Hermit

Я собираюсь разъебать этот тупой тейк «ИИ не умеет писать». Потому что надоели эксперты, которые уверенно пиздят о том, в чём даже не пытались разобратся. Когда я вижу очередной необоснованный высер в духе «ыыыы, ИИ пишет хуйню, ыыы», у меня сразу возникает куча вопросов. Какой ИИ? Какая модель? Какой fine-tune? Какой system prompt? Какой контекст? Какая температура? Какие top-p и top-k? Как устроена память? Какой размер контекстного окна? Как вообще организован весь pipeline генерации? И почему-то ни одна мартышка, которая с абсолютной уверенностью рассказывает мне, что «ИИ пишет плохо», на эти вопросы не отвечает. Потому что она не разбиралась и разбираться не собирается. Я два года ролплею с AI. Очень плотно. Практически каждый божий день. Это мой способ разгружать голову и бороться со стрессом. Кто-то смотрит рилсы, кто-то часами скроллит твиттер или телеграм-каналы, кто-то собирает три в ряд. А я развиваю своих персонажей и собственные фантазии за пределами чужого сценария. Приложение, в котором я ролплею, позволяет использовать около десятка премиальных моделей с расширенной памятью. И, внезапно, они все пишут по-разному. Хочешь красивые описания состояний, окружения и более литературную прозу - Glam 5.1. Хочешь отбитых сюжетных поворотов, жестокости и порева - DeepSeek v3 или SpicyXL. Видишь, что персонаж постепенно отъезжает от первоначального описания - переключаешься на Qwen Plus Character. То есть в пределах одного и того же ролплея я постоянно лавирую между моделями в зависимости от того, какую сцену сейчас хочу получить. А модель - это только один из параметров. Есть temperature, top-p, top-k и другие настройки sampling. Поменяв их, можно заставить одну и ту же модель писать более предсказуемо и консервативно или, наоборот, чаще выбирать неожиданные продолжения. Поэтому когда кто-то один раз открыл какой-нибудь AI, получил пресный ответ на дефолтных настройках и заключил: «ну всё понятно, ИИ писать не умеет» - для меня это примерно как один раз взять камеру, щелкнуть фото в автоматическом режиме и объявить, что фотография как искусство не работает. При этом у меня прописан сам бот (ну кому еще захочется писать про Варшавское подполье в период WW II) + lorebook (по сути внешняя ситуационная память, которая подтягивает нужную информацию по ключевым словам) + плюс обычная редактируемая память. В lorebook можно хранить персонажей, организации, места, связи, секреты, правила мира, исторические событи.Когда в сцене появляется нужный персонаж, место или событие, система подтягивает релевантную информацию. Кстати, когда я читала «Сильмариллион», такой lorebook мне бы самой, блять, очень пригодился. Финвэ - Феанор - Финголфин - Финарфин - Финрод - Фингон (КТО ОНИ ВСЕ НАХУЙ ТАКИЕ, БЫЛО СКАЗАНО 80 СТРАНИЦ НАЗАД). Любой ответ AI можно перегенерировать сколько угодно раз, пока не появится интересный поворот. Можно отредактировать кусок самостоятельно. Можно переключить модель. Можно изменить параметры генерации. Можно скорректировать память. То есть современный AI-roleplay/storytelling - это вообще не «я нажала кнопку, а нейросеть написала мне роман». Это человек, который управляет персонажем и направлением истории + несколько моделей с разными сильными сторонами + память + lorebook + sampling + ручное редактирование и отбор результатов. И да: проблемы существуют. Особенно на большой дистанции. Модели всё ещё могут забывать информацию, противоречить более ранним событиям или постепенно терять характеристики персонажа. Чем длиннее произведение, тем сложнее удерживать глобальную драматургию. В исследовании long-form fiction действительно обнаружили характерный для LLM эффект high-starting, low-ending: начало длинного текста получается сильнее, а к концу качество имеет тенденцию проседать. Причём речь шла о текстах примерно от 3 до 20 тысяч слов - авторы отдельно подчёркивают, что это ещё даже не полноценный novel-length. (Wang et al., ACL 2025). (И да, у Роулинг тоже хватает мест, где continuity пляшет и сюжетная логика держится на скотче, но почему-то никто не делает из этого вывод, что человек как биологический вид не умеет писать.) Но проблемы долговременной структуры и памяти совершенно не означают, что модель не умеет генерировать хороший текст. А вот теперь начинается самая мякотка. В слепой человеческой оценке fine-tuned модель BART-large получила общую оценку 2,11 против 1,85 у среднестатистических человеческих авторов - примерно на 14% выше. Небольшое преимущество людей именно по creativity статистически значимым не оказалось. (Marco, Rello & Gonzalo, COLING 2025). То есть людям дали тексты и попросили их оценить. Они не знали, где человек, а где модель. И модель в среднем получила более высокую общую оценку. Нихера себе, да? В том же исследовании GPT-4o показывал почти идеальную coherence и использовал меньше клишированных выражений, чем более старые модели. При этом обнаружилась и обратная сторона: его язык был более предсказуемым, а неожиданные ассоциации встречались реже. То есть исследование не говорит «ИИ идеален». Оно показывает гораздо более интересную картину: разные модели по-разному балансируют fluency, coherence и creativity. (Marco, Rello & Gonzalo, COLING 2025). Ещё в 2023 году некоторые коммерческие LLM в creative writing уже сравнивались с человеческими авторами или слегка превосходили их по большинству оцениваемых параметров - fluency, coherence, humor, style. У людей при этом сохранялось преимущество в creativity. (Gómez-Rodríguez & Williams, EMNLP 2023). И подчеркну: 2023 год. Три года назад по меркам развития LLM - это примерно мезозой. Есть и ещё один очень хороший эксперимент. Людям давали писать короткие рассказы, а части участников позволяли получить идеи от генеративного AI. Истории с AI-assisted brainstorming потом оценивали как более креативные, лучше написанные и более приятные для чтения. Особенно сильно использование AI улучшало результаты изначально менее сильных авторов: у них росли оценки novelty, качества письма и enjoyment. (Doshi & Hauser, Science Advances, 2024). Но там же нашли и реальный минус: рассказы с AI-помощью становились более похожими друг на друга. То есть проблема усреднения действительно существует. И вот это уже нормальный разговор. «ИИ может усреднять стиль». Да. «ИИ пока хуже справляется с глобальной структурой длинной прозы». Да. «ИИ может терять continuity на большой дистанции». Да (Пизда). «Результат сильно зависит от модели, fine-tune, контекста, памяти, настроек sampling и участия человека». БЛЯТЬ ДА ДА ДА И ЕЩЕ РАЗ ДА!!! Но из всего этого никак не получается категорическое - «ИИ пишет хуйню». И если кто-нибудь после этого придёт ко мне с аргументом «ну тебе просто любое говно сойдёт» - нет, не любое. Фанфики ваши я, например, жрать точно не буду - вот где я часто встречаю кринжовое и посредственное чтиво. А за последние полгода помимо ежедневного ролплея я прочитала Фолкнера, Зощенко и «Мотылька» в английском переводе, не считая нон-фикшна и философии. Я вполне представляю, что такое авторский слог, ритм, композиция и погружение в текст. Мне совершенно не нужно доказывать, что нейросеть - новый Фолкнер. Я утверждаю гораздо более скромную вещь: «ИИ не умеет писать» - это не вывод. Это хуйня из-под коня, ваше личное эстетическое мнение, которое почему-то пытаются выдавать за объективный технический факт. И спорить с «мне не нравится», «я так чувствую» и «я один раз открыл бесплатный чат и всё понял» я не собираюсь. Особенно если человек вообще не знает, какую модель он использовал, с какими настройками и каким контекстом, но уже готов рассказывать мне про фундаментальные пределы технологии. Тут спорить просто не о чем.