Пітер Янґ — колишній продакт-менеджер Reddit, Meta та Roblox, який пішов із корпорацій, щоб працювати соло. Сьогодні він веде велику розсилку, записує подкасти й запускає додатки, максимально спираючись на AI‑системи. Але попри майже тотальну автоматизацію, одна тема для нього принципова — не перетворити власну творчість на «AI‑слоп», масовий бездушний контент, який штампує нейромережа.
У розмові на каналі Silicon Valley Girl Янґ детально розбирає, де саме проходить межа між продуктивністю та деградацією смаку, чому останні 10% роботи мають залишатися за людиною й як він сам захищається від навали «слопу» навіть усередині власних AI‑скриптів.
Останні 10%: зона, де AI закінчується і починається автор
У своїй роботі Янґ переклав на AI практично весь цикл підготовки текстового контенту: від чернеток до розсилки й постів у соцмережах. Він диктує довгі «брейндампи» голосом, віддає їх у Codex, підтягує приклади власних найуспішніших постів і дає моделі завдання відредагувати все під його стиль.
Але навіть за такої глибини інтеграції, вирішальний етап Янґ не делегує. Він описує типовий процес так: AI переписує текст, потім він дає йому фідбек, модель вносить зміни — і все одно залишається те, що доводиться доробляти самому.
«Може, останні 10% я маю вручну змінити… Я завжди наголошую: останні 10% ти маєш додати свій людський дотик. Не можна просто “AI‑слопіфікувати” все», — каже він.
Ці «останній десять відсотків» включають те, що особливо важко автоматизувати: інтонаційні нюанси, делікатні акценти, смислові рамки, які не хочеться довіряти моделі, і ті деталі, де один зайвий абзац чи фраза можуть зруйнувати тон або позиціонування. Для Янґа саме тут живе «смак» — і це зона особистої відповідальності автора, а не сервісу.
Коли «слоп» стає вірусним — і чому це демотивує
Паралельно із власними експериментами з AI Янґ уважно стежить за ринком контенту — і те, що він бачить, його не надихає. Він прямо говорить про нову хвилю творців, які максимально агресивно використовують генеративні моделі:
все частіше з’являються автори, які змушують AI генерувати до десяти постів на годину. Значна частина такого потоку — «слоп», але він, попри низьку якість, часто стає вірусним. За словами Янґа, це «досить гнітюче» для тих, хто намагається робити продуманий контент.
Цей парадокс — масова популярність дешевого й поверхового — створює специфічний тиск на авторів. Якщо «слоп» добре збирає перегляди і його нескладно й дешево виробляти, спокуса піти тим самим шляхом стає сильною. Янґ визнає: з фінансового боку така стратегія може бути вкрай привабливою.
Втім, він одразу проводить для себе червону лінію: «Я ніколи не хочу бути людиною, яка просто робить купу слопу, навіть якщо він стає вірусним і приносить мені багато грошей».
У цій позиції важливо не те, що AI «поганий» чи «руйнує індустрію», а те, що творцеві доводиться свідомо обирати, заради чого він узагалі працює. Янґ не заперечує, що ринок перенасичується, але бачить відповідь не в заборонах, а в поверненні до власних принципів і меж якості.
Страх перед «слопізацією» власних систем
Цікаво, що Янґ боїться «слопу» не лише назовні, у публічному контенті, а й усередині власної AI‑інфраструктури. Він активно використовує так звані skills — текстові файли з інструкціями, за якими Codex виконує повторювані задачі для подкастів, розсилки, соціальних мереж, аналітики. І частину цих skills йому теж допомагає писати AI.
Щоб зменшити ручну роботу, він навіть створив окремий «skill для побудови skills». Але до надто автономної самоавтоматизації ставиться насторожено:
«Особисто я дуже хвилююся, що все стане “слопі”. AI просто почне додавати речі, я їх не читаю — і все перетворюється на суперслоп, якщо воно супердовге», — зізнається Янґ.
Проблема тут не лише в естетиці, а й у контролі. Якщо AI сам генерує величезний skill‑файл, автор фізично не встигає його прочитати й усвідомити, що саме в ньому прописано. Тоді система, яка мала б працювати в інтересах творця, стає чорною скринькою, де ухвалюються рішення без його участі.
«Ти також хочеш бути впевненим, що контролюєш усе, що є в skill. І якщо AI просто побудував для тебе величезний skill, у тебе немає часу це прочитати», — пояснює він.
Як Янґ «очищає» свої AI‑інструкції
Щоб не потонути у власних же AI‑правилах, Янґ вводить ще один рівень захисту — «редактора skills». Це теж окремий skill, але його завдання суто санітарне, без «чарівної» автоматизації.
Він описує його як «дуже базовий». Цей редактор переглядає текст інших skills, шукає дубльовані інструкції або відверто «слопний» контент і намагається їх прибрати. До того ж Янґ прямо просить систему тримати кожен skill в межах однієї сторінки.
«Я кажу йому: спробуй тримати всі мої skills максимум на одну сторінку, щоб я міг реально прочитати й зрозуміти, чи це має сенс», — говорить він.
Фактично це аналог гігієни коду, але в світі інструкцій для моделей. Замість безкінечного нарощування «магічних» промптів Янґ змушує себе й AI працювати в лімітах. Кожен skill має бути досить коротким, щоб людина могла його повністю осягнути. Кожна нова правка повинна проходити через фільтр читабельності й усвідомленості.
Такий підхід є продовженням тієї ж логіки «останніх 10%». AI може додавати функціональність, оптимізувати, збирати в купу патерни, але остаточну версію правил має побачити людина — і саме вона вирішує, чи прийнятні ці зміни.
Принципи замість хайпу: як не «з’їхати» в гонитву за переглядами
Розмірковуючи про майбутнє кар’єри та стан ринку, Янґ не приховує тривоги. Він визнає, що творча економіка стикається з перенасиченням: AI робить створення контенту легким, і «раптом усі стають креаторами». На цьому фоні зростає обсяг поверхневого AI‑контенту, який іноді працює краще за продуману роботу.
Втім, відповіддю на це він бачить не конкуренцію в швидкості генерації, а повернення до власних цінностей. У його випадку це конкретно сформульовані принципи, які він зберігає в окремому документі й підшиває під свої AI‑системи: коли AI дає йому поради, він має враховувати ці принципи.
Такі правила включають, зокрема, обмеження кількості паралельних проєктів і фокус на головних напрямках — для нього це передусім розсилка й подкаст. Саме ця рамка змушує його відмовлятися від легкого шляху «вірусного слопу» навіть тоді, коли алгоритми його винагороджують.
Цей же підхід застосовується й до AI‑інструментів: автоматизація має служити довгостроковій якості, а не підміняти її. Саме тому Янґ тримає останні 10% роботи за собою, обмежує розмір skills, чистить інструкції від дубляжу й навмисно перевіряє те, що йому згенерували.
Людський дотик як конкурентна перевага
Янґ не заперечує, що AI вже сьогодні здатен виконувати «будь-яку розумову роботу», якщо дати йому достатньо контексту й терпіння. Він сам користується цією можливістю на повну — від аналітичних брифів до підготовки подкастів. Але водночас він показує, як легко перетворитися на оператора «слоп‑машини», якщо повністю віддати кермо штучному інтелекту.
У його практиці головна противага цьому — саме людський смак. Не як абстракція, а як набір щоденних рішень: перечитати ще раз, скоротити до однієї сторінки, не публікувати, поки не додав власний шар сенсу.
У світі, де AI може видати десять постів на годину й ще десяток варіантів уже написаного, парадоксальним чином саме небажання «слопіфікувати все» може стати тим, що виділятиме автора серед шуму.
Джерело
AI-First Playbook: Do a Team’s Work With AI (2026) | Peter Yang