Создание сайтов с помощью нейросетей. Машина друг человека?

В начале 2000-х создание веб-сайта без участия целой команды программистов, дизайнеров, маркетологов и редакторов казалось невозможным. Но со временем ситуация изменилась. Сначала в тренд вошли конструкторы, которые позволяли маркетологам почти в одиночку создавать и запускать несложные сайты. Сегодня балом правит искусственный интеллект (ИИ). Генерация изображений, подготовка текстов, написание кода и анализ целевой аудитории — вот неполный перечень того, нейросеть уже успешно делает за человека. Но успешно ли? Опытный digital-специалист, не понаслышке знающий о тонкостях работы с ИИ, лишь улыбнется такому утверждению.

Что на самом деле стоит за формулировкой «я создал этот сайт с помощью нейросети», и чем ИИ сегодня действительно помогает разработчикам, разбираемся в этой статье.

Прежде чем погрузиться в тонкости работы с ИИ, неплохо хотя бы поверхностно разобраться, как именно работают нейросети. Почему, когда ты просишь Midjourney нарисовать кролика, то в результате получишь именно его, а не крокодила?

Чтобы ИИ мог понимать запросы пользователя, его сначала нужно обучить. Нейросети обучаются на данных, предоставленных разработчиками. Проще говоря, если разработчик показывает нейросети изображения кроликов, она запоминает и анализирует их, чтобы понять, какие паттерны и элементы характерны для таких объектов. Чтобы в дальнейшем генерировать подобные изображения по запросу.

При создании чего-то нового, система опирается на комбинацию своих знаний. Однако, если запрос сформулирован некорректно, результат может оказаться неожиданным.

С обучением разобрались, а как же работает магия создания контента? В зависимости от типа нейросети в ее основе могут лежать разные алгоритмы воспроизведения. Например, если мы говорим о создании изображений, то одним из популярных методов, является «генеративно-состязательные сети (GAN)». Модель состоит из двух частей:

Генератор пытается создать достоверное изображение, а дискриминатор — отличить сгенерированное изображение от реального. В процессе такого «состязания» качество генерируемых изображений улучшается.

Если мы говорим о написании текстов, то при написании текста нейросеть предсказывает следующее слово на основе предыдущих слов в тексте. Она анализирует огромное количество текстовых данных, чтобы понять контекст и логику языка.

Нейросети не только обучаются, но и способны выявлять ошибки, используя свой опыт. Например, они могут распознавать различные формулировки одного и того же запроса. Но у них есть и свои ограничения, такие как отсутствие творческого подхода и потенциальные ошибки, особенно в текстовом контенте, который всегда стоит перепроверять.

Несмотря на недостатки, нейросети эффективно справляются с задачами, где требуется анализ и повторение структур, изученных во время обучения. Но стоит помнить, что их работа основывается на статистическом анализе и предсказаниях, а не на творческом процессе, присущем человеку.

Теперь мы имеем общее представление о том, как работают нейросети и чего от них можно ожидать. Пришло время поговорить, как можно их использовать в процессе работы над сайтом.

Создание визуала — ключевой и часто дорогостоящий этап в разработке сайта. Возникает вопрос: можно ли оптимизировать затраты, используя нейросети? У нас есть две новости по этому поводу.

Хорошая новость. Да, с помощью ИИ действительно можно сократить затраты на создание визуального контента для сайта.

Плохая новость. Вам всё ещё понадобится дизайнер для работы с нейросетью. Технологии ускоряют подготовку и сокращают количество требуемых специалистов, но не заменяют их полностью.

Какой визуальный контент можно генерировать с помощью нейросетей

А есть ли ограничения?

Конечно. В отличие от художника, который начинает с концепции или идеи и развивает её через творческий процесс, нейросеть генерирует изображение, анализируя и комбинируя характеристики изученных ранее образцов. Поэтому ряд задач лучше вовсе не поручать ИИ.

Совет от команды: как составить эффективный запрос (промпт)

Бытует мнение, что нейросети в лучшем случае могут сгенерировать небольшой текст, или пост на простую тему. Ведь многие при попытке написать с ее помощью, более или менее полноценную статью получали водянистый материал ни о чем. И правда, если попросить, например, ChatGPT написать статью «Использование нейросетей в создании сайтов» получится что-то типа такого:

Тем не менее многие редакторы, копирайтеры, маркетологи уже сегодня создают полноценные продающие тексты, бьющие в целевую аудиторию. Не говоря уже про описание 100 тыс. позиций в интернет-магазине.

Как у них это получается? Все очень просто.

Для начала, нужно определиться, какие тексты можно доверить ИИ, а какие — только копирайтерам.

Первое — способность нейросетей к творчеству ограничена данными на которых модель обучалась. На практике это значит, что некоторую актуальную информацию ИИ может просто не знать. А также влияет на то, как нейросеть формулирует мысли. Посмотрите, как предсказуемо ChatGPT достраивает не только известное «мама мыла раму», но и такое клише как «купить по выгодной цене»:

Поэтому тексты от нейросети всегда будут иметь схожие клише и формулировки, что не всегда хорошо.

Второе — у ИИ возникают трудности с пониманием сложных или нишевых тем, где требуется глубокое понимание предмета. Поэтому медицинские, юридические, узкие технические тематики лучше не доверять нейросети.

И главное. В отличие от писателя, который может строить сюжет, исходя из творческой идеи или личного опыта, нейросеть генерирует текст, опираясь на вероятностные модели и статистические данные. Она не придумывает сюжет в традиционном смысле, а скорее создает текст, основываясь на шаблонах и структурах, которые она «видела» в процессе обучения.

Резюмируем

Отдаем ИИ: описание товаров, рекламные объявления, простые информационные статьи формата «10 полезных привычек здорового человека», создание черновых вариантов текстов, которые затем могут быть доработаны человеком.

Поручаем авторам: тексты, требующие творческого подхода, глубокого погружения в тему. Например, маркетинговые материалы, сложные технические или научные статьи, где требуется точность и глубина анализа.

Искусственный интеллект способен помочь и программистам. В частности, нейросети отлично справляются с автодополнением кода, значительно ускоряя процесс написания. Кроме того, ИИ способен анализировать код на предмет распространенных ошибок и предлагать рекомендации по их исправлению. А также предлагать улучшения, направленные на оптимизацию производительности и использования ресурсов.

Способны нейросети и самостоятельно писать простой код на основе инструкций, написанных на естественном языке, что делает программирование более доступным и интуитивно понятным.

Все это увеличивает эффективность и качество разработки, сокращая время на рутинные задачи и помогая разработчикам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах проекта. Это делает их мощным инструментом в арсенале современного программиста.

И отвечая на вопрос «Машина друг человека?» — можно с уверенностью сказать, что в контексте создания сайтов нейросети действительно являются ценными помощниками. Они способны автоматизировать рутинные задачи, предлагать инновационные решения и ускорять процесс разработки. Нейросети дополняют и обогащают процесс создания сайтов, делая его более гибким и доступным.