Генеративные АI для креативщиков: когда пора выключать ИИ и включать мозг?

ИИ-контент дешевле?

Да, дешевле сделать рекламный нейроролик, чем полноценный продакшн. Но дешевле не равно быстрее. Дело в том, что количество сложностей с роликом в традиционном формате (съемка + CG) и с нейророликом будет примерно одинаковым. Но формат самих сложностей будет отличаться.

В CG-роликах иногда приходится «замазывать» какие-то штуки, которые плохо отсняли, добавлять графику (но при этом заранее не обсудив, как она будет интегрирована).

В нейророликах обычно возникают сложности с тем, чтобы сделать персонажа (лицо, одежду) одинаковым из кадра в кадр, интегрировать упаковку продукта. Особенно, если нужно сделать все исключительно через ИИ и нет возможности/желания привлекать CG-специалиста и добавлять графику. Например, чтобы перегенерить лицо нужен такой полновесный промпт. А это очень большое количество попыток, на которые порой приходится тратить деньги. Очень много времени занимает и добавление в видео разного рода артефактов (характерных черт).

Когда использовать, когда не использовать нейроники?

Мы в ИКРЕ пропагандируем и продвигаем системное креативное мышление. Оно подразумевает этапность, итеративность этого процесса. В частности алгоритм креативного мышления делится на две фазы:

• расширяющегося мышления (поиск различных вариантов);
• сужающегося мышления (выбор лучших вариантов).

ИИшки очень хорошо помогают на второй фазе, когда мы выбираем из большого количества вариантов несколько наилучших или анализируем большие массивы данных.

Кроме того, искусственный интеллект круто работает вместе с креативным мышлением на методологии, связанной с исследовательским этапом (дизайн-мышление, Jobs To Be Done). Например, в дизайн-мышлении есть подход про эмпатию к человеку, проведение глубинных интервью. А это больно и долго. Да, можно использовать диктофон, но разбирать потом несколько часов речи тоже тяжело.

Поэтому сейчас стэк, связанный с дизайн-мышлением, при помощи ИИ на этом этапе происходит чаще всего следующим образом. У нас есть запись интервью и есть ИИ-модель, которая все это переводит в транскрибацию. Уже из нее можно собрать самую «мякотку» при помощи фреймворка, который называется «Карта эмпатии». В ней все, что собрано в глубинном интервью, раскладывается по семи областям, связанным с человеком: что он слышит, видит, делает, какие у него мотивы, какие у него барьеры. И вот с этим уже можно работать.

А представляете, если у вас не одно глубинное интервью, а 5 штук? Вы их провели (а это от 5 до 10 часов записи), прослушали материал на скорости 1.5, сделали заметки по этому поводу (это еще несколько часов сверху). Потом вам все это нужно распределить по карте эмпатии. В общем, исследователи очень бедные ребята, и здесь ИИ очень сильно помогает.

Но еще такая штука может произойти. Допустим, мы провели 10 часов интервью, переделали все это в текст с помощью нейронки и затем просим ее сделать основные выводы из этих интервью. Разумеется,она напишет эти 10 выводов. Но вопрос, стоит ли доверять тому, что машина принимает за вас решение по такому большому количеству данных. Поэтому при работе с ИИшками нужно не забывать про правило «Доверяй, но проверяй».

Вообще в продуктовой разработке есть несколько подходов. Есть data-driven подход и есть data-informed подход. То есть подход, когда мы целиком и полностью зависим от данных, которые получаем, которые связаны с нашими метриками, и мы, исходя из этого, принимаем решения. Либо мы имеем это в виду, но принимаем решения, исходя из собственной экспертности или опыта, чего угодно, в том числе и метрик. На них мы тоже смотрим. И этот подход выглядит более адекватным и человечным, особенно когда какие-то показатели или ответы идут вразрез с твоими мыслями.

Так когда же включать креатив и выключать ИИшку?

Когда есть гипотеза, которую мы будем прорабатывать в продукте, рекламной кампании, в чем угодно. Да, мы обработали большое количество информации с помощью ИИ, перепроверили гипотезу и тут уже самостоятельно подключаемся, чтобы генерить идеи. Мы тоже можем начать их генерить с ИИ. Но по большей части этот этап остается на плечах людей.

Здесь можно привести еще один пример использования ИИ. На этот раз вместе с CRAFT. Так называется собственная методология креативного мышления ИКРЫ, которая направлена на создание каких-то вовлекающих штук. Изначально она создавалась для рекламы, но сейчас используется в разных сферах от образования до архитектуры. ИИ не знает саму по себе методологию, но знает труды Ирвинга Гоффмана, Джорджа Мида, на которых она базируется. И благодаря этим знаниям нейронка также может пользоваться CRAFT.

В методологии есть подход к генерации через ситуацию (фрейм) и поиск возможностей ее улучшения. Например, ситуация обычного вебинара. А где вовлечение будет покруче? Ну, например, в ситуации «Объявление цунами в Японии». И вот смешивая эти две ситуации, мы можем добавить артефакты из одной в другую. Например, ассистент будет врываться в эфир каждые три минуты и кричать в микрофон, сколько времени осталось до конца вебинара. Наверняка все участники бы при этом будут вздрагивать, но тем не менее вовлечение бы повысилось. Таким образом, мы синтезировали два фрейма через один элемент контекста одного из фреймов.

И вот, возвращаясь к нейронкам. Они отлично работают с CRAFT, потому что справляются с поиском этих ситуаций (фреймов), через которые вы можете улучшить опыт людей, сделать его более привлекающим. Потом уже с этими ситуациями мы можем идти в мозговой штурм самостоятельно. К слову, этот инструмент называется «Вопрос вне контекста».

Об авторских правах

Нельзя взять картинку, например, сгенерированную MidJourney, и использовать ее в таком же виде для рекламы. Хотя многие так делают. Но если покопаться в пользовательских соглашениях всех открытых нейронок, выясняется, что там не исключительная лицензия. Это значит, что не все созданное с помощью нейросетей можно свободно использовать для рекламы.

Здесь есть два выхода:

1. Генерить картинку и изменять ее. Вы можете взять только кусочек изображения или как-то переработать его (может даже исправить количество пальцев). Тогда это уже становится вашим интеллектуальным трудом.
2. Найти продакшн со своей нейронкой. Тогда они передадут вам исключительные права на использование картинки, и вопрос авторских прав будет к ним, а не к вам.

Именно поэтому у больших корпораций есть свои нейронки (у Сбера — GigaChat, у Яндекса — Алиса, Шедевр). Вот и ими сотрудники пользуются и стараются максимум возможного через них сделать и, получается, у них есть на это право.

Искусственный интеллект как идея-фикс

Использовать искусственный интеллект ради искусственного интеллекта — это отстой. За любым произведением, проектом должна стоять идея, и идея должна основываться либо на реалистичных данных, метриках, исследованиях целевой аудитории, либо на экспертности человека, который может это аргументировать.

Вы можете сделать все в рекламном ролике ИИ-шкой. Все, кроме его «сердца». Копирайт, пэкшот, клейм и другие детали— все это придумывает человек.

Если все-таки хочется «побаловаться», сделать что-то виральное, нужно думать о том, как спровоцировать эту историю. Вообще, история с провокацией — это прям конкретно направление латерального мышления и разрыва шаблонов. Это креативная методология о том, как удивлять людей. И на эту тему есть отличный пример.

Посмотрите картинки выше. На первый взгляд можно предположить, что они сгенерированы нейросетью. Но в действительности это фотографии, сделанные на Nikon. Это билборды туристической компании, на которых написан промпт для нейронки, генерирующей картинки. И эти промпты соответствуют тому, что изображено на заднем фоне. Но при этом никакая нейронка, конечно же, не использовалась. Глобальная идея здесь заключается в том, что Земля полна удивительных артефактов и вы можете запечатлеть это на фотоаппарат, увидеть своими глазами, прочувствовать этот опыт.

Видите, какая получилась провокация и как классно она работает на волне популярности нейронок.

Здесь еще можно провести параллель с анимацией. Если у вас есть задумка, которая сложно реализуема с помощью видео, вы обращаетесь к анимации. Ведь там можно сделать что угодно. Это же относится к нейронкам. Если стоит задача создать что-то эдакое, что сложно сделать съемкой, графикой. Если нужен абсурд, то нейросети для этого прекрасно работают.

Нейросети для прозаичных вещей

Многие говорят, что нейросети помогают сгенерировать отчёт, разработать стратегию компании и т. д. Но при этом часто умалчивают о прозаичных вещах. Например, о том, что нейросети помогают бороться с амнезией и дислексией. Что имеется в виду? Например, вы пишете презентацию и забываете какое-то слово. А если еще и спешите при этом, нет времени вспоминать или писать коллегам. Но зато можно использовать любую ИИ-шку (тот же GPT или Яндекс). Просто просите ее: «Подскажи слово, которое означает вот это», и она наверняка выдаст подходящий вариант.

На самом деле нейросети классно справляются с разными мелкими штуками: подбирают метафоры и синонимы, поясняют слова и смыслы, помогают сформулировать быстрее какую-то мысль.

На этом все. Задавайте вопросы, делитесь своим мнением об использовании нейросетей в секторе креативности. А если хотите узнать еще больше о креативности, подписывайтесь на наш ТГ-КАНАЛ.