Привет!
надо было какой-нибудь курс изучить до конца года... Выбрал "промпт инженерию". Ну а чО? "Стильно-модно-молодёжно" же!
Сидел читал, внимал... О! оказывается картинки можно генерировать?! СТОПЭ!

Пишу GigaChat'у:
"Старый гном с бородой в заплатанном сюртуке и штанах с дырками с остроконечной и широкополой шляпой на голове сидит на корне дуба и во весь голос поёт песню, подыгрывая себе на лютне. Один высокий башмак снят с ноги и виден полосатый носок. Большой палец ноги торчит из дырки носка."

ОГО! зачётно! С первой попытки! Но... Замысел был чуток другой.

После нескольких уточнений у чата пошли галлюцинации. Одну привожу ниже:

Комментарий: слева - это "дыра в носке, через которую видно большой палец ноги"
Ну и полосатые носки на каблуке доставляют...

Ну хорошо! Зайдём с другого фланга:

"Карандашный чёрно-белый рисунок старый гном с бородой в заплатанном сюртуке и штанах с дырками с остроконечной и широкополой шляпой на голове сидит на корне дуба обутый только в правый высокий зашнурованный ботинок , левый ботинок снят и стоит рядом, носок полосатый порванный,и во весь голос поёт песню, подыгрывая себе на лютне."

хм... Почти похож на мой рисунок 10-12 летней давности, который я делал сам. Руками. Надо бы его найти и сюда же прикрепить...

Но "Остапа понесло!" (с)

Конечно, с носками = капец полный... как и с анатомией стопы... и шнуровкой на ботинках.... но хоть лютня похожа на лютню, а не гитару.

А вот, что нарисовал Яндекс:

Сегодня показали одно объявление о продаже фотоаппарата Practika MTL3. Проорал чайкой со второго фото.

Продавец решил увеличить фото товара с помощью ИИ. В итоге ИИ превратил все надписи, которые не смог распознать, в руны.

Сегодня я бы хотел рассказать о такой вещи, как правовое регулирование авторских прав, связанных с нейросетями - теме только начинающей своё развитие. Вероятно, в будущем нас будет ждать тяжелый путь судебной практики и запоздалого государственного регулирования, но пока что в ней больше вопросов, чем ответов.

И так, как водится, для начала базис. Нейросети в настоящий момент определённо набирают всё больше и больше популярности, активно входя не только в творчество, но и подбираясь ко вполне рутинным задачам человека. Я лично в числе прочих активно использую сервис SUNO, позволяющий генерировать музыкальные композиции на основании запроса пользователя. Если результаты первых версий приложения как правило содержали различные ошибки, вроде неправильно расставленных ударений, то в текущем исполнении SUNO позволяет создавать действительно качественные материалы, практически неотличимые от песен живых исполнителей. У меня в телефоне уже сформирован отдельный альбом, полностью созданный нейросетью и, знаете, эта музыка “тащит” меня не меньше живых исполнителей.

Достаточно распространены и текстовые нейросети, позволяющие переписывать текст таким образом, чтобы он выявлялся как совершенно уникальный или формировать статьи на основании нехитрых запросов. Ну а генерация изображений (и с некоторого момента даже видеороликов) - это и вовсе классика жанра. Огромное количество создаваемого сейчас контента - это плоды работы нейросетей. Тебе не нужно заканчивать какие-то учебные заведения и тратить кучу времени для того, чтобы научиться рисовать: ты просто вводишь запрос в строку и через несколько секунд получаешь приблизительный результат. Конечно, получить 100% ожидаемую работу пока что сложно, но более точная формулировка запроса, работа с негативным промтом, тщательный подбор моделей, а также постоянное совершенствование алгоритмов позволяет довольно сильно приблизиться к желаемому. ИИ активно внедряется в околотворческие процессы, создание контента, развлечение населения и науку. Глупо было бы предполагать, что интерес к нему пропадёт просто так, а это значит, что в будущем мы будем встречать ещё больше коллизий с его участием.

Но что именно из себя представляют нейросети? Не стоит думать, что это действительно тот самый искусственный интеллект, который нам любят описывать фантасты. В настоящий момент, любая нейросеть - это по сути алгоритм агрегации информации и её обработки. Программе скармливают большие объемы фотографий, музыки и текста (чем больше, тем более качественными и разнообразными будут результаты). Та эту информацию обрабатывает и создают специальную базу данных, также именуемую в некоторых случаях моделью - такой процесс называется обучением. Уже готовая база в дальнейшем путем формирования текстовых запросов и ряда настроек используется специальной оболочкой для выдачи результатов пользователю. Известный многим ChatGPT не придумывает ничего действительно нового: он лишь подбирает известные ему сведения по определённым формулировкам и перекомпоновывает их. Именно поэтому он порой может сильно ошибаться в достоверности сведений, особенно в случае использования старых баз данных. Кроме того, не имея информации о каком-либо событии или объекте, он максимум попытается додумать её на основании иных своих “познаний”, но не создаст полностью новое произведение. И это на самом деле очень важная деталь именно с точки зрения права.

И тут, пожалуй, я сразу раскрою все свои козыри и сообщу: в настоящий момент правовая практика результаты действий нейросетей пока что охраняемыми законом не признает - ни для тех, кто вводит запрос, ни для создателей сети.

Для того, чтобы подобраться к ответу на вопрос, почему на самом деле нейросети пока что не создают охраняемых авторскими правами объектов, я хочу вспомнить одно занимательное событие. В 2017 году Дэвид Слейтер начал своё сражение за права на так называемое «селфи обезьяны». В 2014 году он активно работал с группой павианов. В определённый момент Дэвид дал одной из обезьян свой фотоаппарат и показал как нажимать на кнопку спуска. Очевидно, что павиану просто было интересно наблюдать за вспышкой, жмякать на кнопочки и просто разглядывать странный предмет, целенаправленной задачей стать фотокорреспондентом у него не было, но тем не менее в результате примат наделал несколько фотографий. Большинство стали просто случайным набором размазанной мешанины, но несколько получились крайне оригинальными, получив большую популярность и стали публиковаться совершенно свободно, что в определённый момент вызвало негодование Дэвида. Фонд Викимедиа отказался удалять фото по его запросу, сославшись на то, что автором изображений является обезьяна, а не Слейтер, в результате чего тот решил отстоять своё право на авторство. Со стороны примата выступила вышеупомянутая PETA, попутно продвигая тезисы о расширении прав животных. Процесс длился несколько лет, но в итоге истец всё же выиграл дело. Суд постановил, что обезьяне не могут принадлежать авторские права на снимок, да и получаемый от фотографий доход ей ни к чему.

Если кому интересно, в итоге стороны всё же договорились о десятипроцентном отчислении в PETA полученных Слейтером доходов, но для нас важно другое. Хотя фактически Дэвид не создавал оспариваемых фотографий, он провёл достаточно сложную работу. Фотография, если кто не в курсе - это не просто “нажать кнопочку”, ибо, как мы убедились, это может сделать и павиан. Чтобы она стала именно результатом творческой деятельности, должно присутствовать как минимум осознанное стремление получить некое новое изображение. В контексте отечественного права, такая позиция отражена в совместном постановлении пленумов Верховного и Высшего Арбитражного судов № 5/29: «при анализе вопроса о том, является ли конкретный результат объектом авторского права, судам следует учитывать, что таковым является только тот результат, который создан творческим трудом». К примеру, судебная практика склоняется ко мнению, что к результатам интеллектуальной деятельности невозможно отнести изображения, полученные с камер видеонаблюдения или скриншоты.

Что именно считать творческим трудом - вопрос, конечно, до конца не решённым. Очень интересным в этом плане является дело № А40-15537/12-19-137 по иску Экспресс-газеты к Первому каналу. Если вкратце, ответчик, обвиняемый в незаконной публикации фотографий истца в своём эфире, оспаривал творческую составляющую таких изображений. Речь шла о кадрах с процессии отпевания в церкви, где, по мнению ответчика, отсутствовала возможность художественной постановки. Дело дважды доходило до кассационной инстанции и дважды направлялось на новое рассмотрение. В определённый момент апелляционная инстанция одного из этапов дела сформулировала такую мысленную конструкцию: «процессы нажатия кнопки затвора фотоаппарата, а также вывода печати фотографий на принтер являются исключительно механическими действиями и не требуют приложения интеллектуальных способностей (творческого труда) человека". В итоге, впрочем, изображения всё же признали охраняемыми, с Первого канала взыскали 120 тысяч рублей, но вообще мы были в шаге от достаточно существенного пересмотра действующей практики. Ещё немного и российское право пришло бы к мысли о том, что сугубо технические действия даже со стороны человека объекты авторского права создавать не могут.

И вот, спустя несколько лет правовые системы многих стран вновь столкнулись с переоценкой понятия интеллектуальной деятельности. В 2017-ом году суд установил, что животное автором произведения являться не может. Что они говорят о бездушных компьютерах в 2025-ом?

22 февраля 2023 года в США было вынесено одно из первых решений, связанных непосредственно с созданным нейросетью контентом. В 2022 году Бюро авторских прав США предоставило правовую охрану графическому роману «Зари рассвета» за авторством Крис Каштановой, однако впоследствии было установлено, что по факту все иллюстрации книги были сделаны путем их генерации нейросетью Midjourney, в связи с чем регистрация произведения была отменена. В результате длительного разбирательства, длившегося больше года, комиссия пришла к следующему выводу: изображения в «Зари рассвета», созданные с помощью системы искусственного интеллекта, не должны были быть защищены авторским правом, но в тоже время автор располагает авторскими правами на отбор и расположение элементов. По сути, за Каштановой признали права на то, что она всё же делала сама, по аналогии с правами на составителя сборника, чья работа тоже охраняется отдельно от прав на включённые в сборник произведения, а вот сами изображения нейросети остались без охраны.

Схожее решение принял и суд Австралии. Апелляционная инстанция в 2019-ом году отменила патент доктора Стивена Тайлера на «контейнер для пищевых продуктов и устройства для привлечения повышенного внимания», который, как было установлено судом, по факту стал результатом генерации искусственного интеллекта DABUS. Тут, впрочем, надо отметить, что, во-первых, камнем преткновения стало именно отсутствие живых людей в числе авторов изобретения, а не сам факт его создания нейросетью, а, во-вторых, фактически дело завершилось в силу того, что за время разбирательства просто истёк срок действия самого патента.

Суть указанных решений сводится к обобщённой общемировой практике, предусматривающей ряд критериев определения авторства и творческой деятельности. В настоящий момент законодательство практически всех стран в качестве автора устанавливает только физическое лицо, то есть человека, чьи действия прямо связаны с созданием произведения. Компьютерная программа автором являться не может в принципе и судебная практика пока что никаких исключений не делает. В то же время, авторами пока что не признаются и оператор или создатель сети. Первый лишь формулирует некий текстовый запрос и далее в процессе генерации далее не участвует (хотя он и является автором оригинального запроса), второй же хоть и формирует необходимые алгоритмы, но на создание непосредственного материала также напрямую не влияет. Однако, в этой части уже всё не настолько однозначно. Формально также владельцы самих сетей могут устанавливать определённые условия в соглашениях с пользователями, в том числе и права последних на использования результатов генерации, но такие условия существуют именно в рамках достигнутого договора (сторону, нарушившую соглашение, можно признать виновной именно в силу взятых ей на себя обязательств), в то время как декларирование прав на полученные произведения как таковые, как мы видим, вполне может быть оспорено в судебном порядке.

Здесь отдельно стоит отметить, что в рамках российского законодательства, да и многих других стран мира, действует презумпция авторства. С момента начала использования произведения, главным образом публикации, если не будет доказано иное, человек автоматически считается автором. Таким образом, если я сгенерирую какое-то изображение в нейросети, но напишу о том, что я его сам нарисовал, другому лицу будет довольно сложно это оспорить. Но в данном случае мы не говорим скорее о подлоге, а не о том, что права получены на результат нейрогенерации, ибо если я прямо напишу, что перед вами нейросеть, авторских прав мне не видать. Единственный известный мне пример из законодательства, дающий потенциальную возможность получить авторство на сгенерированное произведение - британский Закон об авторском праве, промышленных образцах и патентах 1988 года, в котором указанное, что в случае создания произведения компьютерной программой, автором является лицо, которое предприняло необходимые меры для создания произведения.

Впрочем, даже открытое применение нейросетей и прочих технических инструментов обработки - это не всегда “вето” на защиту. И в этом плане интересными являются позиции российских судов. В феврале 2024 года Тринадцатый арбитражный апелляционный суд встал на сторону истца в вопросе о спорном объекте, подвергнувшемуся цифровой обработке, но тут, впрочем, есть нюанс. Дело в том, что речь идёт не о генерации с нуля, а о допиливании созданного истцом материала. По сути, автор сначала создал своей творческой деятельность 3D-модель импланта зуба, а затем осуществил её рендер в высоком разрешении с получением в итоге JPG изображения. Впоследствии указанное изображение попало на сайт стоматологической организации, где и было найдено автором. В рамках дела ответчик настаивал на том, что в изображении угадываются признаки генерации нейросетью, но так как в суд был предоставлен исходник модели, а также результат её осмотра, в итоге его доводы были отклонены.

В другом деле (Постановление Девятого ААС от 8 апреля 2024 г. N 09АП-642/24) суду пришлось столкнуться с таким явлением, как Deepfake. И здесь, опять же, нужно учитывать специфику конкретного объекта. Сама по себе технология - это действительно плод деятельности нейросети, но она, в отличие от других результатов генерации, прямо основывается на использовании оригинального видеоряда. В то время, как практически все остальные алгоритмы лишь опираются в результате генерации на исходные материалы как на шпаргалку, Deepfake в готовом ролике оставляет часть исходника. По этой причине, суд удовлетворил иск о защите исключительных прав, указав следующее: “технологии, основанная на использовании генеративно-состязательных нейросетей (GAN), позволяют частично преобразовывать исходный видеоряд с помощью алгоритмов, созданных человеком. Такое преобразование не исключает тот факт, что исходный видеоряд создан творческим трудом авторов”.

И тут самое время посмотреть на ситуацию с другой точки зрения. Как я отметил, нейросети не выдумывают изображения (а равно иные объекты) - они используют уже известные им паттерны их на основании определённых баз, сформированных путём предварительного изучения множества фотографий и иллюстраций. И сомневаться в том, что правообладатели на такие изображения, в определённый момент обеспокоются, даже не приходилось. И вот, 24 января 2023 группа художников подала коллективный иск к Stability AI Ltd., Midjourney Inc. и до кучи DeviantArt Inc. за незаконное использование защищенных авторским правом изображений для обучения искусственного интеллекта. Художники отметили, что такие сети содержат копии миллиардов изображений, защищённых авторским правом, которые были сделаны без ведома или согласия создателей. К сожалению, мне неизвестно чем закончилось указанное разбирательство.

Ну а пока художники судятся с одними организациями, другие продолжают зарабатывать деньги. В 2022 году компания Adobe сообщила о том, что она планирует продавать “в стоке” изображения, полученные путем генерации, хотя и будет снабжать их соответствующими отметками. Интересно было бы посмотреть на судебные иски, связанные с нарушением прав на такие изображения. В то же время, обеспокоенные создающейся на почве значительного удешевления определённых видов контентов дырой, власти начинают потихоньку переходить к более строгому регулированию рынка. Одной из первых ласточек стал общеевропейский закон об искусственном интеллекте (EU Artificial Intelligence Act), определяющий градацию рисков от использования ИИ, а также степень их регулирования. Указанные нормы в том числе направлены и на защиту рабочих мест людей, чья деятельность стала гораздо менее востребованной. Что-то подобное прорабатывается и в России, но пока что толковой реализации не получило.

При написании данной статьи, ни одна нейросеть не пострадала.

Если вы помните, некоторое время я писал о том, что решил запилить свою веб-версию игры "Алиас" при помощи нейросетей. После предыдущего поста, я доработал игру: добавил функционал присоединения по ссылке, возможность изменять ник в игровой комнате и зрителей как тип участников, сделал возможность менять настройки игры, после окончания сессии её можно перезапустить, ну и, конечно же, пополнил словарь слов (сейчас в нём более 1000 слов). В настоящий момент я не добавил динамические команды (больше двух), так как для этого придётся серьёзно переписывать всю логику игры и не настроил правильную передачу лидерства внутри команды. Однако, эксперимент, могу точно сказать, удался: я успешно создал вполне работающую игру с расширенным функционалом практически полностью полагаясь на нейросети. Да, конечно же, я принимал решения по логике игры и её архитектуре, давал комментарии относительно принимаемых ИИ решений (если видел, что он делает не то, что мне надо) и где-то даже вручную подправлял небольшие детали кода, но в целом это "нейроигра" и "нейрокод".

Сегодня, помимо хвастовства, я бы хотел поделиться с вами своим небольшим опытом. Я считаю, что программирование с помощью ИИ - это уже вполне обыденная реальность. Он гораздо лучше разбирает код, чем человек (по крайней мере, человек с такими навыками, как у меня), знает множество методов решения проблемы от примитивного говнокода (если сам об этом попросишь) до довольно технологичных решений. Как я писал в прошлый раз, знание кода всё же сильно приветствуется - просто для того, чтобы понимать что тебе предлагает нейросеть, особенно если ты вносишь какие-то правки с её помощью, но виртуозно владеть кодингом уже не нужно.

Теперь относительно доступных решений. Я уже ссылался на такой инструмент, как openrouter.ai - интерфейс, позволяющий работать сразу с несколькими ИИ, однако в последнее время я не очень им доволен. Появились ошибки, связанные с историей общения (периодически ИИ перестаёт понимать ход действий и начинает как бы с нуля), некоторые нейросети оказываются недоступными, хотя работают в их родном интерфейсе и т.п. В общем, пришлось временно от него отказаться и перейти к Qwen. Он показался мне более надёжным, чем DeepSeek - меньше ошибается, стабильнее работает. В его интерфейсе есть один неприятный недостаток: для вопроса нельзя загружать файлы, отличные от txt. То есть, все файлы js, php, sql приходится предварительно переименовывать. Openrouter мне в своё время понравился ещё и тем, что в нём такой проблемы нет. Бесплатная версия Qwen обрабатывает довольно большой (для моих задач) объём информации, хотя и в рамках кодинга отвечает с ощутимой задержкой. Также мне нравится Grok, но он без VPN недоступен, а сам VPN я могу подключить далеко не всегда.

Как именно общаться с нейросетью? На самом деле, вопрос без точного ответа. ИИ хорошо понимает семантику запроса, умеет оперировать синонимами и образами. Например, у меня есть иконка короны для отображения статуса лидера - это текстовый символ, но если я называю его "короной", Qwen понимает о чём речь. Если вместо "лидер" (от leader в коде) я напишу "ведущий", она также распознает какую роль я имею в виду. В то же время, нужно очень аккуратно строить запрос: если пытаться разжёвывать сети задачу как человеку, ты скорее запутаешь её, но в то же время примеры логики могут оказаться полезными.

Важный момент: при появлении ошибок, ты можешь описать ему эти ошибки простым языком - что не так в твоём понимании. Да, это не отменяет необходимости скидывать логи, ошибки из консоли, иногда сильно помогает указание на статусы в базе данных - всё это нужно ИИ также, как и человеку-программисту для лучшего понимания ситуации. Также возможна ситуация, когда нейросеть заходит в тупик и не может решить задачу, гоняя один код по кругу - особенно этим раньше страдала DeepSeek. В таком случае приходится самому принимать решение: просить добавить дополнительную отладку, внимательно следить за исполнением логики кода и т.п. И ещё одно наблюдение: утром, часов до 12 по МСК нейросети загружены заметно меньше, потом, видимо, просыпаются китайцы и время ответа сильно увеличивается.

И тут вы, наверное, спросите: неужто всё так идеально? На самом деле, нет. Помните, я написал, что так и не победил проблему с передачей лидерства? Над ней мы с ИИ трудимся уже несколько дней и я так и не могу добиться получения корректного работающего кода. Отчасти это связано с особенностями архитектуры кода - как раз в силу того, что я хотел получить более-менее понятные самому себе скрипты. Отчасти с тем, что это решение требует достаточно комплексной правки, которую за раз нейросеть осилить не может, а при нескольких итерациях она начинает путаться и вся игра в итоге ломается.

Если бы я занимался таким своеобразным кодингом более плотно, то, конечно же, взял бы платную версию - для неё меньше время ожидания в очереди, больше объём запроса и ответа, в некоторых случаях более актуальные базы. Вероятно, и баг с лидерами я бы тогда уже решил. Однако простые задачи можно решать и так. Это довольно интересное занятие, к тому же какой-никакой опыт я всё же получаю даже при таком подходе, ведь у сети всегда можно попросить объяснить конкретное решение.

P.S. Кстати, смену лидеров починил в итоге, так что игра вполне рабочая на данный момент.

В последнее время у нас стало слишком много нейросетей, однако причины понятны: их алгоритмы становятся всё более прогрессивными, а функционал доступным. Нет никакого смысла не пользоваться достижениями технологий, особенно если они так просты, да ещё и во многих случаях бесплатны. Помимо вездесущих картинок, большой интерес для меня представляют текстовые сети в части написания кода. Уже достаточно долгое время я скармливаю различные задачи по доработке своего сайта Дипсику и Квену (они оба имеют бесплатную версию и доступны без VPN), но в этот раз решил попробовать что-то большое.

Если вы помните, некоторое время назад я закидывал удочку насчёт совместных сессий в умные игры, в частности Алиас. В принципе, сайт с таким функционалом уже есть, но мне неудержимо захотелось получить собственную версию, не завязанную на чужой хостинг и с тем функционалом, какой хочу лично я. При этом, если PHP я хотя бы немного знаю, а в JS фрагментарно ориентируюсь, в остальных веб-языках вообще ноль. Поэтому задачей было сделать игру максимально простым способом: чтобы я мог хотя бы примерно понимать структуру проекта и в случае чего указывать нейросети где искать ошибки. В итоге, вооружившись openrouter (он позволяет через единый интерфейс давать задачи сразу разным сетям), я приступил к проектированию.

Для "Алиаса" по сути чего-то особо сложного и ненужно: игра просто должна выводить слова на экран для ведущего, а его команда угадывает их. Но команды меняются и ведущие в командах тоже меняются - это первое условие. Время на объяснение нужно ограничить - это вторая деталь. Угаданные слова нужно считать и суммировать очки за них - три. Наконец, 20 очков и более - это победа. Кажется, всё просто, однако далее начинаются хитрые детали.

В базе нас должна быть возможность пропустить слово и перейти к следующему - тут я решил извратиться и сделать две кнопки, чтобы ведущий мог сразу отмечать верно ли угадано слово или пропустить его. Кроме того, логично, что у других игроков должна быть возможность не просто видеть историю слов, но и отмечать их "угадывание" в обратное направление - на случай если ведущий ошибся кнопкой или нарушил правила. Система при этом должна работать параллельно, поэтому над структурой базы данных для хранения пришлось подумать самостоятельно. Я решил использовать две основные таблицы: комнаты и история слов. В таблице комнат содержится основная информация - список участников, количество очков, статус. В словах - собственно, все слова за игровую сессию. Хранить их все до окончания игры (а не только за отдельный раунд) нужно ещё и для того, чтобы контролировать неповторяемость слов.

В ряде моментов нейросеть, помимо обычных багов (вроде аварийной остановки при написании ответа), просто начинала тупить и раз за разом выдавала ошибочное решение. Приходилось самому пытаться понять, что может быть не так, допиливать структуру базы и прямо указывать на возможные пути решения. Благо, ИИ хорошо справляется, если скармливать ему логи ошибок - тогда он сопоставляет их с кодом и находит решение. Также очевидно, что моих навыков архитектора не хватает: определённые вещи нужно планировать сразу, чтобы потом не переписывать большие куски кода, как это, например, было с функцией выбора команды (изначально игра автоматически распределяла игроков). Долго пришлось посидеть над функцией выявления победителя, ведь важно не просто автоматически завершать игру как только одна команда достигнет 20 очков: нужно дать возможность завершить раунд обеим командам (в любом случае, если 20 и более набирает первая, у второй должен быть шанс отыграть свой). Сейчас игра определяет победителя после полного круга и даже умеет учитывать ничью.

Попутно была сделана система автоочистки базы данных при выходе из комнаты всех игроков, добавлена проверка готовности игроков перед началом игры, добавлена отметка с указанием кто в текущем раунде ведущий. С последней есть известный баг: отметка прыгает внутри команды - где-то дублируется функция, хотя сама смена игроков работает корректно. Ну и базу слов постарался наработать, хотя, думаю, она должна быть раза в два больше, чем сейчас, как минимум.

В итоге с перерывами на работу на создание работающего прототипа с большинством хотелок ушло около 3 дней. Результат вот он: https://alias.onlyfox.ru/alias.html

Есть в текущем "билде" места, которые нужно допилить. Пока что не реализована возможность подключаться к уже идущей игре, нужно предусмотреть создание больше трёх команд, дать возможность настраивать параметры комнаты (время на ответ, количество победных очков и т.п.). Но опыт в любом случае интересный: и в плане построения логики игры, и в плане работы с нейросетями. Я использовал их бесплатные версии с ограничением на длину ответа и количеством обрабатываемой информации, поэтому задания нужно выдавать кусками, а это в свою очередь означает, что сразу всё не напишешь, но думаю, в платной версии тоже всю игру за раз сеть не выдаст. В любом случае, результат есть и, что самое главное, на его примере понятно, что уже сейчас ИИ способна реализовывать хотелки даже таких профанов в коддинге, как я.

Пост удалён. Автор удалил свой аккаунт.