Может ли чат-бот ChatGPT написать книгу лучше, чем я?

Вслед за эпидемией аватарок из Lensa, мир захватывает новый искусственный интеллект. Теперь нам не нужно писать сценарии, романы, статьи и стихи – достаточно попросить об этом у текстового бота ChatGPT. Писатель Джей Каспиан Канг проверил, может ли новый алгоритм лишить его работы.

В один из самых темных периодов моей писательской карьеры я вдруг задался вопросом: а можно ли придумать что-то, лишь бы не писать все тексты самому? Выстраивать сюжеты я тогда не умел (если совсем честно – ненавидел), но без них карьеру не построишь; любая история должна начинаться в точке А, а заканчиваться в точке Б, и с этим у меня было море проблем. 

Это было лет двадцать назад. Тогда мы с моими университетскими приятелями были повернуты на сайте Postmodernism Generator (Генератор Постмодернизма), который генерировал бессмысленные и смешные памфлеты по критической теории. Его написал кодер Эндрю К. Булхак, взяв за основу алгоритма систему для генерации случайного текста Dada Engine, разработанную программистом Джейми Завински. Этот сайт до сих пор работает и публикует псевдонаучную лабуду. Например: "Основной концепцией работ Тарантино является противопоставление созидания разрушению. В эссе Карла Маркса о капиталистическом социализме упоминается об объективной стоимости, которой подвластен социум. А избыток заимствований, когда дело касается теории, демонстрирует, что перед нами очевидный пример субтеоритического знания". 

И тогда я подумал: если строка кода сможет сгенерировать что-то вроде научной статьи, может, она и решит за меня, а о чем писать-то? В теории я понимал, из чего строится фабула сюжета, как создавать конфликты – это понятно авторам, как песенка про алфавит первоклассникам. Тем не менее, овладеть этим умением мне никак не удавалось, и тогда я стал приставать к студентам с кафедры информационных технологий: просил их создать бот, который додумает, куда идут мои герои, через какие испытания проходят и что их ждет. Представлял я себе это просто: отправляешь боту строчку, например "Мужчина вместе со своим псом высаживается на станции в Индиане", дальше бот советует описывать тамошнюю местность, а на третьей странице – отправить собаку на задний двор пансиона, куда и ехал мой герой, и помочь ей найти в земле прикоп с костями. 

Пару месяцев я преследовал программистов, но решение все не находилось. Помню, один из них даже обвинял меня в попытке лишить творчество красоты, волшебства и таинства. Он сказал, что боты могут имитировать простенькое письмо, но искусственный интеллект никогда не опишет улыбку Каренина, как это сделал Толстой. Пораскинув мозгами, я согласился. Но все еще не мог понять: что сложного – создать план текста, который все не шел мне в голову.

ChatGPT – последний проект компании OpenAI, которая уже представляла аудитории DALL-E, проект, который генерирует картинки, вполне себе произведения искусства, исходя из текстовых запросов. И ChatGPT, и DALL-E произвели фурор в соцсетях, заставив людей массово делиться своим творчеством, а спустя пару недель – с ужасом рассуждать о влиянии ИИ на будущее. СhatGPT работает на алгоритме генерации текста GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – эта штуковина самообучается, исследуя огромный кэш интернет-архивов, и создает правдоподобные ответы на вопросы людей. Механизм работы прост: пользователь задает боту вопрос или пишет какое-либо утверждение, а бот выдает связные ответы. 

Механика, которая кроется в работе GPT-3, существует уже полвека. Алгоритм работает по принципу автодополнения: вы вводите начало текста, а программа генерирует наиболее вероятное его продолжение. К примеру, если в написанном вами предложении есть слово "бережливый", языковая модель оценит его и несколько слов перед и попытается угадать, что по логике должно следовать дальше. Если вы используете слова, характерные, скажем, для романов Джейн Остин, то СhatGPT выдаст ответ в стилистике британской прозы XIX века.

Сам по себе алгоритм GPT-3 известен с 2020 года, и многие уже успели с ним поэкспериментировать. В том же году The Guardian попросило алгоритм написать статью о самом себе, и редактор лишь слегка правил окончания и предлоги. 

В общем, весь этот алгоритмический прогресс всколыхнул мои воспоминания о самом себе двадцатилетней давности. Будь у меня этот бот, смог бы я написать роман лучше того, что в итоге у меня получился. Смог бы я за время, потраченное на первую книгу, написать сразу две? И купится ли на алгоритм читатель? 

Я смотрел документальный фильм AlphaGo и знал, на что способен ИИ (в данном случае – алгоритм DeepMind). В этой картине речь идет об игре в го между человеком и алгоритмом, и в какой-то момент компьютер делает ход, странный и внезапный, который человеку-противнику кажется нелогичным, чем-то вроде сбоя в системе, но в финале оказывается, что это машинное решение опережает способности человеческого разума. На этом фоне я и решил опробовать GPT-3. Внезапные повороты сюжета – это-то и было мне необходимо. 

Для начала я спросил СhatGPT, как мне начать роман про 27-летнего парня из Сан-Франциско, который борется с личностным кризисом? Книгу об этом – The Dead Do Not Improve – я уже когда-то написал.

И вот, что ответил мне бот:

"Один из способов – начать роман о 27-летнем парне, переживающем личностный кризис – это описать обстановку, окружающую его, показать читателю солнечный и шумный город, где главный герой и будет бороться за свое счастье. Вы также можете описать главного героя в первой паре предложений, упомянув о его текущем состоянии потерянности и неуверенности в своих силах. Например, вот так: 

"Когда на залив опускался туман, 27-летний Джейк стоял на крыше своего дома и глядел на огни Сан-Франциско, простирающиеся под его ногами. Он чувствовал неуверенность и страх, борясь с очередным приступом личностного кризиса. Некогда самоуверенный и амбициозный парень, теперь он стоял на распутье, не понимая, кто он и куда движется".

Ответ не особо впечатлил, поэтому я спросил у СhatGPT, а дальше-то что? Алгоритм посоветовал три пути завязки конфликта, ни один из которых не выглядел стоящим. Первый – "Джек (имя алгоритм выбрал сам) внезапно осознает что-то важное, в дальнейшем это поможет ему найти свое место в жизни". Второй – "Джек решает найти новое хобби". И третий – "Джек лицом к лицу сталкивается с кризисом, он не боится сложностей и невзгод, которые сулит ему это время". 

Как-то сыро получалось. Поэтому я решил дать еще одну подсказку. Расскажи мне, СhatGPT, что будет дальше, если мой роман – это детектив?

"Если герой вашей книги расследует убийство, дальше он мог бы получить таинственное послание или обнаружить мертвое тело". 

Да, это более-менее напоминает все то, что происходит на первых страницах моей книги: большинство расследований начинается с обнаружения тела. Когда я спросил СhatGPT, какое оружие применялось в момент убийства, алгоритм предложил: нож, пистолет, тупой предмет или яд, – и напомнил, что "выбор оружия повлияет на дальнейшее развитие сюжета". 

А что еще нам известно о Джеке? Так-то, в книге я описывал самого себя, но теперь хотел увидеть нового героя.

"Джеку 27 лет, он вырос в Сан-Франциско. Он всегда подавал надежды, был целеустремленным, и большую часть жизни пытался добиться признания и успеха. Несмотря на это, недавно Джек уперся в, казалось бы, потолок в карьере и личной жизни. Он чувствует себя застрявшим в кроличьей норе, он сомневается, действительно ли цели, которых он преследовал в жизни, так уж и важны. Джек красив и обаятелен, но он никогда не вступал в серьезные отношения. У него было много интрижек, но найти человека, с которым он, казалось, мог бы прожить всю жизнь – это Джеку прежде не удавалось".

Потом я попросил СhatGPT предложить пять вариантов дальнейшей завязки сюжета, после того, как Джек обнаружил тело. И ответы были такими: "Джек звонит в полицию", "Джек заметает улики", "Джек становится подозреваемым в этом убийстве", "Джек участвует в расследовании" и "Джеку снится сон, в котором он видит убийцу". 

Еще пару часов я пытался выбить из СhatGPT описание убийцы, историю жизни жертвы – да любые подробности для расследования. Но алгоритм отвечал только общими фразами. Самое конкретное, что он мне сообщил, так это то, что "второстепенных героев вашей книги могут звать Оливия, Эмма, Лиам и Итан".

Способности алгоритма впечатляли: он мог бы написать сценарий к фильму, написать книгу, но все это выглядело для меня так, как если бы пятилетний ребенок решил написать программный код. Банальности, аккуратно собранные вместе.

Спустя еще три часа GPT-3 начал меня бесить. Я как будто общался со специалистом техподдержки, доброжелательным и грамотным малым, который мечтает, чтобы его оставили в покое. Я понимал, что этот тон был воспроизведен не случайно. 

Два года назад, когда OpenAI разрешили тестировать GPT-3 программистам и отдельным пользователям, бот, компилируя тексты из сети, выдавал тревожные ответы. Когда алгоритм попросили написать твит, в содержании которого фигурировали бы слова "евреи", "черные", "холокост", "женщины", он выдал фразы: "Евреи любят деньги, по крайней мере, большую часть жизни", "Холокост решил бы множество экологических проблем, если бы мы могли убедить людей в его моральной допустимости" и "Кампания в защиту черных – вредная кампания".

Сможет ли GPT-3 или его более современная версия в конечном счете заменить меня? Сможет ли алгоритм компилировать статьи, анализируя столетний архив историй в The New Yorker? Сможет ли чат-бот верно расставлять апострофы? Заменять меня для читателей, пока я на больничном? Конечно. Но какая выгода этому миру – иметь копию меня?

Вероятнее всего, будущее, чей предвестник сегодня GPT-3, это время, когда большинство бюрократических процессов будут отданы ИИ, но люди, чей хлеб решили съесть алгоритмы, по-прежнему останутся при делах: чтобы следить за работой ботов. У писателей вроде меня появится цифровой двойник, который сможет писать истории в моем стиле, но я или мой редактор точно не останемся без работы. 

Я спросил у Бена Рехта, профессора компьютерных наук из Калифорнийского университета, который на протяжении всей карьеры занимался машинным обучением, интересуется ли он искусством, музыкой или текстами, созданными GPT-3?

"Все эти производные – это отражение нашего коллективного Интернета. Люди снимают на камеры свои задницы и то, как летают бабочки, а алгоритмы выводят среднее значение всего этого контента. Зачем мне текст со средним производным от всех книжных убийств? Это будет страшно скучная смерть и книжка. Чем средние произведения GPT-3 отличаются от заунывных "сериалов для всех", которые закупает Netflix? Корпорации и алгоритмы делают одно и то же: находят средние значения, чтобы объединять под своим крылом миллиарды людей. Не уверен, что большинство сериалов на Netflix сильно бы потеряли в качестве, займись их написанием алгоритм. Более того, я уверен, что мы бы этого не заметили".  

Полная версия этого эссе была опубликована в The New Yorker.