{"id":14291,"url":"\/distributions\/14291\/click?bit=1&hash=257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","hash":"257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","title":"\u0420\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0430 Ozon \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442","buttonText":"","imageUuid":""}

Нейросети заменяют новостные каналы в Телеграм — как и почему

Есть сферы, где нейросети точно не заменят человека — они в основном связаны с творчеством, познанием нового и генерацией идей. Но все рутинные задачи уже можно перекинуть на ИИ. И таких «рутинных задач» существует так много, что вы скорее всего об этом даже не задумываетесь.

Мы провели эксперимент и решили заменить чтение новостей чтением дайджестов от нейросети. Грубо говоря, попросили нейросеть читать новости за нас. Та ли эта рутина, которую можно так просто заменить — рассказываем в этой статье.

Почему чтение новостей отнимает много времени

Сразу оговоримся — «читать новости» нам все равно пришлось. Потому что нейросеть не умеет передавать данные нам в голову. Другой вопрос в том, что обычно мы ищем новости сами — листаем разные агрегаторы или соцсети и читаем публикации в хронологическом порядке. Из-за этого часто отвлекаемся на бесполезные новости — например о том, как кошечкам построили новый приют в Сургуте. Мы можем кликнуть на что-то такое, даже если живем в Москве и никакого отношения это к нам не имеет. Ну просто потому что там кошечки. Как не кликнуть-то?И в самих новостях часто много воды, которая нам не нужна. Избыточная информация о предыстории или мысли автора.

Как читает новости нейросеть

У нейросетей нет любви к кошечкам, капибарам, ежикам. Они всех «любят одинаково». Поэтому, если просто закинуть весь сайт в текстовую нейросеть и попросить сделать подборку интересных новостей — результат каждый раз будет разным. Нейросеть не поймет, какие новости «самые интересные». У нее нет личных предпочтений.

Придется задавать множество различных критериев, чтобы настроить все под себя. Уточнять, что нужны новости только с упоминанием конкретных слов — например, названия нашего города. Конкретной длины текста, конкретных авторов. В общем — заморочиться нужно по полной.

Единственный способ использовать ИИ без таких заморочек — настроить все, чтобы нейросеть выдавала только свежие актуальные новости. Но тогда мы просто получим рассылку свежих новостей. Перебирать информацию и читать самому все равно придется. Неудобно.

Мы захотели как-то совместить возможность получать актуальные новости и те, которые были бы интересны конкретному пользователю. Но сделать это так, чтобы человеку не нужно было копаться под капотом нейросети. Поэтому мы придумали кое-что другое.

Нейросетевая рекомендательная лента для Телеграм

Жертвой нашего эксперимента стал Телеграм. Там нет рекомендательной ленты — пользователям каждый раз надо самим пролистывать свои каналы в поисках интересных постов. Это значит, что каналы, на которые подписаны пользователи — максимально им интересны. Обычно в Телеграме у людей не более 50 подписок, и они читают только то, что им близко.

Но есть проблема — все подписки надо прокликивать самостоятельно в поисках интересных постов. Сам Телеграм лишь показывает, где появились новые публикации. Что это за публикации можно узнать, только перейдя в канал.

Поэтому мы прикрутили к Телеграм-боту функционал текстовой нейросети. Задумали так, что бот будет читать каналы, на которые мы подписаны. И делать за нас рутинный поиск новых постов из подписок за нас. А потом собирать все в одном месте, чтобы не приходилось прокликивать каналы самим. С этим бот справился отлично.

Дальше — нужно было как-то упростить результат, который посылает бот. Чтобы это были не просто посты, а выжимка самого интересного. Что-то вроде «новостных хайлайтов» или дайджестов из главной информации. Так как мы использовали текстовую нейросеть — это было нетрудно. Просто подготовили несколько промптов, с помощью которых нейросеть должна сокращать посты перед отправкой пользователю.

Получилось сократить так сильно, что теперь нейросеть сжимает посты в дайджесты из ключевых идей. Пользователь сперва прочитает эти идеи, а потом выберет то, что ему интереснее всего и может перейти на полный пост, чтобы прочитать все с деталями.

Итоги эксперимента и основные юзкейсы

Получилось упростить потребление контента в Телеграме. Но сказать, сколько времени наш бот экономит пользователям пока не можем — крупной статистики по пользователям и их взаимодействию с ботом еще нет. По своему опыту можем примерно посчитали, что это около 20-40 минут в день. Закидывать в бота вообще все каналы, на которые подписаны — оказалось не очень эффективно.

Лучше использовать нейросеть с конкретной целью. Например, если учим английский язык — закинуть в бота десятку каналов с английским и читать утром или вечерком. Или закинуть только новостные каналы определенной тематики и также читать только их в определенное время. Так бот наиболее эффективен.

Еще удивились, что в бота часто закидывают каналы айти-тематики. Притом не мемы или вакансии, а именно образовательные каналы со всякими гайдами и подборками.

Продолжим развивать бота и привлекать туда пользователей. Сейчас мы его доделываем, но все основные функции уже работают. Если хотите попробовать им попользоваться — переходите. В боте нет рекламы и платных подписок, но будет круто если оставите тут обратную связь о том, что можно улучшить.

В течение года планируем превратить бота в полноценный технологический стартап. Получится или нет — расскажем в следующих статьях, поэтому подписывайтесь ;D

0
2 комментария
Кирилл Астахов

ИИ захватывает новостные каналы?

Ответить
Развернуть ветку
kate.mully

Не захватят. Я люблю читать комменты под новостями смешные

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда