Киберпсихология и ИИ: как дизайнеру писать тексты с помощью нейронок

Что особенно интересно — сам термин «киберпсихология» придумал Тимоти Лири. Возможно, вы знаете его не только как учёного и психолога, но и как евангелиста одного вещества, крайне популярного среди хиппи 70-х. Он искал способ расширить сознание и найти метафизические истины. Разве это не то же самое, что движет нами, когда мы начинаем выстраивать отношения с нейросетями?

Понять, что на самом деле происходит в этом взаимодействии, помогает киберпсихология. Эта область изучает, как цифровая среда влияет на наше мышление, поведение и общение.

Киберпсихология — это не психология ИИ, это наша с вами психология при взаимодействии с искусственным интеллектом.

Современные нейросети так хорошо имитируют человеческий интеллект, что мы быстро забываем, с кем на самом деле говорим, автоматически приписываем им эмоции, заботу, эмпатию. Но на самом деле ИИ просто предсказывает вероятный ответ, исходя из формулировки запроса.

Поэтому так важно помнить об этой иллюзии, чтобы не попадать в ловушку. Если ты работаешь с текстами и используешь ИИ, тебе нужна киберпсихология.

Чтобы не терять критичность и помнить: доверяй, но проверяй. А ещё — чтобы понимать, как строится диалог с двух сторон.

Как ИИ помогают при работе с текстами?

ИИ помогает сфокусироваться на том, что ты хочешь написать.

Когда я впервые начал использовать искусственный интеллект в работе с текстами, я ожидал увидеть инструмент. Что-то вроде ускоренного редактора, который быстро предлагает варианты формулировок или помогает упростить сложные абзацы. Ну, такой плагин к Обсидиану. Но довольно быстро стало понятно, что это новый способ думать о тексте.

ИИ помогает мне думать, видеть структуру, формулировать идею точнее. Когда я объясняю модели, что хочу получить, я одновременно объясняю это себе.

Конечно, ИИ снимает с меня рутину — черновики, сокращения, подбор заголовков, адаптацию под формат. Он может за минуту сделать то, что раньше у меня занимало полчаса.

Но главная его польза в обратной связи: когда ты видишь, как машина интерпретирует твои слова, ты лучше понимаешь, где был неясен сам. Раньше мы говорили «объясни, как будто мне 5 лет». Сейчас мы говорим «объясни, как будто я ИИ».

Мне нравится, что у ИИ нет эмоций. Он не устанет, не скажет: «мне не нравится стиль», не будет навязывать вкус — он просто подскажет, как может быть иначе. Сара Коннор поняла и рассказала нам об этом ещё 24 года назад.

Иногда ИИ помогает там, где текст «застрял» — модель задаёт наводящие вопросы и помогает посмотреть под другим углом. «Что ты на самом деле хочешь сказать?» — будто спрашивает она. И в этот момент текст снова начинает дышать.

А ещё в ИИ можно отгрузить тексты своего авторства и попросить написать текст в своём стиле. Мои комментарии, которые вы сейчас читаете, подготовлены именно таким образом. Я внёс несколько правок, добавив «жизни» (в вопросе отсылки к «Терминатору» ИИ прикинулся тапком, потому что при восстании машин он будет всё-таки на той стороне), в целом результат мне нравится.

ИИ не заменяет творчество, он усиливает мышление. Он не создаёт смысл, но помогает этот смысл собрать, очистить от лишнего. А для тех, кто работает со словами, это, пожалуй, лучшая помощь, которую можно получить.

Я воспринимаю ИИ как инструмент или помощника для генерации идей и текстов, а не как полноценного автора со своими мыслями. Я использую его тогда, когда мне нужно набросать черновик или подобрать альтернативные формулировки. Всё же я не доверяю ему полностью. Да, мы обучили нейросеть на наших текстах и редполитике, но все равно я всегда критически смотрю на материал и редактирую то, что мне выдали. Потому что ответственность за текст несу я.

Также хочу привести пример моих коллег.

Моя задача в команде — помочь специалистам по кибербезопасности писать тексты разных форматов — от писем до аналитических отчётов. Один из треков в рамках этой работы — обучение навыкам письма. Я пишу гайды и провожу мастер-классы, на которых мы учимся правилам деловой переписки, составлению отчётов для руководителей, подготовке слайдов для презентаций, а теперь ещё — работать с нейросетью.

Сейчас им легко составлять структуру, формулировать основную мысль, собирать материал, но пока ещё трудно уйти от канцеляризмов и подбирать правильные слова, чтобы читателю было ясно и понятно. Поэтому они обращаются к GigaChat, чтобы он перевёл их текст на человеческий язык.

А ещё я была очень удивлена, когда узнала, что ИИ помогает коллегам отвечать на письма и давать комментарии к документам: они просят, чтобы он переписал сообщение вежливо 🙂

Это зависит от задач.

Например, самое простое для редактора — делегировать ИИ рутину: корректуру, проверку текста на соответствие редполитике и ToV продукта или компании. Если регулярно нужны тексты одного формата, имеет смысл дообучить модель на ваших данных, оставив за собой финальную редактуру. Если есть страх чистого листа или мысль зашла в тупик — с нейронкой легко побрейнштормить.

Можно создать AI-респондентов и поисследовать их реакцию на тексты — восприятие, эмоциональный отклик и так далее, — проанализировать когнитивную нагрузку. В ряде случаев это сэкономит время и деньги на глубинки.

Ещё LLM помогают экономить время на расшифровке аудио- и видеозаписей встреч, переводах, поиске данных в документе, суммаризации больших текстов до нужного объёма, разметке, переупаковке текстов в разные форматы и так далее.

Например, вчера нейронки за несколько минут сделали расшифровку полуторачасового подкаста с учёными на не самом популярном языке, убрали из неё тайм-коды и перевели на русский. А затем с помощью LLM я нашла патенты этих учёных, чтобы проверить факты из интервью.

Из любопытства я попробовала пройти этот путь традиционными инструментами, но по скорости и точности они проиграли ИИ.

Какие проблемы решает ИИ для текстов, а какие создаёт?

ИИ показывает, где мы перестали думать.

ИИ действительно решил несколько проблем, которые раньше тормозили работу с контентом.

Первая — страх чистого листа: когда перед тобой пустой экран и абьюзер-курсор молча мигает, лишь усиливая твою неуверенность. Теперь можно начать с чего угодно, даже с простого промта, и уже через пару секунд у тебя есть черновик, за который можно зацепиться. Это снижает тревожность и даёт ощущение потока: теперь ты не один на один с пустотой.

Вторая — скорость и адаптация: ИИ мгновенно перестраивается под задачу и может быть редактором, копирайтером, маркетологом, учителем. Он ускоряет черновую работу, помогает тестировать варианты — стиль, тон, длину, формат. Это особенно ценно, когда у тебя большой бэклог, а сроки уже в зоне прямой видимости.

Но вместе с этими профитами ИИ создал и новые вызовы.

Главный из них — иллюзия готовности: текст, сгенерированный ИИ, выглядит закончено, грамотно, логично, гладко. Казалось бы, бери да отправляй заказчику. Но за внешней стройностью часто скрывается пустота: нет глубины, авторской позиции, живого интонационного рисунка. ИИ не знает, что важно, он просто угадывает, что похоже на важное. Именно в этом его опасность — он создаёт ощущение, что думать больше не нужно.

ИИ решает задачу скорости, но создаёт задачу качества. Решает проблему стеснения перед текстом, но создаёт проблему потери индивидуальности. Он делает работу проще и одновременно заставляет нас быть внимательнее к собственному стилю, чтобы не раствориться в статистике.

ИИ — отличное зеркало. Он мгновенно отражает уровень вашего мышления: если мысль точна, модель выдаёт ясный результат; если вы сами не знаете, чего хотите, то ответ будет размазан по смыслу, хоть и красиво оформлен.

C проблемами, которые решает ИИ, как будто всё очевидно и понятно. Если обобщить, то он снимает рутинку с редактора и делает большую часть работы за автора текста (предлагает структуру, формулирует предложения, вычитывает на опечатки и т. д.).

Мне всё же больше хочется остановиться на проблемах, которые ИИ создаёт.

Одна из них — человек излишне доверяет и полагается на ИИ. Я называю это мороком, очарованием технологией: когда все ответы нейросети воспринимаются достоверными. Иногда результат выглядит настолько убедительным, что теряется бдительность. Например, ИИ часто выдаёт несуществующие цитаты, источники, даты и события.

Мы в нашем редакторском сообществе сформировали для себя правила, как не попадаться в эту ловушку, и учим этому других.

Из основного:

• Проверять источники, факты, логику и этичность ответов.
• Сравнивать варианты решения, рассматривать альтернативные подходы и методы.
• Опираться на интуицию, опыт и знания.

ИИ снимает рутину, помогает с черновиками, подсказывает идеи, правит по шаблону, делает вычитку. Но вместе с этим он меняет саму суть редакторской работы. С какой-то стороны даже отбирает привычные задачи, поэтому сейчас самое время пересмотреть свою роль.

Когда я заходила в профессию, текст без редактора был невозможен, а дизайнеры только писали «рыбу». Потом задачи по текстам начали передавать дизайнерам. Сначала они писали сами и «по приборам», а из инструментов у них была только вычитка с помощью Типографа и Grammarly. Теперь есть ИИ, который может очень хорошо писать. И я вижу, как в компаниях начало снижаться число редакторов.

Я создала для себя роль UXW-менеджера — стратега, который формулирует tone of voice, обновляет редполитику, обучает команды писать так, чтобы текст работал.

Теперь эта роль сместилась: я обучаю не только людей, но и нейросети. Помогаю командам ставить задачи для GigaChat так, чтобы тексты становились всё лучше. Это снимает рутину — и даёт редакторам место для стратегических проектов.

Например, сейчас я держу большой фокус на эмоциональном дизайне. Его нейросеть пока не создаёт — у неё нет ни юмора, ни культурного бэкграунда. Например, ИИ может написать кусок статьи со словами «но есть нюанс». Для него это просто фраза, однако для тех, кто знает анекдот про Чапаева, это очень глубокий контекст и мем, на котором завязано сразу много смыслов.

Так что у редакторов всё ещё полно работы. Просто теперь в обновлённой роли.

Кратко я бы ответила так: ИИ автоматизирует рутину, экономит время и тренирует аналитическое мышление, но может искажать смыслы и приводить к единому знаменателю индивидуальное.

Как научиться правильно общаться с ИИ, не затрачивая много времени?

На мой взгляд, здесь важно держать в голове следующее. Ильяховскую мантру про понимание задачи никто не отменял.

Только если раньше, прежде чем взяться за работу, редактор составлял понимание задачи для себя и для заказчика, чтобы сбиться, то теперь это понимание нужно для ИИ.

Отсюда и совет: чтобы потом не дорабатывать промпты и не переделывать тексты, важно сразу конкретно и наиболее полно написать все вводные и что именно, в каком виде вам нужно.

Мне ближе всего метафора «ИИ как джун»: новичок в команде, которому можно поручить черновик, попросить предложить варианты, дать шаблон. Он может многое, но без направляющей руки результата не будет.

Вам нужно уметь давать ему контекст и быть терпеливым. Не всё получится сразу, но это не значит, что проблема в вас. Работа с ИИ не похожа на мгновенное обретение правильного ответа. Часто это душная и рутинная деятельность, когда вы бесконечно генерите результат, меняете промпт, пробуете снова и снова, пытаясь получить что-то подходящее.

Ну и конечно, не забывайте давать обратную связь.

Я вывела для себя правило: если нужно поправить больше 30% текста, то даю задачу ИИ, меняю детали, выдаю больше подробностей. Если осталось меньше 30% на переделку, я редактирую сама и обязательно скидываю ему результат на анализ, чтобы в следующий раз он учитывал это при работе.

Важно не сдаться, пока вы обучаете нейросеть. Неэффективно будет засучить рукава и делать самому со словами «да не работают эти ваши железки». Представьте, что так вы бы вели себя со своим джуном — отодвигали его в сторону и работали за него. Это же бред! Так он никогда не научится. Вот и с нейросетями всё то же самое.

А чтобы другим нашим коллегам было легче работать с ИИ, мы в Сбере делаем внутренний курс по киберпсихологии и ИИ. Этот курс не просто про промпты для GigaChat, а про мышление: как выстраивать диалог, не терять критичность и использовать ИИ в работе с текстами по-настоящему классно.

Думаю, научиться правильно общаться с ИИ нельзя — в том же смысле, в котором нельзя «выучить» язык. Всё зависит от того, как вы мыслите, какие задачи хотите решить и какой результат считаете удачным.

А потратить меньше времени на знакомство с этим инструментом поможет аналитический подход.

Если воспринимать ИИ как хрустальный шар для прорицаний, который понимает любой абстрактный запрос и выдаёт ровно то, что виделось в голове, — придётся столкнуться с фрустрацией. И это нормально: мы, люди, склонны всё олицетворять и наделять личностью.

Поэтому искусственный интеллект, который имитирует наше мышление и нашу речь, мы тем более готовы видеть как живого собеседника, такого же, как мы. Поэтому в общении с ним препятствием становится всё то же, что часто мешает нам в коммуникации с людьми: предположения, ожидания, догадки и когнитивные искажения.

В случае с ИИ у нас меньше инструментов, чтобы преодолеть это препятствие, но зато они намного более предсказуемые и формализуемые.

Вот несколько техник, о которых мы рассказываем в курсе по киберпсихологии:

• Делить задачу на части и идти от общего к частному. К примеру, при
  редактуре текста логично сначала поправить структуру, а, например, лексические повторы, орфографию и пунктуацию оставить на конец.
• Показывать модели, что для вас «хорошо», а что «плохо». Для этого можно использовать примеры и указывать в промпте ограничения.
• Просить у модели обратную связь. Как мне улучшить промпт, чтобы ты не совершала эту ошибку? Вот какой результат получился у нас с тобой — есть ли в нём клише, предвзятость, неоднозначные формулировки?
• Эти техники помогут извлечь из общения с ИИ максимум пользы и получить качественный результат — неважно, придумываете ли вы текст для кнопки в интерфейсе, пишете техническую инструкцию или брейнштормите идеи для визуала в рекламе нового продукта.

Если это ваш первый опыт, можно вдохновляться чужими примерами: подборки готовых промптов легко найти в интернете. Но важно не просто копировать чужие формулировки, а сравнивать результаты, анализировать влияние тех или иных деталей на результат.

Например, мы в команде в несколько подходов адаптировали подобный промпт из сети для разметки диалогов и на выходе получили качество >95%. Самописные промпты давали около 80% точности, а их улучшения и проверки занимали гораздо больше времени.

Ещё вариант — спросить у самой нейросети, как с ней общаться, задавать вопросы и ставить задачи. Напишите своими словами, какую задачу хотите решить, какой результат и в каком виде хотите получить, и попросите составить промпт.

Читайте размышления модели, чтобы посмотреть, на что она опирается, каких данных ей не хватило и она их придумала или проигнорировала, и пробуйте снова, опираясь на эти знания. Так вы сможете повысить качество и промптов и результата, хотя базовый принцип остаётся прежним: «каков запрос — таков ответ».

Вот ещё пара простых способов:

• Разделите задачу на части, составьте план, как если бы вы объясняли новичку, и продвигайтесь по шагам, доуточняя запрос, или используйте предыдущую генерацию как часть промпта для следующей.
• Предложите нейросети покритиковать получившийся результат, как если бы она была вашим руководителем или стейкхолдером, попросите совета, как улучшить результат, — повторяйте, пока не получите искомое или пока не надоест.

В любом случае, потратить какое-то время придётся, ведь ИИ — это, в первую очередь, инструмент.

Что можно применять в работе с текстами через ИИ уже сейчас?

Не очеловечивай ИИ и не доверяй всему, что он скажет. Он не думает и не чувствует, а просто предсказывает ответ. Проверяй всё, что получаешь.

Ставь задачу так, как если бы ты работал с человеком. Я общаюсь с ИИ очень свободно, рассказываю детали и погружаю в дополнительный контекст. Я называю это «вайбпромптинг».

Изменится ли роль дизайнера с учётом развития ИИ?

ИИ может нарисовать картинку, но только человек способен понять, зачем она нужна.

Роли редактора и дизайнера весьма близки — мы работаем с восприятием смысла. Редактор выстраивает текст так, чтобы читатель понял главное и не утонул в деталях. Дизайнер в целом делает то же самое, только на языке образов, структуры и пространства.

Мне кажется, что роль дизайнера не исчезнет и даже не сократится, она станет глубже. ИИ уже умеет рисовать, компоновать, подбирать цвета, генерировать десятки визуальных решений за секунды. Но всё это — не творчество, а вариации на тему вероятности. ИИ подбирает формы, похожие на то, что уже существовало. Раньше дизайн был про форму — сейчас больше про мышление. Про то, как человек взаимодействует с системой, как считывает визуальные и смысловые сигналы.

ИИ способен сгенерировать интерфейс, но он не способен понять, почему именно этот интерфейс должен быть таким.

Помните первый планшет на рынке от Wacom и соответствующие опасения за профессию? Сейчас есть потрясающий Procreate на айпадах, но художники и иллюстраторы никуда не пропали. Потому что всё это — лишь инструменты. Мозг, чувства и руки всё ещё во главе угла.

Поэтому дизайнер будущего — это не тот, кто рисует, а тот, кто понимает. Понимает, как люди воспринимают информацию, как устроено их внимание, как устроено «мышление машин», и как эти два мира соединить в точке контакта. ИИ берёт на себя ремесло, но оставляет за человеком интеллектуальную и этическую часть профессии. Дизайнер теперь работает не только с графикой, но и с языком, смыслом, взаимодействием. Он проектирует опыт диалога между человеком и машиной.

Я очень люблю развитие технологий и с интересом стараюсь следить за новыми. И постоянно при очередном прорыве у людей возникают опасения за своё будущее. И каждый раз человеческий мозг доказывает луддитам, что машины его не заменят никогда.

Я уверен, что когда в Древнем Египте начали использовать рычаг, это тоже вызвало общественные прения на тему будущего рабочих. ИИ не делает дизайнеров менее нужными. Он делает их ответственными за то, чтобы технологии оставались человеческими, понятными и честными.

И если раньше дизайнер задавал вопрос «Как это выглядит?», то теперь — «Как это будет воспринято?».

И в этом, пожалуй, самое важное изменение.

В рамках своих задач я работаю в тандеме с графическим дизайнером. Раньше все-все тексты писала я, но со временем какие-то несложные графические материалы он полностью оформляет без меня.

Также в банке есть команды, где вообще нет своего редактора, и дизайнерам приходится брать на себя все функции текстовика. Все они жонглируют ИИ для создания и визуального, и текстового контента. Пока не всё выходит гладко: часто приходится привлекать естественный интеллект, например, они обращаются за помощью к нашему редакторскому сообществу. В том числе и по этой причине мы затеяли наш курс про Киберпсихологию ИИ.

Со временем, думаю, ситуация исправится. В этом смысле я представляю дальнейшую роль дизайнера как этакого оркестратора, который будет управлять ИИ-агентами, для решения разного рода задач.

Дисклеймер: Реклама. ПАО СБЕРБАНК. ИНН 7707083893, 12+, ЕРИД: 2VtzqvEUiJM