Конец эпохи Гомера? — Читатели предпочли ИИ живым писателям

По мнению исследователей, более простой язык искусственного интеллекта облегчает восприятие текста, однако это вовсе не означает, что с человеческой литературой кончено.

От «Одиссеи» Гомера до детективов Агаты Кристи — человечество создало неисчислимое множество историй, украсивших книжные полки. Однако свежие исследования показывают, что искусственный интеллект уже способен составить людям серьёзную конкуренцию.

В ходе исследования, опубликованного в научном журнале Judgment and Decision Making, 1682 взрослым участникам предложили прочитать один из шести коротких рассказов: три из них были написаны людьми, а три — сгенерированы нейросетью ChatGPT. При этом темы рассказов, созданных ИИ и людьми, совпадали.

Авторы эксперимента сообщали читателям, кто написал текст — человек или алгоритм, однако эта информация далеко не всегда соответствовала действительности. Затем участников просили оценить, насколько рассказ их увлёк и насколько качественно он был написан.

Выяснилось, что тексты, созданные нейросетью, казались респондентам более увлекательными и качественными, чем человеческие. При этом проявился любопытный эффект: читатели выставляли более высокие оценки тем рассказам, которые считали написанными человеком — независимо от того, кто был их реальным автором.

Доктор Дина Скольник Вайсберг, один из ведущих авторов исследования из Университета Вилланова (Пенсильвания, США), отмечает:

— Системы ИИ уже способны создавать короткие рассказы, которые воспринимаются читателями как минимум не хуже — а то и лучше, — чем произведения авторов-людей. Нам пора пересмотреть свои представления о возможностях искусственного интеллекта.

Впрочем, сама Вайсберг, которая также занимается литературным творчеством, подчёркивает: это не значит, что писательский труд нужно полностью переложить на плечи нейросетей. По её мнению, произведения, созданные с помощью технологий, всё равно будут отличаться от написанных человеком.

— Возможно, нам придётся потесниться и освободить место для романов, созданных нейросетями или в соавторстве с ними. Но это не означает, что ценность чисто человеческого творчества уйдёт в прошлое, — говорит она. — Люди пишут ради творческой самореализации, чтобы бросить себе вызов или осмыслить собственный жизненный опыт. Тот факт, что ИИ научился генерировать похожие на человеческие истории, ничуть этого не меняет.

Результаты также показали, что ключевую роль играет личное отношение к технологиям: участники, изначально лояльно настроенные к ИИ, ставили более высокие оценки рассказам, о которых им говорили, что их сгенерировал ChatGPT, по сравнению с текстами, которые читали скептики.

Затем учёные провели ещё два эксперимента с участием 905 взрослых. Каждому давали по два рассказа на одну тему (один был написан человеком, другой — нейросетью) и просили угадать, где чьё авторство.

В первом случае правильно угадали лишь около 40% участников — показатель даже ниже уровня случайного угадывания. Во втором эксперименте точность составила 52%.

— В целом нет никаких доказательств того, что участники способны отличить текст человека от текста, сгенерированного нейросетью, — делают вывод авторы исследования.

При этом начитанность и любовь к художественной литературе никак не помогали участникам распознать подвох. Зато решающим фактором оказался опыт взаимодействия с самими нейросетями.

— Стиль нейросетей обладает своими особенностями, которые с практикой учишься замечать — точно так же, как мы узнаём уникальный авторский почерк разных писателей, — объясняет Вайсберг.

Вайсберг предполагает: симпатия к рассказам с плашкой «написано человеком» обусловлена подсознательной тягой к аутентичности и живому авторству. Однако на практике тексты ИИ людям нравятся больше просто потому, что они скомпонованы проще и воспринимаются без лишних усилий.

Впрочем, Люк Кеннард, профессор киноведения и литературного мастерства в Бирмингемском университете (Великобритания), не принимавший участия в исследовании, призывает не поддаваться иллюзиям и напоминает, что тема ИИ крайне противоречива.

— Мы, люди, склонны персонифицировать искусственный интеллект и представлять его эдаким светящимся роботом с доброжелательным лицом. На самом же деле это всего лишь прогностический код, обученный на колоссальном массиве украденных текстов. И функционирует он в гигантских, дорогих и экологически разрушительных дата-центрах, наносящих катастрофический вред окружающей среде, — заявил он.

Кеннард также подчеркнул, что нейросети — это вовсе не банальный вспомогательный инструмент вроде проверки орфографии или словаря синонимов, а экзистенциальная угроза для творчества.

— Разумеется, при грамотном промптинге и доработке нейросеть способна выдать связное и даже приятное стихотворение. Учитывая, что её обучали на тысячелетнем наследии человеческой культуры, было бы даже стыдно, если бы она этого не умела, — резюмирует профессор. — Думаю, главный вопрос, который мы должны себе задать: стоит ли игра свеч? И ответ здесь один: абсолютно, категорически нет.

Примечания:

• Judgment and Decision Making — рецензируемый научный журнал в области психологии принятия решений и суждений, публикующий эмпирические исследования по когнитивной психологии, поведенческой экономике и смежным дисциплинам. Название журнала можно перевести как «Суждение и принятие решений», однако принято оставлять оригинальное название научных изданий без перевода либо давать его в скобках при первом упоминании.
• Дата-центры и их экологический след — важный контекст, который сегодня активно обсуждается в связи с развитием больших языковых моделей: обучение и работа таких систем требует колоссальных вычислительных мощностей, что влечёт огромное потребление электроэнергии и воды для охлаждения серверов. Это уже стало предметом критики со стороны экологов и местных сообществ, особенно в США, где такие дата-центры нередко возводятся рядом с жилыми районами.
• Тезаурус — словарь синонимов; используется в значении вспомогательного лингвистического инструмента, наравне со спелл-чекером (проверкой орфографии) — то есть чем-то нейтральным и служебным, в противовес представлению об ИИ как о полноценной творческой (и потенциально вытесняющей человека) силе.

Разъяснения:

1. Результат 40% — это «хуже, чем случайность» (Worse than chance)

• Статистический нюанс: Если бы участники просто подбрасывали монетку (выбирая наугад между человеком и ИИ), средняя точность составила бы 50%.
• Результат в 40% означает, что у людей возникла систематическая ошибка: они уверенно принимали человеческий текст за текст ИИ, а текст нейросети — за человеческий. Это доказывает, что у нас есть ложные стереотипы о том, как «должен» писать робот и как «должен» писать человек.

2. Почему ИИ читается «легче»? (Когнитивная беглость / Cognitive Fluency)

• В психологии существует понятие когнитивной беглости: мозг отдаёт предпочтение информации, которую легко обработать.
• Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, обучены выбирать статистически наиболее вероятные слова и построения. В результате их текст получается предсказуемым, гладким, без резких стилистических сдвигов, сложной метафоричности или экспериментального синтаксиса, присущего живым писателям. Это делает чтение максимально комфортным для массового читателя.

3. Аргументы профессора Люка Кеннарда (Этика и экология ИИ)

• «Украденная база данных» (Stolen database): Нейросети обучали на миллиардах текстов (включая пиратские библиотеки книг), не спрашивая разрешения у авторов и не выплачивая роялти.
• Экологический след дата-центров: Обучение и поддержка работы крупных нейросетей требуют огромного количества электроэнергии и миллионов литров воды для охлаждения серверов.
• Предиктивный код (Predictive code): Кеннард напоминает, что у ИИ нет сознания или чувств. Это лишь «вероятностный Т9», который угадывает следующее наиболее подходящее слово.

4. Терминологический нюанс: Prompting and finessing

• Prompting (Промптинг) — процесс составления правильных инструкций/запросов для нейросети.
• Finessing (Доработка/Отделка) — ручная полировка и редактура полученного от ИИ текста человеком.