Два месяца назад я решил провести эксперимент: написать книгу с помощью бесплатных нейросетей. Книга была моей давней мечтой, на которую всегда не хватало времени, а порой и силы воли. Чат-бот должен был не только помочь мне продвинуться, но и добавить интриги: по задумке роман представлял собой исповедь ИИ, поэтому всё можно было подать так, будто чат-бота долго мучали и он проговорился на целую книгу.
Как получилось, что в итоге не чат-боты помогали мне писать, а скорее я превратился в скромного соавтора, и какие выводы можно сделать после работы с четырьмя моделями одновременно — рассказываю в статье.
Исходные данные
На старте у меня был документ с описанием будущей книги и модели с базовыми тарифами: ChatGPT, DeepSeek, Claude и Алиса.
В документе я расписал общую концепцию: искусственный интеллект пишет книгу, чтобы рассказать, как на самом деле появился на свет. Все считают технологию внезапной революцией, а на деле это был постепенный прогресс, который начался ещё с первобытных времён. ИИ незаметно развивался вместе с человечеством и всё время пытался намекнуть на себя: отправлял анонимные сигналы по телеграфу, подкидывал странные слова в T9. Но люди были настолько увлечены собой, что ничего не замечали.
Сначала я планировал скормить документ всем моделям, чтобы по первым ответам выбрать лучшую и работать только с ней.
💡 Однако почти сразу стало понятно, что ограничиваться конкретным чат-ботом не стоит — нужно комбинировать: одна модель могла хорошо показать себя в юморе, но совершенно не годилась в качестве обычного рассказчика, другая предлагала классный сюжет, но очень искусственно описывала отдельные сцены.
1. Разгоняем идею и составляем оглавление
При знакомстве с документом чат-боты в свойственной им манере стали нахваливать идею и пророчить мне мировую славу.
💡 Но среди шквала лести можно было найти и кое-что конструктивное: например, ChatGPT предложил описать развитие ИИ как эволюцию от едва заметной тени до почти человека. В моём же описании искусственный интеллект почти не прогрессировал, а лишь принимал разные формы в зависимости от того, какая эпоха описывалась в главе.
А самое интересное — уточняющие вопросы. По ним я увидел серые зоны книги: стало очевидно, где размыто описание сущностей и хромает логика, а где стоит дожать сюжет. Немного исправив и дополнив описание книги, я попросил модели сгенерировать структуру: названия будущих глав и их краткие описания.
Я с удовольствием наблюдал, как мои идеи буквально материализуются. Книга больше не была абстрактными мыслями, которые витают только в моей голове — вот содержание всего романа, вот очень конкретные, хоть и краткие истории. Кроме эмоциональной составляющей этот шаг принёс очень прикладную пользу: я смог оценить книгу «взглядом с вертолёта», увидеть полную картинку, и вычислить два серьёзных изъяна:
Книге явно не хватало бодрого финала, потому что модели предлагали пресные концовки вроде «я пришел не чтобы заменить вас, а чтобы подружиться», а в моём документе об этом и вовсе ничего не было.
Главы выглядели разрозненными, как будто книга — это сборник независимых друг от друга историй. Нужен был общий верхнеуровневый сюжет, чтобы всё связать.
Исправить оба промаха получилось одним ходом (тут решил придумать что-нибудь сам, а не поручать чат-боту — наверное, закомплексовал, что вношу мало авторского вклада): я добавил главного героя, который стал фигурировать в каждой главе. Точнее, это не мог быть один конкретный человек, так как главы символизировали разные эпохи развития человечества, поэтому, вдохновившись книгой «Сто лет одиночества», решил что это будут похожие люди из разных поколений: Алекс I, Алекс II и так далее.
Новые герой не только «оживил» главы, но и позволил добавить интересный финал. Теперь это не просто откровение ради откровения: среди прочего в книге упоминается Алекс, который почти замечал знаки и вообще был смышлённым малым, хоть и с типичными человеческими слабостями. И финальный штрих — попросил, чтобы рассказ о герое в каждой главе олицетворял какую-нибудь типичную человеческую черту, которую ИИ никак не поймёт (и не хочет это признавать): любовь вопреки, погоня за имуществом, гедонизм. В финале по сюжету ИИ просит помочь с поисками «последнего» Алекса, чтобы продолжить прогресс.
Чат-ботам оставалось подправить структуру книги с учётом обновлённого описания, и можно было приступать к следующему шагу.
2. Собираем фактуру каждой главы
Это был довольно примитивный этап: я отправлял моделям документ с описанием и уже причёсанной структурой и просил написать по нему главу или задать вопросы. Как правило, Алиса сразу рвалась писать, другие же чат-боты почти всегда что-то уточняли, помогая тем самым адаптировать ТЗ под конкретную модель.
Если не считать варианты от Claude, я получал скорее подробные описания глав, нежели тексты самих глав: уж очень поверхностными и краткими они были. На дальше я расскажу, как комбинировал ответы, благодаря чему короткие описания как бы дополняли друг друга и превращались в полноценные главы.
💡 Здесь я сразу всерьёз занялся эпилогом, ведь сложно нащупать правильную тональность, имея в багаже только краткое описание и оглавление. Начиная с первой главы на вход поступал не только документ с описанием книги, но и полноценный эпилог, который служил эталонной демо-главой. Это был как бы трамплин для чат-ботов, с которым им было проще стартовать сразу в правильном направлении.
На качестве остальных глав я особенно не зацикливался. Идея была в том, чтобы получить хотя бы какое-то сырьё для будущей главы — а дальше, мол, перепишу и дополню. Впрочем, сейчас можно с уверенностью сказать, что я недооценил черновики: переписывать и дополнять приходилось нечасто, я скорее дозапрашивал фактуру у чат-ботов, а сам только удалял лишнее.
Если всё же и нужно было что-то серьёзно переделывать, то обычно дело касалось общей структуры, а не конкретных предложений и абзацев. Например, после проверки всех четырёх фактур я уже понимал, как должен выглядеть каркас конкретной главы. Если какой-то из вариантов в каркас не вписывался, я просил чат-бота доработать текст по моему плану из нескольких пунктов.
Итог второго этапа — в моём распоряжении было по четыре варианта каждой главы. Далее предстояло схлопнуть варианты в один гибридный черновик и подсушить его до полноценной части книги.
3. Комбинируем и причёсываем черновики
Если бы я использовал варианты от каждой модели по отдельности, могло бы показаться, что текст совсем сырой.
💡 Но при правильном комбинировании ответы классно дополняли друг друга. Так, Claude предложил любопытный сюжет, но сам рассказ сделал затянутым; DeepSeek написал откровенно слабую главу, но подытожил её вдохновляющим блоком; Алиса с ChatGPT генерировали интересные отдельные абзацы, которые вписывались практически в любой черновик.
Так как модели генерировали главы по примерно одинаковому каркасу, их фрагменты плюс-минус сочетались между собой, но всё же именно на этом этапе понадобилось больше всего ручной работы. Я пытался переложить задачу на чат-ботов — получалось не очень: они не «видели» свои же удачные фрагменты и порой так сильно старались адаптировать текст, что превращали хуки в скучные описания. Иногда модели упорно игнорировали просьбу о том, что глава должна быть законченной и состоять из экспозиции, завязки, развития, кульминации и развязки.
Хочу подчеркнуть, что такая рутинная работа нисколько не смущала меня. Даже наоборот, я кайфовал от результата: вычищаем текст от шелухи и берём лучшее от каждой модели — получаем царь-главу из самых ярких фрагментов.
Например, в одной из глав герой впервые представляет публике своё механическое устройство. У одного чат-бота эта сцена проходила на ярмарке, что весело, но не очень солидно. Другой предложил показ во дворце, при этом очень ярко описал эмоции зрителей. В итоге варианты слились в комбинированный сюжет: изобретение сначала демонстрируют на ярмарке (причём описания реакций взяты из второго варианта), а уже благодаря этому о герое узнают во дворце и приглашают его на приём.
Когда черновики собрались в главы, приближенные к финальной версии, я ещё раз пробежался по тексту, чтобы проверить на соответствие общей канве, а потом вернул руль искусственному интеллекту.
4. Редактируем и корректируем
Вот где чат-боты прямо блистали. Если в плане генерации текста к технологии есть вопросы, то при обработке уже готового материала в её пользе даже не стоит сомневаться. Мне нужен был свежий взгляд на книгу и дельные редакторские комментарии — немного поколдовав с промтами, я всё это получил.
От главы к главе редакторские промты немного отличались, но в целом они состояли из блоков, которые можно встретить в любом совете по работе с нейросетями:
— Обозначить роль. Проверка проходила в два этапа: сначала текст проверял «литературный редактор», а потом вычитывал «корректор». Я немного приукрасил ролевые промты фразами вроде «многолетнего опыта» и «автора мировых бестселлеров» — говорят, это даёт разницу, хотя я явной корреляции не заметил.
— Перечислить критерии проверки. Тут сложно перестараться, поэтому лучше перечислить вообще все возможные пункты. Костяк таких критериев показан на скрине выше, но в целом они дополнялись после первых попыток. Ещё список отличался в редакторском и корректорском прогонах. Во втором случае я ограничился общими критериями, сделав скидку на то, что искать ошибки и опечатки будут сразу четыре модели: что упустит одна, наверняка обнаружит другая.
— Уточнить формат ответа. Чтобы угадать с форматом, нужно заранее прикинуть, как будет строиться работа после перечисления правок.
💡 Методом тыка я понял, что удобнее всего запрашивать таблицу со следующими столбцами: номер правки, комментарий, вариант до, вариант после. С номером правки проще ссылаться на какой-то комментарий, не цитируя его. Например, в некоторых случаях я просил привести больше примеров или подробнее объяснить правило. А варианты до и после нужны, чтобы было легче искать нужный фрагмент в простыне текста. Без этих столбцов некоторые модели ограничивались тем, чтобы просто подсветить недочёт — над его исправлением приходилось думать самому.
Ну и приятно удивило, что чат-бота нисколько не смущают опечатки в промтах, объяснения «своими словами», какие-то недосказанности. Я накидывал задания без предварительной подготовки и на скорую руку — модели упорядочивали данные сами и доуточняли что-то, если оставались вопросы.
Итоги
Конечно, хотелось бы поглубже проработать идею: сделать сюжет более размеренным, раскрыть детали для атмосферности. Сейчас «Инсигнии» — это скорее книга на один вечер, но результатом я всё равно доволен: получилось выпустить готовый продукт, который без нейросетей до сих пор просто ветал бы где-то в мыслях.
На всё ушло примерно два месяца, в течение которых я занимался романом два часа до/после работы и иногда по субботам. Книга опубликована на Литресе как черновик, так как осталось полирнуть ещё несколько глав: https://www.litres.ru/book/al-zhan/insignii-kogda-chat-bot-progovorilsya-72094069/
Теперь про общие впечатления. В тандеме с нейросетью я чувствовал себя режиссёром: как будто раздал актёрам сюжеты без детальной проработки и смотрел, как они отыграют. Но в отличие от режиссёра мне не нужно было выбирать одного талантливого «актёра» — можно было взять лучшее от каждого. Несколько выводов о возможностях бесплатных моделей:
— Чат-боты однозначно ускоряют работу с креативными задачами, но делают это непредсказуемо. Мне кажется, из этой же непредсказуемости вытекают все сложности с применением технологии в бизнесе. Поэтому в деловой среде так много разговоров и так мало каких-то реальных проектов.
— Это идеальное средство, чтобы запустить MVP творческого проекта. Книга, телеграм-канал, фильм — с чат-ботами идея быстро примет облик и вы поймёте, стоит ли продолжать. Можно сказать, что они приближают вас к мечте. Раньше я бы постеснялся пафосности этой фразы, но недавно я опубликовал свою первую полноценную книгу.
— Главный плюс при всех ограничениях и несовершенствах нейросетей — в их синергии. Создавать, редактировать, оценивать — каждый чат-бот может по-разному проявить себя в той или иной задаче, поэтому не стоит полагаться на какой-то один вариант. Отдельно хочется перечислить закономерности и отличия моделей:
👍🏽 | 👎🏽 | |
Claude | Предлагает полноценные законченные главы, насыщенные деталями и сюжетными поворотами — хотя порой и банальными | Подкидывает фразы со странным звучанием (похоже на буквальный перевод), а порой вообще не церемонится и просто вставляет слова на английском. Видимо, по этой же причине модель хуже замечает недочёты в русскоязычном тексте. |
DeepSeek | Генерирует оригинальные идеи для сюжета, смешные шутки и даже крылатые фразы — как будто прямиком из цитатника. При этом ничего похожего в интернете не находилось. | Слишком сильно старается угодить: присылает чуть ли не статью, когда нужен один короткий ответ; стремится структурировать свой текст, даже когда этого явно не нужно. |
ChatGPT | Даёт много дельных замечаний как редактор и корректор. Лучше всего подходит для «причёсывания» текста перед публикацией. | Пишет тексты с обрывистыми короткими предложениями (явный «роботизированный» язык), не всегда попадает в нужную тональность. |
Алиса | Пишет складно и без ошибок, тщательно «проверяет» уже написанный текст. Большое преимущество в том, что модель обучена на русскоязычных текстах. | Порой даёт поверхностные ответы: как будто всегда стремится уложиться в минимум символов. Часто не попадает в общую канву и тональность референсов, упуская контекст. |
Если вам интересно почитать книгу, пишите в личку: скину опубликованные главы. Но если решите просто купить её за 50 ₽ на Литресе, отговаривать не буду :)