На фоне того как всё больше журналистов пробуют работать с ИИ‑инструментами, всего один громкий промах наглядно показывает, как легко может разрушиться доверие.
Автор: Пит Пачал
Обычно я пишу об искусственном интеллекте с позиции переднего края — о том, как журналисты и медиакомпании используют новые технологии, чтобы менять рабочие процессы, расширять аудиторию и перестраивать свои организации. Но реальность такова, что в профессиональной среде вокруг ИИ по‑прежнему сохраняются опасения. В разговорах с репортёрами и редакторами становится очевидно: когда речь заходит об использовании искусственного интеллекта хоть в какой‑то части журналистской работы, в сообществе всё ещё существует настороженность, если не откровенное неприятие.
Если судить по недавним публикациям о том, как журналисты используют ИИ, может показаться, что это неприятие начало рассеиваться. The Wall Street Journal недавно рассказал, как редактор делового отдела Fortune Ник Лихтенберг с помощью ИИ многократно ускоряет свою работу — порой выдавая до семи материалов в день. В тот же день Wired описал, как ряд известных репортёров — от независимых журналистов вроде Алекса Хита и Тейлор Лоренц до Кевина Руса из The New York Times — применяют ИИ в редакционных задачах, иногда и в самом процессе написания.
На фоне всего этого возникает ощущение, будто прорвало плотину — и вряд ли случайно, что происходит это именно сейчас, когда Claude Cowork, открывший доступ к невероятно мощному агентному ИИ, радикально изменил ландшафт технологий. (Любопытная деталь, спрятанная в этих материалах о журналистах и ИИ: похоже, Claude стремительно превращается в то же, чем когда‑то стал Mac для медийщиков — в платформу, которую выбирают те, кто «знает толк».)
Истории настораживают
Но если отношения журналистов с ИИ действительно начали теплеть, то недавно их словно окатили ледяной водой: на прошлой неделе The New York Times разорвала сотрудничество с внештатным автором, который прислал рецензию на книгу, оказавшуюся как минимум частично написанной ИИ. Рецензия Алекса Престона, опубликованная в начале января, содержала фрагменты, почти дословно совпадавшие с текстом Кристобел Кент — её обзор той же книги вышел в The Guardian несколькими месяцами ранее.
Престон признал, что использовал ИИ как помощника при написании рецензии, и заявил, что «совершил серьёзную ошибку». И хотя этот эпизод, безусловно, стал для Times тревожным сигналом (и, возможно, не первым) о том, насколько чётко газета объясняет свои правила фрилансерам, он одновременно стал и развевающимся красным флагом для любой редакции, подумывающей расширить использование ИИ в своей работе. Вдруг появляется ошибка, которая будто бы оправдывает все запреты.
Вот почему так важно смотреть правде в глаза. Этот инцидент снова втягивает нас в круговорот ИИ‑скандалов в медиа — от сервисных материалов CNET, написанных ботом, до вымышленных названий книг в прошлогоднем «летнем списке для чтения» Chicago Sun‑Times. Он грозит перечеркнуть все достижения, которых журналисты и редакции добились в продуктивности, оптимизации контента и многом другом, и может подтолкнуть тех, кто только делает первые шаги с ИИ, вернуться к простому, всеобъемлющему правилу: «просто не используйте его».
Именно поэтому, чтобы чётче провести границу между хорошей и плохой практикой, так важно внимательно разбирать, как именно был использован ИИ. Легко сказать, что в процессе было недостаточно «человека в контуре» (термин, который становится всё менее полезным) — но в какой части контура? В постановке задач, в проверке фактов, в чём‑то ещё? Смысл ИИ как раз в том, чтобы передавать часть человеческих решений сложным машинам, поэтому вместо того чтобы повторять очевидное — что человеку нужно формировать и контролировать процесс — лучше сосредоточиться на конкретных решениях, которые ИИ поручили принимать, и на том, правильными ли были параметры, которые задал человек.
Если присмотреться внимательнее, становится очевидно: ответ, скорее всего, отрицательный. Как следует из материала The Guardian, язык двух рецензий пугающе похож — настолько, что спорить против прямого плагиата почти невозможно.
Достаточно взглянуть на эти два фрагмента:
Оригинальная рецензия, опубликованная 21 августа 2025 года:
«прежде всего — песня о любви к стране противоречий, измученной, раздираемой войнами, раздробленной, заблудшей и чудесной: к Италии, где жизнь — это костюм и художественное представление, а на пустырях растут цирки.»
Рецензия в Times, опубликованная 6 января 2026 года:
«наполняют эту песню, которая, в конечном счете, является гимном любви к стране противоречий: измученной, раздробленной, заблудшей и чудесной. Это Италия, где жизнь — это спектакль, где цирки возникают на пустырях.»
Если сопоставить даты и несомненное сходство текстов, можно сделать несколько выводов. Очевидно, что Престон — прямо или косвенно — попросил ИИ создать фрагменты, которые он собирался включить в рецензию, и опирался при этом не только на собственные заметки. Учитывая, что между публикациями прошло четыре месяца (а с учётом обычно долгого редакционного цикла в Times он, вероятно, отправил текст ещё раньше), этого почти наверняка недостаточно, чтобы такие данные успели попасть в обучающую выборку модели. А значит, чтобы сгенерировать нужный фрагмент, использованный им ИИ‑инструмент обращался к веб‑поиску.
Это и было ошибкой. Допуская, что Престон действовал без злого умысла, можно представить, что он не просил ИИ намеренно «синтезировать» другие рецензии на книгу, и модель сама подтянула текст The Guardian. Но несомненно и другое: он не сказал ИИ не делать этого. А такое ограничение — ключевая часть любого запроса, если вы хотите избежать именно того плагиата, который в итоге и оказался в опубликованной рецензии.
От табу к инструменту
Стоит повторить: во многих — если не в большинстве — случаев важнее не сам факт использования ИИ, а то, как вы его используете. Это требует глубокого понимания возможностей и слабых мест инструментов, внимательности к параметрам запросов и готовности постоянно адаптировать собственный процесс. Это непрерывная работа, и ей нужны защитные барьеры — вроде обязательных «всегда» и «никогда» в промптах, чтобы избежать типичных ошибок, а также человеческой проверки фактов. Без этого вы обращаетесь с оружием, которое может выстрелить в любой момент.
Существуют и системные меры предосторожности, выходящие за рамки простых техник. Независимый ли вы автор или целая редакция — наличие политики использования ИИ окупается. Как тренер по ИИ в медиа, я, конечно, выступаю за обучение, но даже объективно это разумная идея. Однако главное — эксперименты, неизбежные при поиске границ «хорошего ИИ», по возможности должны происходить вне поля зрения публики. В случае текстов, созданных при участии ИИ, оттачивание промптов и защитных ограничений в приватной «песочнице» становится необходимостью.
Это может звучать очевидно, но часть «магии» ИИ как раз в том, что он создаёт тексты, внешне неотличимые от тех, что прошли через строгий человеческий процесс. Для неискушённого взгляда видимость компетентности кажется достаточной. Однако раскрыть потенциал ИИ как партнёра в письме и журналистике — значит не просто довериться скрытому механизму, а принять свою роль в том, чтобы этот механизм строить, проверять и корректировать по мере необходимости. Чем больше журналистов делают это, тем быстрее исчезнет стигма.
Оригинал: Fast Company
