Написание академического текста — это всегда борьба с белым листом, напоминающая попытку вычерпать море ложкой. В научном сообществе давно укоренилась мысль, что создание качественной статьи требует месяцев кропотливого труда, бессонных ночей и бесконечных правок, от которых рябит в глазах. С появлением нейросетей у многих возник соблазн переложить эту ношу на плечи цифрового интеллекта, но тут исследователей поджидало разочарование. Ведь если просто попросить чат-бота «написать статью про квантовую запутанность», на выходе получится бессвязный набор банальностей, не имеющий никакой научной ценности. Результат зависит не от мощности алгоритма, а от точности поставленной задачи. И чтобы превратить языковую модель из генератора случайных слов в компетентного соавтора, стоит овладеть искусством промпт-инжиниринга.
Анатомия запроса
Почему стандартные просьбы не работают? Дело в том, что нейросеть по своей природе — это вероятностный калькулятор, а не профессор кафедры. Без жестких рамок она тяготеет к усредненным формулировкам. Архитектура эффективного промта для науки должна напоминать слоёный пирог, где каждый уровень выполняет свою функцию. Фундаментом здесь выступает Роль (Persona). Вам нужно буквально приказать алгоритму забыть, что он бот, и стать узкопрофильным специалистом. Сразу после этого идет Контекст — описание того, для кого пишется статья, в какой журнал (Q1 или вестник местного вуза) и какова конечная цель. А завершает эту конструкцию блок Ограничений, который отсекает воду и публицистический стиль. Сложно ли это? На первых порах — да, довольно непросто. Но единожды созданный шаблон сэкономит часы работы в будущем.
Стиль и язык повествования
С научным стилем у нейросетей особые отношения. По умолчанию они пытаются писать либо слишком сухо, либо, наоборот, скатываются в рекламный копирайтинг. Нам же нужен сухой, но добротный академический язык. В промте обязательно стоит указать требования к синтаксису. Например, запретить использование эмоционально окрашенных прилагательных вроде «удивительный» или «потрясающий». Вместо этого алгоритм должен оперировать фактами и цифрами. Особый интерес вызывает требование к длине предложений. ИИ любит рубить фразы или делать их бесконечно сложными. Оптимальный вариант — потребовать чередование коротких и средних конструкций для сохранения ритма. К слову, полезно добавить в инструкцию пример (shot) — фрагмент текста, стиль которого нужно скопировать. Это творит чудеса с итоговым материалом.
Сценарий первый: генерация идей и структуры
Часто ступор наступает ещё до написания первого абзаца. Исследователь ходит вокруг темы, не зная, с какой стороны к ней подступиться. Здесь нейросеть может выступить в роли оппонента или научного руководителя. Промт для этой задачи должен быть направлен на брейншторминг.
Звучать он может примерно так:
«Ты — опытный научный консультант в области [Ваша область]. Твоя задача — предложить 5 неочевидных углов зрения на проблему [Ваша тема]. Избегай общеизвестных фактов. Для каждой идеи напиши краткое обоснование научной новизны и примерный план статьи, состоящий из введения, трёх основных разделов и заключения».
Такой подход позволяет нащупать «изюминку» исследования. Разумеется, не все идеи будут гениальными. Однако львиная доля из них даст толчок собственной мысли. А если структура уже есть, можно попросить детализировать каждый пункт, добавив туда предполагаемые методы исследования.
Работа с литературным обзором
Это, пожалуй, самый трудоёмкий этап, который бьёт по бюджету времени сильнее всего. Перелопатить сотни источников — задача не из лёгких. И тут есть серьёзный нюанс. Нейросети склонны галлюцинировать, придумывая несуществующие статьи и авторов. Поэтому доверять написание обзора «с нуля» без предоставления источников — фатальная ошибка.
Правильный подход выглядит иначе. Вы скармливаете модели тексты аннотаций (Abstracts) реальных статей и просите их синтезировать. Промт для этой цели:
«Действуй как аналитик данных. На основе предоставленных ниже текстов аннотаций (текст 1, текст 2, текст 3) напиши связный литературный обзор. Твоя цель — выявить общие тенденции, противоречия между авторами и пробелы в текущих знаниях. Не пересказывай каждую статью отдельно, а группируй их по тематике или методологии. Используй академический стиль, избегай повторов. Объём — 300-400 слов».
Такой метод позволяет получить добротный черновик, где мысли разных авторов уже структурированы. Вам останется лишь расставить правильные ссылки и проверить факты.
Методология и описание экспериментов
Описать, как именно проводилось исследование, бывает сложнее, чем его провести. Глаз замыливается, и важные детали выпадают. Нейросеть же, будучи педантом, поможет разложить всё по полочкам. В этом случае промт должен быть максимально техническим. Попробуйте такой вариант:
«Ты — научный редактор журнала Nature. Я предоставлю тебе список действий и параметров эксперимента в свободном формате (заметки, цифры, оборудование). Твоя задача — превратить этот набор данных в раздел “Материалы и методы”. Используй пассивный залог (“было измерено”, “образцы были подготовлены”). Убедись, что описание достаточно подробное для воспроизводимости эксперимента другим ученым. Вот данные: [Ваши записи]».
Результат обычно получается впечатляющим. Алгоритм сам подберет нужные глаголы («инкубировали», «титровали», «анализировали») и выстроит логическую цепочку действий. Ну и, конечно же, он не забудет указать единицы измерения в нужном формате.
Написание аннотации и заголовка
Когда статья готова, силы обычно на исходе. А ведь Abstract — это лицо работы, по которому её встречают рецензенты. Написать его сжато и ёмко — настоящее искусство. И здесь ИИ может стать спасательным кругом. Эффективный промт для аннотации:
«Прочитай текст статьи ниже. Напиши структурированную аннотацию (Abstract), состоящую из четырёх предложений. 1. Актуальность и цель (Background). 2. Методы (Methods). 3. Ключевые результаты (Results) — обязательно с цифрами. 4. Заключение (Conclusion). Общий объём не должен превышать 200 слов. Сделай текст привлекательным для поисковых систем, включив ключевые слова из текста».
Что касается заголовков, то стоит попросить сгенерировать сразу десяток вариантов: от строго научных до более кликбейтных (в хорошем смысле). Например: «Предложи 10 вариантов названия для этой статьи. 5 вариантов должны быть строгими и академическими, 5 — интригующими и провокационными, но не искажающими суть». Из этого списка довольно просто выбрать что-то стоящее.
Редактура и полировка текста (Proofreading)
Даже если вы пишете на родном языке, глаз может пропустить стилистические огрехи. Если же речь идет об английском, то помощь «носителя языка» (которым притворяется ИИ) просто бесценна. Но просить «проверь ошибки» — значит получить поверхностный результат. Глубокий промт для вычитки:
«Ты — строгий рецензент научного журнала с высоким импакт-фактором. Твоя задача — улучшить стиль и читаемость следующего текста. 1. Устрани лексические повторы. 2. Замени слабые глаголы на сильные академические эквиваленты (например, вместо “look at” используй “examine” или “investigate”). 3. Упрости слишком громоздкие предложения, разбив их на два, если это улучшит понимание. 4. Проверь логическую связность абзацев. При этом не меняй научный смысл и терминологию. Предоставь результат в виде исправленного текста и списка основных изменений».
Этот прием позволяет превратить посредственный текст в гладкое, профессиональное повествование. Особенно это актуально для разделов Discussion, где важна логика аргументации.
Подводные камни и этика
«Профессор Иванов в своей работе 2023 года доказал…» — пишет вам чат-бот. Вы идёте в Google Scholar, а такой работы не существует. Это классическая галлюцинация. Верить нейросети на слово в вопросах фактологии — занятие рискованное. Всё, что касается дат, фамилий, названий законов и конкретных цифр, подлежит тотальной проверке. ИИ — это инструмент обработки формы, а не генератор истины.
К тому же, стоит помнить об этической стороне. Выдавать полностью сгенерированный текст за свой — моветон, да и антиплагиат научился вычислять машинный синтаксис (хотя этот текст он вряд ли поймает). Лучшая стратегия — использовать промты для создания «скелета» или черновика, который потом обрастает вашими собственными мыслями и аналитикой. Не стоит перебарщивать с автоматизацией там, где требуется авторский взгляд.
Оптимизация под конкретные журналы
У каждого издания свой Tone of Voice. Где-то любят сухую статистику, где-то приветствуется философское осмысление. Можно загрузить в контекст промта пару примеров статей из целевого журнала и попросить модель подстроиться под этот стиль. Промт-хамелеон:
«Проанализируй стиль письма в приведенном отрывке (Пример статьи). Обрати внимание на длину предложений, использование специфической терминологии и структуру абзацев. Теперь перепиши мой черновик (Ваш текст), используя этот же стиль и тональность. Сохрани все мои данные и выводы, но измени подачу материала».
Это особенно полезно, когда статью отклонили, и её нужно быстро переформатировать под требования другого редактора.
Визуализация данных (Промты для генераторов картинок)
Научная статья — это не только текст, но и иллюстрации. Графические абстракты (Graphical Abstracts) набирают популярность. Описать словами сложную схему для дизайнера бывает трудно. А вот сгенерировать референс через Midjourney или DALL-E — вполне реально. Промт для иллюстрации:
«Создай схематическое, минималистичное изображение в вектороном стиле, иллюстрирующее процесс фотосинтеза в искусственных условиях. Фон белый. Основные цвета: зелёный, голубой, серый. Без текста. Изображение должно быть строгим, научным, подходящим для публикации в журнале».
Конечно, текст на картинке нейросети пока пишут плохо, но получить отличную основу для доработки в Photoshop — задача решаемая. Это серьёзное вложение в визуальную привлекательность работы.
Финальная сборка
Когда у вас на руках есть сгенерированные и вычитанные куски текста — введение, методы, результаты, обсуждение — начинается магия сборки. Здесь промты уже не нужны. Тут нужен человек. Ведь именно вы чувствуете логику повествования, видите, где не хватает связки, а где аргумент выглядит слабым. Нейросеть сделала за вас черновую работу: замесила глину, принесла воду, даже, возможно, сформовала кирпичи. Но построить из этого дом — задача архитектора.
Пусть эти промты станут надёжным инструментом в вашем арсенале, освободив время для самого главного — чистого научного творчества и новых открытий. Текст готов, правки внесены — пришло время отправлять рукопись в редакцию. Успехов в публикациях!