Как заставить ИИ писать по делу, короткие, но рабочие приемы
Любое общение с ChatGPT или подобными ИИ-инструментами рано или поздно превращается в борьбу за крупицы информации. Нейросеть выдаёт полотно текста, в котором хвалит вас, рассуждает о смысле бытия, делится рецептом блинчиков на кефире и где-то в середине даёт ответ на заданный вопрос. Раздражает, не так ли?
В этом материале рассказываем, как заставить ИИ писать «по делу».
Заставить ИИ писать по делу – проще, чем кажется
Важно понимать одну простую вещь: ChatGPT, Grok, DeepSeek, Gemini, Copilot и прочие ИИ-инструменты – это большие языковые модели (БЯМ). Это означает, что они натренированы быть «универсальными собеседниками», экспертами во всех областях сразу.
И когда вы обращаетесь к ИИ с вопросом – вы обращаетесь ко всем экспертам сразу. Попросите ChatGPT перевести текст – и его «модель-переводчик» переведёт, «модель-редактор» предложит изменить стилистику, а «модель-эксперт» найдёт фактологические ошибки.
Соответственно, чтобы ИИ писал только «по делу», необходимо искусственно ограничить его функциональность. Отключить лишние модели, правильно настроив промпт – запрос к нейросети.
Но даже это может не всегда помогать. Вспомним, что ИИ-инструменты – это БЯМ, и внутренние подмодели могут конфликтовать друг с другом, и даже выдавать откровенную ложь. И нужно понимать механику работы.
Почему модели врут? 5 основных причин
Нейросети могут выдавать откровенно некорректную информацию или напрямую лгать, причём будучи «уверенными» в своей правоте. Но если понимать, как именно они работают, винить их в этом нельзя.
Кстати, порой врут даже корпоративные нейросети. Сотдруники обучают ИИ, а он все равно даёт брешь и создает ошибки, но даже это не мешает экономить на нейросетях. Сэкономил – значит заработал.
Нейросети врут по разным причинам. Но основными являются:
1. Желание угодить пользователю. БЯМ тренируют так, чтобы они выдавали удовлетворяющие ответы на запросы, а не правдивые. Как волшебное зеркало из сказки, отвечающее на «Я ль на свете всех милее?», они должны давать ответ, который порадует владельца.
2. Обучение на неточных источниках информации. Нейросети с доступом в интернет, особенно ChatGPT, Grok и Gemini, в качестве источников информации используют самые разные ресурсы, в том числе нерецензируемые – Reddit, Twitter (X) и так далее. Они не отличают шутки и откровенную ложь пользователей от правды и проверенных сведений.
3. Недостаточная глубина контекста. Нейросеть может рассказывать вам о несуществующем эпизоде сериала или выдуманном квесте в видеоигре лишь по той причине, что в интернете нет информации, которая бы напрямую опровергала существование этого эпизода сериала и квеста в видеоигре. Проще говоря, «если что-то не отрицается, то оно подтверждено», и дальше, руководствуясь стремлением угодить пользователю, ChatGPT придумает аргументы для подтверждения его существования.
4. Многомодальность. Внутри нейросетей – множество функций, инструментов и «специализированных подмоделей». И они могут конфликтовать друг с другом при выполнении определённых запросов. Тогда выбирается вариант ответа, который наиболее удовлетворяет запросу, независимо от его правдивости.
5. Нейросети – это большие языковые модели. Они не умеют думать как человек, не умеют считать как калькулятор и не всегда понимают абстракции. Именно поэтому мы смеёмся с того, что в ответах Gemini указывается, что 2000 год не был 25 лет назад, потому что 2025 минус 25 равно 2000. «25 лет назад» – абстракция.
В общем и целом, большинство причин, по которым нейросети «лгут», описываются одной фразой – «горе от ума». БЯМ действительно мощные, действительно обладают невероятными аналитическими способностями, но их стремление угодить пользователю и неумение мыслить «как человек» играют с ними злую шутку.
И именно поэтому нейросети при использовании нужно ограничивать. Вы получите более точные, более правильные ответы.
Что реально помогает? Практическая инструкция – по шагам
Три слова: правильно составленные промпты.
Правильно составленный промпт – это не только «точное техническое задание» для нейросети, но и ограничитель, который не даёт ИИ «растечься мыслью по древу» и ошибиться при выполнении запроса.
Шаг 1: Укажите роль чат-бота
Фраза «Представь, что ты…» уже в достаточной мере ограничивает экспертность чат-бота до одной определённой сферы.
Шаг 2: Составьте точное техническое задание
Относитесь к ИИ как к сотруднику, который только что устроился в вашу компанию.
Вы же не скажете менеджеру-новичку: «Придумай мне варианты лидогенерации». Нет, вы распишете подробное задание – расскажете, кто товар, какова целевая аудитория, цены товара, способы продажи и так далее. И точно так же это всё нужно «скормить» нейросети.
Шаг 3: Установите ограничения на результат
Если вам в результате нужна короткая статья, то запрос должен включать параметр «Длина статьи – не более 200 слов». Если вам нужен PDF-файл или ключевые поинты для презентации – запрос должен включать именно эти параметры.
Итак, выше были указаны основные правила. Теперь сравним результаты.
Запросим у ChatGPT короткую статью о том, почему ИИ иногда ошибается при выдаче результатов. Для начала – человеческим языком.
Результат, в принципе, удовлетворительный. Не считая концовки, в которой «ИИ проверяет». Странный тейк для статьи, смысл которой – нейросети могут ошибаться.
Где мы можем использовать этот текст? Примерно нигде. Давайте немного изменим запрос, подстроив его под правила выше.
Теперь смотрите «фокус». Текст стал не только более пригодным к использованию – хоть сейчас на карточки и в социальные сети. Он стал ещё и точнее. Если в предыдущем запросе на выходе была странная мысль про «ИИ проверяет», то после составления промпта мы получили «он [ИИ] – считает». Собственно, именно то, что нужно.
Поэтому: если вы планируете работать с ИИ-инструментами – используйте промпты! Результаты будут точнее.
А если ты уже горишь желанием попрактиковаться, то переходи на нашу платформу NeuroSpace. Там ты не толлько правильно обучишь бота, но и создашь его под свои нужды полностью с нуля
Новым пользователям мы дарим 7 дней бесплатного доступа - переходи