Нейросетевые коммуникации: как современные технологии меняют рынок PR

Рост популярности нейросетей начался еще несколько лет назад, но доступными они стали относительно недавно. Сегодня мы сталкиваемся с тем, что новые нейронки со свежим функционалом появляются чуть ли не еженедельно. Но насколько их можно применить на практике, а главное – повышается ли эффективность работы в PR при передаче части функционала нейросетям?

Пройдёмся по официальной информации. В начале года вице-премьер Дмитрий Чернышенко говорил, что более 52% крупных организаций страны уже внедряют искусственный интеллект в своей деятельности. Более того, по его прогнозам, вклад искусственного интеллекта в ВВП России к 2025 году может составить около 2%.

Если говорить о конкретных компаниях и направлениях экономики, то в некоторых из них показатели внедрения ИИ приближаются к 100%. Так, ассоциация ФинТех (АФТ) провела исследование «Применение технологий искусственного интеллекта на финансовом рынке», согласно которому 95% компаний финансового рынка уже внедрили технологии ИИ в основные процессы.

Но можно ли успешно применять искусственный интеллект не только для анализа метаданных (что крайне эффективно), но и для более локальных задач, например, в PR?

Пиарщики, на первый взгляд, – одни из главных выгодополучаталей от нейросетевого разнообразия. Тексты, фото, видео, аудио – все генерируется в считанные минуты. Но это только вершина айсберга: если бы все было так легко и просто, то большинство PR-агентств еще год назад представляли собой компанию, состоящую лишь из директоров и одного-двух менеджеров, которые могли бы составлять правильные запросы для нейросети.

Но этого не произошло. Напротив, компании расширяются, ищут новых специалистов, развивают новые направления куда, безусловно, входит и работа с нейросетями. Ведь PR – комплексная работа, которая включает в себя работу с клиентами, подрядчиками, контентом, бухгалтерией, но что не менее важно – с вызовами, которые возникают и будут возникать несмотря ни на что. И нейросетям еще долго обучаться, чтобы достичь той гибкости и приспособленности, которая есть у человека.

А пока можно и нужно использовать те преимущества, что дают нейронки уже сегодня.

ChatGPT (YandexGPT, Microsoft Bing Chat, Google Bard, YouChat и т.д.) ­– чат-бот с искусственным интеллектом, способный работать в диалоговом режиме и поддерживающий запросы на естественных языках.

Когда речь заходит о чат-ботах, то чаще всего вспоминается именно ChatGPT. По сути, это родоначальник всего нейросетевого безумия: самый продвинутый, но и самый труднодоступный для жителей РФ. И проблема даже не в том, что его версия 4.0 платная: официально пользователям из России доступ к нему закрыт. Благо, никто не закрыл доступ к чат-боту через других ботов в Telegram. Там вполне можно ознакомиться с его базовым функционалом. И он действительно обширен, хотя первоначально казалось, что – просто безграничен.

К счастью, это не так. Но чат-бот все еще может быть полезен для генерирования идей, описания целевой аудитории для проекта, создания черновых вариантов сценария мероприятий, помощи в поисках информации (но здесь нужно не забывать про фактчекинг: нейронка любит «выдумывать» факты). Просто задайте чат-боту вопрос.

Stable Diffusion (Midjourney, Adobe Firefly, Leonardo.ai, Kandinsky 2.2, Шедеврум) – генеративные нейронные сети, способные генерировать визуальный контент.

Помните Гарри Поттера в Balenciaga или Папу Римского в пуховике? За эти мемы стоит сказать спасибо генеративным нейронкам. В первую очередь, Midjourney. Именно благодаря ее мощностям и были созданы данные шедевры. Но как и с ChatGPT у нее есть проблема: она стала платной.

Есть российские альтернативы от Сбера (Kandinsky) и Яндекса (Шедеврум), но они пока крайне ограничены по функционалу и недостаточно гибкие: чтобы получить более или менее точную картинку под запрос нужно потратить очень много времени. И тут на помощь пришел Stable Diffusion – open source проект, который благодаря пользователям из простого генератора картинок превратился в мощнейший инструмент по созданию видео, анимации, картинок, артов, дизайнов и прочего.

Да, придется разобраться и прочитать ни один десяток гайдов и купить достаточно мощный ПК, но результат ­ превзойдёт все ожидания: буквально в пару кликов можно создавать уникальные логотипы, детализированные портреты и пейзажи, любой визуальный контент для социальных сетей и сайтов. С помощью Stable Diffusion можно навсегда забыть о том, что такое поиск визуалов по стокам. Безусловно, без знаний фотошопа не обойтись (картинки, создаваемые нейросетью, могут иметь ошибки и неточности, но с каждой новой итерацией их становится все меньше).

Whisper (десятки сервисов в интернете) – open source проект, который позволяет качественно расшифровывать длинные аудиофайлы и переводить их в текстовый формат.

Одна из проблем длительных Zoom-конференций – невозможность оперативно получить расшифровку диалога, которая может помочь в постановке новых задач для команды. Да, есть различные приложения по расшифровке аудио, но чаще всего ими просто невозможно пользоваться, так как результат расшифровки – несвязный набор букв. Тут на помощь приходит приложение Whisper, способное работать на локальном PC. Всего 15-20 минут, и часовая встреча в Zoom уже находится в виде текста в файле txt. И все это – с минимальными ошибками и опечатками (если исходный файл был достаточно «чистым»). Хотя при желании можно «вычистить» почти любой аудиофайл. Спасибо нейронкам от Adobe, которые вполне успешно с этим справляются.

Video2X­ (Topaz Video AI) ­– open source проект, который позволяет улучшать качество видео.

Требования к качеству видео постоянно растут, поэтому то качество, что устраивало всех еще пару лет назад, сегодня выглядит приветом из аналоговой эпохи. Частично решить эту проблему позволяют апскейлеры видео. Video2X­ – один из наиболее эффективных инструментов, хотя и имеет один существенный недостаток: разобраться в нем не сильно проще, чем в инструкции от самолета. Интерфейс трудно назвать дружелюбным, зато функционал – нареканий не взывает. Если нет желания разбираться, то на помощь придет Topaz Video AI или другие платные аналоги. Правда ценник не порадует. К счастью, есть и специальные бесплатные версии на всем известных сайтах. Но качать их нужно на свой страх и риск.

Roop (FaceLab)– open source проект, который позволяет заменять лица на видео на заранее заготовленные.

Современные генеративные нейронные сети способны успешно справляться не только с созданием картинок. «Выстрелившие» несколько лет назад DeepFake видео теперь не требуют для создания несколько программистов, вычислительный центр и десятки часов рендеринга: с ними справляются даже смартфоны (хотя, качество в таком случае будет ниже, чем с использованием мощного персонального компьютера). Если в компании активно ведутся корпоративные социальные сети, то такой инструмент позволяет создавать яркие видео с интегрированными лицами работников компаний в известные фильмы, клипы, видеомемы. Конечно, можно создать и полностью свое сгенерированное видео, но на данный момент они выходят довольно-таки абстрактными и странными. Но развитие этой технологии идет семимильными шагами, поэтому что будет, скажем, через год – предугадать крайне сложно.

Каждая из этих нейросетей позволяет не просто значительно сократить время работы над проектами, но и реализовывать их разнообразнее и ярче. Преимущество нейронок в том, что они не знают, как «делать правильно», а значит не имеют тех ограничений, что иногда возникают в голове у людей. Это позволяет им, в какой-то мере, стать творцами, а нам – творить вместе с ними.