В сборнике «Механическое вмешательство» пятнадцать рассказов и шестнадцать авторов. Потому что каждый из этих рассказов один из ведущих современных писателей создал в соавторстве с искусственным интеллектом YandexGPT. Многие из авторов работали с нейросетью впервые, а по условиям эксперимента никаких технических заданий и подсказок про характер работы с языковой моделью не было. В итоге – полная творческая свобода и непредсказуемость, и пятнадцать совершенно непохожих друг на друга и очень интересных рассказов на разные темы. Будущее уже здесь – и этот сборник позволяет в него заглянуть.Мама постоянно советуется по любым вопросам, если не с тетей Леной, то с Алисой. Вообще-то тетя Лена ее и подсадила сначала на голосовой помощник, а потом на нейросети. Теперь у мамы всегда есть как минимум пять вариантов развития любых событий, и она никогда не заморачивается с тем, что приготовить на ужин или подарить «коллеге с нетривиальными интересами». Она и меня пытается подсадить на все эти игрушки, но мне не очень интересно.Для когоДля тех, кто любит современную прозу и литературные эксперименты.Убрать котенка из предложения можно, так как это не является важной информацией для понимания смысла. Однако, если в контексте говорится о каком-то конкретном котенке, который играет важную роль, то его лучше оставить.Нравоучения также можно убрать из предложения, так как они не являются обязательной информацией. Однако, если нравоучения важны для понимания контекста, то их можно оставить.Таким образом, чтобы точно сказать, нужно ли убирать котенка и нравоучения из предложения, необходимо знать контекст.
Александра Шалашова , Алексей Борисович Сальников , Анна Александровна Матвеева , Даша Благова , Дмитрий Сергеевич Захаров , Евгения Игоревна Некрасова , Ислам Иманалиевич Ханипаев , Ксения Буржская , Марго Гритт , Рагим Джафаров , Татьяна Никитична Толстая , Хелена Побяржина , Шамиль Шаукатович Идиатуллин , Юлия Юрьевна Яковлева , Яна Вагнер
Современная русская и зарубежная проза18+Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)
Авторы:
Редактор:
Издатель:
Главный редактор:
Руководитель проекта:
Художественное оформление и макет:
Корректоры:
Верстка:
© Д. Благова, К. Буржская, Я. Вагнер, М. Гритт, Р. Джафаров, Д. Захаров, Ш. Идиатуллин, А. Матвеева, Е. Некрасова, Х. Побяржина, А. Сальников, Т. Толстая, И. Ханипаев, А. Шалашова, Ю. Яковлева, 2024
© Художественное оформление, макет. ООО «Альпина нон-фикшн», 2024
Механическое вмешательство. 15 рассказов, написанных вместе с Алисой на YandexGPT: [рассказы]. – М.: Альпина Паблишер, 2024.
ISBN 978-5-0022-3434-9
Привет. Меня зовут Ксения Буржская, я писатель и AI-евангелист Алисы в Яндексе. Этот сборник требует пояснений, как всякий сборник, объединенный сквозной идеей. Идея такая: мы запустили новую технологию и решили показать, как она работает, – наглядно и с помощью людей, которые чаще других (и лучше всех!) работают с текстом, – настоящих писателей.
Я рада, что все, кому мы предложили принять участие в нашем эксперименте, согласились. Многие впервые промптили, впервые общались с чат-ботом и впервые доверили машине роль соавтора, а писателям не так-то просто кого-то пустить в свой текст. Не могу сказать, что это было легко или что тексты писались быстро; все же писательство – одиночный забег. Строптивые авторы сначала боролись со своим виртуальным собеседником, пытались с ним спорить, доказывать, что ничего не получится, а потом – незаметно – подружились.
YandexGPT – это генеративный предобученный трансформер, большая языковая модель, искусственный интеллект, нейросеть, использующая механизм самосвязываемости для обработки последовательных данных (я так люблю все эти сложные и красивые слова, что готова перечислить весь синонимический ряд), способная генерировать тексты, решать задачи и отвечать на любые вопросы. Для обучения модели используются большие объемы данных. По-настоящему большие объемы данных!
Как это происходит? Представьте себе сто или даже тысячу редакторов, специалистов в физике и математике, учителей и экономистов, поэтов и сказочников – словом, людей, которые каждый день отвечают на вопросы и пишут так называемые эталонные тексты. Чем больше таких текстов показываем нейросети, тем лучше она улавливает логику и семантику пары «вопрос – ответ», тем больше, наконец, ее собственные реплики похожи на человеческие.