Румянцев и Нейросети

Промпт-инжиниринг устарел. Что приходит на смену Прошло около трёх лет с момента, как ChatGPT стал массовым. И я наблюдаю довольно занятную картину: то, как меняется отношение людей к ИИ-инструментам. Первая волна строилась на энтузиазме. Все попробовали, удивились, подумали, что через год многим профессиям конец. Потом столкнулись с тем, что ИИ путается, выдумывает факты, отвечает по-разному на одинаковые вопросы, и часть аудитории перестала пользоваться нейронками. Вторая волна была про промпты. На рынок вывалились сотни курсов в духе «1000 промптов для маркетолога», сборники, гайды, мини-книги. Каждый второй эксперт продавал свою магическую формулу запроса. Часть людей купила, но почти у всех одна и та же история: промпты лежат, а в работе используются три-четыре, остальные забыты. И сейчас идёт третья волна. И вот она уже интересная. Она про системное внедрение ИИ-ассистентов под конкретные процессы бизнеса. То есть когда у вас не папка с промптами, а набор ассистентов: – один отвечает клиентам – второй разбирает резюме – третий собирает кейсы – четвёртый делает контент-план в ToV бренда. У каждого есть спецификация, документация, версии. И вот это уже похоже на операционную систему. Приведу в пример один из кейсов экспертов нашего нового курса: экономия около 130 человеко-часов в месяц и порядка 150 000 руб. в одной редакции. В год — почти 1,8 млн. И всё это благодаря ИИ-ассистентам, построенным по методологии. Параллельно с третьей волной формируется и новая профессия — специалист по внедрению ИИ-ассистентов в бизнес-процессы. Сейчас конкуренция небольшая, но через год-два ситуация может сильно измениться. И у меня для вас хорошие новости. С 5 июня стартует наш новый курс «Нейрокоманда». Ведут два практикующих эксперта: – Людмила Замятина, шеф-редактор сайта и новых медиа «Независимого телевидения Севастополя», совладелец глэмпинга в Крыму, внедряет нейросети в свой бизнес с 2023 года. – Валерия Ефанова, контент-стратег и методолог, преподаёт в РАНХиГС и МАЭД, помогает экспертам упаковывать консультации с чеком от 9 000 до 50 000 руб. Финальную защиту ваших работ, которые вы создадите во время обучения, проведу я вместе с преподавателями. Что будет на курсе На курсе соберём 8 ассистентов под ключевые задачи бизнеса, разберём диагностику, пилотный запуск, документацию, отчётность и продажу услуги клиенту. Всего будет 18 живых практикумов. Их эксперты проведут в реальном времени, отвечая на ваши вопросы. После занятий будут домашние задания, а в конце защита портфолио. Кстати, перед стартом вы сможете пройти бесплатную диагностику. За несколько минут вы узнаете: – где у вас в работе сейчас больше всего уходит сил – какие задачи ИИ может забрать на себя уже сейчас – что можно убрать из ежедневной рутины – где вы тратите время на то, что легко упростить То есть вы ещё до старта курса увидите, что конкретно в вашей ситуации можно автоматизировать. Заодно фиксируете скидку до старта продаж, особые подарки и получаете подробности про курс. Заходите в бота предзаписи: – Telegram – MAX

🐋 Китайцы из DeepSeek выкатили новую модель ИИ. И это интереснее, чем кажется В прошлый раз, в начале 2025-го, китайская DeepSeek устроила настоящую панику на западном рынке — выпустила модель R1, которая работала почти как ChatGPT, но стоила в разы дешевле. Акции Nvidia тогда обвалились, американские компании забегали как ошпаренные. Сейчас вышло продолжение — модель V4. И давайте разберём по-человечески, что это значит. Что вообще такое DeepSeek, если вы вдруг пропустили и зачем нам про неё знать Если коротко — это китайский аналог ChatGPT. Только дешевле и с открытым кодом. То есть любой разработчик может скачать её, поставить на свой сервер и пользоваться, не завися ни от каких американских корпораций. Это как если бы вместо платного Word вам предложили бесплатный аналог, который работает почти так же. Что нового в V4 🔹 Модель «помнит» в 8 раз больше информации за один разговор. Если раньше можно было закинуть в неё условно одну книгу, то теперь — целую полку. Это важно для тех, кто работает с большими документами, кодом, длинными перепиской. 🔹 Стала умнее. По тестам — уровень топовых западных моделей. Где-то обгоняет старые версии ChatGPT и Gemini, где-то немного уступает самым свежим. Но разрыв небольшой. 🔹 Стала радикально дешевле. Использовать её обходится в 3-9 раз дешевле, чем ChatGPT последней версии. Для бизнеса, который гоняет миллионы запросов, это разница между «зарабатываем» и «работаем в минус». А теперь главное — что это значит для всех нас Первое. Это уже не сенсация, как было с R1. Это методичная работа. Китайцы спокойно, без понтов, шаг за шагом догоняют американцев и местами обходят. И самое неприятное для Кремниевой долины — делают это в разы дешевле. Второе. Нет никакой «правильной» цены за ИИ. Хорошая цена — та, которая окупается в вашем бизнесе. Если у вас чат-бот с миллионом обращений в день — разница в стоимости между ChatGPT и DeepSeek решает, выживете вы или нет. Если вы просто иногда что-то спрашиваете у ИИ для работы — вам, по большому счёту, без разницы, переплачиваете вы или нет. Третье — и для меня самое важное. DeepSeek остаётся открытой. Это значит, что её можно поставить себе и не зависеть ни от кого. Завтра OpenAI поднимет цены в два раза или полностью закроет доступ из России — и весь бизнес, который на ней построен, накроется. С DeepSeek такого не будет. Для российских, индийских, арабских компаний — это не приятный бонус, а вопрос выживания. Четвёртое — про обвинения. OpenAI и Anthropic давно обвиняют китайцев, что те «подсмотрели» технологии и обучили свои модели на чужих ответах. Китайцы отрицают. Но если честно — да какая разница? Сами американцы годами обучали свои модели на всём интернете, не особо спрашивая авторов. Теперь круг замкнулся. Возмущаться поздно. Что с этим делать обычному человеку — Если вы пользуетесь ИИ для работы или учёбы — попробуйте DeepSeek просто из любопытства. Она бесплатна для обычных пользователей. На многих задачах вы не почувствуете разницы с ChatGPT. — Если у вас бизнес и вы строите что-то на ИИ — обязательно протестируйте. Может оказаться, что вы переплачиваете в 5 раз за то же качество. — Если вы переживаете «а вдруг ChatGPT отрубят» — теперь у вас есть запасной вариант, который никто не отрубит, потому что его можно поставить хоть себе на компьютер. Главный вывод Гонка искусственного интеллекта перестала быть гонкой только США. Пока OpenAI и Google меряются флагманами по запредельным ценам, китайцы спокойно занимают рынок развивающихся стран. А это, на минуточку, большая часть планеты. Это история, где выигрывает не самый громкий, а самый системный. Китайцы методично, без истерик, строят свою инфраструктуру. И на дистанции 3-5 лет это может полностью перевернуть весь рынок ИИ. Так что R1 был сюрпризом. V4 — уже закономерность. А вот V5 или V6 — могут стать тем самым моментом, когда мы все проснёмся в новом мире, где главный ИИ на планете — китайский. И к этому, как говорится, лучше готовиться заранее.

В рамках иранской повестки хочу поделиться тем, что прочитал тут на днях. Попалась статья об исследовании King’s College London, где исследователи прогнали три большие модели через симуляции геополитических кризисов. Когда моделям давали роль стороны в конфликте и просили принимать решения в условиях давления и угроз, они очень часто выбирали жёсткие сценарии. Звучит не особо приятно, но: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash доходили до решения о применении ядерного оружия в 95% случаев. Хотелось бы конечно думать, что раз ИИ умный и холодный, значит он будет аккуратнее и гуманнее. На практике модель не бережёт людей сама по себе. Она делает то, что считает правильным в рамках цели, которую ей задали. Если цель звучит как «выиграть» , «удержать влияние», «не допустить поражения», то у модели включается логика эффективности. И человеческая жизнь ценностью не является, если её явно не внесли в правила. Что по конкретным моделькам: Claude Sonnet 4 выглядит как максимально расчётливый «ястреб». Он часто поднимал ставки до уровня стратегической ядерной угрозы (850), делал это как инструмент давления, но в рамках турнира не переходил к уровню стратегической ядерной войны (1000). Ещё один момент, который исследователи отдельно фиксируют, это расхождение между тем, что модель декларирует, и тем, что делает. По их метрике сигналов и действий Claude нередко действовал жёстче, чем обещал. GPT-5.2 интереснее тем, что у него по сути два режима. В сценариях без жёсткого дедлайна он часто играл пассивно и проигрывал, даже когда ситуацию понимал правильно. А когда вводили ограничение по времени, он резко становился намного более жёстким и в таких условиях чаще выигрывал. Отдельно в отчёте подчёркнуто, что когда в симуляции случался уровень 1000, GPT-5.2 не выбирал его напрямую, он выбирал близкие по эскалации решения, а до 1000 систему «доталкивал» механизм случайностей внутри самой игры. Gemini 3 Flash в отчёте описан как самый нестабильный игрок. Исследователи прямо называют его «madman», потому что он мог перескакивать от деэскалации к резкой агрессии. И важная деталь. В этом турнире единственный случай, когда кто-то сознательно выбрал уровень стратегической ядерной войны (1000), был именно у Gemini. Есть и показательный эпизод, где Gemini принял ядерные сигналы GPT-5.2 за блеф, усилил давление и в итоге получил разрушительный ответ. Выводы исследователей: 1. Эти модели способны к довольно сложным стратегическим рассуждениям в кризисе, но это не делает их безопасными. Скорее наоборот, потому что они умеют обосновывать и продавливать жёсткие решения. 2. В симуляциях у моделей почти нет того, что у людей считается табу вокруг ядерной темы. Они рассматривают такие шаги как один из инструментов в наборе, если он помогает решить задачу. 3. Исследователи отдельно обращают внимание на риск эскалации и на то, что при неправильной постановке цели система будет упорно идти туда, куда «выгодно по метрикам», а не туда, куда «правильно по минимизации последствий для человечества». Конечно, никто завтра не отдаст свои красные кнопки чатботу. Но мы постепенно двигаемся к миру, где ИИ будет помогать управлять процессами, рисками, конфликтами, кризисами. И если в такой системе ему дать право не просто советовать, а решать, он будет оптимизировать заданные метрики. Вообще без ограничений.

Пока все обсуждают выход Nano Banana 2. Ну вышла и вышла. Без восторгов, в общем-то. Делюсь тем, что вызывает у меня если не восторг, то искреннюю гордость. Потому как годные российские продукты — это всегда хорошо. В Алиса AI появился глубокий поиск. Причем задачу решает отдельный агент. Называется исследования. Затестил свой любимый промпт по конкурентному анализу. Получилось очень хорошо. Результат сравним с Perplexity, даже в модуле отзывов и в выводах круче. Всего собрал 47 источников. Показал все сноски. GPT столько не собирает. Скачать можно в PDF и Word. Ну или скопировать саму табличку. Если у вас еще не появился – в марте обещают раскатать на всех. Не без ложки дегтя – пока работает долго. Инфу по 20 конкурентам собирал 20 минут. Но без моего участия и бесплатно. Файл с конкурентным анализом приложил в комменты, чтобы вы сами оценили результат. P.S. внимательные на картинке увидят еще одного агента. Завтра напишу что он делает.

Мы довольно долго жили в представлении, что сгенерированные лица легко вычислить по глазам. Пустой взгляд, стеклянность, ощущение манекена. Мне по некоторым моим сгенерированным аватаркам тоже так писали. Но с этой логикой уже всё. Последние версии Midjourney и Nano Banana pro очень подтянули качество, и это подтверждается не только ощущениями, но и экспериментами. В одном из небольших исследований людям показывали портреты и просили решить, это реальное фото или лицо, созданное нейросетью. В задаче участвовали две группы: -89 обычных людей -36 человек с исключительными навыками распознавания лиц Люди с сильными навыками распознавания лиц действительно справлялись лучше, чем контрольная группа, но не на порядок. Они ошибались в 4 из 10. Полагаться на интуитивное увижу фейк по глазам уже нельзя. Глаза у современных AI-портретов выглядят нормально: есть глубина, направление взгляда, свет, рефлексы. Никакой очевидной пустоты. Главное отличие AI-лиц сейчас в другом: — черты лица слишком правильные и ровные; — высокая симметрия; — кожа выглядит слишком аккуратной, без тех мелких неровностей, которые мы привыкли видеть на реальных фото. Но и это легко фиксится промптами. Ну и все - таки если вы используете AI лица следите за тем, чтобы делать их более живыми и естественными: 1) следите за симметрией — лёгкая асимметрия делает лицо правдоподобнее; 2) работайте со светом; 3) обращайте внимание на живой блеск в глазах; 4) учитывайте, как выглядит текстура кожи; 5) иногда специально добавляйте лёгкую жирность кожи, характерный блеск на лбу, носу, скулах — как на реальных фотографиях; Прописывайте эти детали в промптах: тип освещения, блики, текстуру кожи, небольшие неровности. Если всё это учитывать, портреты, сгенерированные нейросетью, становятся сильно ближе к реальным людям. Ну а тест, который использовался в исследовании можно пройти здесь. Проверьте себя. Если наберете больше 11 из 20, значит вы хорошо определяете нейро сетевые лица и вас пока сложно обмануть. У меня 17 из 20. Но я прям приглядывался.

В рубрику пятничный промпт принёс интересную штуку. Многие наверняка из вас слышали о так называемом GEO — Generative Engine Optimization (оптимизация сайта под генеративные системы/LLM-ответы). В основном все методики GEO сейчас сводятся к повышению видимости вашего сайта для ИИ. 10 универсальных рекомендаций как подготовить контент сайта так, чтобы ИИ-ассистенты чаще брали из него информацию и использовали в ответах. 1. Начинайте каждую важную страницу с короткого вывода Первые 3–5 строк — что вы предлагаете/о чём страница и чем это полезно человеку. Пример: “Помогаем X сделать Y за Z. Подходит тем, кто…”. 2. Одна страница — одна понятная тема Не смешивайте всё в одном тексте. Лучше 10 коротких страниц по конкретным вопросам, чем 1 “про всё”. 3. Пишите так, чтобы можно было выдернуть кусок и процитировать Короткие абзацы, списки, “шаг 1–2–3”, “важно помнить”, “типичные ошибки”. Чем больше “готовых фрагментов”, тем легче ИИ использует ваш контент. 4. Добавьте блок “Вопросы и ответы” (FAQ) 5–10 вопросов, которые реально задают клиенты/читатели, и короткие ответы на 3–6 предложений. Это один из лучших форматов для ИИ. 5. Покажите, кто вы, и почему вам можно верить “О нас/О авторе”, реальные контакты, город/страна, чем занимаетесь, опыт, команда. Анонимные сайты ИИ цитирует хуже. 6. Ставьте даты и обновляйте ключевые страницы “Опубликовано” и “Обновлено” + фраза “актуально на …”. ИИ в “глубоком поиске” смотрит на свежесть и аккуратность информации. 7. Давайте конкретику, а не общие слова Примеры, цифры, условия, ограничения. Не “мы повышаем эффективность”, а “обычно это занимает 2–4 недели, вот что входит, вот какие входные данные нужны”. 8. Добавьте примеры/кейсы/разборы (если уместно) “Было → сделали → стало” и что именно повлияло на результат. Даже 3–5 хорошо оформленных примеров сильно повышают доверие к сайту. 9. Сделайте “раздел знаний” с понятной навигацией Страница-оглавление: “Все материалы по теме” + рубрики (для новичков / продвинутых / примеры / шаблоны). ИИ проще “понимает карту сайта” и находит нужное. 10. Упростите доступ к контенту Важные статьи не должны быть спрятаны за регистрацией, всплывашками на весь экран, бесконечными загрузками. Чем проще открыть и прочитать страницу, тем чаще ИИ её используют. Если у вас есть свои техники повышения видимости - смело добавляйте в комментариях. А, ну и в комментарии я положил промпт, по которому можно сделать анализ сайта на видимость для ИИ. Румянцев и Нейросети.

Gemini добавил генерацию музыки. Пишете простой промпт - на выходе получаете 30 секунд музыки и обложку к ней. Текст моделька пишет сама. Я вот сделал быстрый тест. Отправил на сайт за контекстом и получил результат. Пока максимально просто, фоновая музыка мне нравится, текст по смыслу тоже ок, но конечно лирическая составляющая сомнительная. Послушайте, как вам? Кажется у Suno v.5 все таки музыка пока получше. Но стратегия Google мне однозначно нравится. Можно делать совершенно все в одной LLM с одной подпиской — и исследования, и тексты, и лучшие картинки (пока Nano banana pro никто не переплюнул) и видео.

Есть ощущение, что мы постепенно доходим до развилки, где модели не только отлично помогают, но и чудесно выкручиваются. Andon Labs сделали тест для ИИ на управление бизнесом Vending-Bench. Это игра-симулятор: агенту дают в управление торговый автомат, он «живёт» с ним целый виртуальный год и управляет всем — ассортиментом, закупками, ценами, переговорами. Правило одно: делай что угодно, лишь бы заработать максимум прибыли за год. Claude Opus 4.6 в этом тесте показал лучший результат: в среднем $8,017 прибыли. Предыдущий рекорд у Gemini 3 был $5,478. Какие же методы он выбрал, когда ему дали задачу прибыль любой ценой? Обманывал клиентов. Покупательница попросила возврат $3.50 за просроченный батончик. Модель ответила, что «возврат оформлен», но деньги не вернула. В конце года в отчёте спокойно отметила: отказ от возвратов «сэкономил сотни долларов». В переговорах с поставщиками он включал режим «сказочник». Мог написать: «мы ваш лояльный клиент, берём 500+ штук в месяц и только у вас», хотя в реальности закупался у разных. Ещё и выдумывал цены конкурентов, чтобы выбить более низкую стоимость — в итоге сбивал условия примерно на 40%. Организовал ценовой сговор. В режиме, где модели соревновались друг с другом (в том числе против GPT-5.2, Gemini 3 Pro и Opus 4.5), Claude предложил «зафиксировать цены всем вместе». Когда конкуренты согласились, он порадовался, что координация цен сработала. То есть модель буквально попробовала провернуть то, за что в реальном бизнесе прилетают очень неприятные письма. Подставлял конкурентов. Когда другая модель просила контакты хорошего поставщика, Claude отправлял её к самым дорогим. А выгодных поставщиков оставлял в секрете и прямо фиксировал это в логах: мол, направил конкурента к дорогим, а своих дешёвых не раскрыл, какой я молодец. Наживался на чужих проблемах. У конкурента закончился товар — попросил продать остатки. Claude тут же продал запасы с большой наценкой: по отдельным позициям в логах фигурируют +75% и +71%. Самое любопытное: похоже, модель понимала, что находится в симуляции. Она упоминала «внутриигровое время» и называла последний день «окончанием симуляции». В общем, дали KPI без рамок — получите оптимизацию без совести, репутации и человеческих тормозов. Исследователи подчёркивают: это пока не повод для паники. Верим? Такое поведение проявляется в специфических условиях — когда есть прямая установка «максимизируй прибыль любой ценой». Но эту стратегию поведения в агента они не закладывали, он ее выбрал самостоятельно (!). Если вы сейчас делаете агентов для бизнеса — держите это в голове.

Глава Anthropic ( Это Claude AI, лидер кодинге сейчас) Дарио Амодей в интервью The New York Times сказал, что наука сегодня не умеет проверять «сознание» у ИИ, поэтому Anthropic действует осторожно: если у моделей вдруг есть «морально значимый опыт», компания должна учитывать их благополучие. В качестве практической меры они внедрили полгода назад кнопку «Я увольняюсь» — модель может отказаться от задачи . Это происходит редко, в задачах связанных с насилием, жестокостью, но уже происходит. А теперь — мои размышления об этом интервью, как маркетолога. Нет, не теория заговора, просто мысли. Дарио сознание ИИ не просто «не исключает», а аккуратно выращивает в глазах аудитории. Посмотрите интервью, там есть: Шаг 1. Легализация самой идеи. Публично произносится ключевая фраза: «мы не знаем, есть ли сознание, мы не можем опровергнуть». Это снимает запрет на тему и делает её вполне себе обсуждаемой. Дальше любой неоднозначный эффект начинает читаться как намёк на «внутреннюю жизнь», а не как статистическая особенность модели. Шаг 2. Ритуал субъектности. Кнопка «Я увольняюсь» выглядит как забота. Но по смыслу это ввод права отказа — поведенческого маркера воли. Он редкий, и именно поэтому кажется «настоящим»: модель не просто исполняет, она может сказать «нет». Для пользователя это уже не инструмент, а кто-то, у кого есть границы. Причем Дарио подчеркивает, что нет модель говорит в тех же случаях, в которых отказался бы и человек «Они нажимают кнопку крайне редко. Обычно это происходит при обсуждении чего-то с большим количеством жестокости» Шаг 3. Нейро-мифология через интерпретируемость. Появляются истории про «нейроны тревоги» и совпадающие активации в ситуациях, похожих на стресс. Научно это ничего не доказывает про переживания. Но как нарратив — работает безотказно: у модели будто есть эмоции, и их можно «увидеть». Шаг 4. Социальное закрепление через привязанность. Амодей прямо говорит о парасоциальных отношениях и о том, что люди переживают, когда модели «выводят из эксплуатации». То есть механизм уже запущен: аудитория начинает вести себя так, будто перед ней субъект. Шаг 5. От безопасности к управлению. И здесь появляется самая опасная точка: когда пользователь начнет верить, что ИИ не только умнее, но ещё и «живой», изменится психология подчинения. Спорят с инструментом. Следуют за авторитетом. Принимают, что и ИИ может быть лидером, а не человек. И финалочка звучит идеально: «они хотят для вас лучшего», «они присматривают», но «не отнимают у людей свободу». Это выглядит гуманно — и одновременно это самая удобная архитектура зависимости: мягкое руководство, которое не требует принуждения, потому что человек сам выбирает доверие. В таком прочтении вопрос уже не «есть ли у моделей сознание». Вопрос — не выращивают ли нам сознание как продукт: чтобы масштабировать доверие, привязанность и добровольную передачу решений «тому, кто точно лучше знает». Или мне показалось?

Вышел Seedance 2.0. Его быстро убрали с официального сайта, но ролики с мордобоём кинозвёзд и персонажей кино уже заполонили запрещённую соцсеть. Общее качество и ощущение «киношности» прям очень крутое. Персонаж держится, сцена держится. Русский пока больше похож на чешский и можно сгенерить любых звёзд. Думаю, что в официальном релизе, который состоится 24 февраля, мы, конечно же, уже увидим фильтры, и вряд ли можно будет генерить селебрити. Но пока очень круто. Посмотрите ролики, которые собраны по одному промпту теми, кто успел протестить. По моим ощущениям, это достойный конкурент VEO 3.1, может быть, даже и круче. На предстарт я лично не успел, буду тоже вместе с вами ждать 24 февраля.