Ви, ймовірно, чули про GPT-3 — технологію для автоматичного створення тексту, яку випустила компанія OpenAI. GPT-3 має універсальний інтерфейс і може генерувати найрізноманітніший англомовний контент: пости, фанфіки, ідеї для мемів, расистські й сексистські заяви — тобто все, чим багатий інтернет.
Востаннє ми згадували про GPT-3, коли Microsoft придбала ексклюзивну ліцензію на неї: щоб отримувати доступ до коду і використовувати технічні знахідки звідти.
Днями видання WIRED опублікувало статтю про те, як технологію OpenAI використовують зараз. Наприклад, як на її базі розробляють нові генератори текстів і які проблеми з цим пов'язані.
Один з прикладів таких генераторів — Compose.ai, він створює ввічливі електронні листи. Його розробники зазначають, що це та галузь, де давно не вистачає потужних інновацій. Деякі сервіси мають підказки і пропонують короткі відповіді на листи, але повноцінні й розгорнуті тексти вони не пишуть.
Ще один приклад — Snazzy.ai, який генерує потік тексту про компанію чи бренд. Він бере кілька ключових фактів і видає тексти, потрібні для реклами чи заповнення сторінок. Тож людям треба лише відредагувати та опублікувати їх.
Хто пише ефективніші рекламні тексти: людина чи алгоритм
У компанії VWO нещодавно дослідили, чиї оголошення краще працюють (тобто з якою рекламою користувачі більше взаємодіють). З шести проведених тестів один раз виграла людина, два рази — GPT-3, ще три рази була нічия.
З електронними листами все працює так само, як і з генеруванням реклами. Збираєте ключові факти, передаєте їх ШІ — профіт, отримуєте послідовні речення (для прикладу WIRED наводить демонстраційний ролик OthersideAI).
Чому тут не все так просто
Однак з повною автоматизацією є проблеми: GPT-3 бере різну інформацію з мережі та не дуже вміє її фільтрувати. Тобто можна отримати великий масив тексту, але він буде повною нісенітницею. Тож важливо, щоб алгоритм вмів обробляти ключові факти і не додавати нічого зайвого. Стиль письма має нагадувати людський — от розробники з OthersideAI, наприклад, досі не визначились, чи треба додавати лайку.
Автоматично згенеровані тексти все ще потрібно перевіряти й редагувати — а це не завжди простіше, ніж просто написати все власноруч. Деякі інструменти (Magic Email, наприклад) дозволяють генерувати речення по декілька разів та оцінювати якість різних варіантів.
Ще одне питання — це мова ненависті. Деякі алгоритми просто блокують запити з таким контентом або видають попередження. GPT-3 вміє розпізнавати, наприклад, антисемітські тексти — але вміє і успішно генерувати їх. Алгоритми вчаться на публікаціях з інтернету, тож цілком можуть почати фанатіти від Гітлера, як це було з Microsoft.
В OpenAI кажуть, що перевіряють клієнтів та їхні застосунки перед тим, як надати доступ до GPT-3. Сама ж технологія має вбудований фільтр токсичності, який користувачі можуть розширювати для себе.
Ще немає коментарів