10 необычных способов использовать нейросети

Писать тексты, создавать картинки, кодить, озвучивать видео и тысяча других дел — всё это о возможностях нейросетей. Но кто-то идёт дальше и придумывает новые способы работы с нейронками, самые необычные. Мы собрали 10 таких примеров — делимся.

Писать книги

Сейчас нейросети находятся на этапе, когда они не забирают работу у людей, а помогают делать её быстрее. Например, многие копирайтеры придумывают с помощью нейросетей примеры для текстов, генерируют заголовки или придумывают структуру. А кто-то пошёл дальше и начал генерировать полноценные книжки на различные темы.

Самые популярные из таких книг — детские сказки. Например, в 2022 году Дизайнер Аммар Реши за 72 часа написал книгу «Alice and Sparkle» с помощью ChatGPT и MidJourney. В итоге книгу купили как минимум 78 раз.

Но эта книга безвредная. Иногда люди пишут и более опасные книги, например, о сборе грибов. 

Недавно Нью-Йоркское микологическое общество NYMS выпустило в своих соцсетях публичное предупреждение. Оказалось, Amazon и другие маркетплейсы завалены книгами, посвящёнными сбору, идентификации и готовке грибов, которые были созданы искусственным интеллектом. И в большинстве из этих книг авторы рекомендуют собирать и готовить ядовитые грибы. Полную статью-расследование читайте здесь.

Создавать музыку

Если книги сообщество встречает не так радужно, то к сгенерированной музыке возникает меньше вопросов. Люди её не хейтят, а авторов, наоборот, хвалят.

При этом популярны не просто какие-то биты или мелодии, а полноценные треки якобы от известных исполнителей. Работает это так: человек пишет текст сам или с помощью нейронки, а потом прогоняет его через другую нейронку, натренированную на песнях исполнителя. В итоге получается трек от звезды, и понять, что текст читает робот, очень сложно.

Например, весной-летом 2023 года TikTok заполонили ИИ-треки от Drake, Travis Scott и других исполнителей. Сейчас эти композиции удалены со всех площадок и послушать их не получится, но остался хит-парад треков по их популярности.

В России сгенерированная музыка тоже стала популярной. Например, сильно вирусился полноценный альбом Oxxxymiron (признан иноагентом решением Минюста РФ) «Горгород 2». За месяц альбом собрал 30 000 просмотров и кучу восторженных отзывов.

P.S. Я и сам фанат Oxxxymiron (признан иноагентом решением Минюста РФ) и сначала даже не понял, что текст читает нейросеть.

Снимать клипы

На музыке и песнях люди не останавливаются — некоторые генерируют полноценные клипы. Причём кто-то генерирует под текст картинки, а кто-то делает полноценные видео.

Например, 130 000 просмотров собрал клип, сгенерированный к песни Егора Летова «Всё идет по плану». Он полностью собран из картинок, сгенерированных MidJourney. При этом каждая картинка иллюстрирует какую-то строчку из песни.

А группа Linkin Park последние полгода генерирует видео для своих песен исключительно в нейросетях. И получается неплохо!

Снимать рекламу

Генерировать видео в нейросетях интересно не только музыкантам, но и крупным компаниям. О полноценных фильмах пока что говорить рано — технологии ещё не на том уровне. Но снимать короткие рекламные ролики проще, и некоторые компании используют нейросети по полной. 

Так израильская рекламная компания Lift сгенерировала полноценный рекламный ролик арахисового масла. Зачем-то туда добавили собак, но выглядит всё равно классно.

А новозеландское подразделение KitKat решило не запариваться и сгенерировало рекламный ролик через нейронку. Получилось крипово.

Проводить стримы

Написанные книги, треки и клипы — это круто. Но это контент, который можно бесконечно редактировать перед показом аудитории. Круче, если контент генерируется в реальном времени, и никто не знает, что будет дальше.

В феврале 2023 года на платформе Twitch появился канал, который показывает бесконечный сериал «Nothing, Forever». Он генерируется нейросетью «прямо на ходу». По крайней мере, так заявляют его авторы.

В создании контента участвуют сразу несколько нейронок: DALL-E, Stable Diffusion и Azure Cognitive Services генерируют визуальную часть, а ChatGPT прописывает реплики. Сначала сериал был популярным и его смотрели сотни зрителей. Сейчас хайп упал, на трансляции сидит около 30 человек.

Создавать гороскопы

ChatGPT и другие генеративные нейросети круты тем, что могут придумывать что угодно. Главное — задать им тему. Например, кто-то решил генерировать гороскопы с их помощью. И это популярно: Telegram-канал «Нейрогороскопы» имеет почти 52 000 подписчиков и охваты в 30%. Это очень высокий показатель, потому что для подобных каналов охваты часто в 2-3 раза меньше.

При этом фишка канала в том, что все гороскопы генерируются нейронкой, которая обучена на текстах Владимира Сорокина, Виктора Пелевина и постах с двача. 

Придумывать рецепты по фото

Бывает, что в холодильнике много продуктов, а что готовить — непонятно. Для этих случаев компания PeopleTec создала алгоритм, который придумывает кулинарные рецепты из доступных в доме ингредиентов. Достаточно загрузить нейросети фотографию продуктов, а та на основе увиденного придумает блюдо и распишет подробный рецепт. 

Пока что у нейронки маленькая база — её обучили на 2000 изображений распахнутых холодильников с различными продуктами на полках. Но даже так модель сгенерировала сборник уникальных рецептов с использованием 30 популярных ингредиентов, изображённых на входных изображениях.

Нейросети ещё нет в открытом доступе, но в будущем алгоритм планируют внедрить в приложения для смартфонов. 

А готовить еду с помощью нейросетей всё-таки можно — по рецептам от ChatGPT. Так в феврале 2023 года подразделение «Додо Пицца» в Дубаи приготовили пиццу по рецепту от ChatGPT. Шеф-повар попросил у бота «пиццу для клиентов из Дубая», а в ответ получил набор ингредиентов: кефте (тефтели) из баранины, соус из тахини и сумаха, а также сыр фета и заатар.

Сотрудники прислушались к совету, но немного изменили конечный рецепт. Вместо феты они использовал сыр панир, а баранину заменили на курицу с лаймом, паприкой и другими специями. Наверное, получилось вкусно.

Генерировать подставные комментарии

К подставным я отношу три вида комментариев:

• те, которые идут на вашу площадку для подогрева аудитории;
• автоматические комментарии от имени аккаунта;
• сгенерированные комментарии под видом эксперта на площадках вроде Pressfeed.

Я считаю это необычным использованием нейросетей, потому что комментарии — это всегда мнение эксперта. В них должны быть оценка, какие-то личные переживания и заинтересованность в теме. В случае со сгенерированными комментариями получается просто текст, который затрагивает тему, но не даёт ничего полезного.

В плане таких комментариев для ваших же площадок лично я не вижу ничего плохого: люди охотнее оставляют комменты, когда кто-то уже сделал это до них. Другое дело, когда такие комментарии оставляют «эксперты» на Pressfeed или автокомментинг в Telegram.

Вот зачем люди это используют:

Зачем используют на Pressfeed и подобных. Pressfeed — площадка для делового общения. Авторы и журналисты оставляют там запросы с просьбой ответить на вопросы или помочь с фактурой будущего текста. А эксперты эти вопросы видят и отвечают на них. Взамен авторы получают сильный материал, а эксперты — упоминание в статье. 

К сожалению, многие «эксперты» стали использовать нейросети для генерации ответов. Они просто задают вопросы ChatGPT и отправляют автору.

Зачем используют автокомментинг. Обычно автокомментинг используют для того, чтобы привлечь внимание к своему аккаунту. Чаще всего это происходит в Telegram, поэтому о нём я и расскажу.

Как это работает: люди создают Telegram-каналы с рекламой курсов, запусков на миллион и т.д. и добавляют ссылку на канал в описание профиля. Затем пользователи подписываются на разные блоги, а через специальные программы — привязывают к аккаунту нейросеть. И при выходе новых постов в каналах нейросеть быстро сканирует текст и сразу же генерирует ответы. При этом часто абсурдные.

Становиться героем вебкама

Ещё один необычный способ использовать нейросети и зарабатывать на них — уйти в вебкам. Здесь есть два варианта: 

1. Для уже успешных моделей. Собрать модель по своим предпочтениям, репликам и т. д. и продавать общение с ней.
2. Для остальных. Продавать разные фотографии.

Кейс от успешной модели. 23-летняя блогерша Кэрин Марджори запустила платный голосовой ассистент CarynAI, который имитирует её голос и личность. Фактически, это роботизированная Кэрин. Пользователи могут общаться с цифровой версией девушки на разные темы, даже откровенные. Подписка стоит $1 в минуту. Идея оказалась прибыльной — по информации из твита Джастина Мура, партнёра венчурной компании A16z, за первую неделю запуска Кэрин заработала 72 000 долларов.

Кейс со сгенерированными картинками. Необязательно уходить в вебкам, чтобы там зарабатывать. Вместо этого можно генерировать 18+ картинки и продавать на известных платформах.

Весной 2023 года на платформе Reddit появились посты якобы от 19-летней девушки Клаудии. Она опубликовала несколько своих интимных фото и попросила пользователей оценить свою внешность. После она написала, что готова выслать желающим более откровенные фото, но за деньги. Некоторые люди соглашались и отправляли деньги. Потом выяснилось, что вместо Клаудии за компьютером были двое студентов, которые сгенерировали интимные фото на специальных сайтов.

Заработать студентам удалось немного — всего $100. Почитать об этой истории подробнее можно в Rollingstone.

Отслеживать производительность работников

Нейросети созданы для того, чтобы упрощать труд человека, автоматизировать процессы и больше зарабатывать. Но кто-то использует нейросеть для того, чтобы следить за работниками и даже клиентами, если говорить о кофейне.

Так в одном городе владелец кофейни установил видеокамеру и настроил нейронку, которая:

• считает, сколько времени находится в кофейне каждый из посетителей;
• считает, сколько чашек кофе сварил каждый бариста.

Эффективно это или нет, неизвестно. Но такой способ слежки необычный, это точно.