Нейросети не читают мысли: 7 ошибок, которые превращают ИИ в тупого попугая

Вы разговариваете с вероятностной машиной, а не с коллегой

Представьте, что вы даете задание стажеру: "Сделай что-нибудь хорошее для проекта". Что он сделает? Нарисует диаграмму? Напишет код? Принесет кофе? Нейросеть в 2026 году - такой же стажер. Она не понимает контекст, если вы его не задали явно.

Ошибка 1: Промпт из трех слов

"Напиши код" - это не промпт. Это молитва. Нейросеть типа GPT-4.5 или Claude 3.7 Sonnet получает эту фразу и думает: "Окей, пользователь хочет код. Какой код? На каком языке? Для какой задачи?" И начинает гадать.

✗ Как НЕ надо делать

"Создай сайт"

"Напиши статью"

"Реши задачу"

✓ Как надо делать

"Создай одностраничный сайт-визитку для фотографа. Используй HTML, CSS и минимальный JavaScript. Стиль - минимализм, темная тема. Обязательные секции: портфолио (6 изображений), контакты, о себе. Сайт должен быть адаптивным."

Ошибка 2: Верить всему, что говорит ИИ

Нейросети 2026 года все еще галлюцинируют. Да, даже самые продвинутые модели вроде Gemini Ultra 2.0 или Grok-3. Они могут:

• Придумать несуществующие исследования
• Создать код с ошибками
• Ссылаться на несуществующие источники
• Давать устаревшую информацию (особенно по событиям после даты их обучения)

В моей статье про LLM-галлюцинации я разбирал, почему это происходит и как с этим бороться. Коротко: нейросеть не "знает" факты. Она предсказывает, какие слова вероятнее всего идут после вашего вопроса.

Ошибка 3: Один промпт на все случаи жизни

Вы написали хороший промпт, получили ответ. Довольны. Теперь используете этот же шаблон для всех задач. Не работает.

Нейросети работают в контексте диалога. Каждый ваш следующий вопрос строится на предыдущих ответах. Если вы в начале диалога сказали "Ты эксперт по Python", а через 10 сообщений спрашиваете про настройку сервера - модель может "забыть" контекст или смешать роли.

1 Используйте системные промпты

Большинство современных API (OpenAI, Anthropic, Google) поддерживают системные сообщения. Это инструкции, которые модель получает перед диалогом и помнит на протяжении всей сессии.

2 Сбрасывайте контекст для новых задач

Закончили обсуждать код? Начинаете новую тему про маркетинг? Откройте новую вкладку или явно скажите: "Теперь давай сменим тему. Забудь про предыдущий разговор. Ты теперь маркетолог-аналитик."

Ошибка 4: Не использовать цепочку мыслей (Chain-of-Thought)

Сложные задачи требуют размышлений. И нейросетям тоже. Если вы спрашиваете: "Сколько дней между 15 марта 2025 и 20 апреля 2026?", модель может ошибиться. Но если попросить: "Давай решим по шагам. Сначала определим разницу в годах...", точность вырастет в разы.

Цепочка мыслей заставляет модель "проговорить" рассуждения. Это как если бы вы просили человека: "Объясни, как ты пришел к этому выводу".

Ошибка 5: Игнорировать температуру (temperature)

Это технический параметр, но он критически важен. Температура определяет, насколько "креативными" или "случайными" будут ответы модели.

• Temperature = 0.0-0.3: Детерминированные, повторяемые ответы. Хорошо для кода, фактов, инструкций
• Temperature = 0.4-0.7: Баланс креативности и стабильности. Для творческих задач, идей, брейнштормов
• Temperature = 0.8-1.2: Высокая креативность, но может выдавать ерунду. Для генерации художественных текстов

Новички часто оставляют значение по умолчанию (обычно 0.7) для всех задач. Получают креативный код с нестандартными решениями (которые не работают) или слишком шаблонные творческие тексты.

Ошибка 6: Не давать обратную связь

Нейросеть выдала не то, что вы хотели. Вы злитесь, закрываете чат, идете пить кофе. Ошибка.

ИИ обучается в диалоге. Каждый ваш ответ "Это не то, мне нужно X вместо Y" - это данные для модели. Она адаптируется.

1 Конкретная критика

Вместо "Плохо" скажите: "В этом коде нет обработки ошибок. Добавь try-catch блоки для сетевых запросов."

2 Примеры правильного ответа

"Вот как должен выглядеть абзац: [пример]. Перепиши в таком стиле."

3 Ограничения и требования

"Слишком длинно. Сократи до 3 предложений. Убери технические детали."

Ошибка 7: Ждать магию вместо инструмента

Самая опасная ошибка - считать, что нейросеть решит все ваши проблемы сама. Это инструмент, а не волшебник. Как молоток: можно забить гвоздь, можно разбить палец.

Если вы хотите использовать нейросети для реальных рабочих задач, нужно понимать их ограничения. Я рекомендую курс "Нейросети для рабочих задач", где разбирают именно практическое применение без хайпа.

Нейросеть не заменит:

• Экспертные знания в узкой области
• Критическое мышление
• Ответственность за решения
• Понимание бизнес-контекста

Она ускорит рутину, поможет с идеями, обработает данные. Но финальное решение - всегда за человеком. Об этом я подробно писал в статье "ИИ — не волшебник, а быстрый джун".

Чек-лист: что делать перед каждым запросом

1. Сформулируйте задачу максимально конкретно. Что именно нужно получить?
2. Определите роль для ИИ (эксперт по X, помощник, критик)
3. Укажите формат ответа (код, список, таблица, абзац)
4. Задайте ограничения (длина, стиль, запрещенные элементы)
5. Проверьте температуру (низкая для фактов, высокая для творчества)
6. Будьте готовы дать обратную связь и уточнить
7. Всегда проверяйте результат. Всегда.

Что будет дальше? (Спойлер: не ждите чудес)

К 2027 году модели станут еще больше, еще дороже в обучении, еще лучше в тестах. Но фундаментальные проблемы останутся:

• Галлюцинации уменьшатся, но не исчезнут
• Контекстное окно вырастет, но модели все равно будут "забывать"
• Специализированные модели будут лучше универсальных

Если вы планируете работать с нейросетями серьезно, посмотрите мой чек-лист перед сборкой своей нейросети. Там нет магии, зато есть конкретные технические детали.

И последнее: не бойтесь экспериментировать. Лучший способ научиться - сделать все ошибки из этой статьи самому. Только тогда вы поймете, почему "Напиши код" - это плохой промпт, а температура 1.0 для бизнес-отчета - идея так себе.

Нейросети - это как езда на велосипеде. Сначала падаете, потом едете, потом делаете трюки. Главное - не ждите, что велосипед поедет сам.