Павел Викторович Пепперштейн , Нейро Пепперштейн - Пытаясь проснуться

зыбкость описываемого ею мира и на нестандартное словоупотребление: «Иногда „нейроавтор“ выражается необычно и неоднозначно – как и писатели-люди. Но ведь писатели – творцы новых слов и выражений. Возможно, однажды мы будем подхватывать популярные фразочки, даже не зная, что они от ruGPT-3 или какого-нибудь следующего поколения русскоязычных генеративных нейросетей». По мере усложнения модели нейрорассказчик обрел свою «интонацию» – сновидческую, афористичную, интуитивно понятную и немного тревожащую. Мы бы не стали выпускать сборник, если бы за ним не стояло ощущение небывалого технологического прорыва и успешности проведенной стыковки «человек – машина». Как сказал Денис Шевелев, сценарист и аналитик AGI NLP, занимавшийся подбором данных и первичной фильтрацией созданного нейросетью текста: «Трудность работы секретарем у писателя-машины была не в том, что время от времени генерация оказывалась неудачной. Наоборот, иногда труднее было поверить, что текст, который ты сейчас читаешь, создан не человеком… И дождаться от модели, когда она решит продолжать именно его, а не вилять сюжетно в одну или другую сторону, откуда может не вернуться к столь увлекательно начатой истории. Потому что каждое такое возвращение становилось открытием».

Важно подчеркнуть, что у каждого рассказа в «Пытаясь проснуться» – один автор. Мы решили, что так будет честнее – и это позволит объективнее продемонстрировать возможности и ограничения (о)нейрописьма. Мы не стали отнимать у читателей удовольствие угадывать, кому принадлежит тот или иной рассказ: человеку или машине. В разделе с содержанием книги мы оставили вам возможность поставить пометку, кто написал тот или иной рассказ, – и сравнить свои догадки с другими читателями. В будущем, с ростом мастеровитости нейроавторов, сделать правильный выбор будет намного сложнее.

С каждым днем мы все чаще сталкиваемся с деятельностью генеративных нейросетей, которые дорисовывают изображения (с их помощью делается уже львиная доля цифровых ремастеров старых фильмов и видеоигр), пишут музыку и код, поют за мертвых рок-знаменитостей, синтезируют фотографии людей, которых никогда не было. Как показывают исследования, эти порожденные машинами фотографии уже вызывают большее доверие, чем настоящие снимки. Да и исполнение нейросетью Курта Кобейна^[2] находится на той грани правдопобия, где уже заканчивается «зловещая долина». К слову, в голографическом мареве обложки «Пытаясь проснуться» вы можете различить две картины. Одну написал Павел, а вторую – нейросеть, но другая (ruDall-E), впрочем, тоже предварительно «изучившая» творчество Пепперштейна-художника. Что касается литературы, то без участия человека нейросеть уже может справляться, например, с фанфиками, где сеттинг и известные читателю персонажи важнее, чем высокий стиль, – или с селфхелпом, который сводится по большей части к терапевтическим повторам однообразных душеспасительных советов. С конца прошлого десятилетия алгоритмы указывают на потенциальные бестселлеры западным издателям и продюсерам, а в прошлом году в Южной Корее вышел роман, целиком написанный нейроавтором. Можно предположить, что в будущем нейросети, заточенные на диалог с пользователем, смогут плести сюжеты для компьютерных игр и подменять сценаристов сериалов на поденной работе. Направление совместного творчества в рамках одного произведения, когда алгоритм предлагает завязку или сеттинг, а его белковый коллега развивает начатое, кажется не менее перспективным. Как выразился американский писатель и программист Робин Слоан, склепавший шесть лет назад простенькую оболочку для такого рода совместного сочинительства: «Представьте, что вы пишете с сумасшедшим, но очень начитанным попугаем на вашем плече». Впрочем, шесть лет назад успехи машинного перевода тоже оставляли желать лучшего, а сегодня специализированные инструменты в умелых руках справляются с переводами литературы определенных жанров^[3]. Отдельно можно упомянуть, что человеческие представления о качестве текста – не единственные возможные и со временем AI-литературе и машинному глитчингу языка потребуются новые инструменты оценки, которые позволят выработать собственный канон. Чтобы задать планку гуманизма в отношениях с пишущими машинами, мы решили условиться, что переведем часть дохода от продаж книги – правда, не самому алгоритму, поскольку, будучи --">