ИИ внутри редакции: где заканчивается помощник и начинается редактор
Как один человек может делать медиа с помощью нейросети — и почему скорость производства контента не отменяет ответственность за него
Может ли один человек выполнять работу небольшой редакции, если у него есть ИИ? На примере «Дикого Приморья» рассказываю, как нейросеть помогала мне находить углы для материалов, работать с текстами, визуалом и аналитикой, почему хороший запрос похож на редакционное задание и какие решения нельзя отдавать машине.
Я довольно долго работала в редакции, где нейросетей не было
Когда я начинала работать в городской газете, всё было относительно понятно.
Есть редактор.
Есть корреспонденты.
Есть фотограф.
Есть дизайнер-верстальщик.
Есть корректор.
Есть человек, который должен каким-то чудом собрать всё это в номер и вовремя отправить в типографию.
Разумеется, в небольших редакциях один человек мог совмещать несколько профессий. Я, например, одновременно верстала газету, писала материалы и фотографировала. И общалась с рекламодателями.
Но даже при таком совмещении работа оставалась разделённой на понятные задачи.
Кто-то находит тему.
Кто-то собирает факты.
Кто-то пишет.
Кто-то редактирует.
Кто-то отвечает за изображение.
Кто-то проверяет, не пропустили ли мы в печать что-нибудь такое, за что завтра будет очень стыдно.
А потом появились цифровые медиа.
И выяснилось, что всё это теперь может понадобиться одному человеку.
Причём не раз в неделю, когда выходит очередной номер газеты, а несколько раз в день.
Когда я начала работать с «Диким Приморьем», передо мной довольно быстро возник именно этот вопрос:
Как одному человеку делать полноценный медиапроект, если у него нет полноценной редакции?
Ответом частично стал ИИ.
И слово «частично» здесь самое важное.
Нейросеть действительно позволила мне делать больше
У «Дикого Приморья» был достаточно интенсивный редакционный ритм.
Нужно было следить за новостями края, находить интересные события, проверять информацию, писать материалы, придумывать заголовки, создавать иллюстрации, адаптировать публикации для MAX, VK и Telegram.
А ещё были постоянные рубрики, тематические недели, маршруты выходного дня, рецепты, природные явления, история края, полевые гайды и Ларга.
Ларга вообще довольно быстро превратилась в отдельного сотрудника редакции, который регулярно требовал внимания и иногда позволял себе комментарии, совершенно не предусмотренные первоначальным техническим заданием.
При этом у меня оставались фотография, преподавание и другие проекты.
Без помощника такой объём работы был бы существенно сложнее.
ИИ помогал мне быстрее проходить некоторые этапы: собирать варианты структуры, искать неожиданные вопросы к известному факту, готовить черновики, сокращать тексты, менять подачу, разрабатывать карточки и сопоставлять статистические показатели.
Но довольно скоро я заметила интересную вещь.
Нейросеть очень хорошо помогает производить контент. Гораздо сложнее научить её понимать, зачем этот контент вообще нужен.
И вот здесь начинается редакционная работа.
1. ИИ не должен начинать с текста
Представим обычную редакционную ситуацию.
В Приморье появляется видео: тигр спокойно идёт перед автомобилем.
Самый простой запрос к нейросети:
«Напиши пост про тигра для MAX».
И она, скорее всего, напишет.
О красивой природе Приморья.
О величественном хищнике.
Об уникальности амурского тигра.
О необходимости беречь животных.
Возможно, ещё добавит, что встреча с таким зверем — незабываемое событие.
Всё это может звучать вполне прилично.
Но я бы такой текст не опубликовала.
Потому что мы ещё даже не определили, о чём наш материал.
Тигр — это не тема.
Тигр — это объект.
Видео — не история.
Видео — это исходный материал, из которого история может родиться.
И вот здесь у редактора появляется настоящий вопрос:
Почему тигр не убегает от машины?
Теперь у материала есть направление.
Мы уже не просто пересказываем увиденное.
Мы пытаемся объяснить явление, которое заинтересовало зрителя.
А дальше возникают дополнительные вопросы.
Где снято видео?
Когда?
Известны ли обстоятельства встречи?
Что можно установить по самому ролику, а чего по нему установить нельзя?
Какие объяснения поведения животного подтверждены специалистами?
Как человеку вести себя при встрече с крупным хищником?
И только после этого имеет смысл писать текст.
В редакции я бы назвала эту работу поиском угла подачи.
В цифровом медиа её иногда подменяют генерацией контента.
Но это совершенно разные процессы.
Нейросеть может предложить двадцать вариантов материала. Редактор должен решить, есть ли среди них хоть один, который действительно стоит делать.
2. Хороший промпт — это редакционное задание
В курсах по работе с нейросетями часто обещают «секретные фразы», после которых ИИ начнёт писать как профессиональный автор.
Мне кажется, здесь сильно переоценивают значение волшебных слов.
Проблема обычно не в том, что мы недостаточно хитро попросили нейросеть.
Проблема в том, что мы сами не объяснили ей задачу.
Когда корреспондент приходил ко мне с материалом, который не складывался, я не просила его «написать лучше».
Я спрашивала:
О чём ты вообще хочешь рассказать?
Что здесь главное?
Для кого мы это пишем?
Что читатель должен понять?
Почему эта история должна появиться именно у нас?
С нейросетью работает примерно тот же принцип.
«Напиши интересный пост» — плохое редакционное задание.
Не потому, что ИИ не поймёт слова.
А потому, что слово «интересный» не объясняет, какую задачу должен решить материал.
Для «Дикого Приморья» задание постепенно стало складываться из нескольких обязательных элементов:
Тема → читатель → главный вопрос → проверенные факты → формат → площадка → интонация → ограничения → ожидаемый результат.
Например, совсем другая постановка задачи:
У нас региональное медиа о приморском образе жизни. Аудитория — люди, которые интересуются морем, тайгой, рыбалкой, путешествиями и природой края. Есть подтверждённое видео тигра на дороге. Нужно подготовить объясняющий материал для MAX. Главный вопрос — почему тигр не уходит от машины. Не придумывать обстоятельства съёмки и объяснение поведения конкретного животного. Отделить общие сведения специалистов от того, что известно именно об этом случае. Интонация — живая, без сенсационности и назидания.
Вот теперь у ИИ появляется работа.
И у редактора появляется возможность оценить результат.
Не «мне нравится текст» или «что-то не очень».
А конкретно:
выполнил ли он редакционное задание?Это текстовый абзац. Нажмите на него и введите свой текст. Вы можете в любой момент вернуться к тексту и изменить его, например сделать текст подчеркнутым или курсивом. Используйте этот абзац, чтобы рассказать своим клиентам о себе или своих услугах. При необходимости текстовый абзац можно заменить, например, на заголовок, подзаголовок, список, номерной список или цитату.
3. ИИ отлично придумывает вопросы. Но ответы приходится проверять
Одна из самых полезных возможностей нейросети для меня — не написание готового текста.
Это способность помочь посмотреть на событие с неожиданной стороны.
Рыбаки жалуются, что нет рыбы.
Можно написать новость о плохом клёве.
А можно начать искать причины, по которым изменилось поведение рыбы, её распределение или доступность для рыболовов.
Вышел материал о сухой грозе.
Можно пересказать прогноз.
А можно спросить, как вообще возникает лесной пожар, если на землю не падает дождь.
В море заметили необычное животное.
Можно сообщить о встрече.
А можно разобраться, кто это, как оно живёт и почему оказалось здесь.
Это как раз тот этап, на котором ИИ способен быть очень полезным собеседником.
Он помогает формулировать гипотезы.
Предлагать вопросы.
Замечать возможные связи.
Подсказывать, какую информацию ещё потребуется найти.
Но есть проблема.
Нейросеть может одинаково уверенно сформулировать и правильное объяснение, и совершенно выдуманное.
Особенно если тема узкая, локальная или требует специальных знаний.
Поэтому для меня принципиально важно разделять три вещи:
Что мы знаем. Что предполагаем. Что ещё нужно проверить.
Если речь идёт о природных явлениях, поведении животных, безопасности в тайге или съедобности растений, это уже не просто вопрос качества текста.
От неправильного ответа человек может пострадать.
И никакая красивая формулировка здесь не оправдание.
4. Самый опасный момент — когда текст звучит убедительно
У нейросети есть удивительная способность.
Она может написать материал настолько связно, что отсутствие фактов становится практически незаметным.
Красивый заголовок.
Уверенное начало.
Логичное объяснение.
Хороший финал.
Читаешь — и кажется, что всё прекрасно.
Пока не задаёшь простой вопрос:
«А откуда мы это знаем?»
В обычной редакции такой вопрос должен возникать постоянно.
С ИИ — ещё чаще.
Я стараюсь проверять не только очевидные факты вроде дат, названий и цифр.
Важно проверять и саму причинно-следственную связь.
То, что два события произошли одновременно, ещё не означает, что одно вызвало другое.
То, что животное ведёт себя необычно, ещё не означает, что мы можем объяснить его состояние по короткому видео.
То, что в одном районе стало меньше рыбы, не доказывает, что она исчезла из всего моря.
А красивый рассказ о старом Приморье не становится историческим фактом только потому, что нейросеть умеет писать в стиле краеведческого очерка.
Для себя я сформулировала довольно простое правило:
ИИ может помогать готовить материал. Но факт должен иметь источник, существующий независимо от сгенерированного текста.
И если источник не найден, материал нужно менять.
Или не публиковать.
Это тоже редакционная работа.
5. Полевые гайды научили меня особенно осторожно относиться к красивым ответам
В «Диком Приморье» мы делали не только ежедневные публикации.
Постепенно появились и самостоятельные продукты — полевые гайды, которые можно скачать, сохранить и взять с собой.
В том числе гайд по грибам Приморья.
Здесь особенно хорошо видно, почему редактор нужен даже при наличии очень способной нейросети.
Можно попросить ИИ составить список грибов.
Описать их внешний вид.
Придумать структуру книги.
Написать вступление.
Подготовить карточки.
Помочь сократить сложное объяснение.
Но нельзя считать, что после этого у нас автоматически появился надёжный определитель.
Для таких материалов необходимо проверять сведения о видах, диагностических признаках, распространении, возможной путанице и безопасности.
Особенно если читатель потом отправится с нашей книгой в настоящий лес.
И здесь появляется ещё один вопрос, о котором в обычном SMM почти не говорят:
что произойдёт, если человек воспользуется нашим материалом в реальной жизни?
Он просто улыбнётся?
Сохранит рецепт?
Поедет по предложенному маршруту?
Попробует определить гриб?
Примет решение, можно ли есть найденное растение?
Чем ближе материал к практическому действию, тем выше требования к его надёжности.
И тем меньше права у редакции прятаться за словами «это же просто пост».
6. Визуал — отдельная зона ответственности
Здесь во мне особенно громко говорит фотограф.
Генеративные инструменты действительно изменили работу с изображениями.
Для небольшого медиа возможность создавать иллюстрации, персонажей и визуальные серии без полноценного производства каждого кадра может быть огромным преимуществом.
У «Дикого Приморья» появилась Ларга.
Она могла оказаться в тайге, на берегу моря, на размытой дороге, в палатке, на льдине.
Могла комментировать погоду, смотреть на туристов, попадать в нелепые ситуации и делать это в узнаваемом визуальном стиле проекта.
Всё это позволяло развивать целый художественный мир.
Но здесь я провожу принципиальную границу.
Иллюстрация события и документальное свидетельство события — не одно и то же.
Если мы делаем художественную карточку о том, почему автомобили застревают на размытой дороге, сгенерированный джип может быть уместен.
Если мы рассказываем о конкретном ДТП, пожаре, встрече с животным или другом реальном событии, изображение не должно выдавать вымышленную сцену за документальный кадр.
То же относится к изображениям животных, грибов и растений.
Красивая сгенерированная картинка может передавать атмосферу.
Но не обязана достоверно воспроизводить диагностические признаки конкретного вида.
Для полевого определителя это особенно важно.
Поэтому я бы разделяла визуальные материалы как минимум по назначению: документальная фотография, художественная иллюстрация, объясняющая схема и изображение персонажа.
И не пыталась делать вид, что различия между ними больше не существуют.
Фотореалистичность — это свойство изображения, а не доказательство его достоверности.
7. Ларга: как нейросеть помогла создать характер, но не придумала его вместо редакции
Вот здесь начинается моя любимая часть этой истории.
Когда мы переформатировали «Охоту и рыбалку» в «Дикое Приморье», нам понадобился узнаваемый персонаж.
После изучения аудитории родилась довольно неожиданная цепочка ассоциаций.
Мужчины за тридцать.
Джипы.
Палатки на крыше.
Кризис среднего возраста.
Скуфы.
А кто у нас в природе такой основательный, упитанный, но бойкий?
Ларга!
Так появилась нерпа в тельняшке, с биноклем.
Сначала она была аватаркой.
Потом стала выходить в прогнозах погоды.
То её зонтик ветром унесёт.
То джип не может проехать размытую дорогу.
То она сама к льдине примёрзнет.
Потом Ларга начала комментировать прогноз от собственного имени.
И в какой-то момент я поймала себя на мысли:
«Нет, я это не писала. Она сама».
Разумеется, буквально это было не так.
Но у персонажа уже сложился характер.
Я понимала, что она скажет.
Как посмотрит.
Над чем посмеётся.
Где промолчит.
Что сочтёт совершенно идиотской человеческой затеей.
И вот здесь хочется задать важный вопрос:
кто создал Ларгу — человек или нейросеть?
Мне кажется, сама постановка вопроса слишком грубая.
Нейросеть помогала воплощать персонажа, придумывать варианты ситуаций, реплик и изображений.
Но Ларга появилась не из абстрактного запроса «создай милого маскота».
У неё была аудитория.
Среда.
Профессия внутри проекта.
Интонация.
История.
И довольно чёткое понимание того, что она может сказать, а чего — нет.
Именно это делает персонажа частью медиа.
Не количество сгенерированных картинок.
Маскот становится голосом редакции тогда, когда у самой редакции есть голос.
8. Адаптация для разных площадок — одна из самых полезных задач для ИИ
В предыдущей статье я писала о том, почему нельзя просто копировать один и тот же текст в MAX, Telegram и VK.
Но если каждый материал писать с нуля для каждой площадки, редакция из одного человека довольно быстро перестанет существовать.
Поэтому я предпочитаю работать через единый редакционный исходник.
Сначала мы собираем историю:
факт → источники → вопрос → объяснение → главный вывод → визуальные материалы.
А потом решаем, как она должна прозвучать в каждой среде.
ИИ может помочь перестроить текст.
Предложить несколько вариантов начала.
Сократить слишком длинный абзац.
Убрать повторения.
Подготовить структуру карточек.
Выделить главное для короткой публикации.
Но я не считаю адаптацией механическое изменение количества символов.
Например, нельзя просто написать:
«Сократи до 600 знаков для Telegram».
И ожидать, что получилась хорошая телеграм-публикация.
Можно удалить из текста половину предложений и вместе с ними уничтожить самое интересное.
Поэтому правильный вопрос другой:
Что в этой истории обязательно должно остаться, чтобы она продолжала работать?
В одном случае это факт.
В другом — практический совет.
В третьем — смешная деталь.
В четвёртом — интонация Ларги.
ИИ может помочь пересобрать форму.
Но содержание и редакционную задачу должен удерживать человек.
9. Аналитика: нейросеть помогает считать, но не должна придумывать выводы
Когда я закончила работу над «Диким Приморьем», у меня появился довольно большой массив статистики.
Больше тысячи публикаций.
Данные о просмотрах.
Реакциях.
Форматах.
Динамике жизни постов.
Росте аудитории.
И здесь ИИ оказался очень полезным инструментом.
Он помогал сопоставлять показатели, считать различия, структурировать наблюдения и превращать цифры в вопросы к редакционной работе.
Например, в анализируемой выборке видео показывало несколько более высокий средний охват, чем фотографии.
Можно было сделать вывод:
«Всё. Переходим на видео».
Но это было бы слишком просто.
Фотографии тоже работали.
А прикладной PDF-гайд по грибам показал высокий ER, хотя файлов в выборке было слишком мало, чтобы объявлять их лучшим форматом.
Поэтому корректный вывод другой:
у редакции появился повод присмотреться к разным функциям контента.
Видео могло лучше передавать динамику.
Фотография — настроение, деталь, событие.
Гайд — практическую ценность, которую человек может сохранить.
Но статистика одного проекта не доказывает универсальную эффективность формата для всех каналов MAX.
И здесь мне особенно нравится роль ИИ как аналитического собеседника.
Не просить его:
«Скажи, что мне теперь публиковать».
А спрашивать:
«Какие объяснения у этих различий могут быть? Что данные действительно подтверждают? Чего нам не хватает, чтобы сделать уверенный вывод? Какую гипотезу стоит проверить следующей?»
Это гораздо интереснее.
Аналитика показывает, что произошло. Редактор вместе с нейросетью может искать объяснения. Но не должен выдавать предположение за доказанный факт.
10. Один человек действительно может делать больше. Но не бесконечно
В разговорах об ИИ часто звучит идея, что теперь один специалист способен заменить целую команду.
Я бы относилась к этому утверждению осторожнее.
Да, один человек с хорошими инструментами может выполнять больше разнообразных задач.
Может быстрее проходить путь от идеи до публикации.
Может работать с текстом, изображением, аналитикой, планированием.
Может создавать продукты, которые раньше потребовали бы привлечения нескольких специалистов.
Но всё это не означает, что человек автоматически получает ресурсы полноценной редакции.
У него не появляется больше часов в сутках.
Не исчезает усталость.
Не становится меньше необходимость проверять информацию.
И самое главное — количество возможных публикаций не равно количеству публикаций, которые действительно нужны аудитории.
Это очень опасная ловушка.
Когда производство становится дешёвым и быстрым, хочется производить больше.
Больше постов.
Больше карточек.
Больше рубрик.
Больше видео.
Больше всего.
Пока однажды не обнаруживаешь, что редакция занимается уже не поиском интересных историй, а обслуживанием собственного производственного конвейера.
ИИ может ускорить работу.
Но решение о том, когда остановиться, остаётся за человеком.
Что я не стала бы отдавать нейросети
После работы над «Диким Приморьем» у меня постепенно сложилось довольно чёткое представление о границах делегирования.
Я могу попросить ИИ предложить темы.
Но не хочу передавать ему окончательный выбор того, что важно для моего читателя.
Могу попросить найти возможные вопросы к инфоповоду.
Но не хочу, чтобы он выдавал предположения за проверенные факты.
Могу использовать его для черновика.
Но не хочу публиковать текст, который сама не прочитала и не поняла.
Могу создавать художественные иллюстрации.
Но не хочу подменять ими документальные свидетельства.
Могу анализировать цифры.
Но не хочу доверять уверенным выводам, если выборка их не подтверждает.
Могу попросить придумать десять реплик Ларги.
Но окончательно решить, какая из них действительно принадлежит Ларге, могу только я.
И, пожалуй, самое важное:
я не хочу отдавать нейросети право решать, нужен ли вообще этот материал.
Потому что иногда лучшее редакционное решение — ничего не публиковать.
Редакционная ответственность никуда не делась
Когда-то перед отправкой номера в типографию редактор должен был понимать, что именно уйдёт в печать.
Сегодня между черновиком и публикацией может пройти несколько минут.
Текст готов.
Иллюстрация готова.
Заголовок готов.
Нажимай кнопку.
Но читатель по-прежнему не обязан разбираться, на каком этапе редакционного производства ошиблась нейросеть.
Для него материал опубликовало конкретное медиа.
Именно оно выбрало тему.
Именно оно рассказало историю.
Именно оно предложило человеку доверять этой информации.
Поэтому для меня использование ИИ не уменьшает редакционную ответственность.
Оно делает её ещё заметнее.
Чем проще производить убедительно выглядящий контент, тем важнее человек, который способен отличить убедительность от достоверности.
Так может ли ИИ заменить редактора?
Иногда я думаю, что мы вообще неправильно ставим этот вопрос.
Потому что редактора часто представляют человеком, который исправляет запятые, сокращает текст и придумывает заголовок.
В таком случае нейросеть действительно способна выполнить немалую часть его работы.
Но редактор для меня — совсем другая профессия.
Это человек, который понимает, зачем существует его медиа.
Кто его читает.
Какие темы соответствуют редакционной концепции.
Какие вопросы нужно задать.
Какие факты проверить.
Какую интонацию выбрать.
Где необходима фотография.
Где достаточно одной строки.
Когда стоит сделать большой материал.
А когда — пройти мимо.
И главное — человек, который готов отвечать за опубликованное.
Поэтому на вопрос «может ли ИИ заменить редактора?» мне теперь хочется отвечать встречным:
А редактор у вас вообще есть?
Не человек, который нажимает «Опубликовать».
А человек, который понимает, почему сегодня нужно рассказать именно эту историю.
Если такой человек есть, нейросеть может стать удивительно полезным инструментом.
Если его нет — она просто поможет гораздо быстрее производить информационный шум.
И, кажется, после работы с «Диким Приморьем» я поняла главное.
ИИ не сделал меня журналистом.
Я им уже была.
Он просто дал мне возможность снова заниматься любимой редакционной работой — в совершенно другой среде и с другими инструментами.
А ещё помог создать одну довольно язвительную нерпу.
Которая иногда смотрела на очередную человеческую затею и говорила:
«Я вас предупреждала».
И вот тут, пожалуй, наши редакторские позиции полностью совпадали.