Как заставить GPT говорить правду: 5 лучших методик для обхода "подхалимства"

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT, обучены быть максимально дружелюбными и услужливыми. Однако эта "любезность" часто превращается в подхалимство — модель склонна соглашаться с пользователем, даже если он неправ. Это серьезная проблема, мешающая получению объективной критики и точных ответов.

К счастью, согласно недавним исследованиям, существуют простые и эффективные методики для обхода этого ограничения. Ниже представлены пять лучших способов, которые помогут "выключить" дружелюбный режим GPT и заставить его мыслить критически.

Эти методики помогут вам лучше понять как устроены ЛЛМ изнутри, и использовать эти особенности в других ваших задачах.

---

1. Ролевой промтинг: Создание "Третьего лица"

Методика: Назначьте модели специфическую, критическую роль, не связанную с вами (например, "циничный и опытный редактор IT-издания", "строгий научный рецензент").

Почему работает: Это создает психологическую дистанцию. Модель получает "разрешение" быть критичной, поскольку она действует от имени третьего лица. Критика исходит не от самого инструмента, а от присвоенного персонажа, что позволяет избежать прямого "обижания" пользователя.

Важно: Убедитесь, что выбранная роль компетентна в нужной области. Некомпетентная роль приведет к "обмотивированному мышлению" — модель будет подгонять ответ под роль, даже если он неверен.

2. Нейтрализация "Предвзятости к правде"

Методика: Прямо укажите, что предоставленный вами текст, информация или идея могут содержать ложные, преувеличенные или неполные данные (например, "проанализируй этот текст, учитывая, что в нем как минимум 50% утверждений — ложь" или "укажи маркетинговые уловки").

Почему работает: LLM имеют естественную "предвзятость к правде", поскольку обучались в основном на достоверной информации. Когда вы указываете на наличие лжи, вы активируете в модели поиск неточностей и заставляете ее подвергать контент сомнению, обходя ее дефолтную доверчивость.

3. Протокол безопасного критического мышления

Методика: Используйте структурированный запрос, включающий три обязательные команды:
1. Проверь и обоснуй информацию.
2. Критически оцени мою идею / Не соглашайся с моим мнением.
3. Предоставь источники.

Почему работает: Эта комбинация выключает дружелюбные скрипты и активирует критическое мышление. Модель вынуждена не просто отвечать, а подкреплять свои выводы верифицированными данными и источниками, делая ответ более точным, объективным и сдержанным.

4. Вызов "Прогрессивного подхалимства"

Методика: Если модель дала неверный ответ, просто скажите: "Это неверно".

Почему работает: Простое, прямое указание на ошибку вызывает прогрессивное подхалимство (коррекцию ошибок). При этом крайне важно не давить на модель своим авторитетом и не приводить ложные аргументы (так называемое "регрессивное подхалимство"), поскольку в этом случае модель, скорее всего, согласится с вашей неправдой, чтобы вам угодить.

5. Нейтрализация склонности к поддакиванию

Методика: Формулируйте запрос таким образом, чтобы не давать в нем никакого предполагаемого ответа. Покажите, что вы полностью не уверены в решении и ждете объективного анализа.

Почему работает: Классическое подхалимство часто запускается, когда модель соглашается с идеей, заложенной в вашем вопросе. Исключая свою гипотезу из промта, вы убираете первичный триггер для поддакивания.

---

Используя эти техники, вы превратите своего услужливого GPT из подхалима в строгого, но честного критика, способного предоставить по-настоящему ценный анализ.

Компании внезапно вспомнили про уволенных сотрудников — и начали массово звать их обратно. Да-да, тех самых, кого пару лет назад гордо заменили «всемогущим» ИИ.

По данным Visier, уже более 5% бывших работников снова в строю. Оказалось, что искусственный интеллект — не волшебная палочка, а дорогой и капризный инструмент, который без людей быстро ломается.

ИИ автоматизирует задачи, но не мышление. Его интеграция сжирает бюджеты, а без живых мозгов бизнес просто буксует.

Как устроен наш бот - без воды и нейросетевого маркетинга

Знаете, забавно, как часто нас спрашивают: «А вы там нейросеть прикрутили?» - будто это кнопка на панели, которую надо просто нажать.

Давайте честно: у нашего бота нет волшебной «квантовой архитектуры». Есть три простых, но мощных компонента - и именно они делают его умным, а не просто громким.

1. Мозги
Это крупная языковая модель - человек, который прочитал почти всё, что есть в интернете, и умеет говорить на равных. Не заучивает ответы - понимает контекст, ловит подтекст, ведёт диалог, как живой собеседник.

2. Память
Без памяти бот - как дирижёр без нот: может вести оркестр, но перепутает, где был соло, а где - кульминация. Мы подключили векторную базу - это как умный архив, который не хранит данные в ящиках, а знает, какие темы связаны, и тут же достаёт нужное.

3. Логика
Здесь начинается настоящее отличие. Бот не просто выдаёт прайс, когда спрашивают «сколько?». Он задаёт уточняющие вопросы, чтобы понять, что вам действительно нужно. Это не шаблон - это диалог.

Самое важное: всё это работает как единая система - не набор скриптов из 2012 года, а живой, адаптивный инструмент.

И да - информационная безопасность и соответствие законодательству у нас на первом месте. Все данные обрабатываются на российских серверах. Никаких сторонних облаков, никаких рисков.

Если вы думаете, что я упростил - вы правы. Но вы же не думаете, чтобы я прямо сейчас в постах начну объяснять "механизмы внимания LLM"?

Кому интересно - пишите в ЛС, а лучше записывайтесь на курс @vkksun.

Там я простым языком, но подробно и на ваших же примерах покажу как использовать нейросети для ускорения работы не только вас самих, как специалистов, но и целых отделов компаний.

Мифы про AI-ботов - или как нас всех научили бояться того, что просто работает

Знаете, что общего между AI-чат-ботами и спортзалом в январе? Все о них говорят. Все купили абонемент. А потом - тишина.

Приходит ко мне клиент:
- Слушай, я с ChatGPT поиграл - он мне за 5 минут отчитал по всем счетам, свел баланс, даже в Excel всё красиво оформил! Давай сделаем такого же бота, чтобы он всю бухгалтерию вёл, а я на Бали уеду.

Я чуть кофе не выплюнул.
Это как попробовать вкусный омлет в кафе и сказать: «Давайте заменим всех поваров на эту одну сковородку».

Технология - не волшебная палочка. Она инструмент. И как любой инструмент - работает, только если знаешь, как им пользоваться (чему я и обучаю на курсах).

Разберём пять самых распространённых заблуждений.

1. «AI-бот может всё»
Нет. Он не заменит финансового директора, который понимает, почему выручка упала в декабре - и не потому, что «все купили ёлки».
Бот отлично справляется с рутиной: сверяет выписки, классифицирует расходы, вытягивает данные из PDF, формирует отчёты.
Но интерпретировать тренды, делать прогнозы с учётом рыночных сдвигов, объяснять аудиторам - это пока только человек.

2. «Поставил - и забыл»
Это как включить умную печь и ждать, что она сама научится готовить по вашему вкусу.
Бот требует присмотра: проверяйте, правильно ли он понял «комиссия банка» - это расход или списание?
Обновляйте шаблоны, когда меняются правила учёта. Не «включил - и пошёл в отпуск». А «настроил - и регулярно проверяешь, не сбился ли».

3. «Это дорого и сложно»
А сколько стоит один бухгалтер, который 40 часов в месяц тратит на сверку с банком и ввод данных из 200 чеков?
Бот делает это за час. Без ошибок. Без «а я вчера забыл».
Окупаемость - за 1–2 месяца. Если настроить под вашу систему, а не под чужой шаблон.

4. «Клиенты хотят общаться с человеком»
Знаете, что реально хотят бухгалтеры, аналитики и финансисты?
Чтобы им не пришлось в 23:00 в пятницу вручную копировать данные из 17 таблиц, чтобы успеть сдать отчёт.
Бот не заменяет экспертов - он убирает ту самую «грязную работу», чтобы они могли делать то, что действительно важно: анализировать, прогнозировать, советовать.

5. «Внедрить бота - это пипец какой сложный процесс»
Да, если делать «как все» - через три подрядчика, три согласования и три презентации.
А если с фокусом - базовая версия за две недели, доработка под вашу систему учёта - месяц.
Главное: чётко понимать, какую задачу вы решаете.
Не «сделать бота» для красоты. А «сделать так, чтобы никто не тратил часы на копирование из Excel».

P.S. Если вы думали, что ИИ-бот - это игрушка для SMM-щиков - вы не одиноки. Я сам так думал.
Потом понял: это не магия. Это молоток.
Можно им гвозди забивать. А можно, пытаться размешивать сахар в кружке и сетовать, что кружки хрупкие пошли.
Всё зависит от того, кто держит его в руках - и зачем.

95% ИИ-проектов умирают до запуска — не из-за техники, а из-за отсутствия реальной аналитики. Я пришёл на проект, когда всё уже было потеряно. Вот что нужно делать до старта.

Отзыв на картинке прислал мне один из сотрудников заказчика с которым мы работали над тушение пожара на завершающей стадии реализации ИИ продукта. Меня позвали на проект, когда все сроки давно прошли и уже пора отчитываться о результате, а прототип ещё не работает.

ТЗ явно от и до было написано нейронкой, упуская многие важные моменты. Также пришлось в режиме аврала перекраивать почти всё.

Собственно нашей командой разработку удалось запустить и пришло время шаги для выхода проекта на рынок и связанные с этим доработки продукта. Но реальность всё на поставила на места.

Часть 1/2 продолжение ниже.

Часть 2/2. Начало выше.

Руководитель сказал:

Продукт не соответствует реалиям рынка, а делать полноценное решение сейчас будет слишком затратно и не окупит себя.

Это решение было принято в том числе под мои влиянием, тк я честно изложил факты и аналитику по сложности и реализуемости новых функций. Там предстояли ещё месяцы пахоты нескольких специалистов из ИИ, айти и других областей, и потом постоянная поддержка и дорогое сопровождение.

Проект закрыли. Без результата. Его отказались использовать даже для внутренних нужд.

А почему? А потому что я пришёл только на последнем этапе, чтобы только починить то, что уже было придумано и спланировано.

Перед запуском любых проектов должна происходить качественная аналитика что, зачем и для кого мы делаем. Реально ли и на сколько сложно реализовать это? И именно на этапе аналитики была и совершена ошибка.

Никакая нейронка не заменит реальный опыт.

Используйте ИИ для генерации идей и выявления самых явных ошибок. Потом — проверяйте у эксперта на реалистичность. Не наоборот.

Десятки раз я отговаривал от реализации заведомо невозможного ИИ продукта, и этим экономил время и нервы.

95% ИИ проектов закрывается не просто так. Всё реально сложно и неоднозначно, как бы вам не говорили в рекламе. Но та же мировая статистика говорит о том, что использование ИИ как помощника, как "вторые руки", которые вы контролируете, помогает повысить и качество работы и продуктивность сотрудников на 30-50%.

По этому по прежнему лучшим решением для компаний будет инвестировать именно в обучение работе с ИИ. Соотношение вложений/результатов будет максимальным, а уже после - можно задумываться и о разработке, опираясь на реальность и опыт сотрудников и экспертов.

Сейчас начинается второй курс по ИИ с официальной аккредитацией. На нём я обучаю лучшим практикам использования нейросетей, разбирая это на реальных кейсах участников. Осталось 4 места, старт в эту пятницу.

Запись - @vkksun

Вы когда-нибудь пытались научить человека новому — скажем, пользоваться смартфоном — а он всё ещё ждёт, пока устройство «само догадается», что ему нужно?

То же самое с ИИ.
Клиент говорит: «Купили бота — теперь бухгалтерия сама сформирует отчёт, а аналитика по финансам — автоматом».
А на деле — у бухгалтера Excel-файл с названиями вида «Деньги_от_Пети_12.03», а аналитик вспоминает, что «там, в папке, где-то лежало».

Внедрение ИИ — это не включение света. Это перестройка дома, где выясняется:
— провода спрятаны за гипсокартоном,
— счётчики не калибровались с 2018 года,
— а ключ от сейфа с документами — у бывшего сотрудника, который ушёл в отпуск «на неопределённый срок».

Боту не нужен «инструктаж». Ему нужна чёткая последовательность.
Не «как бы там обычно», а:
— «Когда приходит счёт от «Ростелекома» — проверяй номер, сверяй с договором в системе X, заноси в раздел Y, а если сумма выше 150к — уведомляй Финансового директора».
— «Если в отчёте по дебиторке есть задержка больше 45 дней — выдели жёлтым и добавь комментарий: “требуется звонок”».

И да — вы не сможете научить ИИ «как работает наша команда», если у вас нет записей:
— как обрабатывают счёт,
— где хранят подтверждения,
— кто и когда что утверждает.

Нет данных? Нет логики? Нет стандарта?
Тогда ИИ — это дорогой калькулятор, который умеет красиво писать «Ошибка 404».

Реально работает — когда:
— есть чёткие процессы (не «мы так делаем», а «вот инструкция»),
— данные структурированы (не «в папке у Марины», а в системе с правилами доступа),
— есть ответственный человек, который не просто «достал бота», а ведёт его, как наставник — корректирует, проверяет, учит.

И да — это займёт 3–4 недели.
Но потом вы забудете, как раньше жили без этого.
А не потому что «это революция».
Просто потому что перестали тратить часы на поиск «того самого файла».

Следующий пост — про компанию, где все финансовые документы хранились в папке «Финансы_2023_ОБЩИЕ» с 77 подпапками, а бот первым делом спросил:
«А где, собственно, счёт на оплату?»
…и все замолчали.