«Если AI пишет такой плохой текст, как вы доверяете ему продакшен?»
Зайдите в любой чат про ChatGPT или Claude, и вы увидите одну и ту же жалобу. Вы просите нейросеть написать «живой» пост для соцсетей, вступительное слово к презентации или статью в блог. А в ответ получаете: «В современном динамично развивающемся мире синергия инновационных подходов является ключом к успеху...».
Текст получается пластиковым, водянистым и абсолютно нечеловеческим. Его приходится переписывать на 80%.
И тут у инвесторов, стейкхолдеров и даже некоторых менеджеров возникает логичный диссонанс:
"Подождите, если этот "интеллект" не может нормально сформулировать мысль в посте на три абзаца, как вы, разработчики, позволяете ему писать код для нашего финтеха? Там же деньги, безопасность и архитектура!"
Интуитивно кажется, что код — это сложнее, чем естественный язык. Но парадокс в том, что для AI всё ровно наоборот. Нейросети пишут код лучше, чем прозу, и этому есть математическое и архитектурное объяснение.
Давайте разберем, почему «галлюцинациям» в коде выжить сложнее, чем в текстовом редакторе.
1. Субъективность против Бинарной логики
Главная проблема текста — отсутствие критерия истины.Когда вы просите написать «смешную шутку» или «убедительное письмо клиенту», результат оценивается субъективно. Что смешно для одного, то оскорбительно для другого.
В естественном языке пространство вариантов бесконечно, а правила грамматики (особенно в русском языке) гибки.В программировании всё иначе.
Код — это формальная логика.
Здесь нет места для «динамично развивающегося мира». Или тест проходит (True), или нет (False).
2. У кода есть «Компас Истины» (Feedback Loop)
Это главный аргумент, который упускают из виду скептики.
Когда вы генерируете текст для блога, процесс выглядит так:
У нейросети нет способа самой понять, что текст получился плохим, пока вы ей об этом не скажете.
В кодинге процесс (особенно в современных IDE типа Cursor или агентах вроде Devin) выглядит так:
Еще до того, как человек увидит код, AI может прогнать его через жернова проверок:
- Линтеры (Linters) и статический анализ: Инструменты вроде ESLint или Pylint моментально подсвечивают, если AI использует необъявленную переменную или нарушает стиль.
- Компиляция/Интерпретация: Если код синтаксически неверен, программа просто упадет с ошибкой. Текст ошибки скармливается обратно нейросети, и она сама себя исправляет.
- Unit-тесты: AI может написать функцию и сразу же написать к ней тест.Если ваш запрос был: "Напиши функцию сортировки", модель может исполнить код:
- Если assert упадет, AI перепишет код.
У текста нет компилятора. Нет UnitTests для проверки того, достаточно ли «доверителен» тон письма. Поэтому AI в тексте часто врет уверенно, а в коде — вынужден придерживаться правил.
3. Ограниченный контекст и структура
Естественный язык требует огромного, часто неявного контекста. Чтобы написать хорошую статью про рынок недвижимости, нужно понимать культурный код, текущие новости, боль аудитории и локальные мемы.
Код, как правило, более модулен.Когда разработчик просит: "Напиши React-компонент для кнопки" — контекст ограничен документацией библиотеки React и переданными пропсами.Задача локализована.
Математически говоря, энтропия (степень неопределенности) в задаче «напиши код кнопки» намного ниже, чем в задаче «напиши пост, который станет вирусным».
4. Почему галлюцинации в коде менее опасны
Скептики правы в одном: AI галлюцинирует и в коде. Он может выдумать библиотеку, которой не существует, или метод, который был удален в версии 3.0.
Но разница в цене обнаружения ошибки.
- В тексте: Чтобы найти фактическую ошибку в статье про историю Рима, вам нужно быть историком или фактчекером. Это дорого и долго. Вы можете пропустить ложь и опубликовать её.
- В коде: Если AI выдумал несуществующую библиотеку import super_cool_lib, интерпретатор выдаст ModuleNotFoundError через 0.1 секунды. Галлюцинация разбивается о реальность среды выполнения моментально.
Итог: Доверяй, но компилируй
Инвесторам и руководителям стоит понять: плохой текст от AI — это проблема отсутствия объективных метрик качества, а не глупости модели.
Код — это идеальная среда для ИИ, потому что это среда строгих правил, проверяемых результатов и мгновенной обратной связи.
- Текст нужно вычитывать глазами (долго, дорого, субъективно).
- Код проверяется машинами (быстро, дешево, объективно).
Поэтому не удивляйтесь, если через год ваш Senior Developer будет писать 80% кода руками AI, пока ваш копирайтер всё еще будет мучиться, переписывая "уникальные синергии" за ChatGPT.
Код AI пишет лучше, потому что код не нужно "чувствовать" — его нужно просто исполнять.