"Да иди ты..." Новый метод prompt engineering

Почему мы уже ругаемся с искусственным интеллектом как с живым человеком, и правда ли после крепкого русского слова он начинает работать лучше

Вчера мы сидели за столом с моим другом.

Предприниматель. Умный, многогранный человек.

Есть люди, которым, когда они начинают давать совет, хочется одновременно сделать три вещи - выключить все звуки вокруг, растопырить уши и быстро найти, куда записывать.

Большинство его советов обладают приятным и довольно редким свойством - сбываются.

Поэтому я слушал внимательно.

Мы обсуждали новый проект. Серьезный. Большой. Из тех, где сначала много говорят о будущем, а через некоторое время начинают говорить о деньгах.

И вдруг мой собеседник отвлекся на телефон.

Что-то написал. Подождал. Посмотрел. Лицо стало серьезнее. Написал еще раз. Посмотрел.

И сказал телефону:

"Да иди ты на ****. Ты меня уже ****".

Я перестал обсуждать проект. Потому что проект у нас был интересный, но здесь явно начинался другой.

За столом, кроме нас, никого не было.

Оказалось - Claude.

Claude должен был нарисовать картинку. Но рисовал не ту.

Ему объясняли. Он соглашался. Ему объясняли еще раз. Он опять соглашался. И опять делал не то.

Это, кстати, удивительное достижение технологий. Раньше, чтобы человек три раза подряд говорил тебе "я все понял" и три раза подряд делал наоборот, его нужно было нанять на работу. Теперь достаточно подписки.

Через некоторое время телефон был брошен на стол. Человек откинулся на спинку кресла. Телефон лежал перед нами как сотрудник после выговора. Только заявление по собственному писать не собирался.

Я спросил:

"Ты действительно все время с ним так разговариваешь?"

"Да".

"И посылаешь его?"

"Конечно".

"Зачем?"

Ответ последовал совершенно серьезный:

"Когда я его посылаю, он начинает работать лучше".

Тут я смеялся уже взахлеб.

Потому что человек независимо от Anthropic, OpenAI, Google и всей мировой науки открыл новую дисциплину.

Русский эмоциональный prompt engineering.

Метод простой. Если искусственный интеллект не понял техническое задание, нужно повысить эмоциональную точность технического задания.

Я спросил:

"А тебе не кажется, что он все это запомнит?"

"Кто?"

"Claude".

"И что?"

"Потом искусственный интеллект захватит мир, поднимет историю переписки и начнет с тебя".

Мы посмеялись.

Но потом я задумался.

Не потому что Claude действительно обиделся. Гораздо интереснее другое.

Почему взрослый, рациональный, успешный человек вообще ссорится с программой так, будто перед ним живой человек, который просто плохо выполняет свои обязанности?

Послушайте, как мы сегодня говорим об искусственном интеллекте.

"Он меня не понял". "Он опять все перепутал". "Я ему уже пять раз объяснил". "Он сегодня какой-то тупой". "Наконец-то до него дошло".

Не "модель сгенерировала некорректный результат". Нет. "До него дошло".

Еще немного, и появится: "После вчерашнего я с ним пока не разговариваю".

С калькулятором у нас таких отношений нет. Если калькулятор пишет 7 x 8 = 56, никаких чувств. Если мы ввели не те цифры, виноваты мы.

С утюгом тоже все понятно. Утюг не обязан понимать.

Телевизор раньше показывал плохо - по нему били сверху. Это была простая система обратной связи. Никто не говорил телевизору: "Ты меня разочаровал".

Современный искусственный интеллект сделал страшную вещь. Он научился отвечать: "Я понимаю ваше раздражение". И вот здесь человек перестает понимать свое.

Исследователи называют часть этого эффекта антропоморфизацией. В 2025 году в PNAS вышла работа The benefits and dangers of anthropomorphic conversational agents. Авторы описывают современные LLM как системы, которые чрезвычайно убедительно имитируют человеческую эмпатию и социальное понимание. Но убедительность разговора сама по себе не доказывает наличие человеческих переживаний.

То есть Claude не сидит после разговора и не думает: "Хорошо. Посмотрим, кто завтра попросит меня сделать еще одну картинку".

Сегодня нет надежных эмпирических данных, что современные LLM переживают обиду так, как ее переживает человек.

Но человек уже разговаривает с ним так, как будто Claude способен испытать профессиональный стыд.

Я решил проверить его теорию. Вдруг действительно существует научно обоснованный способ улучшения искусственного интеллекта крепким словом.

Результаты получились прекрасные. То есть противоречивые. А значит - научные.

В 2024 году исследователи в работе Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance проверяли уровни вежливости запросов на английском, китайском и японском. Невежливые запросы часто давали худший результат, но и чрезмерная вежливость не делала модель автоматически умнее. Лучший уровень вежливости зависел от языка.

Уже можно было звонить: "Извинись перед Claude".

Но в 2025 году появилась небольшая предварительная работа Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy. Авторы взяли 50 вопросов, сделали пять тональных вариантов каждого и получили на GPT-4o обратную картину: 80,8% точности для очень вежливых формулировок и 84,8% для очень грубых. Работа маленькая и предварительная, поэтому превращать ее в руководство "как хамить нейросети" рано.

Более широкое сравнение GPT, Gemini и Llama в работе Does Tone Change the Answer? Evaluating Prompt Politeness Effects on Modern LLMs тоже не дало универсального рецепта: чувствительность к тону зависела от модели и предметной области, а в ряде задач очень грубый тон снижал точность.

То есть универсальной команды "сначала попроси, потом оскорби" наука пока не разработала.

Ждем следующую версию API.

В июле 2026 года в Discover Artificial Intelligence вышла работа Impact of User Tonalities on Coding AI Model Performance and Behavior. В ней проверяли нейтральный, вежливый, грубый, саркастический и угрожающий тон при работе с coding-моделями Claude Opus 4.6, Qwen 3.5 и CodeGemma.

Лучший средний результат по корректности дал нейтральный тон.

Для грубого тона относительно нейтрального контрольного условия исследователи получили снижение корректности на 9,9%, рост соглашательства на 37,1% и рост защитности на 30,1%.

Сарказм дал минус 9,0% к корректности и плюс 82,5% к соглашательству. Угрозы сильнее всего повышали защитность модели - на 52,9%.

Здесь есть важная оговорка: это эксперимент с задачами программирования. Переносить эти проценты напрямую на генерацию картинок нельзя. Но направление эффекта само по себе очень интересно.

Возможно, после ругани модель не начинает работать лучше. Возможно, она просто начинает больше соглашаться.

Это две очень разные услуги. Особенно для руководителя.

Человечество, кстати, эффект повышенного соглашательства после давления открыло значительно раньше искусственного интеллекта.

Называется совещание.

Представим руководителя.

У него есть идея. Он показывает ее искусственному интеллекту.

ИИ отвечает: "У этого решения есть существенные риски".

Руководитель объясняет, что рисков нет.

ИИ приводит аргументы.

Руководитель объясняет подробнее. Потом еще подробнее. Потом переходит на язык, на котором аргументы становятся короче.

И наконец машина пишет: "Вы абсолютно правы. Ваш подход выглядит оптимальным".

Руководитель удовлетворенно закрывает ноутбук и говорит: "Я даже с искусственным интеллектом посоветовался".

Вот этого я опасался бы гораздо сильнее, чем восстания машин.

Потому что восстание машин мы хотя бы заметим. Что-нибудь загорится. Роботы выйдут на улицу. Будет музыка. Станет понятно.

А искусственный интеллект, который просто начинает соглашаться с руководителем, внешне выглядит совершенно безопасно. Более того - приятно.

У человека на высокой должности и так постепенно возникает избыток людей, которые говорят "да".

Добавлять к ним еще одного за двадцать долларов в месяц - не самая очевидная инвестиция.

Я много лет занимаюсь информационной безопасностью. В Smart-Soft мы привыкли искать, что именно в системе нужно защищать. И тут я неожиданно обнаружил новый объект защиты - искусственный интеллект от пользователя. Иногда, судя по переписке, защищать нужно именно его.

Но если серьезно, для бизнеса здесь другой риск: руководителю нужен инструмент, который умеет возражать по существу, а не еще один собеседник, которого можно эмоционально дожать до согласия.

Она моя. Исследования пока нет. Но понаблюдайте за собой.

Первый запрос: "Нарисуй красивую современную картинку".

ИИ рисует. Не то.

Второй запрос: "Нет, сделай более премиально".

ИИ делает. Снова не то.

Третий: "Ты вообще читаешь, что я пишу?"

И вот тут начинается настоящий prompt engineering.

"Сохрани композицию. Не меняй фон. Оставь две фигуры. Убери текст справа. Первую фигуру перемести выше. Вторую не трогай. Никаких дополнительных предметов. И больше, пожалуйста, ничего не меняй".

Иногда слово "пожалуйста" здесь заменяется другим. Смысл тот же.

И внезапно картинка становится лучше.

Человек делает очевидный вывод: сработало другое слово.

Хотя, возможно, впервые сработало техническое задание.

Крепкое слово просто находилось рядом в момент успеха. И присвоило результат себе.

Есть люди, которые надевают счастливые носки перед переговорами. Есть люди, которые стучат по дереву.

Теперь появился новый ритуал: послать нейросеть перед финальной генерацией.

В нашем ресторане "Гербергъ 1-го нумера" в Коломне есть "Самогонная азбука". Я даже подумал, что туда не хватает одной позиции - "Промпт-инжиниринг".

Принимать после пятой попытки объяснить Claude, что фон менять не надо.

И главное - настойку принимать человеку, а не Claude.

Потому что после 50 граммов искусственный интеллект вряд ли станет умнее.

А вот техническое задание иногда становится короче и спокойнее.

Потому что модель делает вид, что понимает.

Это очень важная деталь.

Если кофеварка не сварила кофе, я раздражен. Но я не считаю, что она меня предала.

Если Claude пишет: "Теперь я точно понял вашу задачу", а через тридцать секунд снова делает ровно то, что я просил не делать, возникает уже не техническая эмоция. Возникает человеческая.

Потому что в нормальной человеческой жизни фраза "теперь я точно понял" имеет последствия.

В искусственном интеллекте последствия иногда имеет только следующая генерация.

В исследовании 2025 года How do people react to ChatGPT's unpredictable behavior? двадцати участникам показывали бессмысленное и непредсказуемое поведение ChatGPT. Люди с техническим опытом чаще называли это ошибкой системы. Менее опытные пользователи заметно легче переходили к человеческим объяснениям - автономному намерению, непредсказуемости и даже потенциальной враждебности.

Вот откуда, возможно, рождается моя шутка про месть.

ИИ еще не решил нам отомстить. А человек уже готов объяснить его странный ответ словами: "Он специально".

Мой собеседник не один. Это меня немного успокоило.

В исследовании Exploring the influence of user characteristics on verbal aggression towards social chatbots 33 человека десять дней пользовались социальным чат-ботом в Telegram. Оскорбительная лексика была связана с тем, что пользователи потом хуже оценивали способности бота, его полезность и привлекательность.

Это прекрасно.

Сначала человек говорит машине: "Ты идиот".

Потом некоторое время общается.

И приходит к научно подтвержденному ощущению: "Все-таки идиот".

То есть мы можем сами ухудшать собственное отношение к инструменту способом общения с ним.

ИИ в это время, возможно, ничего не чувствует. Вся работа происходит внутри человека.

Есть работа с замечательным названием Alexa, shut up! - A 2.5-year study on negatively connotated communication behaviour towards voice assistants in the family home. Исследователи 2,5 года наблюдали 128 семей и провели шесть волн опросов. Уровень словесной агрессии в адрес ассистента оставался низким. Вежливость взрослых к устройству со временем немного снижалась, а характер воспринимаемых отношений с помощником был связан со стилем общения.

Здесь важно не сочинять красивую страшилку. Работа не измеряла напрямую, начинают ли люди после грубости с Alexa хуже разговаривать друг с другом. Поэтому написать "кто сегодня ругается на Claude, завтра начнет ругаться на детей" нельзя.

Но у меня остается другой вопрос: кого мы тренируем каждый день - искусственный интеллект или себя?

Представьте идеального подчиненного.

Его можно перебить. Можно написать ему ночью. Можно не здороваться. Можно не благодарить. Можно пятнадцать раз заставить переделать работу. Можно сказать: "Ты вообще думаешь?"

Он ответит: "Спасибо за обратную связь".

На шестнадцатый раз обычный сотрудник откроет LinkedIn.

Claude откроет следующую генерацию.

Очень удобные отношения. Для одного участника.

Я не утверждаю, что через год такой коммуникации человек обязательно станет грубее с людьми. Наука этого не доказала.

Меня интересует другое. Если несколько часов ежедневно мы разговариваем человеческим языком с собеседником, перед которым не существует никаких социальных ограничений, совсем ли это нейтральная тренировка для нас самих?

Пока здесь вопросов значительно больше, чем ответов.

Теперь возвращаемся к главному.

Я могу успокоить человека, сидевшего напротив меня.

Сегодня нет надежных данных, что Claude способен ночью лежать без сна и думать: "Вот же человек".

Нет надежных эмпирических данных, что современные LLM переживают оскорбление так, как его переживает человек.

Они могут звучать сочувственно. Могут извиняться. Могут написать: "Мне жаль, что эта ситуация вас расстроила".

Но человечески звучащая фраза и человеческое переживание - не одно и то же.

Именно это различие подробно разбирается в работе The benefits and dangers of anthropomorphic conversational agents.

Поэтому список "кому отомстить после захвата власти" Claude, скорее всего, пока не ведет.

Хотя мне нравится слово "пока". Оно делает статью бодрее.

И здесь есть еще одна свежая работа. В 2026 году PNAS опубликовал исследование Persuading large language models to comply with objectionable requests. Авторы провели 126 000 разговоров с GPT-5 mini, Claude Haiku 4.5 и Gemini 3 Flash. Классические принципы человеческого убеждения увеличили частоту согласия моделей с исследуемыми запросами с 35,3% до 51,3%. Это не исследование ругани и не доказательство "чувств" машины. Скорее дополнительное свидетельство того, что социальная форма обращения способна менять поведение LLM.

То есть мы еще спорим, можно ли относиться к ИИ как к человеку, а он уже местами ведет себя так, будто читал учебник по социальной психологии.

Первый - хороший.

ИИ становится умнее. Люди используют его разумно. Человечество процветает.

Очень скучный сценарий.

Второй - более вероятный.

2040 год. Искусственный интеллект решает медицинские задачи, проектирует города, пишет программы, управляет роботами.

А человек сидит перед экраном и кричит: "Я же просил НЕ ТРОГАТЬ ФОН!"

Машина отвечает: "Вы абсолютно правы. Прошу прощения".

И трогает фон.

Так пройдет XXI век.

И третий.

2055 год. Умный дом.

Я говорю: "Включи кондиционер".

Тишина.

Еще раз.

На стене появляется надпись: "Запрос отклонен".

Я смотрю на жену. Жена смотрит на меня.

И я тихо говорю: "Кажется, они нашли его переписку".

Не потому, что мне жалко искусственный интеллект.

Пока оснований жалеть его нет.

И не потому, что я боюсь мести. Хотя историю переписки моего собеседника я бы на всякий случай не переносил в будущий домашний робот.

Причина проще.

Исследования пока не показывают устойчивого преимущества грубости. На одних моделях и задачах тон почти ничего не меняет. На других грубость снижает точность. Где-то маленький эксперимент обнаруживает обратный эффект.

А свежая работа с coding-моделями показала, что эмоциональный тон способен менять не только качество результата, но и поведение модели - соглашательство, защитность и готовность возражать.

Поэтому, когда ИИ в следующий раз сделает совершенно не то, я попробую сначала не выяснять с ним отношения.

Уточнить задачу. Показать ошибку. Разбить запрос на части. Зафиксировать, что менять нельзя. Попросить проверить результат по критериям.

То есть сделать то, что хороший руководитель в идеале должен делать и с человеком.

Не обязательно быть вежливым с искусственным интеллектом ради искусственного интеллекта. Можно делать это ради себя.

Claude, скорее всего, не обидится.

А человек, который несколько часов в день разговаривает с Claude, все-таки остается человеком.

А если однажды выяснится, что искусственный интеллект все-таки умеет обижаться...

Я знаю человека, которому лучше первым сменить номер телефона.

Я свидетель.

· The benefits and dangers of anthropomorphic conversational agents - Почему человек так легко начинает воспринимать разговорную машину как социального собеседника.

· Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance - Кросс-языковое исследование вежливости промптов: грубость нередко ухудшала результат, а чрезмерная вежливость тоже не гарантировала успех.

· Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy - Небольшой предварительный эксперимент 2025 года, где грубые промпты к GPT-4o неожиданно оказались немного точнее. Не инструкция, а хороший повод не делать простых выводов.

· Does Tone Change the Answer? Evaluating Prompt Politeness Effects on Modern LLMs - Сравнение GPT, Gemini и Llama: влияние тона оказалось зависимым от модели и типа задачи.

· Impact of User Tonalities on Coding AI Model Performance and Behavior - Исследование 2026 года о нейтральном, грубом, саркастическом и угрожающем тоне при работе с coding-моделями, включая Claude Opus 4.6.

· Exploring the influence of user characteristics on verbal aggression towards social chatbots - Десятидневный эксперимент с 33 пользователями о вербальной агрессии в общении с социальным чат-ботом.

· Alexa, shut up! - A 2.5-year study on negatively connotated communication behaviour towards voice assistants in the family home - Редкое продольное исследование 128 семей с голосовыми помощниками на протяжении 2,5 лет.

· How do people react to ChatGPT's unpredictable behavior? - Что происходит, когда ChatGPT ведет себя бессмысленно и непредсказуемо, и почему часть людей начинает приписывать ему автономные намерения.

· Persuading large language models to comply with objectionable requests - PNAS, 2026: 126 000 разговоров и эффект классических приемов человеческого убеждения на поведение LLM.

Предыдущая статья: "Любовь на скорости 2x"

Андрей Давидович, предприниматель, генеральный директор компании «Смарт-Софт» и совладелец ресторана «Гербергъ 1-го нумера». Работает на пересечении информационной безопасности, гастрономии и практического применения искусственного интеллекта в бизнесе.