10 признаков нейросетевого пресс-релиза
Нейросети изменили правила игры в создании контента: теперь текст можно получить за секунды, просто задав правильный запрос. Но так ли хороши эти «искусственные» материалы? Почему они не подходят для выстраивания эффективных коммуникаций?
Современные нейросети кардинально изменили подход к созданию текстового контента. Особенно заметно это в профессиональной среде копирайтеров, журналистов и PR-специалистов. Где раньше требовались часы кропотливой работы над формулировками, теперь достаточно грамотного запроса — и ИИ выдаст готовый материал за считанные секунды.
В нашем PR-бюро Perfect Raise мы регулярно сталкиваемся с последствиями этой технологической революции. Одна из наших ключевых услуг — публикация пресс-релизов в СМИ — все чаще требует дополнительной фильтрации. Около 90% поступающих материалов явно созданы искусственным интеллектом, и мы вынуждены просить клиентов их дорабатывать.
Определить «машинное» происхождение текста можно по ряду характерных особенностей. Давайте их перечислим.
1. Шаблонные заголовки с двоеточием.
ИИ предпочитает двухсоставные конструкции по принципу «Событие: последствия и выводы». Это своеобразный костыль для логической связи.
Например: «Технологический прорыв: как ИИ изменит рынок труда» или «Климатические изменения: новые данные ученых».
2. Избыточная структурированность.
Искусственный интеллект часто использует маркированные списки и подзаголовки для организации информации. Однако в журналистских материалах это редкость. Журналисты предпочитают связное повествование без визуальных разделителей.
Подзаголовки применяются только в статьях, аналитических или исследовательских жанрах, раскрывающих тему глубоко. Они выделяют смысловые блоки, делая большой текст удобным для восприятия. В пресс-релизах, анонсах и новостях подзаголовки неуместны.
3. Форматирование текста.
Искусственный интеллект часто выделяет ключевые моменты в тексте с помощью жирного и курсива. Но из-за отсутствия понимания человеческой реакции он делает это слишком активно, перегружая текст и снижая его читабельность. В одном предложении могут встретиться оба вида выделения.
Пресс-релизы обычно не используют выделения или применяют их минимально. Поэтому лучше убрать все выделения, чтобы текст выглядел более профессионально и легко читался.
4. Шаблонные фразы.
Нейросети используют шаблонные фразы, такие как «В современном мире…», «С развитием технологий…» и другие. Это помогает ИИ избежать ошибок и делает текст плавным, но лишает его живости. Убрав эти фразы, можно сделать текст более естественным.
5. Идеальная грамматика, но фактические ошибки.
Тексты, созданные ИИ, часто имеют безупречную грамматику, но могут содержать странные или противоречивые утверждения. Например: «Экономический рост ускорился при падении ВВП на 5%» или «Метод безопасен, но имеет побочные эффекты».
ИИ работает с вероятностями слов, поэтому воспроизводит ошибки и псевдонаучные факты из обучающих данных. Чтобы избежать таких ошибок, важно проверять факты и критически мыслить.
6. Повторение мыслей.
В текстах, созданных нейросетью, часто повторяется одна и та же мысль разными словами. Примеры: «Здоровый сон важен для организма. Недостаток сна вреден, поэтому нужно высыпаться» или «Стабильность — фундамент экономического роста. Без неё невозможен прогресс».
Иногда повторения проявляются в излишних уточнениях: «Весной, в марте, апреле и мае, природа оживает».
Эти повторения увеличивают объём текста, так как нейросети проще перефразировать, чем добавить новую информацию.
7. Ссылки на экспертов и исследования.
В текстах, созданных с помощью нейросетей, часто упоминаются абстрактные «эксперты» или «исследования» без конкретных доказательств. Это популярный способ создать видимость авторитетности, но на деле ИИ так подменяет факты.
8. Слишком правильная структура.
Тексты людей часто содержат неровности: эмоциональные отступления, детальные описания и спонтанные комментарии. Это результат живого мышления. Нейросети выдают идеально структурированные абзацы по шаблону, обученные на миллионах логичных текстов.
Для добавления уникальности можно попросить нейросеть писать менее формально или эмоциональнее.
9. Устаревшие данные и информация.
Нейросети оперируют исключительно информацией на момент своего последнего обучения и не учитывают последние новости и события, актуальные статистические данные, изменения в законодательстве, текущие тренды и так далее.
10. Шаблонные заключения и выводы.
Нейросети часто завершают текст шаблонными фразами: «Таким образом, мы можем констатировать…», «Подводя итоги проведенного анализа…», «В заключение следует особо отметить…», «Резюмируя вышесказанное…» и тому подобное.
Важно понимать принципиальный момент: один-два перечисленных признака еще не говорят однозначно о машинном происхождении текста. Но сочетание нескольких таких характеристик — это уже явный маркер работы искусственного интеллекта.
Почему мы принципиально не публикуем такие «сырые» материалы без доработки?
Во-первых, современные поисковые системы (Google, Яндекс и другие) уже научились достаточно точно распознавать и целенаправленно понижать в выдаче «бездушные» тексты, созданные исключительно нейросетями. Во-вторых, и это главное, такие тексты не выполняют своей основной задачи — не вызывают настоящего эмоционального отклика у читателя, не запоминаются и не мотивируют к действию.
Безусловно, современные нейросети — это мощный и полезный инструмент в работе с текстами, но их результаты обязательно требуют серьезной профессиональной доработки, включающей устранение тех маркеров, о которых мы писали выше, а также адаптацию по конкретную целевую аудиторию, внесение эмоциональных акцентов и оценок.