A szöveggel dolgozók, az írók, újságírók, szövegírók és az AI kapcsolatában egyelőre annyi tűnik biztosnak, hogy a két véglet, a teljes elzárkózás és a gondolkodás nélküli felhasználás nem opció. A korábban a Google Bard (a Gemini elődje) fejlesztésében is tesztelőként részt vevő előadónk, dr. Maronics Anna íróként, újságíró-szerkesztőként, jogászként és AI-kutatóként is kapcsolódva a területhez, alapvetően optimista. „Nagyon sokan mondják, hogy az AI hamarosan mindenhol elveszi az írók, újságírók munkáját – szerintem viszont csak azét, aki hagyja” – fogalmaz az AI-eszköztár íróknak kurzusunk előadója. Azt mondja, forradalmi időket élünk – és nem érdemes elzárkózni. Az ipari forradalom és a kommunikációs forradalom, az internet megjelenése voltak hasonló idők. „Most van az, amikor a formálódó AI-rendszerekkel egyszerre, egy időben építkezhetünk, tanulhatunk és jövőkompatibilisre formálhatjuk a saját munkastílusunkat, attitűdünket.”
Az AI és az írók, szerzők kapcsolata nem konfliktusmentes. A The New York Times például nemrég megszakította a kapcsolatot Alex Preston szabadúszó újságíróval, akiről kiderült, hogy egy, AI-segítséggel megírt könyvkritikájában jelentős részben a The Guardian azonos könyvről megjelent kritikájának elemei köszöntek vissza. Az ügyről Preston úgy nyilatkozott, hogy nagyon szégyelli magát, mert bár a saját kritikavázlatából indult ki, kapkodva azt a hülye döntést hozta, hogy AI-jal bővíti ki. (A The Spectator munkatársa, aki az ügyről a Substackjén írt, azt gyanítja, hogy a Guardian-kritika azért köszönhetett vissza felismerhetően a szövegben, mert a konkrét regényről egyszerűen limitált számú korábban megjelent kritikát dolgozott fel ” a modell Preston promptja nyomán szemben az általában felhasznált temérdek anyaggal.)
Két éve Japánban keltett feltűnést, hogy egy rangos irodalmi díjat elnyert – egyébként azóta angol fordításban is megjelent – könyv szerzője, Rie Kudan bevallotta, hogy az körülbelül 5%-ban a ChatGPT-vel készült szövegeket is tartalmaz. Később egy interjúban elmondta, hogy a regény – amely kifejezetten a nyelv szépségéről és az identitásról szól az AI korában – azon részei ezek, ahol egy szereplő a ChatGPT-vel beszélget. Arról is beszélt, hogy emellett az AI-jal való kommunikációból sok inspirációt is merített, ahogy abból a felismerésből is, hogy az AI izgalmasan tudja tükrözni az emberi gondolkodási folyamatokat.
Közben perek is futnak, lényegében azért, mert több kiadó szerint AI-cégek engedély nélkül használták fel anyagaikat modelljeik feltanításához. Az Anthropic ugyanakkor peren kívüli megegyezés keretében fizetett íróknak műveik feltanítási felhasználásért utólag 1.5 milliárd dollárt. Mindez nem jelenti azt, hogy például lapkiadók ne keresnék az AI hatékony felhasználási módjait. A Financial Timesnak már van chatbotja is. Az Ask FT chatbotja, a lap cikkei alapján – tehát zárt adatbázison dolgozva – válaszol a feltett kérdésekre, linkelve a forráscikkeket is. Ugyanakkor a lap a human-led journalism mellett teszi le voksát, és cikkek írásakor korlátozza az AI-használatot; egyelőre asszisztensként, kutatási segédként való felhasználással kísérleteznek. Összefoglalva:Az AI már ott van az írás piacán. Kérdés, hogy átengedjük-e neki, vagy megtanuljuk használni, mint egy okoseszközt, ami megkönnyíti az emberi munkát.
A nemszeretem munkák automatizálása – de meddig?
„Vannak az írási folyamatban olyan fázisok, amiket nagyon szeretünk csinálni, és vannak olyanok, amiket nem annyira. Aki jól használja az AI-t, ezeket a nemszeretem, mechanikus rabszolgamunka-fázisokat delegálhatja egy, például adatokkal, nagy adatbázisokkal az embernél sokkal precízebben és gyorsabban dolgozó mesterséges intelligenciának, és több ideje marad kreativitásra” – mondja Maronics Anna. A kérdés az, hogy milyen mértékben lehet az AI-ra delegálni egy-egy feladatot – és milyen körülmények között. Itt szerinte egyénileg kell mérlegelni. Ha valaki jelentést készít az állami adminisztrációban, vagy egy cég üzleti adatait összegzi belső döntés-előkészítés során, akkor – a bizalmas adatok, a kulcsfontosságú pontosság és az EU-s előírások miatt – be kell tartania bizonyos alapszabályokat. Fontos, hogy minden visszaellenőrizhető legyen a folyamatban (promptnapló). Emellett jelezni kell az anyagon az AI-használat tényét – de ez nem mentesíti a készítőt a benne foglaltak feletti felelősségvállalás alól –, vagyis ellenőrizni kötelező. Érzékeny adatok, ipari titkok esetén pedig csak saját, zárt rendszerben szabad dolgozni, nincs online LLM-használat – figyelmeztet. Sajnos az AI hajnalán gyakran előfordult, hogy cégek munkatársai üzleti jelentéseket, ipari titkokat simán feltöltöttek a ChatGPT-be – és nem is érzékelték, mi ezzel a gond. De ennek vége van.
Ha viszont nem jelentésekről, kivonatokról vagy üzleti anyagokról, hanem kreatív írásról és fikciós szövegekről beszélünk, akkor felmerül a szerzői jogi kérdéseken túl az önbecsülés és az igényesség kérdése is. „Nem fogok megíratni a ChatGPT-vel valamit, aztán aláírni, hogy én írtam. Mert ez hazugság. Aki nem gyárt, hanem alkot, sosem tenne ilyet. Ráadásul egy írótól származó humán szöveg egészen biztosan jobb is lesz – az AI segíteni, gyorsítani tud, lehet vele kooperálni, lehet alkalmazni részfeladatokra, de nem veszi át a lényegi munkát tőlünk – és alkotóként nem is adnánk neki. Az így létrejött szöveg már nem szerzői mű lenne, hanem igénytelen tucattermék.
A különbség pedig tisztán látható, mint egy olajfestmény és a kulcstartóra nyomott print között. Köztes megoldásként felveti, hogy elfogadható például egy automata hírösszegző rendszer készítése az AI-jal, ami alapján a szerkesztő megírja a végleges híreket, mire visszautalok a pontosság problémájára. Tavaly év elején például az Apple felfüggesztette AI-hírösszegző funkcióját, mert hibás headline-okkal riogatta a felhasználókat. A Financial Times kiadójának és egy másik japán médiacégnek a Perplexity elleni pere pedig nemcsak szerzőijog-sértésről szól, hanem arról is, hogy a modell téves információkat jelenített meg a kiadók lapjaira hivatkozva, ezzel rontva azok hitelességét.
Maronics szerint viszont nem az asztalosszerszám a hibás, ha nem lett szép vagy használható az asztal. Valószínűleg dolgozni kell még az automatizmus mögötti rendszereken, hogy ne hibázzanak. A headline-összegző összegző robot nehéz feladat, sok a hibás forrás, és különleges a nyelvezet – a fejlesztőknek ez igazán szép feladat lesz. De biztosan megugorják, gondoljunk csak vissza, hogy a magabiztosan kamuzó, hallucináló modell, a ChatGPT 3.5 idején nem leállt a fejlesztés, hanem erősen korrigált, visszacsatolt, és kicsit más struktúrával folytatódott. A mai modell hallucinációja már töredéke a 2022-es elődjének. És itt jutunk vissza ahhoz a gyakran ismételt kérdéshez, hogy az AI elveszi-e a munkánkat.
„Nem, mert az outputot ellenőrizni kell, a tévedést és a hallucinációkat ki kell szűrni. Rá lehet jönni, hogy adott esetben mi a hiba oka. És ha ebből a felismerésből visszacsatolási rendszert építünk, a hallucinációk száma csökkenni fog. De ha nem megyünk ilyen messzire: már körültekintő promptolással is csökkenthető a téves eredmények gyakorisága. Viszont nincs általános recept, nincs »tuti prompt« – ez egy gondolkodásmód, ami tanulható és folyamatosan tökéletesíthető. Itt jutunk el arra a pontra, ahol már nincs is olyan távol egymástól a mesterséges és a humán intelligencia. Mind folyamatos munka során, és gyakran a hibáinkból tanulunk” – vallja.
A ChatGPT 2022 végi megjelenése óta az AI-szolgáltatások az élet számos területét forgatták fel, alapvető kérdések újragondolására kényszerítve minket.
(Illusztráció: Solen Feyissa, Unsplash)
Szerinte a kapuőri szerepet nem szabad delegálni. „Emberi ellenőrzés után lehet csak publikálni bármit.” Ugyanakkor, ahogyan a Financial Timesnál dolgozó kollégák, mi is használhatjuk jól és hatékonyan a munkánk megkönnyítésére az AI-t. „A kurzus második streamjében ezért megszólítjuk az újságíró kollégákat is. Mert a munka mechanikus, adatközpontú részének – például források összegyűjtése, rendszerezése, kutatás, statisztikai feladatok – delegálásával megtanulhatják megkönnyíteni a saját életüket. Meg lehet tanulni, hogyan kaphat egy újságíró hihetetlenül gyors és pontos asszisztenst – ha felépíti a sajátját egy nagy nyelvi modellen belül...” – magyarázza.
„Régen egy téma archívumi dossziéját két nap alatt kapta meg az újságíró az archívumi kikérő leadása után. Ehhez képest minőségi ugrást hozott az internet, a Google meg a Yahoo – a gyorskeresés. Mára már nagy mennyiségben digitalizálták a net előtti tartalmakat is, és az így létrejött archívumokból azt a bizonyos, 1998-ban még két napon át gyűjtögetett és fénymásolt archívumi dossziét két óra alatt megcsinálom magamnak. Egy AI-modell a megfelelő prompttal pedig pár perc alatt rakja össze – érzékelteti. Az pedig, hogy pontos-e az output, nagy részben a prompton és a prompt íróján múlik. A kurzuson megtanuljuk, hogyan gondolkodjunk, hogy promptoljunk jól.
„Hasznos tudnunk azt is, hogy a modellek az emberekhez hasonlóan könnyebben hibáznak, ha azt a bizonyos tűt nagy szénakazalban kell keresniük. A NIAH, vagyis a Needle in The Haystack-feladat végrehajtása hatékonyabb, ha kisebb adatbázison kell elvégezni – ilyen és ehhez hasonló apróságok változtathatják álomkönnyűvé a munkát – mondja Anna –, ezért érdemes időt szánni rá és megtanulni. A nyári kurzus után a hallgatók ősszel egészen más lendülettel fognak majd neki a munkának – és azokkal szemben, akik lazítottak nyáron, hihetetlen előnyben lesznek” – ígéri Anna. „Nem mellesleg pedig ezekkel a modellekkel öröm a tanulás – egy ponton túl már valójában játszani fogunk.”
Személyre szabott projektek
A kurzuson megtanuljuk, hogyan lehet saját AI-od – avat be a részletekbe ez előadó –, mert egészen más válaszokat kapsz, ha bármelyik modellt személyre szabod. Ez ebben az esetben nem egy általános frázis, hanem konkrétan megmutatom majd, mit hol találsz, mit állíts be az egyes modelleken, esetleg hogyan kapcsolj hozzájuk háttéradatbázist. Külön projekteket vagy custom GPT-t, Gemet is építünk majd egyes feladatokra a kurzus második felében – és ígérem, hogy a kurzus elvégzése után piacra kerülő új modellek sem fogják zavarba hozni a hallgatókat. A lényeget, a gondolkodásmódot tudják megtanulni, és így a tanultakat tudják majd alkalmazni az újdonságokra is az állandóan változó AI-világban. A folyamat persze energiaigényes, de nagyon megéri beletenni az erőfeszítést. „Úgy képzeld el, mint rendet rakni a ruhásszekrényben a szezon kezdetén – ezt ugye senki nem szereti! Viszont gyorsan és könnyen megtalálni reggelente azt, amit fel szeretnél venni, az nagyon jó élmény. Úgyhogy megéri rászánni az időt a struktúra kialakítására – ami egy kreatív elme számára kicsit személyiségidegenül hangzik, de ígérem, nem lesz nehéz –, és hatalmas hasznot hoz majd.”
llusztráció: Solen Feyissa, Unsplash
„Az első stream során úgy látszott, hogy mindenki ChatGPT-zik, ezért azt tanítottam részletesebben, és mellé a Grokot, a Claude-ot és a Geminit. De most úgy tűnik, hogy a Claude lesz a jobb irány, mert hihetetlen fejlesztéseket pakoltak bele az Anthropicnál, és rendkívül komplex feladatok végrehajtására lett képes. Persze része a kurzusnak a ChatGPT, a Grok és a Gemini használata is – az a cél, hogy a résztvevők megtalálják, számukra melyik a megfelelő modell. Pontosabban: melyik modellt mire tudják a legjobban használni a saját munkájukban.
Inspiráló ötletek
A rövidesen induló kurzus fő csapásirányát képező fikciós írásban az AI nemcsak asszisztens, hanem alkotótárs, brainstorming partner is tud lenni. Kérhetünk tőle variációkat egy témára, egy szituációra, ötleteket egy helyzetre. Kaphatsz inspirációt, irányt, amit aztán kidolgozol. Persze fontos kérdés, hogy mennyi munkát kell beletenned ahhoz, hogy a te szerzői műved legyen.
„Ez egyértelmű: ha te adtad a promptot, a kereteket, a stílust, te választottál a verziók közül, és a kiválasztottat finomítottad, akkor a kész anyag már a tied. Már a prompt is személyhez köthető, és emberi szellemi alkotófolyamat révén jön létre. Nyilván az, hogy »Írj nekem egy könyvet a lovakról!«, nem érdemi prompt. Az eredményeként létrejövő írás pedig nem szerzői mű. De ha egy regény vagy novella cselekményébe szervesen illeszkedő jelenet megírására kérsz 3 variációt, azt rajtad kívül egyrészt senki más nem tudná kérni, másrészt senki más nem tudná beilleszteni a készülő anyagodba.”
Azt mondja, most épp AI shortokon dolgozik. „Ez egy 280 szavas fikciós írásokból álló sorozat, amelyben mindegyik darab egy-egy problémát dolgoz fel a technológiai fejlődés által hozott új, még megválaszolatlan kérdések köréből. Vegyesen dolgozom a Grokkal, a ChatGPT-vel, a Gemini AI-jal és a Clouddal. A formátum idézi Örkény egyperceseit, vagy a mai, hosszabb posztszövegeket” – osztja meg. „Angolul dolgozom. egyrészt a szakterület szókincse angolul alakult ki, másrészt az angol ereje a szavaiban van – például ha csak arra gondolsz, hogy delivery, amikor csomagod jön, és delivery a szülés is. Így a short formátumnak jobban kedvez az angol mint nyelvi környezet, ahogyan szlogent is egyszerűbb angolul írni” – érzékelteti. Viszont nem anyanyelvem az angol, ezért egy native LLM segítsége igazán hasznos.
A kurzuson beszélünk majd erről is, hogyan dolgozz angolul, vagy hogyan készíthetsz nyersfordítást a szövegeidről, illetve mi a különbség a fordítás és az átültetés között. Mert egy AI-jal jól előkészített anyagnak egy anyanyelvi lektorálás már elég tud lenni publikálás előtt – persze, ha az író beszéli a célnyelvet, és jelen van a folyamatban. A fordítsd-le-ezt-angolra ebben a műfajban nem jó prompt. Tudom, hogy az ideális az irodalmi fordítóval való munka lenne, de ha egy kezdő író anyagi keretei korlátozottak, vagy egy publikációt kell átültetni angolra gyorsan, az AI hihetetlenül nagy segítség. De persze itt sem tanácsos kiengedni humán kontroll nélkül az outputot” – mondja.
_______________________
Túl az egyszerű utasításokon
A rövidesen induló kurzusáról azt mondja: olyanoknak szól, akik aktívan írnak – újságot, regényt, más irodalmi műfajú szöveget vagy copykat és egyéb marketinganyagot. Az első stream hallgatói közt volt, aki tudományos publikáción dolgozott éppen, és kutatási segédként vetette be az AI-t. A jelentkezők azt tanulják meg, hogy mi mindenre és hogyan utasíthatjuk jól az AI-modelleket. Mert az írj-nekem-egy-posztot-a-napsütésről, egy kommentet LinkedInre az inflációról vagy egy könyvet a lovakról, nem prompt. Az output nyilván sematikus és érdektelen lesz. „Ahhoz, hogy kevesebb semmitmondó választ kapj, fel kell építened egy olyan rendszert, ami te vagy: a te eddigi munkáid, a keretek, a stílus, a gondolkodásmód, ami rád és csak rád jellemző. Ha ez megvan, a határ gyakorlatilag a csillagos ég. A befektetett időd pedig többszörösen megtérül majd.”
A kurzus célja, hogy legyen egy asszisztens-alkotótárs-kutatósegéd AI-jod, amit felépítettél, és hogy elérd az AI fluency állapotát. Amikor nemcsak lépésről lépésre utánzol, vagy épp tudod, hogyan használj egy-egy modellt, hanem átlátod a rendszert és a logikáját. Így sosem jössz majd zavarba. „Ha szépen megtanultál fuvolázni, akkor mindegy, milyen hangszert kapsz a kezedbe – mindegyiken tudsz majd játszani. Sőt, ha egy gyengébb minőségű hangszer kerül hozzád, tudod, hogyan korrigáld annak hibáit is azért, hogy a lehető legszebb hangzást elérd. Ugyanez vonatkozik az AI-modellekre is. Nem Claude-, Grok-, Gemini- vagy ChatGPT-kurzus ez. Egy mindset, egy rendszerismeret és egy kezelési technika az, amit megtanulhatsz. És innentől csak rajtad múlik majd, mire használod. Ha a fuvolapéldánál maradunk: mindegy, milyen hangszer jut hozzád, bármelyiken el tudod játszani a dallamot, ami benned él. Ez a profi magabiztosság, az AI fluency a célunk.”