Почему нейросеть выдаёт не то, что вы ожидали?

Разбираемся с генерацией контента

Знаете, что самое смешное? Когда я только начинал, у меня было точно так же, как сейчас у многих. Я писал промпты типа «сделай мне красивый текст» или «напиши что-нибудь про наш продукт» — и искренне не понимал, почему результат каждый раз какая-то фигня.

Но потом я решил разобраться. Прошёл кучу курсов от OpenAI, перечитал гору документации от Anthropic (команда Claude), написал тысячи строк кода с интеграцией AI-моделей. Методом проб и ошибок, через десятки неудачных промптов и сотни экспериментов я наконец понял, в чём была проблема.

Я относился к ней как к человеку. А она — программа. И когда я это осознал — всё изменилось.

Сейчас я использую нейросети каждый день: для создания сайтов, написания текстов, генерации идей, автоматизации рутины. И результаты стабильно отличные. Не потому что у меня какая-то секретная версия или особый доступ. А потому что я понял один простой принцип, о котором сейчас вам расскажу.

Если вы когда-нибудь просили ChatGPT или Claude написать текст, и результат был совсем не тем, что вы хотели — эта статья для вас. Я прошёл через это. И знаю, как это исправить.

Главное, что нужно понять

Да, она отвечает человеческим языком. Да, иногда кажется, что она понимает вас с полуслова. Но это иллюзия.

Представьте: вы открываете программу на компьютере. Вводите «2 + 2» и получаете «4». А теперь просто напишите «посчитай мне что-нибудь». Калькулятор не поймёт — ему нужны конкретные цифры и операции.

С нейросетями — абсолютно то же самое. Просто вместо цифр и знаков «+» мы используем обычные слова. Но принцип не меняется.

Ключевая особенность: генерация = непредсказуемость

Вот что важно понять: нейросеть генерирует контент. Это не база данных, где лежат готовые ответы. Каждый раз она создаёт текст заново, слово за словом.

И здесь работает простая формула:

Почему? Потому что генеративная модель — это как художник с неограниченной фантазией. Если вы скажете «нарисуй что-нибудь красивое» — он нарисует что угодно. Может пейзаж, может портрет, может абстракцию.

Но если вы скажете «нарисуй портрет женщины 30 лет, короткие тёмные волосы, улыбка, на фоне моря, в стиле акварели» — вы получите именно это.

Нейросеть работает точно так же. Абстрактное задание → абстрактный (непредсказуемый) результат. Конкретное задание → конкретный (предсказуемый) результат.

Пример: почему «не работает»

Давайте сравним два запроса:

❌ Абстрактный запрос (непредсказуемый результат)

Напиши текст для главной страницы сайта

Что здесь непонятно нейросети?

• Какой сайт? Интернет-магазин? Блог? Лендинг? Корпоративный портал?
• Для кого этот текст? Для подростков? Для бизнесменов? Для домохозяек?
• Какой стиль? Серьёзный? Игривый? Продающий? Информационный?
• Сколько текста? 100 слов? 500? Целая статья?
• Какая цель? Продать? Проинформировать? Впечатлить?

Нейросеть не знает ответов. Поэтому она генерирует что-то своё — исходя из статистики и вероятностей. Может угадать, а может выдать совсем не то.

Это и есть непредсказуемость генерации.

✅ Конкретный запрос (предсказуемый результат)

Напиши текст для главной страницы лендинга.

О чём лендинг: Онлайн-курсы по программированию для новичков
Целевая аудитория: Люди 20-35 лет без опыта в IT, хотят сменить профессию
Стиль: Дружелюбный, мотивирующий, без сложных терминов
Длина: 400-500 символов
Структура: 
1. Заголовок (цепляющий, про результат)
2. Подзаголовок (как мы поможем)
3. Короткий абзац про преимущества

Главный месседж: За 6 месяцев с нуля до первой работы программистом
Tone of voice: Как наставник, который верит в тебя

Видите разницу? Во втором случае я ограничил непредсказуемость. Я дал нейросети жёсткие рамки, в которых она может генерировать.

Результат становится предсказуемым.

Три простых аналогии

1. Строительная бригада

Представьте: вы нанимаете строителей и говорите «Постройте мне дом»

Абстрактное задание. Что построят?

• Одноэтажный или двухэтажный?
• Из кирпича, дерева или бетона?
• С какой планировкой?
• Какого размера?

Каждая бригада поймёт по-своему и построит свою версию дома. Результат непредсказуем.

Конкретное задание: «Постройте одноэтажный дом 10х12 метров из кирпича. Планировка: 3 комнаты, кухня-гостиная, санузел. Высота потолков 3 метра. Двускатная крыша, металлочерепица»

Результат? Любая бригада построит примерно одинаковый дом по вашим требованиям. Предсказуемо.

2. Такси

Вы садитесь в такси и говорите «Отвезите меня домой». Водитель спросит адрес, потому что «домой» — это абстракция. Он не знает, где вы живёте.

Если вы скажете «Поезжайте на север» — это тоже абстракция. Водитель поедет, но куда конкретно?

Абстракция = непредсказуемость.

❌ «Напиши что-нибудь интересное» = «Отвези меня куда-нибудь»
✅ «Напиши пост на 200 слов для Instagram про запуск продукта» = «Улица Ленина, дом 15»

3. Кафе

Вы приходите в кафе: «Принесите что-нибудь вкусное»

Что принесут? Непредсказуемо. Может салат, может суп, может десерт. Официант угадывает.

«Принесите Цезарь с курицей, без сухариков, заправку отдельно, плюс капучино без сахара»

Принесут именно это. Предсказуемо.

В чём секрет хороших результатов?

Генеративная модель по своей сути непредсказуема. Ваша задача — сделать её предсказуемой через правила и ограничения.

Это как вода: если налить в бесформенную лужу — она растечётся куда угодно (непредсказуемо). Но если налить в стакан — она примет форму стакана (предсказуемо).

Золотое правило проверки промпта

Вот самый простой способ понять, хороший у вас промпт или нет:

Задайте себе вопрос: «Я точно понимаю, что нужно делать?»

Если ответ «ДА» — промпт готов

Вы читаете свой промпт и всё предельно ясно:

• Что конкретно нужно сделать
• В каком формате
• Для какой цели
• Какой должен быть результат

Нет двоякости, нет размытости. Если другой человек прочитает этот промпт — он поймёт задачу так же, как вы?

→ Отправляйте нейросети. Результат будет предсказуемым.

Если ответ «НЕ СОВСЕМ» — дорабатывайте

Вы читаете промпт и ловите себя на мысли:

• «Ну это же понятно, что я имею в виду…» (нет, не понятно)
• «Тут можно по-разному понять…» (значит, понимание размыто)
• «В принципе, и так, и так подойдёт…» (значит, нет конкретики)
• «А вообще зависит от…» (значит, не хватает условий)

Это и есть абстрактные моменты, которые вызывают двоякое чувство.

Практический пример

Первая версия промпта:

Напиши описание продукта для магазина

Перечитываем. Вопросы:

• Какой продукт? (не указано)
• Какой магазин? (не указано)
• Какой длины? (не указано)
• Для кого текст? (не указано)

Доработанная версия:

Напиши описание беспроводных наушников Sony WH-1000XM5 
для интернет-магазина электроники.

Целевая аудитория: Люди 25-40 лет, ценят качество звука
Длина: до 800 символов
Структура:
- Заголовок (привлекающий внимание)
- 3 ключевых преимущества
- Технические характеристики списком
- Итоговый абзац про опыт использования

Стиль: Энергичный, современный, без перегруза терминами

Перечитываем. Всё понятно? Да. Другой человек поймёт задачу точно так же? Да.

Простой тест для промпта

Представьте, что вы отправляете этот промпт не нейросети, а фрилансеру, которого видите впервые. Он вас не знает, ваш бизнес не знает, ваши предпочтения не знает.

Сможет ли он выполнить задачу, прочитав только ваш промпт?

• Если ДА → промпт хороший, нейросеть тоже справится
• Если НЕТ → промпт требует доработки

Это правило работает безотказно.

Чек-лист хорошего промпта

Перед отправкой запроса проверьте:

• Задача понятна? Что конкретно нужно сделать?
• Контекст указан? Для кого это? Зачем?
• Формат определён? Длина, структура, стиль?
• Ограничения есть? Что можно, что нельзя?
• Примеры приложены? (если есть что показать)
• Я САМ ПОНИМАЮ, ЧТО НУЖНО СДЕЛАТЬ? ←

Если хоть один пункт «нет» — промпт нужно доработать.

Хотите освоить конкретные техники?

Если эта статья помогла вам понять природу нейросетей и принцип работы с ними, то следующий шаг — освоить конкретные техники написания промптов.

Я написал подробное руководство «Как правильно писать промпты для нейросетей», где разбираю практические приёмы и даю упражнения для отработки навыка. Там вы найдёте техники типа «Эксперт в комнате», «Пошаговый наставник», методы создания цепочек промптов и многое другое.

Две статьи — два подхода:

• Эта статья объяснила «почему» — теперь вы понимаете логику работы нейросетей
• Та статья покажет «как» — конкретные инструменты и техники для достижения результата

Рекомендую прочитать обе для полной картины.

Итого: три главных мысли

1. Нейросеть говорит по-человечески, но работает как программа. Ей нужны чёткие инструкции.
2. Генерация контента непредсказуема без ограничений. Чем абстрактнее запрос → тем случайнее результат.
3. Перечитайте промпт сами. Если вам понятно — нейросети тоже понятно. Если есть двусмысленность — дорабатывайте.

Попробуйте применить эти принципы в следующий раз, когда будете работать с ChatGPT, Claude или любой другой нейросетью. Результат вас приятно удивит.

Я прошёл этот путь. От полного непонимания до ежедневного эффективного использования. И если получилось у меня — получится и у вас.