Одно из слов уходящего года — slop: так называют цифровой контент низкого качества, штампуемый в промышленных масштабах с помощью ИИ. Сейчас им кишат маркетплейсы, соцсети, медиа — вообще весь интернет. Кто-то гонится за быстрыми трендами, кто-то пытается манипулировать мнениями (отдельный показательный термин — слопоганда, от slop + propaganda).
Но проблема не в самих моделях. Они уже умеют работать эстетично и аккуратно. Достаточно лишь: а) стремиться делать качественно и не воспринимать нейросети как панацею, б) сесть и вдумчиво разобраться в ИИ-инструментах, как когда-то осваивали Photoshop и Notion.
«Сгенерированность» считывается мгновенно, особенно если автор не заморачивался и взял сырой результат. В сети постоянно наблюдаются эти неестественно гладкие лица и однообразная цветокоррекция, ломаные движения и нарушение законов физики, наполненные штампами лозунгово-водяные тексты. И эта шаблонность логична, ведь ИИ обучается на миллионах терабайтов данных и выдает усредненный «идеальный» результат — и все же она оправданно раздражает. Ведь именно уместное несовершенство делает контент авторским, запоминающимся.
При этом около 85% маркетологов уверены, что генеративный ИИ принципиально трансформирует производство контента. И это правда, просто не всегда (далеко не всегда!) в лучшую сторону.
{{slider-gallery}}
Показательный пример — недавний новогодний ролик Coca-Cola, который бурно обсуждали и осуждали именно из-за эффекта ИИ-слопа (причем аналогичная история была и в прошлом году). В видео нет явных чудовищных артефактов, но зрители сразу отметили общую «пластмассовость» и дерганые движения персонажей.
Следом за Coca-Cola свою праздничную рекламу представил McDonald’s. Зрители массово критиковали ее не только за смыслы (авторы показали, что декабрь, вообще-то, далеко не про праздник, а скорее про суету и тревогу, от которой, естественно, предложили спрятаться за стаканом колы и бургером), но и за визуальную неправдоподобность и неуклюжесть. После порицания во всевозможных соцсетях компания удалила ролик и отметила, что конфликт стал «важным уроком в процессе изучения эффективного использования ИИ».
Есть несколько сигналов, по которым почти сразу видно некачественный ИИ-контент — неважно, текст это, картинка, видео или звук.
1. Ощущение черновика
Если кажется, что контент просто выгрузили из нейросети и сразу опубликовали, — скорее всего, так и есть.
2. Сбитый Tone of Voice
Как уже обсудили, ИИ по умолчанию уходит в усредненную подачу. Получается ровно, вежливо и… никак: без акцентов, характера и узнаваемости.
3. Клише и повторы
ИИ любит безопасные формулы и бесконечно тиражирует одни и те же конструкции. «Компания-лидер», «новый уровень», «эффективное решение», а еще визуальные пустышки и дефолтный монтаж: неоновые градиенты, стерильные хай-тек-офисы и крупные планы «для красоты», но без смысла.
4. Провал по контексту и культурному коду
Американские мемы в российской реальности, перепутанные ассоциации, неузнаваемый сленг.
5. Уверенный тон без экспертизы
На первый взгляд, контент звучит убедительно, но в нем нет реальной экспертизы, а в худшем случае присутствуют выдумки и ошибки. Это очень заметно в сложных темах: медицине, праве, финансах. И особенно страдают тексты: если со стилем ИИ уже неплохо справляется, то с фактами все намного хуже.
6. Один инструмент на все и ленивый промпт
Это не совсем признак — скорее предсказание. Если человек пытается в одной нейросети писать тексты, генерировать визуалы и собирать код, сразу можно сказать, что результат будет примерно таким же, как если забивать гвоздь отверткой. Технически возможно, но ждать качества не стоит. Аналогичная история с недобросовестным промптингом: нужно принять, что на правильный подробный запрос уходит немало времени и парой простых фраз тут не обойтись.
Все эти признаки объединяет одно: перед вами не вдумчивая работа, а халтура — и не так уж важно, с ИИ она сделана или без. Те, кто понимает, что нейросети пока выдают не результат, а лишь заготовку, создают действительно высокоуровневый контент, который отличается от ручной работы разве что ускорением. Ну а те, кто игнорирует этот принцип, пополняют океан ИИ-слопов.
Конечно, есть компании и авторы, чьи работы с ИИ, наоборот, вдохновляют: их хочется рассматривать и сохранять. H&M, например, создала цифровых двойников моделей: в этом году их ИИ-версии предстали в каталоге очередной коллекции. Время продакшена сократилось, качество осталось на высоком уровне, а модели получили авторские права и компенсации за свои цифровые копии — редкий пример этичного использования технологии.
{{slider-gallery}}
Другой пример — работы независимого креативного директора Сибиллы де Сент-Лувен. С помощью ИИ она делает кампании для Jil Sander, Loro Piana и Chanel. По эстетике это похоже на классическую фэшн-съемку: выверенные композиции, свет и фактура. При этом благодаря технологиям Сибилла добавляет то, что сложно или вообще невозможно было бы снять в реальности: на ее кадрах пальто может сидеть в кресле само по себе, а зеркало — отражать другую сцену.
{{slider-gallery}}
А вот медиахудожница Эллен Шейдлин работает в гибридном стиле: сначала ставит и снимает реальные кадры, затем дорабатывает их в нейросетях. В результате получаются гипнотизирующие образы, балансирующие на грани реальности и фантазии, — ее фирменный «сюрвиртуализм».
{{slider-gallery}}
У видеокреаторов тоже сильный прогресс: за последние два года модели научились работать с движением, светом и фактурой так хорошо, что граница между «снято» и «сгенерировано» размывается.
Посмотрите на Kitsune, работу Генри Добреза — короткометражку, по качеству не хуже студийных, полностью собранную одним дизайнером в Veo 2 от Google за считаные часы. Здесь сгенерированы такие сложные текстуры и движения, на которые ушли бы месяцы ручной работы.
{{slider-gallery}}
В другом ролике, Given Again авторства Джейка Олесона, используется NeRF — нейросеть, способная превращать набор обычных 2D-кадров в объемную 3D-сцену. По сути, это фотореалистичная диорама: благодаря ИИ зритель может двигаться внутри пространства, как будто сцену действительно сняли в 3D, хотя исходники были плоскими.
{{slider-gallery}}
Да что уж там, ИИ-инструментами уже пользуются даже профессиональные режиссеры, крупные студии и медиакорпорации, от Джеймса Кэмерона и Ридли Скотта до Netflix и Disney.
Опять-таки важно понимать, что ни один из этих проектов не дался просто. За каждым стоит осмысленная работа, сотни итераций, тщательный отбор лучших генераций и ручная постобработка. В общем, ИИ работает в связке с автором, а не вместо него.
Хороший промпт начинается с базы: кто/что в кадре, какая локация и сюжет, какой стиль и формат (например, портрет / общий план, 1:1 или 16:9). Дальше уточняем детали:
И да: для многих зарубежных генераторов промпты на английском обычно надежнее.
{{slider-gallery}}
Не только работайте над промптом, но и изучайте сам инструмент: почти у каждой нейросети есть свои фишки для детализации и стилизации. Например, в Midjourney есть параметры — специальные команды, которые добавляются в конец запроса (обычно через --), чтобы точнее контролировать генерацию. С их помощью можно корректировать выдачу, не переписывая весь промпт заново.
Например:
Еще лайфхак: комьюнити часто делится sref-кодами (то есть уже готовыми стилями) — удобно, если ищете быстрый способ удержать единый визуальный язык серии генераций. Такие коды легко найти, например, на Reddit.
Генерация видео требует еще большей детализации и внимания, чем создание статичных изображений.
Главная рекомендация: избегайте расплывчатых описаний. Вместо «красиво» и «атмосферно» задавайте конкретные визуальные пожелания. Если нейросеть поддерживает структурированные промпты (вроде JSON), пользуйтесь: когда камера, свет и движение разложены по полочкам, модель обычно ведет себя дисциплинированнее.
С текстами сложнее всего, тут работа начинается еще до промпта. Сначала надо определиться, зачем этот текст и для кого. Потом собрать фактуру: цифры, цитаты, кейсы, несколько опорных тезисов и хотя бы один контраргумент. ИИ можно подключить как помощника по поиску и структуре, но каждый факт важно проверить вручную.
Затем дайте модели ориентиры: два-три референса (и при желании один антиреференс), опишите нужную стилистику. Попросите держать TOV, избегать клише и воды. Черновик лучше запрашивать сразу в нескольких версиях: эмоциональной, аналитической и ироничной, чтобы было из чего собирать финал.
А потом начинается вдумчивая редактура. Вы помечаете все сомнительное и еще раз перепроверяете факты, просите модель убрать штампы, упростить сложные фразы (а слишком упрощенные — развернуть), ужать или расширить текст, не теряя смысл и структуру. Дальше можно просить ИИ адаптировать текст под разные форматы: написать короткий пост для соцсетей, развернутую заметку для блога, тезисы для выступления.
ИИ уже закрывает почти весь спектр звуковых задач: от фоновой музыки до треков с вокалом и озвучки подкастов или лекций. Конечно, все это требует ручного мастеринга, ведь нейросети оставляют артефакты: шумы в верхних частотах, сибилянты (свистящие звуки), плоское безжизненное звучание, неравномерную громкость элементов. Без доводки сгенерированный трек будет раздражать.
Если у вас есть опыт работы со звуком, используйте Reaper, FL Studio или Logic Pro для постобработки аудио. Если нет, можно попробовать более простые варианты: LANDR (облегченный автомастеринг), iZotope RX (чистка шума), Audacity (бесплатный редактор для базовой обработки).
Созданный с помощью ИИ контент оценивают теми же метриками, что и обычный: вовлеченность, удержание, реакции, комментарии, конверсии. Если сгенерированные публикации стабильно проигрывают ручным работам, дело не в модели, а в неаккуратной работе с ней или в том, что контент в целом не попадает в аудиторию, не решает нужную задачу. Комментарии здесь особенно полезны: по ним легко увидеть, что именно раздражает — интонация, «пластмассовость», неуместность.
Смотрите и на эффективность производства. Да, ИИ может экономить время и бюджет, но это нельзя считать KPI в отрыве от качества: быстро, дешево и плохо — не результат.
В общем, универсальных бенчмарков для ИИ-контента нет, работают только ваши собственные сравнительные данные. Так что тестируйте форматы, ведите базовые замеры и смотрите динамику на важных для вас метриках.
Если максимально упростить, в работе с нейросетями важно держаться четырех базовых принципов. Во-первых, баланс 80/20: идея, фактура и решения, то есть 80% смысловой нагрузки, остаются за человеком, а вот черновики и вариации — за ИИ. Во-вторых, минимум три итерации: первый результат почти всегда сырой, во второй и третий раз уже проще докрутить детали. В-третьих, точный контекст: чем конкретнее промпт, тем меньше шансов получить слоп. В-четвертых, комбинация инструментов: пока никакая модель в одиночку не закрывает весь процесс производства контента — куда эффективнее, когда одна пишет, а другая, скажем, проверяет факты.
И наконец, этика. Не стоит подменять экспертные материалы генерацией ради объема, копировать чужие стили без согласия и выдавать машинную работу за ручную. Аудитория считывает фальшь быстрее, чем кажется, и один такой промах обычно стоит дороже, чем любая экономия времени.
