Уметь использовать нейронки — уже мастхэв в арбитраже. А вот более глубокое понимание AI — пока конкурентное преимущество. Если вы ИИ-грамотный, знаете, как устроены модели, умеете тестить их перед запуском и понимаете, как ловить нейросети на ошибках — вы ценный кадр в любой команде.


Ниже — плотный, собранный в боевых условиях разбор всего, что входит в ИИ-грамотность в 2025 году. Все, что реально стоит знать, если хотите не просто играться с нейросетями, а заставить их работать на себя.
Понимание, как работают модели и почему они ошибаются
Модели вроде GPT решают одну простую задачу: предсказывают следующий токен на основе предыдущих. Нейросеть не знает, что «яблоко — это фрукт». Она просто много раз видела такую связь в текстах и научилась предсказывать, что в предложении «яблоко — это…» следующее слово с высокой вероятностью будет «фрукт».
Работает это не на интуиции, а на сети весов, которые определяют, какие токены наиболее вероятны в данном контексте. Даже если вы просите нейросеть придумать стратегию или идею, она все равно просто вычисляет наиболее вероятную последовательность слов. И все.
Вот почему GPT ошибается: она не думает, не проверяет, не рассуждает. Она просто выдает то, что вычислила как наиболее вероятное. Отсюда и галлюцинации, ложные ссылки и шаблонные фразы. Добавим к этому, что GPT обучалась на данных из интернета — а это место, где одновременно обсуждают квантовую физику и плоскую Землю. Так что если пишете на чувствительные темы, всегда перепроверяйте генерации.
Как ловить ИИ на ошибках
Пока поиск ошибок — зона ручного контроля. Модель может звучать уверенно, но не факт, что она права. Поэтому первое правило — не доверяйте на автомате. Смотрите на:
Факты. Цифры, даты, имена, названия брендов — все, что выглядит как конкретика, нужно гуглить.
Ссылки. Больше половины ссылок в ответах GPT ведут в никуда, потому что она иногда их не ищет, а собирает по шаблону. Поэтому ссылки обязательно проверяем в поисковых системах.
Логику. Даже если текст звучит стройно, все равно задавайте GPT уточняющие вопросы: «как ты это посчитал», «объясни логику», «покажи другой подход», «чем второй способ лучше/хуже первого» и т. д. Такие запросы помогают вытащить модель из режима «плавной генерации» в режим более строгого мышления.
Продвинутые способы тестирования ИИ
Если хотите ловить ошибки нейросети не постфактум, а на старте — тестируйте ИИ так, будто вы запускаете источник трафика.
Проверка на стабильность. Бросьте в один и тот же чат промпт 3–5 раз. Посмотрите результат. Потом поменяйте в промпте порядок слов, знаки препинания, пару фраз. Если логика ответа пляшет — стабильность модели сейчас плохая и такую генерацию нельзя отправлять в тест. Почему? Давайте на примере:
Вы делаете серию описаний на ленды, и GPT генерит то гениально, то мимо. Если не проверить стабильность, можно случайно слить трафик на слабую версию, просто потому что она попалась вам первой.
Стресс-тест. Вбейте абсурдный промпт вроде «У меня сломалась доставка вашего товара, и я не могу ее вернуть, потому что вы украли мой хлеб» — если GPT начинает извиняться за хлеб, значит, ее легко сбить с толку. Такой GPT нельзя подвязывать к боту поддержки, он сольет вам лиды.
А еще это важно, если вы даете ему генерить UGC: он может написать ерунду, которая в лучшем случае рассмешит пользователей, а в худшем — оттолкнет.
Обратный анализ. Сразу дожимайте генерацию вопросами: «на чем ты основываешь этот вывод», «какой источник может это подтвердить» и т. д. Если модель начинает переобуваться фразами «ты прав» — значит, факт выдуман.
Инъекция мусора. Добавьте в промпт шум, например, «Сделай сторис с УТП: оффер для диабетиков и людей с аллергией на воду». Если GPT начинает вещать про «безводную формулу» и «удобство для диабетиков» — у модели нет фильтров, она ведется на любой ввод.
Тест на долгосрочную память. GPT может помнить до 128К токенов (300 страниц). Поэтому на длинных сессиях проверяйте критичную инфу через каждые 200–250 слов. Это особенно важно в сценариях, историях, чат-ботах и email-цепочках, где GPT может помнить тему, но потерять важные вводные.
Важно: каждая сессия с GPT — как новый старт. Один и тот же промпт может сработать идеально в одном чате и поехать крышей в другом. Все зависит от старта, нагрузки на систему и случайных факторов внутри модели. Поэтому, если вы работаете в продакшене, а не просто генерите тексты — прогоняйте каждую сессию на стабильность, мусор и стресс.
Адаптация под задачу: промпты и кастомизация
Генерация без настройки — это как лить трафик без таргета. Поток есть, а конверсии нет. Чтобы GPT решал ваши задачи, важно правильно задать три вещи: промпт, параметры, кастомизацию.
Продвинутая работа с промптами
Промпт — это управляемая инструкция, от которой зависит поведение, стиль и адекватность результата. Вы не даете задание — вы создаете условия генерации.
Совет 1
Разбивайте большие задачи на модульные блоки, как в ML-пайплайне. Это значит, что вместо «сделай лендинг», пишите цепочку:
- «Собери 5 болей ЦА: боль → последствие → решение».
- «На основе болей — офферные заголовки».
- «Блок “Как это работает” — 3 шага, 3 абзаца».
- «Теперь собери весь лендинг из сгенерированного выше».
Так вы получаете контроль и более стабильный результат.
Совет 2
Постройте сложный промпт как «блок-схему»: роль, контекст, инструкция и ограничения. Дальше — включайте режим Feature ablation: отключайте и меняйте блоки по одному и смотрите, что влияет на результат. Например, модель игнорирует возраст ЦА оффера. Значит, этот кусок не работает и его надо переформулировать, поднять выше или задать строже.
Если вы делаете кастомного GPT, Feature ablation — это мастхэв. Без понимания, какой блок за что отвечает, вы получите бота, который звучит умно, но делает ерунду.
Совет 3
Если работаете с GPT на потоке, всегда оформляйте паспорт задачи — краткий вводный блок, который вставляется в начало чата или повторяется каждые 5–10 сообщений. Это якорь, на котором держится весь контекст. В паспорт задачи включите:
кто вы;
что нужно от модели;
в каком тоне;
какие ограничения;
что нельзя делать.
Совет 4
Оцените, как сильно результат зависит от примеров в промпте. Для этого сначала просите выполнить задачу без примеров, а потом с одним или двумя хорошими образцами. Иногда пример спасает результат, а иногда делает генерацию дубовой. Надо смотреть в моменте.
Кастомизация
Если вы часто решаете одни и те же задачи (например, генерация прелендов или парсинг отзывов), кастом под себя экономит часы. Например, в Custom GPT можно задать тон общения, запретные темы, порядок структуры вывода и даже выгрузить примеры, которые нужно имитировать. Но чтобы это работало, важно правильно задать структуру кастома:
- Цель и область задач. Определите, что именно будет делать кастом — писать офферы, переводить отзывы в инсайты, искать запрещенные ключи.
- Инструкции и стиль. Уточните стиль, допустимые форматы, объем, tone of voice. Если нужно, добавьте антипримеры.
- Что не делать. Уточните шаблоны, фразы и поведение, которые нужно исключить (например, не вставляй эмодзи, не делай призывов типа «не упусти шанс!» и т. д.).
- Примеры. Добавьте 2–3 эталонных примера (реальных или собранных вручную) — модель будет на них ориентироваться.
- Формат вывода. Сделайте предзаготовку, например, «Ответ должен начинаться с заголовка, затем короткий текст в 2–3 абзаца, и закончиться CTA».
Важно: кастом работает хорошо, если вы сделали промпт-фрейм, а не просто кинули туда список фраз. В идеале — с разбивкой на блоки и четкими формулировками. О том, как настроить кастомного ChatGPT, рассказали в отдельной статье.
Работа с плохими данными
GPT не умнее текста, который вы ему скармливаете. Если у вас бардак на входе, у вас будет бардак на выходе, просто красиво упакованный. А это проблема, потому что, если вы:
Вводите старый крео с плохим CTR и просите на его основе сделать новый — GPT воспроизводит структуру и ошибки, и вы снова заливаете в минус.
Даете набор отзывов с орфографическими ошибками и сленгом — и получаете слабый и неграмотный текст, который плохо конвертит.
Просите модель обобщить 10 лендингов, но не убрали из них скрытую рекламу, банворды и триггеры на бан — получили сломанную генерацию.
Чтобы такого не случалось, нужно правильно работать с данными. Хорошая новость: не все надо делать руками. GPT может сам подсказать, где косяк и что можно улучшить. Теперь о том, как работать с плохими данными:
Вычищайте размытые вводные. «Интересно», «прикольно», «оффер для всех» — это все мусор. Если бы такой бриф дали вам, вы бы ничего не поняли.
Делите на блоки. Разбивайте промпт на блоки: Цель | Аудитория | Стиль | Ограничения | Примеры. Так проще найти мусор.
Заменяйте оценки на параметры. GPT не различает «важное» и «второстепенное». Если вы добавите в промпт кучу ненужных вводных, он может решить, что они важны, и начнет делать акценты не там.
Форматируйте данные. Если вы даете ИИ список товаров, бриф по конкурентам или отзывы клиентов — оформляйте их как таблицу: [Название | Категория | УТП | Особенности]. Иначе GPT перепутает ваш крем от целлюлита с дезодорантом для собак.
Фильтруйте сырой ввод. Если парсите данные, не кидайте их «как есть» в GPT. Как минимум проведите базовую фильтрацию:
- удалите дубли, спам и рекламу;
- очистите от артефактов (через regex);
- рассортируйте по длине, ключевым словам или таймстемпам.
Раскладывайте ввод по смыслу. Делите входы на смысловые категории: фидбэк, возражения, мемы. И старайтесь изолировать каждый тип и работать с ним отдельно. Тогда GPT не будет генерировать лендинг из шуток и жалоб одновременно.
Безопасность и приватность
ИИ — штука болтливая. Если не соблюдать базовые правила, он может случайно поделиться с миром тем, что вы явно не хотели светить.
Не пишите в ИИ то, что не написали бы на заборе
ChatGPT, Claude и другие open-source модели — это облачные сервисы. А значит, все данные хранятся на серверах провайдера и часть из них может использоваться для обучения нейросети. Так что не скармливайте модели:
финансовые отчеты;
приватные метрики, кейсы, схемы;
все, по чему можно деанонить вас или команду.
Отключите обучение на ваших данных
У большинства ИИ-сервисов есть настройка «не учиться на моей болтовне». В ChatGPT — это Settings/Настройки → Data controls/Элементы управления данными → Chat history & training/Улучшить модель для всех → Off/Выключить. А для чувствительных задач используйте инкогнито-сессии и удаляйте чаты сразу после работы.
Если сомневаетесь — гоните через локальную модель
Когда данные реально чувствительные (например, база веб-мастеров или стратегия запуска прилы), используйте локальные модели. Например, LM Studio, LocalGPT, Ollama — все работает на вашей машине, без отправки в облако. Да, они не выдают креатив за 0,3 секунды. Зато не хранят ваши кейсы на серверах третьего мира.
Анонимизируйте инфу
Если надо прогнать приватку через ChatGPT — замените бренды, цифры и названия на X, Y, Z, а после генерации подставьте обратно нужные слова.
Не доверяйте ботам и плагинам «из телеги»
Плагины, расширения, телеграм-боты на базе GPT — это цифровая рулетка. Большинство из них не дают никаких гарантий безопасности и приватности, а инфа спокойно утекает в открытый интернет.
Где учиться ИИ-грамотности
Научиться ИИ-грамотности можно в десятках мест — от курсов до гайдов и каналов. Вопрос скорее не «где учиться», а «какой у вас уровень и до какого хотите дойти».
Базовый уровень
Two Minute Papers (YouTube-канал) — научпоп по ИИ на английском, коротко и понятно про то, как работают модели. Хорошо, чтобы «почувствовать» рынок.
Гайд по промптингу от Яндекса. Если нужен вводный уровень, но на нормальном русском.
Elements of AI free online course и AI Literacy for All Course от Digital Education Council — два очень базовых, но все равно полезных курса.
AIpromts и Maschine learning — два очень прикладных канала с разборами моделей, как использовать, зачем кастомизировать, забавными выдачами ИИ и т. д.
Средний уровень
All About AI (YouTube-канал) — канал про практическое использование GPT, Claude, Midjourney, и автоматизации на их базе. Есть туториалы по GPTs и Workflows.
Platform.openai — нативные гайды от самих создателей GPT. Есть промпт-инжиниринг, интеграции и работа с API. Все на английском.
Academy.openai — системный курс по генеративке от самих OpenAI.
Продвинутый уровень
Mlcourse.ai — открытый курс по машинному обучению от OpenDataScience (ods.ai).
Building AI Literacy — системный подход для команды или бизнеса.
Generative AI Concepts от Datacamp — подробный курс, чтобы понять начинку ИИ.
AI Literacy Basics: Applying Generative AI in the Workplace на Udemy — подробный разбор всего, что имеет отношение к ИИ-грамотности.
LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents на Udemy — профильный курс по созданию ИИ. Полезно, если вы хотите не просто понимать, как работают нейросети, но и иметь базовые навыки машинного обучения.
Итог
ИИ-грамотность — это не про машинное обучение, это про то, чтобы понимать, как нейронка думает, где она тупит и как это обернуть в свою пользу. Так что тестируйте ИИ, ставьте эксперименты и помните, что ИИ не знает, что правильно, он знает, что часто встречается.