ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети

Сказанное выше верно при том самом «промтинге из коробки». То есть когда вы берете общую модель GPT и с помощью подсказок пытаетесь получить результат. Например, на основе симптомов пытаетесь понять, какая у вас болезнь и как ее лечить. Это, конечно, неправильно.

Но, как мы помним, существуют и LLM, которые специально обучают для конкретных задач. Так, есть интересный кейс, когда одна западная клиника на основании тысяч подтвержденных врачебных диагнозов сумела обучить модель ставить диагнозы. И по точности они даже превышали средний показатель клиники среди обычных врачей. Конечно, все перепроверял человек, но экспертность ИИ уже явно видна.

Или, например, маркетинг. Если обучить LLM стратегиям создания маркетинговых анализов в вашем агентстве, то модель тоже сможет создавать совсем иной по качеству материал, реально полезный и сильный.

Да, это непросто и недешево, но возможно. Сделать точечный умный инструмент из ИИ можно и для таких сложных задач, но это уже штучная работа, а не массовый промтинг.

Результаты нужно дорабатывать

Это даже не минус, а, скорее, изначально завышенные ожидания. Массовый хайп, недостоверные обещания в рекламе (курсы, сервисы и т. п.) и неверное понимание сути ChatGPT лидерами мнений привели к тому, что нейросеть наделили магическими свойствами. Дескать, нажать только раз – и вот уже тебе и контент для сайта на год, и книга-бестселлер, и пламенная речь, от которой рыдают даже стены. Конечно, когда оказалось, что все не совсем так, народ остыл и начал считать, что его обманули.

Никто никого не обманывал. ChatGPT и правда невероятно силен. Но есть несколько моментов, которые нужно понимать.

1. ChatGPT не монолитный ИИ с каким-то общим качеством любой работы. Модель разбита на условные сегменты с разным качеством выполнения задач. Часть задач уже делает шикарно (и человек не нужен), часть – отлично (но с человеком лучше), часть – нормально (участие человека желательно), часть – слабовато (участие человека обязательно), часть – совсем слабо (те же бизнес-планы).

2. Чем выше ваши навыки промтинга, тем меньше вы будете разочарованы. Если вы умеете работать с ИИ и понимаете, как ставить задачи, то получаете более сильный результат. Вы уже на шаг впереди, вдобавок можете усилить результат с помощью все того же промтинга.

3. Дорабатывать – это нормально. Например, статьи из A-блоков NeuroPanda можно сразу публиковать на каких-то ресурсах с минимальной проверкой и редактированием. Но если вы хотите еще лучше, например добавить немного убедительно-позитивного стиля (см. книги «Тексты, которым верят» и «Копирайтинг: сила убеждения»[2]), это пойдет только на пользу материалу.

Когда нужно что-то сократить, добавить личные кейсы, ввести свой подраздел – в любом из этих случаев ChatGPT помогает значительно сэкономить деньги, время и силы. Мы уж не говорим о тех, кто вообще не умеет писать статьи. Для них почти готовая статья – подарок из подарков. И это правило верно для ChatGPT практически везде.

Мы уверены: со временем качество результатов ИИ будет только расти, но тандем «машина + человек» всегда лучше, если вы хотите выжимать максимум.

Все сложнее отличить ChatGPT от человека

Это одновременно и плюс, и минус – смотря с какой стороны смотреть. Но поскольку мы сразу сказали, что будем писать как есть, то не можем не упомянуть данный факт.

«Интервью» и «экспертные ответы» специалистов, статьи на биржах копирайтинга, аналитические материалы, сторителлинг, контент, который вы считаете обычным, уже сегодня создают с помощью ChatGPT.

И если контент, созданный по совсем слабым подсказкам (без контекста, усилителей и какой-либо серьезной структуры), еще как-то видно, то работу хорошего промтера, да еще и владеющего навыками редактирования, выявить все сложнее. Такие тексты будут проходить проверку уникальности, будут написаны живым языком, все будет казаться нормальным, но это все равно ИИ.

И вроде бы, наоборот, это же хорошо: создавать тексты станет дешевле, быстрее, проще. Все так, но на другой чаше весов есть и минусы.

Уменьшается количество работы у создателей контента. Дизайнеры уже ощутили это на себе: в интернете хватает историй, как целые отделы дизайнеров заменяют парой-тройкой промтеров или же обучают промтингу тех же дизайнеров, но часть все равно сокращают.

И это не хайп, а реальность: графика, созданная современными нейросетями, уже не просто классная, а классная-классная. Зачем, условно говоря, тратить 100 рублей на прорисовку персонажей, если можно за 10 рублей нарисовать не хуже, но в 200 раз быстрее и в 2000 раз больше? По сути, нужно лишь создать один мастер-промт, отточить результат – и готово.