Погружаюсь в нейросети. На самый первый, поверхностный взгляд их возможности кажутся безграничными.
Но реальность оказалась намного сложнее.

То ли сдуру, то ли по неопытности задал сети непростую задачу – написать статью о последствиях глобальных изменений климата для отдельно взятой Якутии.

Всё сделал «согласно методички», разделив большую задачу на мелкие.
Сначала варианты названия, затем план и только после – текст по уточненным разделам.

Выводы:
Сети GPT явно не хватало фактчекинга по Якутии. Она упорно обходила конкретные примеры, старательно описывая проблемы общими словами.
От этого текст страдал некоторой лозунговостью.

При этом порой сеть выдавала мысли, прямо противоречащие реальному положению вещей.
Не будь я сам погружен в тему, мог бы облажаться по полной программе.

А с другой стороны, сеть генерировала новые (для меня) смыслы, свежие и интересные подходы.
Так что польза от нейросетей есть даже при написании сложных текстов.

- помогает с «сочным» заголовком
- помогает со структурированием статьи
- наталкивает на новые смыслы

А вот с содержанием все непросто. Если полностью довериться ИИ, то можно получить нечто проходное, из разряда «информационного шума».
Поэтому желательно самому хоть что-то соображать в теме.

Впрочем, не исключаю, что главная проблема в моей неопытности.
Не зря же кураторы курсов твердят – чем точнее промт (запрос), тем лучше реакция нейросети.

Но, с другой стороны, как вы зададите идеальный промт, если сами не разбираетесь в проблеме?