата и время: 23 октября 2025 г., 19:00
Регистрация: https://aesmp.ru/#meet
🔥6
Эффект зловещей долины - явление, описывающее неприязнь людей к искусственным объектам, которые внешне или поведением напоминают человека.
Многие вещи приобретают настолько сходные с человеком черты, что у людей появляются страх от взаимодействия с ними. Термин был введен японским робототехником Масахиро Мори в 1970-х годах. Он заметил, что по мере того, как роботы становятся более похожими на людей, их привлекательность растет, но только до определенной точки. Когда они становятся почти неотличимы от людей, наша эмпатия резко падает, и мы ощущаем дискомфорт.
Эффект проявляется не только в робототехнике. Нас могут пугать восковые фигуры, маски, манекены, протезы. Дело в стремлении к реалистичности, которая кажется неестественной.
Похоже сегодня мы открываем новую эпоху - «зловещую долину текста». Наткнулся на хороший текст об этом, инжой:
Зловещая долина текста: почему чтение сегодня напоминает тест Тьюринга
В этом квартале я веду курс технического письма в местном колледже. Недавно я задал своим студентам простой вопрос: "Что заставляет искусственный интеллект написать это?" Результаты были предсказуемыми и в то же время увлекательными.
Студенты начали перечислять типичные признаки: шаблонная структура, штампованные фразы, слишком частое использование эм-дэшей, ритм как метроном, слишком много эмодзи, странно бодрый тон. Всё слишком идеально и стерильно.
Один студент пошёл дальше. Он сказал, что дело не только в стиле — есть какое-то «целостное ощущение» текста, написанного машиной. Как будто робот старается имитировать человеческую речь, но не дотягивает — тот самый эффект «зловещей долины».
Ты точно знаешь это чувство. Всё вроде правильно, но что-то не так. Перед тобой текст, который воспроизводит поверхность коммуникации, но не излучает никакого «тепла мысли». За дверью — никого. Только гул статистического предсказания.
Мы раньше читали, чтобы соединиться с кем-то. Теперь читаем, чтобы вычислить — человек перед нами или машина. Вот главный сдвиг. Под каждым письмом, постом, комментарием шепчет новый подтекст: «А человек ли это написал? Или это очередная генерация модели, натренированной на почти всём, что человечество когда-либо произносило?»
Обычное чтение сейчас превращается в фоновый, постоянный Тест Тьюринга. Он запускается автоматически и работает у тебя в голове, пока ты просматриваешь почту, соцсети, сайты, переписки. Письмо от начальника — слишком шаблонное. Сообщение друга — слишком связное. Пост в LinkedIn — чересчур вдохновляющий. Комментарий на Reddit — подозрительно спокойный для Reddit. И каждое приходит с тем же вопросом: кто — или что — это написал?
Чтение перестало быть погружением. Это всё больше похоже на расследование.
Старое удовольствие интерпретации заменилось новой обязанностью — не понять смысл, а определить происхождение. Это такая новая «полевaя экспертиза авторства», которую индустрия ИИ тихо переложила на читателя.
В таких условиях невозможно «потеряться в тексте». Ты всё время сканируешь его на признаки машинности, как звукорежиссёр, который вместо музыки начинает видеть только форму волны. Магия исчезает. Ты зависаешь чуть выше текста, наблюдая за собственной реакцией, и теряешь способность читать так, как раньше — когда знал, что на другом конце есть человек.
Старая договорённость была простой: за словами стоит сознание. Кто-то что-то выбирал, даже если криво, неуклюже или нарочито. Даже у плохо написанной книги был свой автор — реальный или «призрачный». Это присутствие и было основой чтения.
Сегодня это превращается в предположение. Писатели, журналисты, блогеры, студенты, инфлюенсеры, подростки, пишущие сообщение о расставании — все используют ИИ. Много или понемногу. Алгоритмы стали фоновым призраком каждого текста. Барт объявил смерть автора в 1967 году. ИИ сделал её буквальной, массовой и чрезвычайно прибыльной. NVIDIA вон стоит 5 триллионов долларов — на чипах, которые автоматизируют письмо. Убить автора, как выяснилось, — невероятно прибыльная бизнес-модель.
Продолжение ⬇️
Многие вещи приобретают настолько сходные с человеком черты, что у людей появляются страх от взаимодействия с ними. Термин был введен японским робототехником Масахиро Мори в 1970-х годах. Он заметил, что по мере того, как роботы становятся более похожими на людей, их привлекательность растет, но только до определенной точки. Когда они становятся почти неотличимы от людей, наша эмпатия резко падает, и мы ощущаем дискомфорт.
Эффект проявляется не только в робототехнике. Нас могут пугать восковые фигуры, маски, манекены, протезы. Дело в стремлении к реалистичности, которая кажется неестественной.
Похоже сегодня мы открываем новую эпоху - «зловещую долину текста». Наткнулся на хороший текст об этом, инжой:
Зловещая долина текста: почему чтение сегодня напоминает тест Тьюринга
В этом квартале я веду курс технического письма в местном колледже. Недавно я задал своим студентам простой вопрос: "Что заставляет искусственный интеллект написать это?" Результаты были предсказуемыми и в то же время увлекательными.
Студенты начали перечислять типичные признаки: шаблонная структура, штампованные фразы, слишком частое использование эм-дэшей, ритм как метроном, слишком много эмодзи, странно бодрый тон. Всё слишком идеально и стерильно.
Один студент пошёл дальше. Он сказал, что дело не только в стиле — есть какое-то «целостное ощущение» текста, написанного машиной. Как будто робот старается имитировать человеческую речь, но не дотягивает — тот самый эффект «зловещей долины».
Ты точно знаешь это чувство. Всё вроде правильно, но что-то не так. Перед тобой текст, который воспроизводит поверхность коммуникации, но не излучает никакого «тепла мысли». За дверью — никого. Только гул статистического предсказания.
Мы раньше читали, чтобы соединиться с кем-то. Теперь читаем, чтобы вычислить — человек перед нами или машина. Вот главный сдвиг. Под каждым письмом, постом, комментарием шепчет новый подтекст: «А человек ли это написал? Или это очередная генерация модели, натренированной на почти всём, что человечество когда-либо произносило?»
Обычное чтение сейчас превращается в фоновый, постоянный Тест Тьюринга. Он запускается автоматически и работает у тебя в голове, пока ты просматриваешь почту, соцсети, сайты, переписки. Письмо от начальника — слишком шаблонное. Сообщение друга — слишком связное. Пост в LinkedIn — чересчур вдохновляющий. Комментарий на Reddit — подозрительно спокойный для Reddit. И каждое приходит с тем же вопросом: кто — или что — это написал?
Чтение перестало быть погружением. Это всё больше похоже на расследование.
Старое удовольствие интерпретации заменилось новой обязанностью — не понять смысл, а определить происхождение. Это такая новая «полевaя экспертиза авторства», которую индустрия ИИ тихо переложила на читателя.
В таких условиях невозможно «потеряться в тексте». Ты всё время сканируешь его на признаки машинности, как звукорежиссёр, который вместо музыки начинает видеть только форму волны. Магия исчезает. Ты зависаешь чуть выше текста, наблюдая за собственной реакцией, и теряешь способность читать так, как раньше — когда знал, что на другом конце есть человек.
Старая договорённость была простой: за словами стоит сознание. Кто-то что-то выбирал, даже если криво, неуклюже или нарочито. Даже у плохо написанной книги был свой автор — реальный или «призрачный». Это присутствие и было основой чтения.
Сегодня это превращается в предположение. Писатели, журналисты, блогеры, студенты, инфлюенсеры, подростки, пишущие сообщение о расставании — все используют ИИ. Много или понемногу. Алгоритмы стали фоновым призраком каждого текста. Барт объявил смерть автора в 1967 году. ИИ сделал её буквальной, массовой и чрезвычайно прибыльной. NVIDIA вон стоит 5 триллионов долларов — на чипах, которые автоматизируют письмо. Убить автора, как выяснилось, — невероятно прибыльная бизнес-модель.
Продолжение ⬇️
❤2
Начало ⬆️
Отсюда — новая странность: чем текст более гладкий, тем подозрительнее он выглядит. Само мастерство начинает работать против автора. Чистое предложение, ровный ритм, выверенная структура — всё это сегодня легко воспринимается как машинный блеск. Странное время: качество больше не является доказательством жизни.
Значит ли это, что чтобы доказать, что ты человек, надо писать криво? Убирать эм-дэши? Специально делать шероховатые фразы? Возникнет ли новая эстетика — эстетика несовершенства? Будут ли трещины в тексте вызывать доверие?
А как ты вообще узнаешь, что я реален? У тебя сейчас сработал какой-нибудь внутренний «детектор»? Может, этот текст тоже сгенерирован моделью, которая мастерски имитирует автора, рассуждающего о подозрениях к ИИ. Достаточно ли в моих словах несовершенства, чтобы ты поверил, что здесь был человек?
И мы продолжаем читать — настороженно, пристально. В надежде заметить искру. Странную фразу. Смелую метафору. Запятую не на месте, которая вдруг звучит как сердцебиение. Деталь, которую нельзя объяснить статистикой.
Может быть, это и есть последнее доказательство человеческого: не идеальная связность, а внутреннее противоречие.
Отсюда — новая странность: чем текст более гладкий, тем подозрительнее он выглядит. Само мастерство начинает работать против автора. Чистое предложение, ровный ритм, выверенная структура — всё это сегодня легко воспринимается как машинный блеск. Странное время: качество больше не является доказательством жизни.
Значит ли это, что чтобы доказать, что ты человек, надо писать криво? Убирать эм-дэши? Специально делать шероховатые фразы? Возникнет ли новая эстетика — эстетика несовершенства? Будут ли трещины в тексте вызывать доверие?
А как ты вообще узнаешь, что я реален? У тебя сейчас сработал какой-нибудь внутренний «детектор»? Может, этот текст тоже сгенерирован моделью, которая мастерски имитирует автора, рассуждающего о подозрениях к ИИ. Достаточно ли в моих словах несовершенства, чтобы ты поверил, что здесь был человек?
И мы продолжаем читать — настороженно, пристально. В надежде заметить искру. Странную фразу. Смелую метафору. Запятую не на месте, которая вдруг звучит как сердцебиение. Деталь, которую нельзя объяснить статистикой.
Может быть, это и есть последнее доказательство человеческого: не идеальная связность, а внутреннее противоречие.
❤2
В комментариях к этому посту возникло интересное обсуждение.
Я написал огромный коммент и хочу его вынести отдельно. Это то, о чем я думаю, но все руки не доходили написать. Спасибо за повод ))
****
Меня очень интересует вопрос можно ли ИИ научить писать "как человек". И тут интересно разобраться, а что мы сами вкладываем в это понятие.
Я экспериментирую с разными машинками, которые строю для этого. И пока мысли такие.
На верхнем уровне - еще до того как мы говорим о стиле - находится в принципе выбор темы, "инфоповода" или просто "повода". И тут уже сразу возникает тысяча развилок. В парадигме СМИ ты драйвишься "инфоповодом" и правилами с ним связанным. В парадигме эссе - проблемами и идеями которые тебя волнуют и кажутся важными. В худлите - свои правила определения стержня произведения, в научной работе - свои.
И тут интересно вот что: допустим мы описали все эти правила и законы. Можно даже не стремиться создать универсального автора, а пускай по сегментам, по кучкам - ИИ-журналист, ИИ-писатель, ИИ-колумнист, ИИ-ученый.
Следующий шаг: с одной стороны ИИ владеет всей информацией мира. Он реально прочитал и "помнит" все тексты существующие в природе. Все статьи, все книги, все посты в интернете. Круто.
Но такое "владение всем" - антипод фокуса, специфики и личности. Что определяет литературный стиль Джека Лондона? Или взгляды Такера Карлсона? А взгляд на мир Андрея Карпатого? Получается что красоту дает не всеядность, и всеобъемность, а именно несовершенство, "узость", вера, заблуждения, bias, а также личный опыт, жизненный путь который наложит отпечаток и куча всякого что формировало личность. То есть чтобы быть интересным автором надо быть уникальной кривой березкой, которую уникально сформировало все что с ней произошло в жизни.
Следующий шаг: окей, давайте выдумаем для ИИ такую личность, то есть набор ограничений, чудинок, специфики.
Но следующая особенность человека - это наличие мотивации и цели. Мы зачем-то живем, к чему-то стремимся, что-то делаем. На что-то злимся, чему-то радуемся. Джек Лондон хотел построить свой "Дом волка", Достоевский - избавиться от долгов. Кто-то хочет разбогатеть, кто-то создать великое, кто-то просто шизофреник, кто-то любит семью. И весь этот набор стимулов и стремлений создает уникальную траекторию. Каждое микрорешение принимается под управлением системы весов этой гигантской нейронной сетки личности. В которой участвует все - от мимилетного детского опыта, вкуса мороженного, солнечного дня на даче, а также боли, трагедий, каких-то девиаций, страхов и комплексов.
А у ИИ нет цели, нет своего мотива. Нет цели - нет правил принятия решений. В том числе и почему мы пишем про это, почему пишем так, почему занимаем такую позицию, смотрим под таким углом и так далее.
Вообще, на эти размышления можно посмотреть так:
Великая фраза, которую я давно услышал: "если для вашей работы можно написать должностную инструкцию, значит вас скоро заменят роботы". Возможно роботы заменят и тех, для кого нельзя написать должностную инструкцию ))
Но смысл в том, что если что-то можно сформулировать и описать, то это можно отдать в качестве инструкции ИИ.
Соответственно можно взять мою гипотезу и сказать, окей, создаем несовершенную личность, "кривую березку", придумываем ей мотивацию, раскидываем веса личности в рандомном порядке и сформировав таким образом "Artificial originality", даем ей (только после этого) проф инструкции мега-райтера. ТО есть профессиональные навыки журналиста, писателя и т.п. навяливаем только после "создания личности".
Следующий ход - окей, но может эта одна "искусственная личность" не зайдет. Тогда надо бы нагенерить много рандомных личностей, чтобы начался естественный отбор среди результатов их деятельности. Личность номер А34563zh оказалось не интересна миру, не зацепила. Но личность F8965387ru - сработала.
Ну и на следующем шаге обнаруживаем что неплохо бы иметь их например 8 млрд )))
Ну вы понимаете к чему я))
Я написал огромный коммент и хочу его вынести отдельно. Это то, о чем я думаю, но все руки не доходили написать. Спасибо за повод ))
****
Меня очень интересует вопрос можно ли ИИ научить писать "как человек". И тут интересно разобраться, а что мы сами вкладываем в это понятие.
Я экспериментирую с разными машинками, которые строю для этого. И пока мысли такие.
На верхнем уровне - еще до того как мы говорим о стиле - находится в принципе выбор темы, "инфоповода" или просто "повода". И тут уже сразу возникает тысяча развилок. В парадигме СМИ ты драйвишься "инфоповодом" и правилами с ним связанным. В парадигме эссе - проблемами и идеями которые тебя волнуют и кажутся важными. В худлите - свои правила определения стержня произведения, в научной работе - свои.
И тут интересно вот что: допустим мы описали все эти правила и законы. Можно даже не стремиться создать универсального автора, а пускай по сегментам, по кучкам - ИИ-журналист, ИИ-писатель, ИИ-колумнист, ИИ-ученый.
Следующий шаг: с одной стороны ИИ владеет всей информацией мира. Он реально прочитал и "помнит" все тексты существующие в природе. Все статьи, все книги, все посты в интернете. Круто.
Но такое "владение всем" - антипод фокуса, специфики и личности. Что определяет литературный стиль Джека Лондона? Или взгляды Такера Карлсона? А взгляд на мир Андрея Карпатого? Получается что красоту дает не всеядность, и всеобъемность, а именно несовершенство, "узость", вера, заблуждения, bias, а также личный опыт, жизненный путь который наложит отпечаток и куча всякого что формировало личность. То есть чтобы быть интересным автором надо быть уникальной кривой березкой, которую уникально сформировало все что с ней произошло в жизни.
Следующий шаг: окей, давайте выдумаем для ИИ такую личность, то есть набор ограничений, чудинок, специфики.
Но следующая особенность человека - это наличие мотивации и цели. Мы зачем-то живем, к чему-то стремимся, что-то делаем. На что-то злимся, чему-то радуемся. Джек Лондон хотел построить свой "Дом волка", Достоевский - избавиться от долгов. Кто-то хочет разбогатеть, кто-то создать великое, кто-то просто шизофреник, кто-то любит семью. И весь этот набор стимулов и стремлений создает уникальную траекторию. Каждое микрорешение принимается под управлением системы весов этой гигантской нейронной сетки личности. В которой участвует все - от мимилетного детского опыта, вкуса мороженного, солнечного дня на даче, а также боли, трагедий, каких-то девиаций, страхов и комплексов.
А у ИИ нет цели, нет своего мотива. Нет цели - нет правил принятия решений. В том числе и почему мы пишем про это, почему пишем так, почему занимаем такую позицию, смотрим под таким углом и так далее.
Вообще, на эти размышления можно посмотреть так:
Великая фраза, которую я давно услышал: "если для вашей работы можно написать должностную инструкцию, значит вас скоро заменят роботы". Возможно роботы заменят и тех, для кого нельзя написать должностную инструкцию ))
Но смысл в том, что если что-то можно сформулировать и описать, то это можно отдать в качестве инструкции ИИ.
Соответственно можно взять мою гипотезу и сказать, окей, создаем несовершенную личность, "кривую березку", придумываем ей мотивацию, раскидываем веса личности в рандомном порядке и сформировав таким образом "Artificial originality", даем ей (только после этого) проф инструкции мега-райтера. ТО есть профессиональные навыки журналиста, писателя и т.п. навяливаем только после "создания личности".
Следующий ход - окей, но может эта одна "искусственная личность" не зайдет. Тогда надо бы нагенерить много рандомных личностей, чтобы начался естественный отбор среди результатов их деятельности. Личность номер А34563zh оказалось не интересна миру, не зацепила. Но личность F8965387ru - сработала.
Ну и на следующем шаге обнаруживаем что неплохо бы иметь их например 8 млрд )))
Ну вы понимаете к чему я))
Хотя с другой стороны, далеко не все 8 млрд участвуют в создании такого продукта. Возможно в этом рынке всего около 1 млн чел на планете. Хотя наверное с бумом соцсетей, авторами, криейторами стали под 1 млрд человек.
Наверное генерация 1 млрд личностей - дорогая затея. Это ж какие дата центры понадобятся. Но с другой стороны, возможно игра стоит свеч. Да и не зря же в нашем мире существует институт "продюсерства", который умеет формовать и выковывать более успешных авторов.
Значит можно будет декомпозировать модель работы продюсера и натравить его на модель автора-личности.
Собственно в Клод коде уже ИИ-агенты кодят по ролям - аналитик, девелопер, архитектор, тестировщик.
А недавно Клод представил Клод Скиллс - как раз для создания команд специализированных агентов.
Верной дорогой идем, товарищи )))
Наверное генерация 1 млрд личностей - дорогая затея. Это ж какие дата центры понадобятся. Но с другой стороны, возможно игра стоит свеч. Да и не зря же в нашем мире существует институт "продюсерства", который умеет формовать и выковывать более успешных авторов.
Значит можно будет декомпозировать модель работы продюсера и натравить его на модель автора-личности.
Собственно в Клод коде уже ИИ-агенты кодят по ролям - аналитик, девелопер, архитектор, тестировщик.
А недавно Клод представил Клод Скиллс - как раз для создания команд специализированных агентов.
Верной дорогой идем, товарищи )))
Telegram
Константин Бочарский
Эффект зловещей долины - явление, описывающее неприязнь людей к искусственным объектам, которые внешне или поведением напоминают человека.
Многие вещи приобретают настолько сходные с человеком черты, что у людей появляются страх от взаимодействия с ними.…
Многие вещи приобретают настолько сходные с человеком черты, что у людей появляются страх от взаимодействия с ними.…
🔥2
Channel name was changed to «Константин Бочарский | Создал Pressfeed»
Собираем голоса чтобы канал Прессфида получил больше возможностей 💪
Поддержите Pressfeed, проголосуйте
https://news.1rj.ru/str/boost/pressfeed
Спасибо! 🙏
Поддержите Pressfeed, проголосуйте
https://news.1rj.ru/str/boost/pressfeed
Спасибо! 🙏
Telegram
Pressfeed
Проголосуйте за канал, чтобы он получил больше возможностей.
❤3👍2
Forwarded from Pressfeed
Партнёрки и коллаборации в Pressfeed приносят до 70% новой для нас аудитории. В посте со СМО Екатериной Гориной подробно рассказываем, как мы это делаем. А если хотите предложить коллабу Pressfeed — пишите по этому вопросу Наташе n.samsonova@pressfeed.ru или в комментарии 💙
❤4