Общение с ChatGPT или другими нейросетями часто превращается в охоту за смыслом. Вместо прямого ответа вы получаете длинное полотно — с комплиментами, философией и случайным рецептом оладий. А нужная информация где-то посередине. Узнаёте? В этой статье разберём, как сделать так, чтобы ИИ писал коротко и по делу.

Сделать ИИ лаконичным 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.

Откуда берутся ошибки и «враньё» у моделей: 5 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.

Нейросети врут по разным причинам. Но основными являются:

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.
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.
Недостаточная глубина контекста. Нейросеть может рассказывать вам о несуществующем эпизоде сериала или выдуманном квесте в видеоигре лишь по той прич��не, 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.
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.
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.

Практическое руководство: что действительно работает

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: Пропишите роль для чат-бота

Фраза «Представь, что ты…» уже в достаточной мере ограничивает экспертность чат-бота до одной определённой сферы.

Шаг 2: Подготовьте точное техническое ТЗ

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: Задайте 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.

Эти правила работают для всех БЯМ, потому что у всех примерно одинаковые проблемы – подробнее об этом мы рассказывали в нашем сравнении GPT-5, DeepSeek V3.1 и Grok-4.

Пример: обучение нейросети писать ёмко и по существу

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.

A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

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.

100%

Как научить ИИ говорить по делу: короткие рабочие приёмы