Текст: Марианна Смирнова (канд. филос. наук)
В этом году Международная книжная ярмарка non/fictio№весна пройдет под знаком ИИ. В рамках программы «Интеллект + Искусственный Интеллект» писатель и культуролог Лев Наумов анонсировал ярмарочный перформанс «Машина вдохновения», суть которого – продемонстрировать аудитории процесс создания художественного текста в соавторстве с нейросетью. Судя по предварительному описанию акции, это будет напоминать шоу «За стеклом», только вместо симпатичной девушки с героем будет общаться Large Language Model (LLM), в нашем вольном переводе – Большая Болтливая Бабушка. Однако пока непонятно, смогут ли зрители прочувствовать все аспекты этого нового творчества через мутное стекло на шумной ярмарке. Давайте попробуем разобраться без стекла: как именно нейросети грозят изменить литературу?
Шаг 1. Запускаем бабушку
Весь прошлый год любимой игрушкой прогрессивного человечества был ChatGPT. В начале 2025 года на лидирующие позиции вырвался китайский DeepSeek, впечатливший даже тех, кто успел изучить его западных предшественников. Маркетологи, пытающиеся сыграть на революционной новизне нейросетей, фактически опоздали – книжные обложки с пометкой «сделано с помощью ИИ» уже сейчас вызывают не жгучий интерес, а недоуменное: ну и что?.. Революция в умах произошла на удивление тихо.
Мое собственное знакомство с литературными возможностями нейросетей вышло забавным. Я попросила DeepSeek написать «историю о незадачливом писателе, который не желает использовать ИИ». Попросила дважды, не меняя формулировки запроса.
В первой версии ИИ выдал поучительную историю о невезучем Итане Кроссе, которому отказали все издательства. Однако Итан не сдался и написал – без всяких нейросетей – бестселлер о художнике, который не стал прогибаться под изменчивый мир. Во второй версии многострадальный Итан безуспешно соревновался на литературном поприще со своим циничным конкурентом Чэдом Лэнгли, верил, что настоящее искусство рождается в глубинах человеческой души, а главное – был сказочно, неописуемо невезуч. Ближе к экватору его история стала мне напоминать «За миллиард лет до конца света» братьев Стругацких. У Итана горели ноутбуки, соседи сверху заливали водой рукопись – и даже кот ложился спать поперек клавиатуры, стирая текст. Как тут не поверить в волю мироздания? В итоге Итану явился мудрый старец и посоветовал умерить гордыню и воспользоваться, наконец, современными технологиями. Так Итан написан свой первый ИИ-бестселлер.
Кстати, Итан Кросс – реально существующий автор, только невезучим его не назовешь. Вполне успешный детективщик. Почему ИИ выбрал для своих экзерсисов именно это имя, неизвестно. Собственно, «неизвестно» – ключевое слово, если речь об источниках вдохновения чатботов. С поисковиком типа Яндекса, который тоже работает на основе статистических оценок, отследить источники данных легче: он показывает вам ссылки на те документы, которые наиболее релевантны поисковому запросу.
Так что Итан Кросс мог прийти откуда угодно: из свежих новостей, из чужих романов, из научных исследований, с форумов типа Reddit. И это первое, что надо знать про LLM: элементы, из который нейросеть составляет свои коллажи, перетряхиваются с каждым поворотом калейдоскопа.
Но не это ли мы называем «художественной литературой»? Не выросла ли она точно так же из бабушкиных сказок, которые ничем не подкреплены и всякий раз пересказываются на новый лад? Да, чатботы типа DeepSeek вполне могут работать такой вот электробабушкой.
Шаг 2. Даёшь проду!
Однако вернёмся в мир, где писателей ещё не совсем изгнали из процесса. Умолчим об очевидных способах использования LLM, вроде подбора материала для книги/cтатьи: это банально и, как уже сказано, требует обязательной перепроверки источников. Куда интересней способы, апеллирующие к подсознанию, к той подводной части айсберга, где и происходит основная часть творческой работы.
Например, ИИ способен сдвинуть сюжет с мертвой точки: «Вот начало рассказа. Что было дальше?» Следовать советам чатбота не обязательно, достаточно просто взглянуть на сюжет под новым углом. Строго говоря, этот «новый взгляд» вам с тем же успехом могут подарить муж, мама, сосед по площадке и незнакомый хам в интернете.
Так что если вы не представляете, как написать сцену, попробуйте переложить эту задачу на нейросеть. Даже если результат вам не понравится, вы точно будете знать, как НЕ надо – и напишете по-другому. Звучит смешно, но я наблюдала пару раз, как работает этот метод.
Активно используя такой подход, вы можете превратить нейросеть в неутомимого литературного негра. Хотя, с учётом эфемерности соавтора, тут больше подойдёт термин «писатель-призрак» (ghostwriter). И призраки эти во множестве водятся там, где успех требует конвейерной сборки текста. Например, на литературных порталах.
Две крупнейшие литературные платформы в России – Автор.Тудэй и Литнет. Это отдельный мир, слабо пересекающийся с миром классических издательств и бумажных тиражей. Автор.Тудэй предлагает аудитории бесконечных попаданцев. Литнет специализируется на любовных романах. Аудитория ищет быстрых эмоций и повторяющихся сюжетных триггеров, которые стары как мир: конкуренция, победа, выживание, поиск пары. Привычная активация одних и тех же нейронных цепочек. Это, в принципе, тот самый искусственный дофамин, на который так падки подопытные мыши… и люди.
Для получения коммерческого статуса на Автор.Тудэй необходимо выполнить ряд условий: 300 подписчиков, 300 просмотров за две недели, 30 часов чтения в сутки… Получив статус, придется писать нон-стоп. Даже самый увлеченный графоман не в состоянии генерировать текст с такой скоростью, с какой ее готовы поглощать преданные фанаты. А эти шедевры, вопреки расхожему мнению, пишут отнюдь не графоманы. Скорее – прирожденные маркетологи.
И вот для них помощь ИИ действительно неоценима. ChatGPT, DeepSeek и другие их собратья легко развернут до требуемого объема синопсис рассказа или отдельной сцены, нарастят детали на сюжетный костяк. Результат? «Где-то я это уже читал». Но ведь литература-триггер, литература-симулятор и должна вызывать у читателя подсознательное узнавание. Скорее всего, в производстве литературного фастфуда ИИ возьмет на себя черновую работу, пока авторы...
Стоп. А кого, собственно, нам теперь считать автором?
Шаг 3: Текст без автора
Как известно, первым смерть автора провозгласил Ролан Барт, попутно охарактеризовав текст как конструкт, который «соткан из цитат, отсылающих к тысячам культурных источников». Т.е. представляет собой – выражаясь современным языком – систему гиперссылок. Понятие оригинальности тут просто не имеет смысла.
Эссе Барта увидело свет в 1967 г. К этому времени Фрэнк Розенблатт уже предложил схему устройства под названием «перцептрон», грубо моделирующий процесс человеческого восприятия данных, и уже был создан первый примитивный нейрокомпьютер «Марк-1», однако до ChatGPT и DeepSeek было еще очень далеко. Еще не встала во весь рост проблема, что считать подлинно авторским текстом – как в юридическом, так и в философском смысле. Это не помешало Барту высказать следующую мысль:
«Писатель <…> может лишь вечно подражать тому, что написано прежде и само писалось не впервые; в его власти только смешивать их друг с другом, не опираясь всецело ни на один из них; если бы он захотел выразить себя, ему все равно следовало бы знать, что внутренняя «сущность», которую он намерен «передать», есть не что иное, как уже готовый словарь, где слова объясняются лишь с помощью других слов, и так до бесконечности».
Да это же работа нейросети как она есть! Хотя сказано, разумеется, о людях. Вряд ли Барт предвидел бурный рост ИИ в начале XXI века. Но в его жестком, сугубо структуралистском взгляде, противопоставленном классике литературоведения а-ля «что хотел сказать автор?» заложено будущее разделение текстов (и их читателей) на две базовые категории.
Текст, за которым стоит автор, пусть даже абсолютно неизвестный, читается как личное послание. Послание никому, но с надеждой на отклик. These are the letters to the world that never wrote to me, как выразилась одна всемирно известная затворница из Амхерста. Есть авторы, которые принципиально вырабатывают странный, ни на что не похожий язык в попытках внешними средствами выразить внутреннее. Так писали Александр Грин, Юрий Олеша, Джеймс Джойс, да и вышеупомянутая Эмили Дикинсон с ее странной, прерывистой пунктуацией. Выработка личного языка – не что иное, как попытка пробить стекло, отделяющее одно индивидуальное сознание от другого.
Текст, за которым автора нет, воспринимается как коллективная пифия, эхо множества голосов. «Расскажи мне сказку» и «покажи мне, чем ты дышишь» – это два разных запроса. Не по качеству письма, а по наличию субъекта коммуникации разделятся в итоге тексты. Два полюса – и целый спектр промежуточных литературных форм.
Шаг 4. Осознаём ограничения: кого не заменит нейросеть
Итак, в этом дивном новом мире определенно найдется место писателям. Но вот каким?
Один мой знакомый предложил шуточную классификацию писателей на основе «доминирующей формы разума»:
- Красавчики
- Наблюдатели
- Проповедники.
Красавчики атакуют наш самый древний рептильный мозг гипнотическими словами и образами, которые будят базовые инстинкты: любовь, смерть и далее по списку. Наблюдатели делают литературу из личных впечатлений и открытий – это эмпирический средний мозг, который исследует реальный мир. Ну а Проповедники производят литературу идей – за абстракции и символьную логику отвечает мозговая кора.
Если экстраполировать эту шутку, то… легче всего нейросети заменят Красавчиков. Самые действенные заклинания, самые неотвязные словесные мемы – как раз то, что легко вылавливает из моря данных частотная модель LLM, выявляя паттерны и закономерности там, где человек захлебывается информацией.
Вытеснить Проповедников будет сложней, потому что наши модные нейросетевые модели не дружат с логикой. Грубо говоря, если кто-то растиражирует шуточный текст, в котором «дважды два равно пять», именно так будет отвечать вам LLM, потому что её ответы основаны на самом частом сочетании слов по заданной теме. Так что ждать от нейронки оригинальных сюжетов или сложных идейных построений нет смысла. Хотя искусственный интеллект, который дружит с логикой, на самом деле существует. Но это не нейросети, а совсем другие архитектуры. И они решают узкий класс формализованных задач – куда не относится задача «создания разумных текстов на естественном языке» (при попытке решить такую задачу в 80-е годы случилась «зима искусственного интеллекта»).
И наконец, вытеснить Наблюдателей будет труднее всего. Они имеют дело с сырой реальностью, работают на тех фронтирах, которые еще не осмыслены – и не превращены в текст. Именно они создают первоисточники. А если у LLM таких источников нет, она ничего вменяемого на эту тему не сгенерирует.
Потому что делать тексты из чужих текстов, не выходя из комнаты, машины уже умеют лучше вас.