Бесплатный фрагмент - GPT студентам. 580 промптов способных решить любую проблему

ОТ АВТОРА

«Технологии искусственного интеллекта должны быть массово внедрены во все отрасли в текущем десятилетии». Такую задачу поставил президент России Владимир Путин, выступая на международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта».

«Задача нового этапа в горизонте текущего десятилетия — обеспечить самое массовое внедрение искусственного интеллекта, оно должно охватить все отрасли экономики, социальную сферу и систему госуправления», — отметил Владимир Владимирович.

Напомним, к социальной сфере относится прежде всего сфера услуг, образование, культура, здравоохранение, социальное обеспечение (защита), физическая культура и спорт.

Пока отечественные технологии искусственного интеллекта в виде проектов Сбербанка и Яндекса вызревают, россияне осваивают заморские яства, такие как GPT.

Доступность генеративного сервиса GPT для студентов во всем мире стала глотком свежего воздуха. Испуганные преподаватели начали говорить о крахе системы образования, но больше о безработице… GPT стал опасным, его запретили в некоторых учебных заведениях и даже в некоторых странах, например в Италии, а тремя годами ранее в Италии отменили наказание за выращивание марихуаны в малых объемах. В понимании итальянских правотворцев GPT несет больше вреда, чем выращивание и потребление марихуаны.

Более мудрым подходом отличилась наша страна, которой не дали официального доступа к интерфейсу GPT, поэтому у нас ничего не запрещают, зато повысилась монетизация у антиплагиата, который с 2023 года запустил модуль «Детектор генеративных текстов». Модуль работает по секретному алгоритму, поэтому некоторые тексты ИИ идентифицируют как человеческие, а некоторые тексты, написанные человеком, идентифицируют как генеративные и награждают статусом: «Внимание, документ подозрительный, в документе присутствует сгенерированный текст».

Справедливо задать вопрос, если применение ИИ рекомендовано на самом высоком уровне и внедрением ИИ гордятся все корпорации и продвинутые компании, то почему он не рекомендован студентам?

Почему высшая школа не отреагировала на появление ИИ положительно, и не бросилась обучать студентов основам его использования? Ведь все и везде взахлеб твердят, что ИИ — это наше светлое будущее, что его нужно осваивать, приобретая пользовательский опыт и срочно внедрять. Неужели наших студентов не возьмут строить светлое будущее?

Эта книга немножко неудобная, немножко откровенная, но бескомпромиссная.

Идея «как сделать быстрее и на пятерку» всегда была близка студенчеству, их учителя придерживались другого подхода — результат должен рождаться в муках, должна присутствовать драма автора. Минуя «драму», раскрываем секреты, как написать исследование с помощью GPT и не стать посмешищем на весь мир. Как решать задачи и писать контрольные, как пройти антиплагиат, будь то заимствованный текст с нулевой уникальностью или генеративный текст — с первого, максимум второго раза. Отдаем в люди лучшие технологии, которые помогают учиться, переступая через рутину и развивая исследовательское начало.

АНТИПЛАГИАТ, ТОТ, КОТОРЫЙ ВУЗ

1.1. Что было до антиплагиат

ВУЗы и студенты (в Древнем Риме и в Средние века студентами назывались любые лица, занятые процессом познания) появились задолго до антиплагиата. Веками, находясь в процессе познания, студенты искали способы обхода рутины, беспроблемной сдачи зачетов, письменных работ и экзаменов, тем самым оживляли скучный учебный процесс некой новацией.

Тридцать лет назад будучи студентом, я искал пособие, в котором в сжатой и понятной форме излагается техника быстрого написания исследовательских работ. Читая Умберто Эко — философа и специалиста по семиотике, я понял, что скоростной методики не существует, зато есть классические правила: прийти в библиотеку, набрать тонну литературы, почитать источники, расставить в книгах закладки, сделать выписки, конспекты, скомпилировать текст, вычитать его и связать логически. С таким подходом, нормативное время написания дипломной работы составляло 3—4 месяца.

В 1994 г. в России появился Интернет, в который можно было выйти, применяя dial-up (англ. dial-up — «набор номера, дозвон»). Интернет стал наполняться электронными книгами, использование которых давало заметное ускорение при написании письменных работ.

В 2005 году в научном мире «блеснула» мысль, что работы студентов зачастую пишут не на основании источников, а на основании коллекций рефератов, поэтому было задумано бороться с такими работами, на свет появилась система «Антиплагиат», живущая в доменной зоне РУ.

Антиплагиат пошел по пути, который сейчас проходит OpenAI, да и многие другие разработчики ИИ, он начал индексировать коллекции рефератов, сетевые библиотеки и места скопления текстовой информации, понятно, что после такой индексации множество отечественных библиотек потеряли ценность своего фонда, потому что библиотеки из источника знаний превратились в источник плагиата.

Кроме добротных библиотек, имеющих отношение к академической сфере, антиплагиат, в погоне за показателями проиндексировал ресурсы, не имеющие отношения к научной деятельности, в это число попали эротические библиотеки. Разгорелся скандал, о котором писал ИД «Коммерсантъ» — один из старейших издательских домов и одна из самых авторитетных и влиятельных медиаструктур в стране. В статье «Антиплагиат» не пройдет, «Коммерсантъ» написал о казусе с индексацией Антиплагиатом РУ порно-ресурсов, рис. 1 и скандале в министерстве образования РФ.

Рисунок 1 — Антиплагиат не пройдет, ИД «Коммерсантъ»

Параллельно Антиплагиату начали развиваться другие проекты, посчитавшие возможным монетизировать данную сферу. Появилась разработка СерчИнформ (SearchInform) — Плагиат-Информ — система для определения плагиата в документах.

Наша идея технологии скоростного написания работ получила свое развитие в 2009 г. К этому времени в рамках деятельности научного объединения «ГУМАНИТАРИЙ», силами членов объединения, была собрана довольно приличная научная электронная библиотека (ЭБ), которая, по объему фонда, в несколько раз превосходила классические университетские библиотеки. Проблемой являлось библиографическое описание книг, так как имея неприлично много книг, в них было необходимо ориентироваться.

Решение подвернулось случайно. Компания «СерчИнформ» — ныне ведущий российский разработчик средств информационной безопасности, резидент Инновационного центра «Сколково», входящая в АРПП «Отечественный софт» и НП «Руссофт» — в 2008—2010 гг. разрабатывала локальную поисковую систему промышленного класса и осваивала на ее базе Плагиат-Информ — систему для определения плагиата в документах. Стресс-тестирование поисковика проводили на базе фонда ЭБ НИО «ГУМАНИТАРИЙ» (рис. 2). Плагиат-Информу мы пожертвовали свой фонд рефератов и курсовых, который насчитывал ок. 3 млн. работ.

Рисунок 2 — Пресс-релиз СёрчИнформ

В 2010 г. идея скоростного написания научных исследований получила свое развитие с новой силой. «СерчИнформ» не только предлагал возможность разнообразного поиска в локальных файлах, но и реализовывал функцию «поиска похожих» — поиск больших текстов на основании маленьких. Используя продукт СерчИнформ, мы научились извлекать необходимые данные из текстовых неструктурированных массивов, добавляя к заимствованиям библиографическую запись. Это позволяло компилировать теоретические разделы исследований за считанные часы. Генезис антиплагиата, который РУ, несколько замедлил развитие компилятивной технологии, поскольку все тексты, извлекаемые из любой электронной библиотеки, были плагиатом. В 2015 г. мы начали работы по автоматизации процесса перефразирования текстов, с целью повышения их уникальности, рис. 3. Чистовое решение было найдено в 2020 году, представлено Интернет-общественности в 2021 г., в виде проекта КонтрПлагиат.

Рисунок 3 — Перефразирование, рерайт, перепечатывание текста «другими словами»

КонтрПлагиат, академическая нейронная сеть. Цель проекта — повышение уникальности академических текстов методом глубокого перефразирования (рерайтинг), перегенерация текстов (копирайтинг).

В 2022 г. КонтрПлагиат научился работать с файлами, имеющими сложную структуру — текст, математический аппарат, таблицы, рисунки, подстрочный ссылочный аппарат.

В 2023 г. Антиплагиат РУ вывел на рынок решение — детектор генеративных текстов, созданных с помощью больших языковых моделей (LLM). На следующий день КонтрПлагиат объявил, что умеет работать с большими текстами, имеющими статус: «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст».

Этот статус КонтрПлагиат убирает благодаря перефразированию и компилятивным умениям, доставшимся в наследство от НИОО «ГУМАНИТАРИЙ», рис. 4.

Рисунок 4 — Генеративный текст, созданный с помощью GPT, «ДО» и «ПОСЛЕ» очеловечивания КонтрПлагиат

Как видно из краткого исторического экскурса, проблема скоростного написания исследовательских работ не нова, борьба с плагиатом в той или иной форме ведется почти два десятилетия, появление GPT заметно оживило этот процесс, наполнив академическую среду паническими настроениями. Паникуют все, профессорско-преподавательский состав, который захлестнула волна генеративных работ. Студенты, которые сгенерировали примитивные работы и не могут пройти проверку в антиплагиат версии ВУЗ.

Большие языковые модели (LLM) приходят к нам надолго и проникают во все инструментальные среды, интерфейсы, приложения и практики. Правильным, по нашему мнению, является не запрет их применения, а приобретение навыков их использования в исследовательской деятельности, что снижает рутинную составляющую и дает достаточно времени для творческого процесса.

Примером применения ИИ GPT и КонтрПлагиат выступает данное пособие, которое обобщает практический опыт и рассматривает процесс написания исследований с точки зрения — как упростить, а не с позиции классической методологии — как усложнить.

1.2. Антиплагиат — игровая или экспертная система?

За долгие годы наблюдения за тысячами отчетов антиплагиат ВУЗ мы выявили ряд интересных моментов:

— Не смотря на наличие модуля шаблонных фраз, антиплагиат определяет их не корректно, например относит к цитированию, рис. 5 и 6.

Рисунок 5 — Шаблонные фразы определяются как цитирование?

Рисунок 6 — Антиплагиат считает шаблонные фразы цитированием

— Одно слово и фраза из двух слов может быть плагиатом, рис. 7—9.

Рисунок 7 — Некорректное определение плагиата в тексте

Рисунок 8 — Некорректное определение плагиата в тексте

Рисунок 9 — Некорректное определение плагиата в тексте

— Зачастую антиплагиат бездоказателен, вас обвиняют в плагиате, но не показывают источник плагиата, на скрине рис 10, плагиат — фраза «этих операций», переход по ссылке 22, рис. 11, ведет на целую статью, которая, вероятно, содержит фразу «этих операций».

Рисунок 10 — Внешняя ссылка антиплагиата

— Модуль цитирования работает не корректно, путая фразы из Конституции РФ с шаблонными фразами;

Рисунок 11 — Текст конституционной статьи — шаблонная фраза?

— Титульные листы, заголовки работы, названия ВУЗов и кафедр, фамилии научных руководителей на титульном листе, оглавление — плагиат, рис. 12 и 13.

Рисунок 12 — Заголовки — плагиат

Рисунок 13 — Оглавление — плагиат

— Целостная фраза может быть на 50% цитированием, а на 50% плагиатом, хотя, правильней отнести ее к цитированию из белого источника, рис. 14.

Рисунок 14 — Разрыв при идентификации фразы

— Вас обвиняют в плагиате, указывают источник, рис. 15.

Рисунок 15 — Целостное понятие цитирование-плагиат

— Внешняя ссылка ведет на пустую страницу, рис. 16, это называется — отсутствие доказательности при обвинении в плагиате, сколько таких, указывающих в пустоту ссылок, в миллиардном индексе?

Рисунок 16 — Антиплагиат дает ссылку на пустую страницу

С началом работы модуля поиска генеративного текста антиплагиат начал чудить, отчет, который хранится на сервере меняет свои показания, рис. 17—20.

Рисунок 17 — Отчет Антиплагиат от 07.06.2023 — 10:14:19

Рисунок 18 — Отчет Антиплагиат от 07.06.2023 — 10:14:19, спустя 1 час

Рисунок 19 — Отчет Антиплагиат от 27.06.2023 — 08:51:39

Рисунок 20 — Отчет Антиплагиат от 27.06.2023 — 08:51:39, спустя 1 сутки

Студенты, которые приобрели платные проверки за 472 рубля могли видеть в своих отчетах, что генеративной является нумерация страниц, рис. 21 и 22. Технически Антиплагиат прав, нумерация проставляется в Word автоматически, но как вернуть деньги за некорректную проверку?

Рисунок 21 — Нумерация страниц отнесена Антиплагиатом к генеративному тексту ИИ

Рисунок 22 — Нумерация страниц отнесена Антиплагиатом к генеративному тексту ИИ

Антиплагиат берет на себя смелость относить текст, написанный человеком к генеративному, рис. 23.

Рисунок 23 — Человеческий текст отнесен к генеративному

Ну а это наш любимый скриншот, пустая страница — это генеративный текст, рис. 24.

Рисунок 24 — Пустая страница — это генеративный текст

Мы не разбираем результаты проверок конкретных работ, как правило это не делают и преподаватели высшей школы. Единственный критерий оценки студенческих работ в ВУЗах и это не единичный случай — показатель уникальности. В некоторых ВУЗах такой подход узаконен, на оценку «отлично» — 75% оригинальности, на оценку «хорошо» — 65%.

Против студента играет системная организация, в виде правил ВУЗа и машинно-алгоритмической мощи коммерческого сервиса. Тексты некоторых работ, не содержат достаточного количества изменяемого текста, но от студентов требуют «отжать» показатель уникальности, поэтому приходится перефразировать устоявшиеся в научном мире термины, определения и цитаты. Вероятно, это «натягивание уникальности» не совсем то, что можно связать с академическим подходом.

Если против студентов начали играть нейросети, о применении которых заявил антиплагиат, то справедливо дать студентам аналогичные средства, дабы сражение шло в равных весовых категориях.

1.3. Метод шинглов в повышении уникальности текстов

Шингл (далее — Ш) — последовательность количества слов (2, 3, 4, 5 и т.д.), используемая в алгоритме проверки уникальности текста, рис. 25. Уникальность проверяется путем сравнения текста источника с текстом, который был перефразирован. Данную сверку можно проводить локально, используя бесплатный продукт AntiPlagiarism.NET.

Рисунок 25 — Лемматизированный текст, как выглядят шинглы, состоящие из 2 слов (Ш2)

При проверке в антиплагиат ВУЗ, текст работы сверяется с данными базы (другими текстами, проиндексированными ранее).

При определении уникальности текста проверяемой работы, в системе Антиплагиат происходит следующее:

— Нормализация (канонизация) текста — удаление из текста элементов, не несущих смысловой нагрузки, шаблонных фраз, предлогов, союзов, знаков препинания и др.

— Лемматизация — приведение слов к нормальной форме, рис. 25.

— Разбиение текста на фрагменты — шинглы, конец каждого фрагмента является началом предыдущего, рис. 25.

— Вычисление хэш-значения фрагмента слова — на этом этапе начинается сравнение текста. Точность сравнения напрямую зависит от количества операций — это достаточно ресурсоемкий процесс. Чтобы увеличить производительность метода сверки шинглов, сравнение текстов по контрольным суммам может осуществляться на случайных выборках.

— Определение результата — на основе сравнения выдается результат, указывающий на уникальность проверяемого текста. Результаты отражаются в процентах: 100% — полностью уникальный текст, 0% — полностью неуникальный текст, т.е. такой текст уже существует.

На что опирается методология КонтрПлагиат, при использовании метода шинглов?

1) Мы исходим из того, что:

— уникальных текстов в академической среде не осталось. Все, что может исследовать студент, уже исследовано.

— любой текст, скомпилированный из Интернет-источников и печатных библиотек — плагиат.

— если текст скомпилирован поабзацно, и компиляция показывает уникальность, это связано с уникальным сочетанием абзацев. Изменение порядка следования абзацев или правка текста, внутри абзаца, может привести к появлению плагиата.

— показатель уникальности, это совокупная оценка всей работы, «хитрый» метод правки мест плагиата, при следующей проверке выявляет плагиат в тех местах, которые в предыдущей проверке плагиатом не являлись.

В процессе проверки первого варианта работы, она попадает в индекс антиплагиата. С этого момента она считается первой версией. Все последующие проверки учитывают первую версию, и отслеживают процент изменения 2, 3, 4 версии работы по отношению к первой версии. Другими словами, повышая уникальность текста методом глубокого перефразирования вы, в том числе, противостоите первой версии своей работы и должны показать, что текст после перефразирования существенно отличается от первой версии.

2) Любой текст перед первой проверкой должен подвергаться глубокому рерайту — это снижает последующие трудозатраты, т.к. вы не противостоите первой, второй, третьей и т. д. версиям своей работы. В процессе перефразирования, рерайта, необходимо добиться отличия текстов источника и перефразированного текста. Данное отличие, при сверке по показателю Ш2 должно составлять более 80%.

Поверхностный рерайт

Поверхностный рерайт обеспечивает двойной перевод текста — на любой иностранный язык и обратно на рис. 26 показан перевод текста с русского на английский язык и обратный перевод с английского на русский. Текст, при сверке по шинглам, состоящим из 2 слов (показатель Ш2) показывает отличие на уровне 20—40%, рис. 27.

Рисунок 26 — Перевод текста в направлении: русский-английский; английский-русский, с помощью translate.google.com

Рисунок 27 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 30%

Применение GPT также обеспечивает поверхностный рерайт, на рис. 28 приведен интерфейс, в котором выполняется перефразирование с помощью GPT, применяется промпт 1.

Пример GPT-промпта 1

Перефразируйте текст [ваш текст]

Рисунок 28 — Перефразирование текста с помощью GPT

На рисунке 29 представлена сверка текста по методу Ш2, как видно тексты отличаются на 40%.

Рисунок 29 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 40%

Известно, что GPT допускает ошибки, поэтому с целью их частичного исправления, дальнейшего повышения уникальности, а также удаления маркеров генеративного текста, можно выполнить вторичный перевод текста в направлении: русский-английский; английский-русский, с помощью translate.google.com, рис. 30.

Рисунок 30 — Перевод текста, после GPT-обработки, в направлении: русский-английский; английский-русский, с помощью translate.google.com

Рисунок 31 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 55%

Все последовательности действий, приведенные выше дают поверхностное перефразирование, практикой доказано, что это не позволяет добиваться нужного показателя уникальности всего текста.

Глубокий рерайт

Глубокий рерайт, обеспечивает существенное отличие текстов, на основании практического опыта установлено, что текст источника должен отличаться от перефразированного текста, при сверке по показателю Ш2 на 80 и более процентов. Рассмотрим, как этого можно добиться.

Шаг 1 — выполнить перевод текста в направлении: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский, с помощью translate.google.com. Это даст нам показатель Ш2 — 64%, рис. 32.

Рисунок 32 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 64%

Шаг 2 — написание нового текста на основании текста перевода, с помощью GPT. Источником является текст после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский.

Пример GPT-промпта 2

Напишите новый текст, используя источник [текст после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский]

Рисунок 33 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 74%

Как видно, в результате GPT-генерации нового текста мы использовали текст источника, после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский, это дало показатель отличия Ш2 — 74%.

Шаг 3 — вторичный перевод генеративного GPT-текста: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский. Вторичный перевод обеспечивает частичное исправление ошибок GPT-генерации, дальнейшее повышение уникальности, а также удаление маркеров генеративного текста, рис. 34.

Рисунок 34 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 78%

Шаг 4 — согласно карте шинглов, в левом окне программы производится ручная правка не измененных шинглов, состоящих более чем из 2 слов, методом впечатывания, подходящих по смыслу новых слов, рис. 35.

Рисунок 35 — Ручное изменение Ш2

Обратите внимание, в силу несовершенства технологий Google и GPT, текст содержит ошибки, поэтому, разбивая шинглы их нужно исправлять. Текст после перефразирования уменьшил объем и потерял ссылки на источники цитирования, значит это тоже предстоит подправить.

Почему не рекомендуется использовать другие переводчики:

— Deepl — позволяет переводить 1500 знаков в интерфейсе, при переводе файлом, он защищен от копирования, главный недостаток в том, что Deepl старается обеспечить высокую точность перевода, а значит отличие текстов минимизируется и все усилия по перефразированию снижаются, рис. 36.

Рисунок 36 — Интерфейс Deepl

— Переводчик Промт (translate.ru) — обладает собственным пониманием текста, уникальность повышается, но смысл теряется, поэтому предстоит много правки, рис. 37.

Рисунок 37 — Переводчик Промт (translate.ru)

С образовательной точки зрения, данный подход к перефразированию несет обучающий потенциал, т.к. при компиляции текстов из учебников, студент читает правильный текст, а при прочтении текста после двойного перевода и GPT генерации, приходится вычитывать текст, вдумываться в смысл и исправлять неточности. Тем не менее, это значительно быстрей чем перефразировать текст полностью руками.

Почему тексты, перефразированные указанным способом, не определяются как генеративные:

— GPT и программа-переводчик — это совершенно разные модели, Антиплагиат детектирует GPT-подобные модели;

— текст, после перефразирования содержит шинглы, состоящие из 2 слов, их последовательности похожи на последовательности текста источника, при генерации в GPT, согласно примитивным запросам, таких последовательностей достаточно мало, другими словами, Антиплагиат не понимает откуда копипаста текста.

Глубокое академическое перефразирование КонтрПлагиат

Глубокий рерайт, рассмотренный выше выполнялся с применением переводчика Google и GPT, пришлось применить ручной труд для исправления ошибок и достижения необходимого показателя отличия текстов Ш2.

Заметно упрощает процесс глубокого перефразирования академическая нейросеть КонтрПлагиат. Перефразирование осуществляется следующим образом:

Шаг 1 — перегенерация текста, с одновременной сверкой по методу Ш2. В процессе перегенерации используется модель не известная GPT-подобным системам и антиплагиат РУ, в частности, в этом заключено несомненное преимущество нейросети КонтрПлагиат.

На рис 38 приведены результаты опроса, где мы попросили наших читателей найти текст, перефразированный с помощью КонтрПлагиат, результаты опроса показательны, текст, после рерайта КонтрПлагиат человеческим глазом идентифицирован не был.

Рисунок 38 — Опрос, проведенный нами ВК

Шаг 2 — исправление ошибок перегенерации, с одновременной сверкой по методу Ш2. Исправление ошибок не должно возвращать Ш2, как в тексте источнике.

В результате перефразирования получается текст, который соответствует критериям перефразирования, показатель Ш2 — больше 80%, рис. 39.

Рисунок 39 — Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 92%

Пример полученного, рис. 39 текста

Анализ особенностей менеджмента и финансирования современных российских энергетических компаний и предприятий является важным аспектом диссертационного исследования, поскольку определяет не только уровень новационности, адаптивности, рыночной устойчивости, энергетической защищенности и безопасности, энерго-экономической эффективности самого предприятия, но и функционирования обслуживаемого им сектора экономики (в основном промышленности). Использование энергоносителей при производстве и поставке товаров и услуг является важным фактором, определяющим добавленную стоимость товаров и услуг. Переход к более экологичным и экономически эффективным методам промышленного производства возможно начать с анализа и изучения динамики изменения системы энергоснабжения. Эти выводы основаны на результатах большого числа исследований, проведенных в России и за рубежом по различным проблемам развития промышленности [9, 10, 12, 14, 16, 17, 25, 26].

Так, ученый Н. Г. Борисюк считает, что ресурсные возможности и потенциал целого ряда энергетических предприятий и всей целостности ТЭК (топливно-энергетического комплекса) в целом является основой устойчивого развития и выступает драйвером реструктуризации отечественной экономики. По его данным, на долю отраслей ТЭК в России приходится около 80% промышленного воспроизводства [31,C.73], а 16% промышленно-производственной рабочей силы страны занято на предприятиях и в субъектах экономической деятельности, относимых к ТЭК [34,C.73]. Одним из направлений изменений и реструктуризации отечественной экономики, рассматриваемых данным исследователем, является кластеризация, в которой предприятия топливной энергетики выделяются в качестве центра кластеров.

Сегодня, когда все большее значение приобретает стратегия перехода к низко углеродной (зеленой) экономике и более устойчивым моделям производства и потребления энергии, необходимо анализировать передовой опыт повышения энергоэффективности в различных отраслях и изучать инвестиционные и технологические возможности в ТЭК [60, C. 34]. Отметим, что в то же время энергетический рынок формируется под воздействием спроса и предложения на все виды энергоносителей, включая традиционные носители энергии — углеводороды и возобновляемые источники энергии. Сегодня структура потребительских предпочтений и реальный спрос на энергию претерпевают значительные изменения. В результате энергетическим компаниям приходится искать новые организационные и технологические решения на всех этапах технологических процессов и производственных цепочек — от добычи ископаемых до распределения энергетических ресурсов между потребителями.

Применение современных теорий и практик управления позволяет эффективно организовывать и координировать ресурсы субъектов отрасли топливной энергетики, энергетических компаний для обеспечения их устойчивого и динамичного развития. Прежде чем внедрять новые технологии, необходимо приобрести нематериальные ресурсы, такие как опыт и знания, характерные для отечественного ТЭК. Для того чтобы создать необходимую базу для этих ресурсов, необходимо развивать человеческие ресурсы энергетических подразделений и компаний. Специфика развития ТЭК требует определения его структуры, субъектного состава участников и четкое выделение их места в общей организационной структуре.

Очевидными достоинствами КонтрПлагиат выступают:

— целостность процесса, все происходит в «одном окне» или в «одном файле». Файл загружается в интерфейс, выгружается в формате. docx, следовательно сохраняется оформление документов и уменьшается объем ручных манипуляций;

— скорость обработки — 1 млн. знаков в час, что заметно превышает скорость генерации текста в GPT;

— качество текста выше, чем у всех известных моделей, показатель Ш2 превосходит показатели всех известных моделей, рис. 40.

Рисунок 40 — Сравнительная характеристика нейросетей, 2023 г.

Таким образом, процесс повышения уникальности текста прост, перевод с русского на иностранный язык и обратно; GPT-перегенерация; повторение операции перевода с русского на иностранный язык и обратно; правка не изменённых шинглов; вычитывание и правка неточностей.

Как убрать статус — «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст»

Что делать при наличии в Антиплагиат уведомления о генеративном тексте? Есть два подхода, рекомендуется применение обоих, в любой последовательности.

Текст может генерироваться на основании примитивного запроса, это когда всю мощь ИИ используют как поисковик, например, «перечисли методы анализа конкурентоспособности, дай характеристику каждому методу». В результате сложной перегенерации задаются условия генерации и предоставляется прототип текста, на основании которого GPT пишет новый текст.

На момент написания данного пособия Антиплагиат проверял текст, выделяя генеративный кусками по 3000 знаков.

Первый метод — «разбавление» текстов ИИ аналогичными по смыслу абзацами, текста, написанным человеком. Таким образом, текст ИИ не будет выглядеть «формальным и искусственным», а будет более убедительным и доверительным.

Как вставить нужные абзацы? Вы можете найти в Интернете соответствующие статьи и выбрать из них подходящие абзацы. В качестве альтернативы можно воспользоваться поисковым сервисом, который подберет похожие справочные статьи, и вы сможете из них заимствовать человеческий текст, рис. 41.

Рисунок 41 — Поиск справочных статей

Вставляя абзацы из интернета, вы должны убедиться, что они относятся к теме вашей работы и датируются периодом до 2021 года.

Схема добавления интернет текстов проста, — добавление 2 абзацев, по 2—4 предложения в каждом, через 2—3 абзаца текста ИИ или добавление 1 абзаца, через 2—3 абзаца текста ИИ.

Второй метод, генеративный текст подвергается синонимизации, на выходе мы получаем классический синонимизированный текст, рис. 42.

Рисунок 42 — Текст, после синонимизации, процент замен — 19,7%

Синонимизированный текст переводим с русского на китайский и обратно, получаем отличие генеративного текста к тексту после синонимизации и перевода — 44%.

Рисунок 43 — Сверка генеративного текста (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 44%

Пример текста после синонимизации и восстановления методом двойного перевода

Для достижения целей и задач диссертационного исследования необходимо исследовать особенности управления и финансирования российских энергетических компаний, развивающихся в современных условиях, с точки зрения их роли в обеспечении инновационности, адаптивности, устойчивости, энергетической безопасности, энергетической и экономической производительности. Добавленная стоимость любых товаров и услуг зависит, в том числе, и от энергии, затраченной на их производство или предоставление. Переход к более экологичным и экономически устойчивым методам промышленного производства также начинается с пересмотра и реформирования системы энергоснабжения. Эти утверждения основаны на понимании многочисленных отечественных и международных исследований, посвященных теме формирования различных промышленных секторов [9, 10, 12, 14, 16, 17, 25, 26].

Так, по мнению ученого Н. Г. Борисюка, ресурсный потенциал как отдельных энергетических предприятий, так и топливно-энергетических комплексов является основой устойчивого развития и реструктуризации экономики. По его данным, в России «на долю топливно-энергетических комплексов приходится около 80% промышленного производства» [31, С. 73], «ТЭК — основа устойчивого развития и реструктуризации экономики [31, C. 73], которые являются основой устойчивого развития и реструктуризации экономики [31, C. 73], а на предприятиях и организациях ТЭКа занято «16% промышленно-производственной рабочей силы страны» [34, С. 73]. В качестве одного из направлений реструктуризации экономики, по мнению данного исследователя, предприятия топливно-энергетического комплекса выбраны в качестве центрального звена кластера.

Отлично зарекомендовала себя комбинация, синонимизация + двойной перевод + вставка абзацев, рис. 44.

Рисунок 44 — Текст, после очеловечивания

1.4. Как студентам и ВУЗам сэкономить на проверках в Антиплагиат

Для того, чтобы пройти антиплагиат ВУЗ требуется одна или две проверки. Антиплагиат — коммерческая система, с хорошим маркетингом и административным ресурсом. Заметного роста монетизации Антиплагиат добился после начала эксплуатации модуля перефразирования, а теперь, модуля поиска генеративных текстов. Как любая система, опирающаяся на маркетинг Антиплагиат, эксплуатирует человеческие слабости:

— я написал работу, вдруг у нее высокая уникальность. Чудо не произойдет, вы не наберете нужную уникальность, даже если набрали весь текст «из головы», это доказано статистически.

— я проверю работу, поправлю места плагиата и пройду проверку со второго раза. Не пройдете, т.к. то, что раньше не было плагиатом, станет плагиатом при второй проверке. Антиплагиат учитывает совокупное изменение, а не фрагментарное. Доказано статистически.

Тексты, которые используются в академической сфере — специфичны тем, что базовое знание, определения, распространённые подходы, методы, порядок изложения и т. д. многократно используются в разных работах, разными ВУЗами, на протяжении десятилетий. С введением в практику ВУЗов антиплагиата все студенческие тексты смело можно отнести к высокочастотным (часто употребляются в работах), их сотни и тысячи раз перефразировали, пытаясь добиться уникальности и каждый текст, сходной тематики в новой работе, должен быть перефразирован вновь так, чтобы он не напоминал предыдущие, а проверка будет осуществляться по таким крошечным частям текста, как шинглы.

Обоснование метода подготовки текстов для проверки в Антиплагиат ВУЗ

Библиотеки, из источника знаний, превратились в источники плагиата. Проблему усугубляет ограниченность формулировок знаний, как правило все учебные программы унифицированы (однообразны) и опираются на официальный перечень учебной литературы, термины и базовые определения. В этой связи, любой текст, опирающийся на источники, имеет низкий показатель уникальности, т.к. текст пишется с использованием метода научной компиляции, используются общеизвестные знания и распространённые формулировки. Использование новых учебников проблему не решает, т.к. их тексты — с низкой уникальностью.

В этой связи проверять свеженаписанный (скомпилированный) текст в Антиплагиат ВУЗ не имеет смысла, т.к. чуда не случится, и он покажет недостаточную уникальность.

Вновь созданный текст (первичный) необходимо подвергнуть глубокому перефразированию. Проверку в Антиплагиат ВУЗ следует выполнять после получения показателя отличия вторичного текста от первичного по показателю Ш2 составит 80 и более процентов.

Данный подход может привести к двум возможным результатам:

— требуемая уникальность достигнута;

— необходимая уникальность не достигнута.

В случае недостижения уникальности, руководствуясь отчетом о полной проверке, необходимо места плагиата подвергнуть вторичному глубокому перефразированию, с показателем Ш2 — 90—95%.

После вторичной глубокой переработки, текст может быть проверен в системе поиска заимствований, как правило второй проверки достаточно, для получения необходимого уровня уникальности.

Инструментальная среда глубокого перефразирования

Мы не касаемся практики реализации процесса глубокого перефразирования, смысл которого заключается в изложении текста «своими словами». Технически мы преследуем цель изменения шинглов, состоящих из 2 слов, на 80 и более процентов.

Измерить данный показатель возможно используя бесплатный продукт AntiPlagiarism.NET, доступный для скачивания на сайте: etxt.

Работать в программе достаточно просто, в левое окно помещается текст рерайта (подвергнут глубокому перефразированию), в правое окно помещается первичный текст (источник, текст до рерайта). Снизу, слева интерфейса программы выбирается «Параметр сравнения» — «Метод обнаружения копий» — «Число слов в шингле».

За считанные секунды программа выдает процентное значение показателя отличия текста, по методу Ш2 или с учетом определения рерайта (показатель параметра расположен в нижнем, правом углу интерфейса программы).

Если тексты отличны по показателю Ш2 на 80 и более процентов, это является основанием для проверки текста в Антиплагиат ВУЗ, если данный показатель не получен, то повода отдавать текст на платную проверку — нет.

1.5. Легальные и нелегальные способы обхода Антиплагиат ВУЗ

Условно, способы обхода антиплагиата можно разделить на две группы, легальные и нелегальные.

Повысить уникальность текстов с помощью технического кодирования (знаков в тексте) нельзя. Разбивая слова знаками на кусочки, «кодировщик» наполняет текст мусором, куски слов воспринимаются системой проверки на плагиат как уникальные шинглы.

Техническое кодирование уникальность текстов не поднимает, оно обманывает скрипт проверки, поэтому данный метод относится к мошенническим и преследуется всеми ВУЗами, без исключения.

Техническое кодирование текстов — это попытка обойти алгоритмы проверяющего программного обеспечения, антиплагиат, используя внутреннюю часть файла. Поэтому, визуально, текст после кодирования смотрится как обычный текст, но при удалении стилей и форматирования, например копировании закодированного текста в блокнот, все эти знаки видны, рис. 45—52.

Системы проверки на плагиат, борются с техническим кодированием, поэтому если закодированная работа сегодня не определяется как подозрительная, завтра она уже может определяться системой проверки как подозрительный документ, в котором применены методы обхода.

Рисунок 45 — Техническая уникальность, в текст вставлен знак

Рисунок 46 — Техническая уникальность, разбивка шинлов, нарушен порядок слов в предложении

Рисунок 47 — Техническая уникальность, разбивка слов вставкой знака

Рисунок 48 — Техническая уникальность, разбивка слов нечитабельным знаком

Рисунок 49 — Техническая уникальность, разбивка слов на мелкие фрагменты

Рисунок 50 — Техническая уникальность, разбивка слов, вставлен знак

Рисунок 51 — Техническая уникальность, разбивка слов с помощью точки

Рисунок 52 — Техническая уникальность, даже если все слова смешать, изменив текст до неузнаваемости, Антиплагиат ВУЗ все равно покажет такой участок — плагиатом

Как видно из скринов, технические методы уникальности используются, но они давно не приносят нужного эффекта. Все эти хитроумные методы известны специалистам Антиплагиат ВУЗ и они с ними успешно борются.

Легкий рерайтинг и перефразирование. Этот метод основан на переписывании текста, примером легкого рерайтинга является перевод текста в Google на английский язык и обратно, что дает отличие текстов на уровне 20—40%.

Следует отметить, что данный подход неэффективен, т.к. не достигается показатель нормативного отличия текстов. При соблюдении определенного темпа работы, можно отредактировать до 40 страниц в день. Этот метод позволяет повысить оригинальность текста до 40%.

Глубокий рерайтинг и перефразирование. Данный метод подходит для всех типов работ, однако он требует много времени и ресурсов. Суть глубокого рерайтинга заключается в фундаментальной переработке текста, например замене каждого второго-третьего слова. При использовании этого метода можно отредактировать до 20 страниц в день. В результате применения глубокого рерайтинга и перефразирования оригинальность текста повышается до нужного процента.

Все остальные методы, описанные в Интернет, являются составными элементами метода глубокого перефразирования.

1.6. Как проверить самостоятельность студента, без антиплагиата

В нашей статье «Простой хак для преподавателей и научных, как в считанные секунды узнать, как и кем писалась студенческая работа».

Идея очень простая, перед проверкой работы проверять историю версий или историю исправлений (стандартная функция Ворд). Это позволяет видеть все этапы написания письменных работ, т.е. научный руководитель просто видит, составление, обдумывание и написание письменной работы.

Используя Google Drive возможно полностью исключить такую практику как написание работ на заказ, т.к. это совершенно другая среда прозрачности процесса.

Поскольку ChatGPT используется студентами для генерации письменных работ и обходит процедуры антиплагиата, среди преподавателей начинается паника. Возникает вопрос: что теперь будет с оценками за письменные задания? Ответ на этот вопрос не однозначен. Однако давайте рассмотрим проблему более подробно.

В зарубежных странах активно работают фабрики эссе, множество фрилансеров готовы помочь сделать рерайт по цене 5—6 евро за страницу или написать работу по цене от 50 евро за страницу.

Все эти студенческие помощники с нового года начали терять работу и все благодаря ChatGPT, который пристально посматривает в этом направлении, предполагая в последствии монетизировать помощь писателям.

ChatGPT, при грамотном подходе может написать отличное эссе или ВКР для бакалавриата, а также успешно справиться с различными академическими и профессиональными экзаменами. Потрясающе… И что теперь делать? Одно из возможных решений — вернуться к традиционным экзаменам. Противники данного подхода ссылаясь на дороговизну метода традиционных экзаменов и наличие носимых девайсов, на которых можно читать ответы на экзаменационные вопросы или подсматривать нужные ответы — категорически против этого метода.

Что же делать, если мы хотим сохранить все необходимые компоненты, сопутствующие написанию письменной работы, написание, правка и при этом обеспечить жесткий контроль, как на экзамене? А также учитывать самостоятельность работы студента?

КонтрПлагиат задумалась над возможным решением и в итоге нашел обоснование ответ на этот вопрос. Ключ к тому, чтобы держать все этапы написания письменных работ — на должном уровне контроля, заключается в использовании малоизвестной функции Google Drive — «истории версий».

Изложим классический сценарий: вы работаете над файлом в Google Drive и хотите отслеживать все изменения, которые вы внесли в этот файл, в среде Ворда этот функционал называется «Записывать исправления». Как реализуется процедура — выделите файл, нажмите на меню «Файл», затем перейдите в раздел «История версий» и выберите опцию «Просмотреть историю версий». На экране появится подробный журнал всех изменений, внесенных в файл. Если изменения в файл вносили несколько пользователей, то будет хорошо видно, кто внес каждое изменение. Стоит еще раз отметить, что аналогичная функция имеется и в MS Office.

Детальное изучение журнала изменений позволит отследить каждое добавленное предложение, исправленную опечатку или удаленный фрагмент текста. Это очень полезный инструмент, помогающий как при создании текста, так и при восстановлении случайно удаленного содержимого. Однако стоит отметить, что эта функция оставляет специфический и очень человеческий след.

Когда студенты пишут свои работы, они неизбежно перемещают, добавляют или удаляют фрагменты текста. Все эти действия будут отражены в истории версий с соответствующими временными метками и отметками о каждом изменении, внесенном каждым пользователем. Следовательно. если в файл добавлен большой кусок текста, то это говорит о том, что он скопирован и вставлен, а не написан методом научной компиляции.

Однако если работа была написана для студента машиной или автором-фрилансером, то предоставленный текст будет представлять собой уже готовый материал, который можно просто вставить в документ. Даже если бы пользователю пришлось вводить этот текст вручную, история версий все равно показала бы, что текст был введен дословно от начала до конца. Такой способ составления текста невозможен для человека.

Как видно, предлагаемый метод эффективно решает главный недостаток письменных работ, он приоткрывает завесу над процессом, как велась работа. Можно сказать, что метод является панацеей от широкого круга проблем. Для научных руководителей, использование данного подхода обозначает возможность действительно проверять, получая значительную экономию времени: проверка журналов активности гораздо проще, чем трудоемкая детективная работа по выявлению «заказных» работ, созданных фрилансером или машиной. При использовании системы регистрации активности студентов у преподавателей появляется больше времени для подготовки более качественных комментариев и выполнения других задач, не отвлекаясь на длительные проверки.

2. ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТИВНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ GPT

2.1. Возможности генеративного предварительно обученного трансформера — GPT

GPT — это новация начала 2023 г., следовательно ее сопровождают все маркеры, сопутствующие развитию инновации. Про GPT написано немало, по заявлениям разработчиков известно, что GPT-4 — самая передовая система OpenAI, которая обеспечивает более безопасные и полезные ответы. Не за горами выход GPT-5, которая станет еще удобней и полезней.

Опыт GPT не оставил равнодушным целый ряд отечественных, известных компаний, известно о попытках «Сбера» реализовать «Рерайтер», «Суммаризатор», в середине лета запущена Yandex GPT, разработчики называют свое творение российским конкурентом языковой модели GPT-4 от «Яндекса». Разработчики Yandex GPT заявили, что ИИ умеет общаться, писать тексты и генерировать идеи почти как человек. К сожалению, мы не смогли посотрудничать с Yandex GPT, т.к. то, что заявляют разработчики и то, что имеется на практике, как говорят одесситы — это две большие разницы.

GPT обучалась на массивах текстовых данных, другими словами на публикациях, которые присутствуют в Интернет. В массив вошли публикации открытых источников, форумов, статьи сайтов, сетевые библиотеки, книги, исследования, опубликованные до 2021 г. Поэтому, ответы GPT не являются научными и не являются актуальными.

Сами ответы — не есть результат когнитивности, они представляют собой компиляцию знаний, опубликованных в Интернет, во избежание претензий авторов интернет-материалов, GPT старается излагать тексты «другими словами».

Многочисленные статьи на тему GPT лукавят, когда говорят о способностях творения OpenAI. Большинство тестов, по решению задач, не описанных в практике людей GPT проваливает. Не смотря на это популярность GPT, взлетев с начала года, испытала 10% снижение интереса к середине 2023 г., оживить публичный интерес не смогла четвертая и плюсовая версия ИИ, появились сообщения о некотором «отупении» GPT, все это наталкивает на мысль, что глубокое проникновение ИИ и конкуренция, вынудят разработчиков GPT сделать доступ к младшим версиям бесплатным.

Исходя из реальности, дальнейшее отношение и технология работы с GPT будут строиться на основании реальности, а не маркетинговых заявлений.

2.2. Алгоритм составления GPT-запроса (промпт, инструкция)

Алгоритма идеального запроса не существует, т. к. GPT развивается и все, что хорошо работало сегодня, может плохо работать завтра.

Несмотря на это можно рассмотреть следующий подход:

Определение роли ChatGPT, «Я хочу, чтобы вы выступили в роли высококвалифицированного специалиста-эксперта». КонтрПлагиат неоднократно показывал на примерах, что роль не играет значение, ответ не зависит от того, кем себя должна представить GPT, профильным экспертом или ребенком, промпт 2, рис. 53.

Пример GPT-промпта 3 — Роль, в GPT-запросе не имеет значения

Я хочу, чтобы вы выступили в роли мальчика, с образованием 4 класса, изложи теорию шкалирования Лайкерта, указав на аспекты ее практического применения

Рисунок 53 — Роль, указанная в запросе к GPT, не играет значения

Четко сформулируйте задачу и порядок ее выполнения. Этот подход имеет право на жизнь.

Обеспечьте контекст. Чем больше контекста вы предоставите, тем более релевантным и полезным будет ответ. Другими словами, мы должны дать GPT информацию для размышления, в противном случае ИИ начнет компилировать ответ на базе массивов, на которых учился. На рис. 54 приведен пример промпта и ответа GPT.

Пример GPT-промпта 4 — Запрос с контекстом

Какие правовые акты, с какого числа, легализуют цифровой рубль в России, какие возможности открываются перед гражданами и бизнесом [контент]

Рисунок 54 — Пример контекстного запроса в GPT

Как видно из рис. 54, GPT проявил когнитивность и выдал фейк, о котором его не спрашивали: «С 1 августа 2023 года в России цифровой рубль станет законодательно обоснованным и сможет быть протестирован на рынке в реальных условиях». В источнике говорится о том, что с 1 августа цифровой рубль начнет приобретать надлежащую правовую базу. К сведению GPT: «Как отмечала в интервью Forbes первый зампред ЦБ Ольга Скоробогатова, возможность массового использования цифрового рубля россияне получат в течение двух-четырех лет. Все россияне смогут иметь возможность открывать кошельки, получать цифровые рубли и использовать их на горизонте 2025—2027 годов, — отметила О. Скоробогатова. 2023 г. и следующий годы цифровой рубль проведет в пилотном режиме».

Укажите стиль письма: формальный / неформальный / научный / профессиональный / технический / творческий / разговорный / на естественном языке / юмористический и т.д., рис. 55.

Рисунок 55 — Задание требований к стилю

Как видно из рис. 55 мы еще раз доказали отсутствие у GPT когнитивности, судя по ответу, экстремальная жара положительно влияет на людей, т.к. у них расширяются кровеносные сосуды и кровь начинает двигаться быстрей. Относительно кукурузы, которая в +50 градусов может расти лучше, акцентируем — не может: «Оптимальная температура, для появления первых проростков +18—25 °С, процесс прорастания начинается при температуре +9 °С. Если показатель составляет +32 °С, задерживается появление ростков, а выше +35 °С происходит остановка роста, что происходит с кукурузой +50 градусах, наука умалчивает.

Таким образом, требование к стилю изложения выполняется, если оно не противоречит стилю контекста.

Укажите, в какой форме должен быть представлен ответ. ChatGPT обладает уникальной способностью превращать ответы в таблицы, создавать списки, графики, блок-схемы, фрагменты кода и т. д. Например, «разделите текст на абзацы», «текст должен легко читаться»; «оформите его как маркированные пункты/нумерованный список» и т. д. Если в запросе привести пример: «| Колонка 1 | Колонка 2 | Колонка 3 |» — то результат ответа будет отформатирован как таблица.

Покажем, как работает GPT-генерация текста на примере табличной карточки товара, рис. 56.

Рисунок 56 — Карточка товара с табличным описание

Пример GPT-промпта 5 — Генерация продающего описания товара на основании табличных данных

Составьте продающее описание товара, используя данные [текст с характеристиками товара]

В результате генерации продающего описания товара мы получаем текст. К сожалению текст, после GPT-генерации имеет недочеты, поэтому на стадии редактирования и корректуры мы применили возможности КонтрПлагиат. Алгоритм академической нейронной сети применяет несколько методов, генерации по образцу, которые гарантируют приемлемое качество и уникальность создаваемого контента. Несомненным достоинством текстов, отредактированных КонтрПлагиат заключена в том, что они не детектируются поисковыми системами и антиплагиат, версии ВУЗ, как генеративные.

Во-первых, КонтрПлагиат анализирует имеющийся объем информации и использует его в качестве основы для генерации нового контента, расширяя и дополняя исходную информацию, алгоритм создает уникальную статью с более полным и подробным изложением.

Во-вторых, КонтрПлагиат уникализирует текст. Алгоритм проверяет сгенерированный контент на соответствие индексам поисковых систем, таких как Google, Yandex, Rambler, Bing и Yahoo. Сверка с индексом может осуществлять как по методу шинглов, так и с учетом рерайта. Используя результаты анализа, нейросеть вносит необходимые изменения, чтобы гарантировать высокую уникальность.

В-третьих, КонтрПлагиат придает созданному контенту человеческий стиль изложения. Благодаря передовым алгоритмам обработки естественного языка, текст, сгенерированный нейросетью, становится похожим на то, что мог бы написать человек, поэтому он не детектируется системами обнаружения текстов ИИ.

В результате использования алгоритма КонтрПлагиат можно получить уникальные статьи, которые эффективно привлекают органический трафик и способствуют увеличению объемов продаж.

Пример генерации уникального текста нейросетью КонтрПлагиат

Носки Conte представляют собой короткие хлопковые женские носки, которые стали популярным выбором для девушек, ведущих активный образ жизни. На резинке носков украшение в виде пикотом — «сердечка», добавляющего шарма и женственности. Носки отлично сочетаются со спортивной обувью, что делает их идеальным вариантом для занятий спортом и физическими упражнениями.

Носки Conte изготовлены из высококачественных материалов: хлопка, полиамида и эластана. Сочетание этих материалов обеспечивает комфорт и прочность носков, делая их долговечными и приятными к ношению. Хлопок составляет 70% материала, что придает носкам мягкость и хорошую воздухопроницаемость. Полиамид (28%) и эластан (2%) обеспечивают эластичность и комфортное прилегание носков по форме ноги.

Носки Conte входят в базовую коллекцию бренда и отличаются универсальным стилем, который подойдет как для повседневного использования, так и для домашнего образа. Они могут быть носками для спорта или прекрасным дополнением к классическому наряду. Таким образом, носки являются весьма практичным и универсальным вариантом для различных ситуаций.

Носки Conte предлагаются в женском размере 38—39 и имеют светло-белый цвет (оттенок 221 белый). Это делает их подходящими для любого сезона, поскольку светлый цвет носков отлично сочетается с различными типами одежды. Они могут использоваться в самых разных ситуациях, а также подходят для повседневной носки в любое время года.

Носки Conte производятся в Беларуси, стране с богатыми традициями текстильного производства. Бренд Conte известен своим качеством и надежностью, что делает его выбором многих покупателей. Инструкции по уходу за носками рекомендуют машинную стирку при температуре 30 градусов, что позволяет сохранить их первоначальный вид и качество материала.

Носки Conte упакованы в пакет соответствующего размера от производителя, что обеспечивает удобство хранения и транспортировки. «Сердечко», на резинке носков. является особым принтом, который придает носкам дополнительную изюминку и оригинальность. Благодаря этому уникальному элементу декора носки Conte становятся не только функциональным предметом гардероба, но и стильным аксессуаром, подчеркивающим индивидуальность и творческий подход к моде.

Рисунок 57 — Генеративный текст, созданный КонтрПлагиат уникален, что обеспечивает его присутствие в верхних строках поисковых выдач

Примите к сведению, что многочисленные промпты, от коллег из стран за границей, которые уже осваивают Промпт-инжиниринг (Prompt engineering для LLM), в том числе занимающие целый лист не всегда удачно составлены. GPT выявляет «вес требований», если инструкция большая, то нет гарантии, что ключевое требование будет исполнено, т.к. его вес равен весу других, не ключевых требований. На основании приведенных результатов предлагаем следующий алгоритм составления запросов:

— Четко сформулируйте задачу и порядок ее выполнения.

— Обеспечьте контекст, который имеет однозначное толкование.

— Укажите, в какой форме должен быть представлен ответ, GPT-запрос 6, рис. 58.

Пример GPT-промпта 6

Напишите научный текст, используйте контекст [Определение конкурентоспособности предприятия предполагает обобщенную оценку его конкурентных преимуществ в вопросах формирования ресурсного потенциала, качества удовлетворения потребительского спроса и достигнутой, благодаря этому эффективности функционирования хозяйственной системы предприятия.]. Повторяющиеся термины и фразы замените на синонимичные, текст не должен содержать введение и заключение, увеличьте объем материала на 500%.

Пример GPT-ответа

Конкурентоспособность предприятия определяется обобщенной оценкой его рыночных преимуществ в контексте формирования его ресурсного потенциала, удовлетворения потребительского спроса и эффективности функционирования экономической системы предприятия. Оценка субъекта предпринимательской деятельности с позиции возможностей рыночного противостояния конкурентам включает оценку его преимуществ, которые могут определяться различными факторами, такими как инновационность продукции, качество, цена, обслуживание клиентов, маркетинговые стратегии и т. д.

Развитие ресурсного потенциала фирмы является одним из ключевых аспектов ее конкурентоспособности. Ресурсный потенциал включает в себя финансовые, материальные, технические, человеческие и информационные ресурсы, которые рыночный субъект может использовать для достижения рыночных преимуществ

Качество удовлетворения потребностей потребителей — еще один важный аспект конкуренткой способности компании. Успешные субъекты экономической деятельности стремятся предлагать потребителям товары или услуги, полностью отвечающие их потребностям и ожиданиям. Это достигается путем постоянного анализа потребительского спроса, разработки и внедрения инновационных решений и поддержания высокого уровня качества продукции или услуг.

Эффективность бизнес-системы организации или предприятия также является важным аспектом ее рыночных возможностей. Эффективность достигается за счет оптимизации бизнес-процессов, применения современных технологий и методов управления, постоянного повышения производительности и качества.

Рисунок 58 — Увеличение объема текста в 5 раз, замена высокочастотных ключевиков на синонимы (левое окно, текст созданный GPT; правое окно — текст исходник)

Рис. 58 демонстрирует подход GPT к увеличению объема текста, новый текст дописывается к основному, путем декомпозиции ключевых идей.

Рассмотрим применение GPT на практике, для существенного ускорения написания исследовательских работ.

3. ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ И СТРУКТУРЕ исследовательской РАБОТЫ

3.1. Структура исследовательской работы, план работы

Процесс осуществления исследования состоит из трех этапов:

— подготовительный;

— исследовательский, проведение исследования и отражение результатов в главах работы или отчета;

— доработка материалов исследования с учетом замечаний руководителя, антиплагиат (актуально для студентов и аспирантов), нормоконтроль (актуально для ВУЗов).

Подготовительный этап начинается с поиска и знакомства с основными источниками, составления чернового плана маркетингового исследования. Ознакомление с литературой позволяет выяснить, насколько содержание того или иного источника соответствует выбранной теме, как далеко продвинулась научная мысль и практика по теме работы, какие тренды имеют отчетливые очертания и являются перспективными. Знакомство с литературой существенно ускоряется при использовании GPT.

GPT может быть применен для реферирования, суммаризации текстов, согласно заданных условий, выявления общего и частного содержательной части, развития целостной мысли на основании скупого суждения, обобщения, выработки предложений, разработки программ исследований, проведения исследований, разяснения сложных вопросов и т. д.

Приведем примеры промптов (запросов, инструкций) для GPT с позиции Промпт-инжиниринга (Prompt engineering для LLM).

Поиск литературы может осуществлять в фондах Российской Государственной Библиотеки (РГБ: search.rsl.ru). При поиске используются фильтры: «Каталог авторефератов диссертаций», «Дата поступления в Электронный каталог», рис. 59.

Вероятно, не имеет смысла доказывать, что диссертационные публикации в фондах РГБ представляют из себя материал высшего качества, обладают актуальностью, на дату защиты и содержат достоверную научную информацию.

Как видно из рис. 59 публикации снабжаются пиктограммами, открытый замок свидетельствует, что работа находится в открытом доступе и с ней можно ознакомиться, рис. 60.

Рисунок 59 — Интерфейс поиска в РГБ, применение фильтров

Рисунок 60 — Читательский интерфейс РГБ

Часть источников, депонированных в РГБ, не содержат текстовый слой и представлены картинками или текстовый слой присутствует, но с дефектами OCR-распознавания. В этом случае можно воспользоваться программой Abbyy Screenshot Reader Portable (не требует инсталляции). Чтобы сделать скриншот в Abbyy Screenshot Reader, нужно вызвать программу, выбрать «Передать — текст в буфер обмена» и нажать на кнопку «Сделать снимок», выбрать нужную область скриншота и сохранить распознанный текст в текстовый редактор, например Word.

Если возникли проблемы распознавания текста, то применяются возможности GPT по редактированию и корректуре, промпт 7.

Пример GPT-промпта 7 — Редактура текста после OCR-распознавания

Исправь ошибки OCR-распознавания, отредактирую текст, не добавляй новых фраз, используй данные [текст, после распознавания в ScreenshotReader]

Искатели научных знаний часто зацикливаются на ключевых словах темы, это сужает вариативность поисковых выдач, рекомендуется расширять поиск за счет синонимичных запросов, выявить вариативность синонимизации темы можно использую возможности GPT, промпта 8.

Пример GPT-промпта 8

Предложите синонимы для термина [конкурентоспособность]

Пример GPT-ответа

конкуренция, рыночная состязательность, рыночное противостояние, соперничество, рыночное противоборство, способность конкурировать

Пример GPT-промпта 9

Предложите вариативность поисковых запросов для Google, Yandex, Rambler, используя тему исследования [Повышение конкурентоспособности предприятия]

Пример GPT-ответа

Стратегии повышения конкурентных преимуществ предприятия

Методы улучшения конкурентных возможностей предприятия

Инновационные подходы к повышению конкурентоспособности предприятия

Эффективные стратегии рыночного противостояния

Анализ способности конкурировать на рынке

Ключевые факторы рыночного противоборства

Инструменты для оценки возможности предприятия конкурировать

Для использования возможностей поиска в Google, Yandex, Rambler рекомендуется использовать поисковые операнды, Приложение 1.

Покажем на примере, как обобщить найденные библиографии, с целью выявления проблем маркетинга в ретроспективе последних лет, промпт 10.

С помощью поиска в РГБ мы нашли следующие диссертационные исследования, убрали лишнюю информацию и получили нумерованный библиографический список:

1. Шепелев, Р. Е. Использование патентной информации для повышения конкурентоспособности предприятий нефтегазового комплекса: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Шепелев Роман Евгеньевич. — Санкт-Петербург, 2021. — 24 с.

2. Ивашкин, Г. А. Повышение конкурентоспособности предприятия почтовой связи на основе управления качеством в условиях цифровизации: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Ивашкин Георгий Андреевич. — Санкт-Петербург, 2020. — 24 с.

3. Мухамадеев, А. Ф. Повышение конкурентоспособности предприятий фармацевтической промышленности на основе кластерного подхода: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 05.02.2023 / Мухамадеев Айрат Фаритович. — Казань, 2023. — 26 с.

4. Братко, И. В. Управление конкурентоспособностью предприятий топливно-энергетического комплекса на основе совершенствования закупочной деятельности: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Братко Ирина Валерьевна. — Воронеж, 2021. — 22 с.

5. Соколов, А. С. Методический инструментарий оценки конкурентоспособности горнодобывающих предприятий: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Соколов Александр Сергеевич. — Екатеринбург, 2022. — 22 с.

6. Сиренко, О. О. Обеспечение конкурентоспособности гостиничных предприятий в современных условиях: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Сиренко Олег Олегович. — Санкт-Петербург, 2022. — 24 с.

7. Воронов, Д. С. Методология динамической оценки, анализа и управления конкурентоспособностью промышленного предприятия: автореферат дис. … доктора экономических наук: 08.00.05 / Воронов Дмитрий Сергеевич. — Екатеринбург, 2021. — 48 с.

8. Шамрай, Ф. А. Обеспечение конкурентоспособности судостроительных предприятий с применением цифровых технологий: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Шамрай Феликс Анатольевич. — Санкт-Петербург, 2022. — 25 с.

Наплёкова, Т. К. Совершенствование производственной стратегии как инструмент повышения конкурентоспособности промышленных предприятий: автореферат дис. … кандидата экономических наук: 08.00.05 / Наплёкова Татьяна Константиновна. — Барнаул, 2022. — 28 с.

Сохраните данные библиографические описания, в списке литературы, они нам пригодятся для теоретической части исследования.

Пример GPT-промпта 10 — Выявления исследовательских трендов

На основании библиографических записей [список литературы], выявите тренд исследований в сфере маркетинга

Пример GPT-ответа

На основе приведенных библиографических записей можно выявить тенденции развития маркетинговых исследований, связанных с повышением конкурентоспособности субъектов предпринимательской и экономической деятельности в различных отраслях экономики. Все диссертационные труды относятся к области экономики и имеют общую специализацию «08.00.05 — Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами)».

Представленные исследования посвящены различным аспектам повышения конкурентоспособности предприятий, таким как использование патентной информации, управление качеством, кластерный подход, совершенствование государственных закупок, оценка конкурентоспособности, использование цифровых технологий. Это свидетельствует об актуальности и важности данных тем в современных экономических условиях.

Следует также отметить, что большинство исследований проводилось в крупных городах России, таких как Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Воронеж.

Таким образом, тенденции развития маркетинговых исследований, выявленные на основе приведенных библиографических записей, связаны с поиском и разработкой новых подходов и методов повышения конкурентоспособности предприятий в различных отраслях экономики. Это отражает важность и актуальность данной темы в современном деловом мире.

Как видно, GPT обладает навыком обобщения информации, при этом использованы критерии обобщения, которые ИИ выявил по итогам анализа данных.

Ниже приведен промпт 11, который поможет составить план работы, на тему: «Разработка маркетинговой стратегии организации (на примере ООО ТД «Даду-Даду»), на основании условий и найденной литературы, рис. 61.

Рисунок 61 — Диалоговый интерфейс ChatGPT 4 | MidJourney | Bot

Пример GPT-промпта 11 — Разработка плана исследования на основании библиографических записей (найденной литературы)

На основании библиографических записей [библиографический список литературы], составьте план работы, на тему: «Разработка маркетинговой стратегии организации (на примере ООО ТД „Даду-Даду“)», состоящий из 3 глав, содержащих по 2 параграфа в каждой главе. Первая глава — теоретическая, вторая — аналитическая, третья — практическая. Предложите план изложения для каждого параграфа.

Пример GPT-ответа

План работы на тему: «Разработка маркетинговой стратегии организации (на примере ООО ТД „Даду-Даду“)»

Глава 1: Теоретическая основа разработки маркетинговой стратегии

Параграф 1.1: Определение маркетинговой стратегии

— Понятие маркетинговой стратегии и ее роль в развитии организации

— Основные компоненты и этапы разработки маркетинговой стратегии

Параграф 1.2: Факторы, влияющие на разработку маркетинговой стратегии

— Внутренние и внешние факторы, учитываемые при разработке маркетинговой стратегии

— Анализ рынка, конкурентов и потребителей как основа для разработки маркетинговой стратегии

Глава 2: Аналитическая основа разработки маркетинговой стратегии для ООО ТД «Даду-Даду»

Параграф 2.1: Анализ внутренней среды организации

— Анализ ресурсов и компетенций ООО ТД «Даду-Даду»