Что такое нейросети и зачем они нужны копирайтерам

Привет! Это первый урок курса по нейросетям для копирайтеров. Я расскажу, как работают нейросети, почему мы слышим про ChatGPT из каждого утюга и как футуристическая сказка ХХ века стала нашей рутиной. А еще объясню, почему нейросети перевернули игру для всех, кто работает с текстами в диджитале.

Чтобы понять, какие задачи могут решать нейросети, сначала разберемся в том, как работает эта технология.

Нейросети — это сложные математические модели, которые чем-то напоминают работу человеческого мозга. Они имитируют способность учиться и анализировать информацию. Процесс технически похож на то, как нервные импульсы проходят через нейроны в мозге, — только объем данных намного больше.

Из-за способности к анализу нейросети могут самообучаться, как в той самой сцене в «Пятом элементе». А затем — выявлять сложные закономерности, строить гипотезы и находить среди огромного массива информации именно то, что нужно.

Один из подвидов нейросетей — языковые модели, или LLM ((Large Language Model — большая языковая модель). Им можно поручить те же задачи, для которых мы обычно используем собственный мозг в копирайтерской работе. Например:

• генерировать идеи — придумать тему для поста или статьи, заголовок, пример;
• редактировать текст — сократить, изменить Tone of Voice, дополнить фактурой;
• составить структуру статьи — набросать тезисный план, от которого можно будет отталкиваться при написании;
• собрать источники — самые современные версии нейросетей умеют искать научные исследования, статьи в СМИ и книги по теме.

Чтобы человек без опыта в IT мог работать с языковой моделью, разработчики создают доступ к ней в виде обычного чата. В нем вы общаетесь как в стандартном мессенджере: отправляете запросы и получаете ответы.

Нейросети не требуют заранее заданных инструкций для обработки информации. Вместо этого они обучаются на основе уже имеющихся данных. Разработчик только задает начальную модель взаимодействия, а затем нейросеть сама развивается и накапливает знания. Внутренние механизмы, по которым это происходит, не до конца понятны даже создателям технологии — это называется эффектом черного ящика.

При этом не получится скормить нейронке данные, чтобы она передавала их другим пользователям. Например, каждый день говорить ей: «Вася Пупкин — лучший копирайтер в мире». Языковая модель не переобучается от каждого разговора. Обычно её обучают отдельно, на больших наборах данных. И точно не берут информацию прямо из диалога с пользователем — иначе работа с ними быстро превратилась бы в кошмар.

Одна из самых известных серий нейросетей — это GPT, разработанная IT-компанией OpenAI. Эти модели в основном предназначены для задач, связанных с обработкой и генерацией естественного языка, то есть текста. Но есть нейросети и для других задач: одни помогают автоматически достраивать ваши предложения в Google, другие распознают лица на iPhone, третьи рекомендуют фильмы и музыку по вашему вкусу.

Я лично помню момент, когда 30 ноября 2022 года компания OpenAI открыла доступ к GPT-3.5 для всех пользователей — с удобным и простым интерфейсом на сайте chat.openai.com (лучше открывать с VPN). Эту дату можно считать исторической, ведь в тот день нейросети GPT стали доступны для широкой публики. Ранее работать с ними напрямую могли только разработчики. Я пыталась скачать архив с исходным кодом с GitHub и запустить у себя на компьютере, но знаний не хватило :) Поэтому, когда открыли интерфейс, сразу начала экспериментировать.

Оказалось, что ChatGPT неплохо помогает писать заголовки и черновики текстов, генерировать идеи для статей и вносить пожелания от клиентов. Позже запустили и другие нейросети — например, Gemini, Claude. Подключились и китайцы с DeepSeek.

Сейчас я уже некомфортно себя чувствую, если не пользуюсь языковыми моделями: это как считать в уме, а не использовать калькулятор. Или пытаться найти нужный факт в библиотеке, а не в Гугле.

Как всегда бывает с прорывными технологиями, люди стали тревожиться: а что, если нейросети отнимут наши рабочие места? Они уже умеют создавать тексты, рисовать картинки и даже писать код для сайтов и приложений. Теперь это не просто алгоритм для игры в шахматы, а сверхчеловеческий интеллект, обгоняющий специалистов многих профессий.

❓ Стоит ли копирайтерам искать новую работу, ведь скоро ChatGPT и прочие текстовые нейросети их полностью заменят? У меня есть для вас два сценария, и оба довольно утешительны.

Сценарий № 1. Нейросети заменят вообще всех людей. Макс Тегмарк, Ник Бостром и другие ученые придерживаются философской теории о том, что в будущем все экономические, политические и другие процессы будут держаться на нейросетях. Мы, люди, продолжим существовать, но не будем принимать решения. Наверняка мы адаптируемся к этому и вместо работы начнем просто чилить =)

Сценарий № 2. Нейросети заменят тех, кто не использует эту технологию в работе. Уже сейчас те, кто работает с ИИ, зарабатывают больше тех, кто игнорирует технологию. По данным PwC за 2025 год, разница в зарплате между такими сотрудниками на одной и той же должности — 56%.

Причём, по тем же данным, ИИ не обесценивает людей — он делает их дороже. Даже в профессиях, которые теоретически можно автоматизировать, зарплаты у тех, кто умеет работать с ИИ, продолжают расти.

Как видите, нет сценариев, при которых без работы остаются только копирайтеры, поэтому менять профессию из-за нейросетей не стоит. А вот освоить новый инструмент раньше, чем все остальные спохватятся, — точно да.

Некоторые противники нейросетей в копирайтинге считают, что технология делает тексты неуникальными и менее креативными. Качество контента снижается, язык упрощается, в статьях и постах не остается «души». Всё сводится к производству текста по заданным параметрам, а это слишком низкая планка.

На деле нейросети ускоряют и оптимизируют работу. Они быстрее генерируют идеи и составляют первые черновики текста. Так копирайтер может сосредоточиться на творческих аспектах работы, а рутину поручить машине.

Для каждого копирайтера работа с нейросетями будет выглядеть по-своему. Одним понравится искать научные исследования без перелопачивания всего Гугла, другим — находить неожиданные идеи для контент-плана. В этом курсе я расскажу о своих любимых приемчиках в «сотрудничестве» с нейросетями. Они помогают мне писать и редактировать статьи в Рыбе быстрее и с меньшими усилиями — а платить мне при этом готовы столько же и даже больше.