Книга по нажатию кнопки. Как писатели используют нейросети в литературе

Труд авторов художественной литературы принято считать исключительно творческим. В конце XX века даже на фоне массовой автоматизации многие предполагали, что машинам не осилить рисование, создание текстов или музыки.

Нейросети меняют эти стереотипы. Компьютер научился рисовать картины, имитировать в беседе манеру человеческой речи, голос. А литераторы получили в распоряжение инструменты, которые способны «сами» писать книги. Некоторые авторы рекомендуют пробовать новый подход всем и считают, что вскоре наступит время «креативных директоров», указывающих машине ход мысли. Иные видят в этом и минусы — если отдать на откуп компьютеру слишком многое, тот может даже навязать писателю свою манеру письма.

От звонка до звонка

Дженифер Лепп — одна из независимых авторов для платформы «Киндл директ паблишинг». С помощью этого сервиса писатели могут без лишних трудностей публиковать работы в интернете и требовать за них от $0,99 до $200. За шесть лет работы на платформе Лепп привыкла создавать книги строго по расписанию: на каждую уходит ровно 49 дней. Дело в том, что на платформе очень жёсткая конкуренция: спустя всего несколько месяцев (четыре, по подсчётам Лепп) читатель попросту забрасывает того или иного автора. А книги конкурентов находятся в доступности пары кликов.

Конечно, такие жёсткие условия работы не располагают к написанию шедевров. Но Лепп и не против: ей доставляет удовольствие создавать литературный фастфуд, а читатели поддерживают её труд долларом. Причём доходы от продаж порой достигают шестизначных значений.

Творческий кризис — непозволительная роскошь для авторов вроде Дженнифер Лепп. В её условиях книги это прежде всего товар, который нужно создавать, а не рефлексировать. Поэтому новости про разработку сервиса генерации текстов с помощью искусственного интеллекта моментально вызвали у неё интерес.

Лепп постаралась попасть на бета-тест одной из таких программ, «Судорайт» (Sudowrite). Его создали на основе языковой модели GPT-3 именно для генерации художественного текста. Программа дописывала за автора части текста, беря за основу какой-либо образец, или же помогала сформировать синопсис произведения.

Писательница взяла отрывок на 500 слов из нового романа и загрузила в программу. Речь в отрывке шла про столкновение в болоте между ведьмой-детективом и бандой пикси. Затем Лепп выделила имя одной из пикси, Натмэг, и нажала на кнопку «Получить описание».

Писательница была поражена. «Судорайт» сообразил, что действие отрывка происходит ночью, а также выяснила, что пикси в её творчестве обычно описывается со светлыми волосами.

Поначалу Лепп не могла определиться с отношением к использованию ИИ. Она решила сделать программу источником вдохновения: генерировать текст исключительно для себя и не копировать его в основной документ.

Масштабные языковые модели, такие как GPT-3, обучены на огромных объемах текста. В ходе обработки модель подстраивает под текстовую базу миллиарды математических параметров. GPT-3 способна выполнять базовые арифметические действия, заниматься переводом, создавать рабочий программный код и правдоподобную прозу. Хотя, по сути, вся её деятельность — попытки предсказывать следующее слово в последовательности.

Нейросети вроде GPT-3 очень далеки от нашего представления про «настоящий» искусственный интеллект. Если задать компьютеру вопрос, то ответ будет основан на статистических закономерностях вне контекста известных человеку знаний. На вопрос «Что тяжелее: золотая рыбка или кит?» нейросеть без колебаний ответит: «Золотая рыбка».

Базой для обучения «Судорайта», по всей вероятности, послужил массив текстов классического фэнтези. Из-за этого программа периодически пыталась выдать персонажам писательницы мечи, вставить какие-нибудь боевые или постельные сцены. В её лёгком творчестве без лишнего негатива такие отрывки выглядели попросту неуместно.

Со временем Лепп привыкла к «Судорайту». Процесс написания произведения был похож на гадание. Поначалу женщина не допускала в основной документ неотредактированный и сгенерированный сетью текст, но при этом всё же часто пользовалась программой — создавала отрывки текста на основе своих задумок. Впрочем, позже она изменила себе.

В любом случае, персонажи, идеи оставались её собственными, поэтому и творчеством занималась Лепп, а не программа. По крайней мере, так писательница оправдывала использование «Судорайта».

Автотекст

Далеко не все члены литературного сообщества приняли с воодушевлением идею автоматизации. Писательница Джоанна Пенн считает, что это естественно. На волне такой темы она даже запустила онлайн-курсы для авторов, посвящённые использованию ИИ для создания текстов. Пенн анализирует структуру их сюжета и предлагает самые лучшие методы использования ИИ для интеграции в текст.

За свою позицию Пенн получила весомую порцию критики — женщину ругали за использование «кнопки, которая позволяет создать роман». Ведь такая кнопка якобы может наводнить книжные магазины и порталы сгенерированной литературой без души.

Тем не менее Пенн считает, что эволюция писательского труда неизбежна. По её мнению, похожий этап уже прошли музыка и фотография. ИИ умеет вносить изменения в эти формы творчества так, чтобы на выходе получался вполне убедительный продукт. Литература же была просто крайне традиционалистским ремеслом.

Вместе с писательницей Орной Росс Пенн создала нечто вроде «этического кодекса» использования ИИ для литературного труда. Согласно этим рекомендациям, именно люди ответственны за созданный ИИ текст и должны исключать из него дискриминационное, клеветническое содержание. Кроме того, писатели не должны бездумно вырезать и вставлять сгенерированный текст, а ИИ следует использовать тогда, когда это «уместно», — хотя эту черту всё-таки проводит именно автор.

По мнению Пенн, ИИ должен оставаться в первую очередь инструментом и ни в коей мере не автором. По её мнению, нейросеть можно сравнить с напарником, который сидит с вами рядом и в слегка безумной форме предлагает множество разных идей. Но выбирать из множества этих идей следует именно писателю.

Пенн считает, что ИИ в любом случае будет развиваться дальше. Писатели будущего, уверена она, выступят скорее в роли креативных директоров, формирующих общий характер машинного текста, составляющих высокоуровневые инструкции.

Дженифер Лепп после более глубокого знакомства с «Судорайтом» попробовала именно такую манеру письма. Она вносила небольшие правки в текст, направляла ход сюжета и помещала сгенерированный текст снова в программу. Она позволяла «Судорайту» формировать основной массив слов. С таким помощником Лепп начала опережать график и смогла увеличить свою производительность на четверть. А ещё для творчества ей больше не требовались уединение и тишина.

Но вскоре она заметила что-то неладное. Когда Лепп переслала созданный по такому методу текст группе первых читателей, которые должны отмечать в книге проблемы, те ничего не нашли. Это и оказалось самой большой проблемой.

Так, некоторые особенно удачные предложения, которые отметили читатели Лепп, были написаны как раз машиной. В остальном же текст выглядел точь-в-точь как её творчество. Это заставило автора сомневаться, а есть ли у неё вообще какой-либо талант?

Затем возникла ещё одна загвоздка. Обычно писательница создавала тексты с неким моральным посылом, уроком. Её читателям нравился такой подход. Но в тексте от машины никакого морального посыла не было. Книга, написанной с помощью ИИ, хоть и была похожа обычную, но идеи в ней не не оказалось. Простым редактированием эту проблему было не решить — нужно было полностью переписать историю, многое придумывая с нуля.

В итоге Лепп заметила, что не она контролировала генерацию текста, а «Судорайт» скорее навязал ей собственную манеру письма. Книгу стало сложно воспринимать как именно её творчество. С тех пор она стала относиться к ИИ гораздо более осторожно. Писательница помещает в программу написанные части текста и позволяет завершить их за себя либо запрашивает у машины описания конкретных объектов. Теперь Лепп считает, что смогла найти баланс.

Как компьютер создавал роман

Считается, что нейросети сегодня не предназначены для генерации большой литературы. Чем больше объём текста, который нужно создать, тем более значительны проблемы, с которыми сталкиваются языковые модели. GPT-3, например, не хватает памяти, чтобы работать с материалами объёмом больше 1500 слов. Метод с предсказанием слова в этом случае не помогает: программа со временем забывает информацию, которую вводила в начале книги, и начинает выдавать несуразицу.

Чтобы решить эту проблему, ещё один автор Amazon Дарби Роллинз создала программу «Джаспер» (Jasper.ai). Эта нейросеть всегда пишет примерно в одном и том же стиле, который зависит от текстовой базы для обучения. Кроме того, «Джаспер» использует механизмы, которые автоматически загружают в программу сгенерированные ею же самой тексты. Чем тривиальней по форме и универсальней по содержанию должен быть итоговый текст, тем лучше модель справится с задачей. Конечно, «Джаспер» вряд ли сможет написать за человека мемуары. А вот руководство по саморазвитию или описание товара для онлайн-площадки — вполне.

Программа также может посмотреть на предложенный контекст под необычным углом и выдать оригинальную идею. Впрочем, сюжетный ход, который она предложит, вероятнее всего, уже был когда-то использован другим писателем и для другой книги. Однако многие авторы применяют проверенные формулы, добавляют к ним личный взгляд и становятся успешными. Так много на самом деле различий между автором-человеком и автором-нейросетью?

Как бы то ни было, большую часть пользователей «Джаспер» не слишком интересует вопрос оригинальности. Всё же программу чаще используют для написания не литературы, а более простых вещей вроде шаблонных текстов для соцсетей.

При этом посты на онлайн-площадках анализируют специальные алгоритмы онлайн-компаний. По сути, для того чтобы угодить умным роботам, люди полагаются на помощью другого умного робота, и так достигают популярности. Личный уникальный опыт или какие-либо оригинальные идеи всё же нужны не всегда.