ИИ для создания контента: почему тексты сходятся к одному шаблону и как это измерить

Современные модели генеративного ИИ все чаще создают контент, который кажется однообразным и шаблонным. В данной статье рассматриваются причины возникновения этого феномена, связанные с особенностями обучения языковых моделей и механизмами предсказания следующего токена. Автор анализирует, почему алгоритмы стремятся к усредненным и предсказуемым результатам, что приводит к потере уникальности текстов. Для оценки этой проблемы предлагается использовать технические методы анализа данных, включая алгоритм шинглов (shingling), метод MinHash для оценки сходства множеств и метрики структурного анализа. Эти инструменты позволяют количественно измерить степень «заштампованности» контента и выявить закономерности, которые делают тексты похожими друг на друга. Материал будет полезен разработчикам и контент-менеджерам, стремящимся повысить качество и оригинальность материалов, создаваемых с помощью нейросетей, а также понять ограничения современных LLM в плане творческой вариативности.