Как я выиграл спор с помощью нейросети и проверил, могут ли нейросети писать убедительно
Краткое содержание: Поспорил с одним товарищем в комментариях, что нейросеть не может написать качественный текст о специфической профессии так, чтобы люди поверили. Взял и написал статью про полярника с помощью ChatGPT и Claude. Результат: 80 000 прочтений на Пикабу, почти 1000 лайков и куча людей, которые поверили в историю. Расскажу пошагово, как создавал этот контент и что из этого вышло.
Как начался спор
Недавно поспорил с одним мужиком в комментариях о возможностях нейросетей. Он утверждал, что невозможно написать нейросетью текст о какой-нибудь специфической профессии так, чтобы это выглядело натурально и люди не заподозрили подвох.
Ну я, естественно, не смог пройти мимо такого вызова. Решил проверить на практике.
К тому же повезло — как раз в ту ночь ChatGPT выкатил обновление с генерацией изображений. Качество картинок стало просто космическим, лучше многих других нейросетей.
Выбираем сложную задачу
Для эксперимента выбрал профессию полярника. Почему именно её?
- Мало информации в открытом доступе
- Специфические факты, которые сложно выдумать
- Мало кто имеет личный опыт работы на полярных станциях
Если читатели поверят этому тексту про такую экзотическую профессию, то спор можно считать выигранным.
Пошаговый процесс создания контента
Шаг 1: Собираем факты в ChatGPT
Сначала попросил ChatGPT написать основные факты о работе на полярной станции. Нужна была база — реальная информация, чтобы текст не выглядел полной выдумкой.
Шаг 2: Создаем историю в Claude
Скопировал факты и перенес их в Claude. На мой взгляд, Claude пишет лучшие тексты — более живые и естественные.
Промпт был примерно такой: "Представь, что ты пишешь статью о том, как работал айтишником, потом уволился и уехал на полярную станцию, нашел там вакансию и теперь работаешь."
Дополнительно попросил добавить историю о дружбе с белым медведем (на этом месте читатели заподозрили подвох, но обо всем по порядку).
Шаг 3: Редактируем текст
Claude сгенерировал статью, но в первой итерации было слишком много сравнений с IT-работой. Попросил это подсократить — и всё, больше правок не потребовалось.
Шаг 4: Генерируем картинки в ChatGPT
Попросил создать 5 изображений:
- Вид полярной станции
- Белый медведь роется в мусорке
- Северное сияние
- Фотография "меня" как полярника
- Природа заполярья
Шаг 5: Публикуем везде
Скомпилировал всё в статью и запостил на несколько площадок:
На дзен ссылку тут опубликовать не дает
Результаты эксперимента по площадкам
VC.ru — полный провал
- ~600 просмотров
- 1 комментарий ("где искать вакансии?")
- Статья не взлетела
DTF — быстро раскусили
- ~1700 прочтений
- Сразу появились комментарии про "нейрокопирайтинг"
- 30 лайков, 90 комментариев
- Статью снесли (хотя правил про запрет нейротекстов нет)
Пользователи DTF оказались прошаренными — быстро распознали, что текст написан нейросетью. Но картинки прокатили! Никто не понял, что они сгенерированы.
Пикабу — невероятный успех
Здесь произошел просто разрыв шаблона:
- 80 000+ прочтений
- Почти 1000 лайков
- 165 комментариев
- Статью репостнули в официальный телеграм-канал Пикабу
Самое интересное: большинство людей поверили в историю! Были комментарии типа "работа настоящего мужчины", "отличная статья".
Критика пошла по двум направлениям:
- "Котолампа" — то есть написано специально, чтобы всем понравиться
- Фактические ошибки — настоящие полярники набежали и стали объяснять, что медведей кормить нельзя, генератор не мог так отключиться и т.д.
Яндекс.Дзен — тихий успех
- 43 дочитывания
- 5 лайков, 2 комментария
- Никто не распознал нейросеть!
- Комментарии типа "работа настоящего мужчины, отлично!"
Самые смешные косяки нейросети
Больше всего меня рассмешил один коммент на Пикабу, где пользователь разобрал ошибки на картинках. Самый эпичный косяк — на изображении полярной станции есть лестница, которая ведет... в окно. Не в дверь, а именно в окно! 😂
Этого я даже не заметил при публикации.
Выводы из эксперимента
Что получилось:
- ✅ Спор выиграл — люди действительно поверили в нейротекст
- ✅ Картинки прошли проверку — почти никто не распознал, что они сгенерированы
- ✅ Разные площадки — разная реакция — аудитория DTF более подкована технически
Что не получилось:
- ❌ Фактические ошибки — профессионалы быстро вычислили неточности
- ❌ Некоторые очевидные косяки — лестница в окно, например
- ❌ Стиль письма — часть читателей все же почувствовала "искусственность"
Практические советы по работе с нейросетями
- Используйте связку нейросетей — ChatGPT для фактов, Claude для текстов
- Редактируйте результат — даже небольшие правки сильно улучшают качество
- Проверяйте картинки — ищите очевидные косяки типа лестниц в окна
- Учитывайте аудиторию — на DTF быстрее раскусят, чем в Дзене
- Не переборщите с деталями — история про медведя была лишней
Что это значит для контент-маркетинга?
Эксперимент показал, что нейросети уже могут создавать контент, который большинство людей воспринимает как настоящий. Это открывает новые возможности, но и ставит этические вопросы.
Можно ли использовать такой контент в коммерческих целях? Нужно ли предупреждать читателей о том, что текст написан ИИ? Пока четких ответов нет.
Одно понятно точно — качество нейротекстов растет с каждым месяцем. То, что год назад было очевидным нейробредом, сегодня может убедить тысячи читателей.
P.S.
Противник в споре честно признал поражение. Миссия выполнена! 🎯
А если вам интересно, как правильно делать связки нейросетей для получения качественных текстов, какие промпты использовать и как копировать стили — пишите в комментариях. Возможно, сделаю подробный разбор.