Почему 60% россиян используют 2-3 нейросети и как собрать из них идеального помощника

Исследование MWS AI наглядно показало: поиск «единой истинной» нейросети — тупиковый путь. Умные пользователи уже не спрашивают «ChatGPT или Claude?», а собирают пазл из 2-3 моделей. Разбираем, почему это стало новой нормой, как разные ИИ скрыто соревнуются между собой, и — главное — даём схему сборки вашего персонального «супер-помощника» под конкретные задачи: от написания кода до планирования путешествий.

Конец веры в «единственно правильного» ИИ: или почему мы перестали искать мессию

Данные исследования — не статистическая погрешность, а симптом зрелости рынка. Раньше мы удивлялись самому факту генерации текста. Теперь мы стали прагматичными потребителями и видим, что у каждой модели — свой «характер» и специализация.

«Мы наблюдаем переход от фазы "восторженного пользования" к фазе "инструментального отбора". Люди перестали воспринимать ИИ как чудо, а начали тестировать его на предмет решения конкретных рабочих и бытовых задач».

— Михаил Бурцев, нейроучёный МГУ, из колонки на «Хабре» (январь 2025)

Специализация вместо универсальности: типы «мозгов»

  • Длинная память vs. Быстрый ум: Одна модель (например, Claude) может держать в контексте огромный документ, но медленнее генерирует код. Другая (как ChatGPT) — шустрее, но «забывает» начало длинного диалога.
  • Креатив vs. Структура: Нейросети по-разному подходят к творчеству. Одна выдаст десять шаблонных идей для поста, другая — одну, но с неожиданной метафорой.
  • Свои тараканы (цензура и ограничения): Каждая платформа имеет свои этические и политические «слепые зоны», что заставляет пользователей переключаться между ними.
  • Медиа‑рекомендация 1: Инфографика «Три головы ИИ-гидры». Стилизованное изображение одного тела (пользователь) с тремя головами-логотипами (условные ChatGPT, Claude, Яндекс GPT), каждая с подписью-специализацией: «Креатив», «Память», «Код».
Инфографика: «Три головы ИИ-гидры». Стилизованное изображение одного тела (пользователь) с тремя головами: «Креатив», «Память», «Код»
Инфографика: «Три головы ИИ-гидры». Стилизованное изображение одного тела (пользователь) с тремя головами: «Креатив», «Память», «Код»

Схема сборки: из каких «кирпичиков» собрать своего идеального помощника

Вместо вопроса «Какую нейросеть выбрать?» правильный вопрос — «Под какую задачу какую нейросеть включить?». Предлагаем прагматичную матрицу выбора.

Блок 1: Для работы с текстом (длинные тексты, анализ, редактура)

  • Ключевая задача: Написать статью, проанализировать 100-страничный PDF, найти противоречия в документе.
  • Выбор: Модели с большим контекстом (Claude 3, Gemini 1.5 Pro). Их сила — в способности «держать в уме» и связывать далеко разбросанные смыслы.
  • Лайфхак: Используйте их как напарника для ресерча и структурирования сложных материалов. Запрос должен начинаться с: «Вот документ на 50 страниц. Основная тема — Х. Ответь на следующие вопросы, цитируя конкретные места…»

Блок 2: Для генерации идей, креатива, нестандартных ходов

  • Ключевая задача: Придумать название для проекта, сгенерировать неожиданную метафору, набросать сценарий ролика.
  • Выбор: Модели, известные «свободой мысли» (ChatGPT-4o в некоторых режимах, экспериментальные opensource-модели). Их сила — в вариативности и нелинейности ассоциаций.
  • Лайфхак: Давайте им роль: «Ты — опытный копирайтер с 20-летним стажем, который ненавидит клише. Придумай 5 вариантов…»

Блок 3: Для рутины, кода и чётких инструкций

  • Ключевая задача: Написать SQL-запрос, отладить функцию на Python, составить пошаговый план действий.
  • Выбор: «Технические» и локализованные модели (ChatGPT, Яндекс GPT, специализированные Codestral). Их сила — в точности и следовании инструкциям.
  • Лайфхак: Используйте строгий формат: «Язык: Python. Библиотеки: pandas, sklearn. Задача: сделать вот это. Ограничения: вот эти. Напиши код с комментариями».

ИНСТРУМЕНТ: КОД (пример промта для технической задачи)

// ПЛОХОЙ ЗАПРОС:

text Напиши скрипт для анализа данных.

// ХОРОШИЙ, СЦЕНАРНЫЙ ЗАПРОС (для "технического" ИИ):

text Роль: Ты senior data scientist. Контекст: У меня CSV-файл с колонками: user_id, purchase_date, amount, category. Задача: Напиши скрипт на Python (pandas, matplotlib), который: 1. Загрузит данные. 2. Посчитает средний чек по категориям. 3. Построит bar chart и сохранит его в PNG. 4. Выведет топ-3 категории по выручке. Код должен быть готов к запуску.

Как управлять этим «зоопарком»: техники и инструменты для контроля

Работать с тремя вкладками в браузере — неэффективно. Нужна система.

Правило «Одной записной книжки»

Ведите один документ (в Notion, Obsidian, даже Google Docs), куда копируете ключевые промты и ответы от разных ИИ по одному проекту. Это ваш единый источник истины и возможность сравнивать результаты.

Инструменты-агрегаторы (осторожно!)

Существуют сервисы, которые дают один интерфейс к разным моделям (например, Poe.com). Их плюс — удобство. Главный риск (о котором говорится в новости) — зависимость от правил этого агрегатора, его цензуры и стабильности. Используйте, но имейте запасной путь — прямые доступы.

Ментальная модель «Совет директоров»

Представьте, что у вас есть совет из трёх экспертов: педантичный архивариус (для анализа), безумный креативщик (для идей) и скучный инженер (для кода). Вы задаёте вопрос всему совету, но даёте слово каждому в зависимости от повестки.

Этот разбор — вторая нить в нашем полотне. Чтобы вы не тратили время на тесты, мы подготовили и скоро опубликуем в Telegram-канале «Пряжа | Глубокий анализ»:

  1. Сравнительную таблицу с сильными и слабыми сторонами 5 популярных нейросетей для русскоязычных задач (с примерами промтов).
  2. Готовые связки промтов по схеме «Задача → ИИ А → ИИ Б» для быстрого старта.

А в закрытом чате канала как раз идёт спор о том, какая модель лучше справляется с сарказмом. Присоединяйтесь к дискуссии!

1 комментарий