«Волшебная палочка» сломалась: зачем переписывать тексты и код, созданные ИИ

BBC отметила любопытную тенденцию: возникновение практически новой профессии – «ИИ-корректоров», сообщает content-review.com. Эти специалисты нанимаются для одной цели: доработка и приведение в соответствие с требованиями клиентов «полуфабрикатов», произведенных искусственным интеллектом.

Ярким примером служит история Сары Скит из Аризоны, получившей 2000 долларов за переработку текстов для гостиничного сайта. Изначально сгенерированные ChatGPT, эти материалы оказались чрезмерно клишированными, безликими, не отражали уникальности бизнеса и воспринимались аудиторией как информационный шум.

Аналогичная ситуация наблюдается и в сфере разработки программного обеспечения. Многие активно используют инструменты вроде Cursor для ускоренной генерации кода, однако впоследствии сталкиваются с необходимостью его дальнейшего развития, поддержки, отладки и расширения функционала. Для выполнения этих задач требуется глубокое понимание логики работы кода, то есть квалификация программиста. В результате компании вынуждены снова привлекать специалистов, ранее уволенных или не нанятых.

При этом бизнес демонстрирует поразительное упорство: 35% малых предприятий планируют расширять применение ИИ в ближайшие два года. Это особенно парадоксально, учитывая, что именно такие компании чаще всего становятся жертвами собственных непродуманных экспериментов. Вместо слепого внедрения ИИ, более логичным шагом было бы инвестирование в развитие компетенций собственного персонала.

В чём причина подобного поведения? Вероятно, она кроется в недостаточном уровне цифровой грамотности и поверхностном понимании принципов функционирования ИИ. Люди склонны воспринимать его как «волшебную палочку», игнорируя очевидные ограничения, такие как объем контекста модели, специфика обработки информации и возможное устаревание обучающих данных. Тем не менее, для квалифицированных специалистов есть преимущество в использовании ИИ: они сохраняют востребованность и получают прежнее вознаграждение, при этом выполняя меньший объем рутинной работы.