Видно, что зубная паста закончилась из тюбика. Создание контента с помощью ИИ уже здесь, и его использование будет только расти. Все, от крупных брендов до индивидуальных блоггеров, используют ChatGPT, Google Gemini и другие генеративные инструменты искусственного интеллекта для создания статей, публикаций в социальных сетях и контента веб-страниц. Однако, хотя эти инструменты отлично подходят для написания ясного и легко читаемого контента, они не лишены ограничений. В этой статье мы рассмотрим некоторые распространенные ошибки при создании контента с использованием ИИ, которых следует избегать, чтобы сохранить качество и разнообразие в вашей работе, если вы решите включить ИИ в свой рабочий процесс.

1. Качество и разнообразие контента

Однородность. Раньше было довольно легко обнаружить плохой веб-сайт: повсюду опечатки и плохие переводы, которые не имеют смысла. Теперь, когда все начинают использовать ИИ для своего контента, становится намного сложнее определить, кто из них законен. Все звучат одинаково, как будто все наняли одного и того же писателя. Трудно найти по-настоящему отличный текст, потому что, хотя худший контент стал лучше, лучший на самом деле не продвинулся вперед. Все застряли в этой золотой середине, где это может быть и неплохо, но и не совсем хорошо.

Слишком многословно и грандиозно. Любой, кто использовал ИИ для написания статей, вероятно, сталкивался с подходом этих систем «больше значит больше». Контент ИИ обычно создает многословные фрагменты текста, которым не хватает краткости и больше ориентировано на использование чрезмерно грандиозного языка, который кажется очень продающим, даже если вы не пытаетесь продать продукт. Хотя вы можете получить более качественные и краткие ответы с лучшими подсказками, слишком длинный текст, который кажется, будто кто-то печатает рядом с устаревшим тезаурусом, может быть утомительным для чтения и менее эффективным для конвертации пользователей.

Неглубокое содержание. Хотя ИИ может генерировать контент практически по любой теме, иногда ему не удается слишком глубоко проникнуть в предмет, предлагая поверхностную перспективу, которая может не удовлетворить читателей, стремящихся к углубленному анализу или идеи. Вы можете подсказать свой путь к более убедительным и подробным ответам, но это время, потраченное на общение с ИИ, можно использовать для чтения источников с разными точками зрения.

2. Интеллектуальная собственность и конфиденциальность

Проблемы интеллектуальной собственности. Существуют серьезные опасения по поводу создания текстового и графического контента, который может нарушать авторские права или товарные знаки. Этот вопрос особенно актуален, поскольку инструменты ИИ могут выдавать результаты, аналогичные существующим работам, без четких различий, и они редко предоставляют вам текст с цитируемыми источниками. Многие сайты блокируют сканеры искусственного интеллекта, чтобы они не могли включать свой контент в свои системы обучения.

Конфиденциальность. При использовании систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, важно помнить, что эти системы учатся на основе взаимодействий и хранят данные этих обменов. Обработка конфиденциальной или личной информации с помощью ИИ сопряжена со значительными рисками, включая возможность нарушения конфиденциальности. Это критический фактор для любого пользователя, обрабатывающего личную информацию, поскольку всегда существует риск того, что, несмотря на намерения ответственного использования данных, системы могут быть взломаны. В случае взлома это может привести к непреднамеренному раскрытию конфиденциальной информации и потенциальному вреду. Поэтому всегда необходимо учитывать безопасность данных и последствия их потенциального раскрытия при использовании технологий искусственного интеллекта.

3. Понимание и контекстуальные ограничения

Ограниченное понимание контекста. Одной из проблем генеративных моделей ИИ является их ограниченная способность ориентироваться в нюансах и тонкостях конкретных тем и контекстов. Эти модели, как и функция предиктивного ввода текста на вашем телефоне, работают на основе распознавания образов и статистических вероятностей, а не сознательного мышления. Несмотря на то, что они обучены на огромных объемах данных и могут быть весьма впечатляющими, генеративный ИИ все равно может бороться с юмором, сарказмом и сложными вопросами.

Неполные ответы. Из-за ограничений ИИ в понимании контекста он может привести к ответам, которые кажутся неполными или нецелевыми. Например, когда его просят предоставить подробную информацию по специализированным темам, ИИ может давать слишком многословные или расплывчатые ответы или даже повторять информацию, пытаясь показаться более знающим. Ответы, сгенерированные ИИ, могут не полностью отражать вопросы или проблемы пользователей, что приводит к чувству неудовлетворенности или необходимости дальнейших разъяснений.

4. Предвзятость и этические соображения

Смещение. Системы искусственного интеллекта отражают предвзятости, обнаруженные в наборах данных, используемых для их обучения. Когда данные обучения включают предвзятые представления или даже не содержат данных по определенной теме, полученный контент может, по-видимому, поддерживать предвзятость или давать неверную информацию из-за отсутствия надлежащей информации. Это может привести к появлению контента, который дискриминирует или искажает определенные группы, что приводит к проблемам справедливости и равенства в различных приложениях ИИ, от набора персонала до правоохранительных органов и за его пределами.

Этические соображения. До сих пор большая часть дискуссий касалась проблем, вызванных плохой производительностью ИИ. Однако проблемы также возникают, когда ИИ работает слишком хорошо. Когда генеративный ИИ создает реалистичный и убедительный контент, например дипфейки или вводящую в заблуждение информацию, это создает серьезные этические проблемы. Это вызывает обеспокоенность по поводу целостности информации и возможности ее злонамеренного использования в таких сценариях, как распространение фейковых новостей и мошенничество с выдачей себя за другое лицо. Эти этические соображения подчеркивают острую необходимость в руководящих принципах и контроле для обеспечения ответственного и безопасного использования технологий искусственного интеллекта.

5. Надежность и актуальность

Устаревшая информация. Контент, созданный ИИ, основан на обучающих данных, на основе которых он был создан, что приводит к потенциальным неточностям или устаревшей информации по темам, которые постоянно меняются из-за появления новой информации. Некоторые системы уже сейчас имеют доступ к Интернету, но это может привести к новым предубеждениям. Если пользователи не могут проверить подлинность информации внутри самой системы, им приходится обращаться к традиционным методам исследования.

Чрезмерная зависимость. Чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта в таких задачах, как создание контента, может привести к снижению человеческих навыков и ухудшению контроля. Кроме того, эти системы зависят от онлайн-серверов, которые время от времени выходят из строя. Когда эти системы недоступны, это может серьезно мешать работе тех, кто зависит от ИИ в выполнении повседневных задач, что потенциально может вызвать серьезные проблемы, если им не хватает навыков, чтобы компенсировать это.

6. Эксплуатационные ограничения

Ограничения использования. Многие платформы искусственного интеллекта устанавливают ограничения на использование, которые ограничивают объем контента, который может быть создан в течение определенного периода времени или при определенных условиях. Эти ограничения часто применяются для управления нагрузкой на сервер и обеспечения стабильности сервиса, но могут существенно ограничить масштабируемость и затруднить пользователям выполнение сложных задач с помощью ИИ.

Проблемы масштабирования. Поскольку использование искусственного интеллекта для создания контента становится все более распространенным, масштабирование при сохранении качества и самобытности результатов представляет собой проблему. Некоторые уже пытаются создавать массовое количество контента в больших масштабах, и Google отреагировал деиндексацией сотен этих сайтов вручную. Увеличение количества ИИ-контента может привести к уменьшению уникальной ценности, которую раньше предлагал контент, написанный людьми. Из-за такой насыщенности любому письменному контенту будет сложнее выделиться, независимо от того, используете ли вы ИИ для создания спама или нет.

В свете этих ограничений авторам веб-контента крайне важно придерживаться сбалансированного подхода, используя ИИ с учетом его сильных сторон и при этом помня о его слабостях. Хотя Google, возможно, и изменил подход к масштабированию контента с помощью ИИ, он последовательно предлагает качество и релевантность в качестве факторов, определяющих создание вашего контента. Писателям следует сосредоточиться на создании контента, который действительно принесет пользу их аудитории. Если они решат использовать ИИ в качестве инструмента для улучшения, но не замены человеческого элемента письма, то с ними все будет в порядке.

Read More