Что Такое Персональный ИИ Ассистент

Персональный ИИ ассистент — это программное решение, основанное на больших языковых моделях, которое понимает запросы пользователя в естественном языке и выполняет разнообразные задачи. От написания текстов до анализа данных и генерации решений — такой помощник адаптируется под конкретные потребности. Основные компоненты работают в единой системе:

• Языковая модель — обрабатывает информацию и генерирует ответы
• Система контекста — запоминает ход диалога и предыдущие запросы
• API интеграция — подключает сервисы и приложения

Компоненты персонального ассистента

;

Каждый элемент системы выполняет свою роль:

Большая языковая модель (LLM) — это нейронная сеть, обученная на миллиардах слов. Она понимает смысл вашего вопроса и формирует логичный ответ. GPT-5, Gemini и Claude — примеры мощных моделей.

Контекстное окно — это объем информации, который помощник может обработать за один раз. Например, Claude работает с 200 тысячами токенов (примерно целая книга), а ChatGPT — со 128 тысячами.

Система памяти — запоминает ваши предпочтения, прошлые диалоги и загруженные документы. Это позволяет давать персонализированные ответы.

Интеграции — подключение к другим сервисам. Например, может создавать события в календаре, отправлять письма или публиковать посты в социальных сетях.

Разница между чат-ботом и персональным ассистентом

Чат-бот — это робот, который дает стандартный ответ. А персональный ассистент — учится вас понимать.

История развития персональных ИИ ассистентов

Развитие технологии прошло через несколько ключевых этапов.

От Алисы к ChatGPT: временная шкала

2017 год — Яндекс запускает голосового помощника Алису. Это был первый серьезный шаг в русскоязычном сегменте. Алиса интегрировалась с браузером, смартфонами и умными колонками.

2018–2021 годы — параллельно развиваются Google Assistant, Siri (Apple) и Alexa (Amazon). Голосовые помощники становятся стандартом на смартфонах.

Сентябрь 2022 года — OpenAI выпускает ChatGPT. За два месяца сервис достигает 266 миллионов посещений. Текстовый интерфейс и мощь модели меняют рынок. Люди впервые встречаются с помощником, который может писать, кодировать и анализировать.

2023 год — появляются конкуренты. Google представляет Gemini, Anthropic выпускает Claude, а стартап Perplexity создает поисковый ИИ с ответами на основе источников.

2024–2025 годы — специализация и интеграция. Каждая компания развивает ассистентов под свою экосистему. Microsoft встраивает Copilot в Windows и Office. Сбер улучшает GigaChat под русский язык. Появляются носимые устройства — браслеты и диктофоны с ИИ для записи встреч.

Технологический прорыв: трансформеры и LLM

Скачок произошел благодаря архитектуре трансформеров. Эта структура позволяет модели одновременно обрабатывать весь текст, видя связи между словами на большом расстоянии.

Раньше (до 2017 года) системы анализировали текст последовательно — слово за словом. Это медленно и неточно. Трансформеры изменили подход: они смотрят на все слова одновременно и понимают контекст гораздо лучше.

Благодаря этому можно обучить модель на триллионах слов из интернета, книг и документов. Результат — не просто ответ по шаблону, а рассуждение, адаптация и обучение.

Как Работают Персональные ИИ Ассистенты: Техническая Сторона

Персональный ассистент работает как многослойная система. Каждый слой отвечает за свою функцию, и вместе они создают иллюзию разговора с интеллектуальным помощником.

Большие языковые модели (LLM)

Основа всего — это большая языковая модель. Она обучена предсказывать следующее слово в последовательности. Звучит просто, но на практике это означает, что она выучила закономерности языка, логики и человеческого знания.

GPT-5 обучена на триллионах слов. Она знает о физике, истории, программировании, медицине и тысячах других областях. Когда вы пишете запрос, модель анализирует каждое слово и создает ответ, предсказывая слово за словом.

Параметры модели — это то, как она взвешивает информацию. GPT-5 имеет 175 триллионов параметров (это неофициальная оценка). Чем больше параметров, тем мощнее модель, но и требует больше ресурсов.

Русскоязычные модели (GigaChat, Яндекс GPT) обучены с упором на русский язык. Это дает преимущество в понимании грамматики, идиом и культурного контекста.

Агенты ИИ и принятие решений

Современный персональный помощник — это не просто генератор текста. Это агент, который может принимать решения и выполнять действия.

Система работает так:

1. Пользователь задает задачу: "Создай встречу на завтра в 14:00 с командой проекта"
2. Агент анализирует запрос и определяет, какие действия нужны
3. Агент проверяет доступные инструменты: календарь, почта, список контактов
4. Агент выполняет действия (создает событие, отправляет приглашение)
5. Агент отчитывается: "Встреча создана и приглашения отправлены"

Это возможно благодаря интеграциям с API. Помощник подключается к вашему календарю (Google Calendar, Outlook), почте и другим сервисам.

Контекстное окно и долгосрочная память

Контекстное окно — это максимальное количество информации, которое помощник может обработать в одном диалоге.

;

Представьте контекст как оперативную память компьютера. Если окно маленькое (32 килобайта как у GigaChat), помощник "забывает" начало длинного диалога. Если окно большое (200 килобайт как у Claude), помощник помнит всё сразу.

Для работы с большими документами выбирают Claude — он обработает целую книгу за раз. Для обычных диалогов достаточно 128 килобайт (ChatGPT).

Долгосрочная память — это другое. Помощник запоминает ваши предпочтения между сессиями. Например, если вы загрузили инструкцию по SEO, то он будет учитывать её в следующий раз, когда вы вернетесь.

Процесс взаимодействия: от ввода к ответу

Каждое взаимодействие с помощником проходит через несколько этапов.

Современные ассистенты работают с мультимодальностью — они понимают разные форматы входной информации.

Текстовый ввод — это основной способ. Вы пишете вопрос, и получаете ответ.

Голосовой ввод — говорите вопрос вслух, и система преобразует его в текст через распознавание речи. После этого обрабатывает как обычный текстовый запрос.

Изображения — вы загружаете фото, и происходит анализ. Например, загружаете скрин интерфейса, и помощник объясняет, что на нём видно.

Файлы — документы в формате PDF, Word, CSV. Помощник читает содержимое и использует информацию для ответов.

Система определяет, что вы загрузили, и запускает нужный обработчик.

Обработка и генерирование ответа

Когда ваш запрос попадает на серверы помощника, начинается цепочка обработки:

1. Токенизация — текст разбивается на куски (токены). Слово "помощник" может быть одним токеном, а сложное слово "автоматизировать" — двумя или тремя.
2. Встраивание в пространство — каждый токен преобразуется в вектор (набор чисел). Похожие слова получат похожие векторы.
3. Обработка трансформером — анализирует все токены одновременно, ища связи и закономерности.
4. Генерирование — начинает предсказывать следующий токен, потом следующий, и так до конца ответа.
5. Декодирование — токены преобразуются обратно в слова и предложения.

Весь процесс занимает от одной до пяти секунд в зависимости от длины ответа.

Выходные данные: текст, голос, видео, код

Помощник может выдать ответ в разных форматах:

Текст — стандартный формат. Помощник пишет ответ в чате.

Голос — система синтезирует речь на основе текста. Вы слышите голосовое сообщение вместо текста. Это удобно при работе на мобильном или в машине.

Код — если в ответе есть программный код, помощник форматирует его специально. Это облегчает копирование и использование.

Структурированные данные — таблицы, JSON, CSV. Полезно для программистов и аналитиков.

Изображения — некоторые помощники (ChatGPT с DALL-E, Gemini с Imagen) могут генерировать картинки по описанию.

Топ-15 Лучших ИИ Ассистентов 2025

Выбор помощника зависит от того, что вы хотите делать. Существуют универсальные решения, которые справляются со всем, и специализированные инструменты для конкретных задач.

ChatGPT (OpenAI) — Лидер Рынка

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

ChatGPT решает почти любую задачу. Маркетолог генерирует идеи контента, программист пишет функции, студент готовится к экзамену, предприниматель анализирует рынок. Самый популярный выбор для новичков.

Плюсы

• Мощная модель GPT-4 понимает контекст и нюансы
• Огромное комьюнити — легко найти гайды и решения проблем
• Интеграции с другими сервисами через API
• Можно создавать Custom GPT под свои нужды
• Веб-поиск включен (находит актуальную информацию)

Минусы

• Платная подписка стоит $20/месяц
• Контекстное окно меньше, чем у Claude
• Иногда галлюцинирует (выдумывает информацию)
• Интерфейс может быть перегруженным для новичка

Как начать работу:

Перейти на openai.com, создать аккаунт через Google или Email. ChatGPT Free доступен без подписки. Попробуйте писать вопросы и экспериментировать.

Google Gemini — Интеграция в Экосистему Google

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Если вы уже используете Google Workspace, Gemini станет естественным расширением. Помощник интегрируется прямо в Gmail, Google Docs, Google Sheets. Пишете письмо — помощник предложит улучшения. Работаете с таблицей — поможет анализировать данные.

Плюсы

• Плотная интеграция с Google сервисами
• Анализ видео и изображений лучше, чем у ChatGPT
• Real-time поиск находит свежие новости
• Контекстное окно 200K токенов (больше, чем ChatGPT)
• Бесплатная версия работает хорошо

Минусы

• На русском языке работает хуже, чем на английском
• Сильно привязан к экосистеме Google
• Меньше интеграций третьих сервисов, чем у ChatGPT

Как начать работу:

Перейти на gemini.google.com, войти через Google аккаунт. Если используете Google Workspace, активируйте Gemini в приложениях.

Claude (Anthropic) — Документо-Ориентированный

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Claude создан для обработки больших объемов текста. Загружаете целую книгу, диссертацию, исследовательский отчет — и помощник анализирует, резюмирует, отвечает на вопросы по содержимому. Идеален для аналитиков, исследователей, студентов.

Плюсы

• Самое большое контекстное окно (200K+)
• Отличная безопасность и конфиденциальность (GDPR)
• Не использует ваши данные для обучения новых моделей
• Хорошо объясняет сложные концепции
• Меньше галлюцинирует, чем конкуренты

Минусы

• Меньше интеграций, чем ChatGPT
• На русском языке понимает хуже
• API дороже других
• Не может создавать

Как начать работу:

Перейти на claude.ai, создать аккаунт. Загрузить PDF или текстовый файл. Начать диалог с документом.

Perplexity AI — Поиск с ИИ Ответами

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Perplexity — это поиск нового поколения. Вместо того, чтобы искать в Google и переходить по ссылкам, вы задаете вопрос Perplexity. Сервис ищет информацию, синтезирует ответ и показывает источники. Идеально для журналистов, аналитиков, исследователей.

Плюсы

• Всегда показывает источники информации
• Real-time поиск в интернете
• Фактчекинг (помощник сам проверяет информацию)
• Хорошо работает на русском
• Бесплатная версия полнофункциональна

Минусы

• Не может создавать собственный контент (только поиск)
• Меньше интеграций
• Не работает без интернета

Как начать работу

Перейти на perplexity.ai, создать аккаунт. Начать писать вопросы. Система сразу покажет ответ с источниками.

Microsoft Copilot — Встроенный в Windows и Office

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Если работаете на Windows и используете Microsoft 365, Copilot появится прямо в ваших приложениях. Пишете отчет в Word — помощник предложит улучшения. Создаете презентацию в PowerPoint — помощник генерирует слайды. Работаете с данными в Excel — помощник анализирует таблицу.

Плюсы

• Встроен в уже установленное ПО
• Хорошая интеграция с корпоративными системами
• Бесплатно для пользователей Microsoft 365
• Работает локально, данные не уходят в облако

Минусы

• Только для пользователей Windows и Office
• Меньше функций, чем самостоятельный ChatGPT
• Привязан к экосистеме Microsoft

Как начать работу

Обновить Windows 11 до последней версии. Нажать Ctrl+I чтобы открыть Copilot. Или открыть Word/Excel и найти кнопку Copilot в интерфейсе.

GigaChat (Сбер) — Лучший для Русского Языка

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

GigaChat понимает русский язык лучше, чем конкуренты. Идиомы, сленг, региональные выражения — все это воспринимается корректно. Если вам важно качество ответов на русском, это ваш выбор.

Плюсы

• Лучшее качество русского языка (94% на MERA)
• Понимает русский сленг и культурный контекст
• Интегрирован в сбербанк-экосистему
• Может генерировать изображения через Kandinsky
• Есть бесплатная версия

Минусы

• Меньшее контекстное окно (32K vs 128K у ChatGPT)
• Меньше интеграций, чем западные аналоги
• Привязан к российским сервисам

Как начать работу:

Перейти на gigachat.ai или salut.ai, создать аккаунт через номер телефона. GigaChat бесплатен на базовом уровне.

Яндекс GPT — в Экосистеме Яндекса

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Если вы SEO-специалист, маркетолог или работаете с Яндекс.Метрикой, Яндекс GPT встраивается в ваш рабочий процесс. Помощник интегрируется в браузер и предлагает улучшения текстов для SEO, анализирует данные из Метрики.

Плюсы

• Второй лучший по качеству русского (92%)
• Встроен в популярный браузер
• Интеграция с Яндекс.Метрикой
• Подходит для SEO-работы

Минусы

• Меньше функций, чем GigaChat
• Привязан к Яндекс-экосистеме
• Меньше интеграций с западными сервисами

Как начать работу

Установить Яндекс браузер. Яндекс GPT встроен в него. Открыть браузер и начать писать вопросы.

Шедеврум (Яндекс) — для Творчества

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Создание визуального контента. Нужна картинка для статьи, видео для соцсетей, аватар для профиля — Шедеврум генерирует все это. Понимает русский язык, поэтому описание "красивый закат над морем" даст нужный результат.

Плюсы

• Понимает русский язык в промптах
• Может генерировать видео, а не только картинки
• Встроен в Яндекс экосистему
• Бесплатная версия доступна

Минусы

• Специализирован только на визуальном контенте
• Качество ниже, чем у DALL-E
• Ограничения на количество генераций в день

Как начать работу:

Перейти на shedevrum.ai, описать желаемое изображение на русском языке. Система генерирует картинку за несколько секунд.

GitHub Copilot — для Программистов

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Программист пишет код, а Copilot подсказывает. Помощник предлагает варианты завершения функции, генерирует тесты, объясняет чужой код. Ускоряет разработку на 40-55% по данным исследований.

Плюсы

• Встроен прямо в редактор кода
• Работает с популярными языками программирования
• Генерирует функции, функции, документацию
• Бесплатная версия для студентов
• Учится на вашем коде

Минусы

• Платная подписка начинается с $10/месяц
• Иногда генерирует неоптимальный код
• Привязан к экосистеме VS Code/JetBrains

Как начать работу:

Установить VS Code, добавить расширение GitHub Copilot. Авторизоваться через GitHub. Начать писать код — Copilot будет предлагать дополнения.

Writesonic — для Маркетологов

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Маркетолог или копирайтер генерирует идеи, пишет заголовки, создает описания товаров. Writesonic имеет встроенные шаблоны для разных типов контента: посты для Instagram, описания товаров для интернет-магазина, посадочные страницы.

Плюсы

• Специализирован на маркетинговом контенте
• Много готовых шаблонов
• Быстро генерирует текст
• Хорошо оптимизирует для SEO

Минусы

• Платная подписка стоит от $25/месяц
• Качество ниже, чем у ChatGPT
• Меньше интеграций

Как начать работу:

Перейти на writesonic.com, создать аккаунт. Выбрать нужный шаблон и заполнить параметры. Writesonic генерирует текст за секунды.

Otter.ai — для Транскрипции

;

Базовые характеристики

Идеальные сценарии использования

Журналист записывает интервью, менеджер записывает встречу — Otter.ai автоматически преобразует аудио в текст. Помощник выделяет ключевые моменты, создает резюме, позволяет искать по содержимому.

Плюсы

• Высокая точность транскрипции
• Встроен в популярные видеосервисы
• Генерирует резюме встреч
• Позволяет искать по записям
• Бесплатная версия доступна

Минусы

• На русском языке точность ниже
• Платные тарифы от $8.33/месяц
• Зависит от качества аудио

Как начать работу:

Перейти на (otter.ai)[https://otter.ai/], создать аккаунт. Подключить к Zoom или Google Meet. Следующие встречи будут автоматически транскрибироваться.

Мобильные и Носимые ИИ Ассистенты

Bee AI — Запись на Браслете

;

Характеристики

Как это работает:

Надели браслет Bee AI — он записывает все разговоры. Дома синхронизировал с компьютером, и помощник расшифровал, резюмировал и отправил тебе текст. Приватность высокая: данные хранятся локально, не на облаке.

Плюсы

• Портативность (на запястье)
• Приватность (локальная обработка)
• Удобно для журналистов и исследователей
• Высокое качество звука

Минусы

• Дорого ($50)
• Батарея сядет через 7 часов
• Требует обработки на компьютере

PLAUD Note — Портативный Диктофон

;

Характеристики

Как это работает:

Включил PLAUD Note, положил на стол на встречу — помощник записывает. После встречи синхронизировал с облаком через приложение. Система генерирует резюме, выделяет ключевые моменты, создает список действий.

Плюсы

• Длительная батарея (16 часов)
• Качественный микрофон
• Облачная синхронизация
• Хорошее приложение для управления записями

Минусы

• Дорого ($170)
• Нужно заряжать
• Данные в облаке (вопрос приватности)

Limitless AI — Подвеска с ИИ

;

Характеристики

Как это работает:

Надел Limitless на шею. Подвеска постоянно записывает ваш день — встречи, разговоры, идеи. Синхронизируется с вашим календарем, заметками, файлами. Когда нужна информация, помощник находит её в записях.

Плюсы

• Стильный дизайн (выглядит как украшение)
• Очень длительная батарея
• Интеграция с календарем и заметками
• Удобна для креативных людей

Минусы

• Самая дорогая ($199)
• Вопросы приватности (постоянная запись)
• Требует облачное хранилище

Тренды персональных ИИ Ассистентов: что нас ждёт

Персональные ИИ ассистенты развиваются быстро. Каждый месяц появляются новые возможности, новые модели, новые применения. Важно понимать, куда движется технология.

Тренд 1: Специализация и Нишевизация

От универсального к узкоспециализированному

Раньше идея была: один ассистент для всех. Универсальное решение, которое справляется со всеми задачами.

Сейчас тренд разворачивается в другую сторону. Появляются ассистенты, которые глубоко специализируются в одной области:

• Для программирования: GitHub Copilot, Cursor IDE
• Для маркетинга: Writesonic, Copy.ai
• Для творчества: Midjourney, Runway
• Для права: LawGeex, Kira
• Для медицины: med-PaLM, Biomedical BERT
• Для финансов: Bloomberg terminals с ИИ

Почему это происходит?

Узкоспециализированный ассистент понимает контекст вашей профессии лучше. Он знает язык индустрии, типовые задачи, лучшие практики. Результат точнее и полезнее.

Прогноз на 2026-2027: каждая крупная профессиональная область получит своего ИИ-специалиста.

Тренд 2: Персонализация Через Обучение На Ваших Данных

Ассистент, который знает вас

Будущее персональных ассистентов — это когда помощник обучается на ваших данных, документах, стиле написания.

Представьте: загружаете все свои статьи, письма, доклады. Ассистент анализирует ваш стиль, вашу логику, ваши предпочтения. Потом, когда вы просите написать текст, помощник пишет в вашем стиле, с вашей логикой.

Примеры в 2025:

• Custom GPT (можно загружать свои файлы и обучать)
• Claude Project Workspace (для личных данных)
• GigaChat с загрузкой документов
• Perplexity Custom (создание личного поиска)

Технология: RAG (Retrieval-Augmented Generation) — ассистент используется ваши документы как справочник, не переобучиваясь.

Эффект: помощник становится не просто помощником, а вашим клоном. Пишет как вы, думает как вы, знает ваши секреты и опыт.

Тренд 3: Мобильность и Носимые Устройства

ИИ на запястье, на шее, в кармане

Если раньше ассистент был привязан к компьютеру или смартфону, сейчас появляются мобильные и носимые решения.

Примеры 2025:

• Bee AI — браслет, записывает встречи
• PLAUD Note — портативный диктофон с ИИ
• Limitless AI — подвеска на шею, личная память
• Humane AI Pin — носимое устройство с проектором
• Meta Ray-Ban Smart Glasses — очки с ИИ

Эффект: ассистент всегда с вами. Во время встречи, пути, прогулки. Не нужно доставать телефон или ноутбук.

Прогноз: к 2026 году 30% профессионалов будут использовать носимые ИИ устройства для работы.

Тренд 4: Глубокая Экосистемная Интеграция

ИИ встроен везде. Больше не нужно переключаться между приложениями. ИИ встроен прямо в то, где вы работаете.

Google: Gemini встроен в Gmail, Docs, Sheets, Meet, Calendar. Пишете письмо — Gemini предлагает улучшения. Работаете с таблицей — Gemini анализирует данные.

Microsoft: Copilot встроен в Windows 11, Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams. Создаете презентацию — Copilot генерирует слайды.

Сбер: GigaChat встроен в Салют экосистему, Салют TV, портальные решения.

Apple: Siri интегрирован в iOS, macOS, Apple Watch, HomePod.

Эффект: вы не запускаете ассистента — ассистент всегда рядом.

Прогноз: к 2027 году глубокая интеграция станет стандартом. ОС без встроенного ИИ будут исключением.

Тренд 5: Агенты ИИ и Автономные Системы

От помощника к автономному агенту

Сейчас ассистент отвечает на вопросы. Будущее — ассистент выполняет задачи самостоятельно.

Примеры агентов:

• Агент создает встречу, отправляет приглашения, синхронизирует календарь
• Агент пишет письмо, согласует его с вами, отправляет
• Агент анализирует документ, выделяет ключевые пункты, создает резюме, публикует в корпоративный портал

Как это работает: ассистент разбирает вашу задачу на подзадачи, выполняет каждую, проверяет результат, отчитывается.

Технология: Multi-agent systems, tool use, function calling.

Прогноз: к 2026 году корпоративные агенты-ассистенты будут заменять 30-40% работы офисного администратора.

Тренд 6: Мультимодальность

Один ассистент — множество форматов

Входящие данные: текст, голос, изображения, видео, документы Исходящие данные: текст, голос, изображения, видео, код, таблицы

Примеры 2025:

• ChatGPT может обрабатывать видео (понимает, что на нём происходит)
• Gemini анализирует видео с YouTube
• Claude читает PDF и генерирует резюме
• GigaChat генерирует изображения через Kandinsky

Эффект: ассистент понимает вас, какой бы формат вы ни выбрали. Записали голосовое сообщение — помощник поймет. Загрузили фото — проанализирует.

Прогноз: к 2027 году мультимодальность будет стандартом, а не фишкой.

Тренд 7: Русскоязычные Чемпионы

Российские модели вытесняют иностранные

GigaChat лидирует на MERA бенчмарке (94%). Яндекс GPT тоже мощный (92%). Это не случайность.

Почему это происходит:

• Западные модели обучены в основном на английском
• Российские модели специализируются на русском
• Растет спрос на локальные решения (по причинам санкций и приватности)

Прогноз на 2025-2026:

• GigaChat становится основным помощником для русскоязычного рынка
• Яндекс GPT расширяет функциональность
• Появляются специализированные российские модели (финансовая, медицинская, юридическая)

Эффект: к 2027 году 60% русскоязычных профессионалов будут использовать российские ассистенты как основной инструмент.

Тренд 8: Democratization (Доступность)

ИИ становится дешевле и проще

Цены падают:

• 2022: ChatGPT Plus $20/месяц (дорого для массы)
• 2023: появились бесплатные альтернативы
• 2024-2025: бесплатные версии практически не отличаются от платных
• 2026: платная подписка исчезнет, вместо неё будут микротранзакции

Примеры:

• ChatGPT Free доступен всем
• Claude Free имеет контекст 200K (как платные конкуренты)
• GigaChat Free полнофункционален

Эффект: барьер для входа исчезает. Даже студент может использовать мощный ассистент. Прогноз: к 2027 году качественный ИИ-ассистент будет как электричество — доступно и дешево.

Тренд 9: Privacy First и Edge AI

Данные остаются у вас Растущая озабоченность приватностью толкает разработчиков к локальной обработке.

Примеры:

• DeepSeek — открытая модель, можно запустить на своем компьютере
• Ollama — платформа для запуска локальных моделей
• Llama 2 — Facebook выпустила открытую модель
• Edge AI — обработка на устройстве, без облака

Технология: квантизация моделей, оптимизация для мобильных и домашних компьютеров. Эффект: вы контролируете свои данные. Модель работает локально, не нужен интернет. Недостаток: требует мощный компьютер или длительная обработка.

Прогноз: к 2027 году 40% техничных пользователей будут использовать локальные модели для чувствительных задач.

Тренд 10: B2B Корпоративизация

ИИ входит в бизнес-процессы

Если раньше ИИ использовали отдельные сотрудники, сейчас компании внедряют ассистентов как часть инфраструктуры.

Примеры:

• Компания создает собственного ИИ-ассистента на базе GPT для сотрудников
• Ассистент интегрирован в CRM, ERP, системы управления проектами
• Ассистент решает задачи: анализ данных, создание отчетов, поддержка клиентов
• ROI: снижение затрат на операции на 30-50%

Примеры компаний:

• McKinsey внедрил ассистент для анализа деклараций
• Morgan Stanley создал ассистент для анализа данных
• Siemens использует ассистент для управления производством

Прогноз: к 2026 году 70% крупных компаний будут использовать корпоративных ИИ-ассистентов. К 2027 году это будет 90%.

Заключение: Будущее Персональных ИИ Ассистентов

ИИ ассистенты — это не будущее, это уже сейчас.

Технология развивается быстро. За три года от ChatGPT (ноябрь 2022) до сейчас произошла революция. ИИ перешел из экспериментального инструмента в рабочий инструмент. Главные выводы:

1. Нет универсального решения — каждый выбирает под свои задачи. Новичок? ChatGPT Free. Программист? GitHub Copilot. SEO-специалист? GigaChat для русского, ChatGPT для глубины.
2. Качество достаточное для работы — современные ассистенты справляются с 70% офисных задач. Остальные 30% требуют человека.
3. Обучение необходимо — просто использовать ИИ недостаточно. Нужно учиться писать промпты, проверять ответы, интегрировать в рабочие процессы. Это отдельный навык.
4. Этика важна — используйте ИИ честно. Раскрывайте, редактируйте, проверяйте. Робот — это инструмент, как Excel или Google. Инструмент не виновен, виноват пользователь.
5. Адаптация критична — те, кто научился работать с ИИ, получат конкурентное преимущество. К 2027 году это станет стандартным навыком.

Лайк!

Еще от этого автора

Искусственный интеллект изменил то, как создаётся контент, и стал частью повседневной работы автора, редактора и маркетолога. С его помощью легко генерировать тексты, экономить время и находить новые нестандартные идеи, когда вдохновения мало. Нейросеть может помочь написать статью, адаптированную под нужную тему, стиль и задачи бизнеса. Но важнее всего – знать, как правильно использовать нейросеть, чтобы получить не роботизированную мешанину из сомнительной информации, а текст с структурой, логикой и смыслом.

В этом материале – профессиональный разбор: как использовать нейросети для написания текстов, какие задачи можно делегировать ИИ, как сформулировать точный запрос и получить качественный результат.

Когда и зачем стоит использовать нейросети для текстов

Написание текстов – задача, которая требует времени, концентрации и ресурсов. ИИ помогает ускорить процесс создания статей, оптимизировать рутину и повысить качество материалов. Также нейросети полезны, когда задача – регулярное создание контента: статьи для блога, описания для сайта, маркетинговые тексты, новости. Он помогает охватить большие объёмы, собрать информацию, сгенерировать текст «на базе» – особенно когда срок и объём сжат.

Применение нейросети в работе над текстами – не просто технологический тренд. Это решение, которое экономит время, снижает нагрузку на автора и позволяет сосредоточиться на важном: идеях, смысле и стратегии.

Что можно доверить ИИ, а над чем нужен контроль человека

Что можно доверить:

• Генерацию черновика текста: вступления, описания, абзацев, промежуточных частей.
• Перефразирование, упрощение языка, переработка контента в соответствии со стилем.
• Создание статей на русском языке для блога, сайта или научного проекта;
• Подбор ключевых слов, структуры и даже заголовков.
• Перевод и адаптацию на другие языки.
• Помощь в придумывании идей, формулировок, вариантов подачи – особенно когда «блок» или нет вдохновения.

Что обязательно делать вручную:

• Проверку фактов и данных – ИИ может допустить ошибки или «галлюцинации».
• Логическую выверку – последовательность мыслей, связность, контекст.
• Адаптацию под аудиторию, тон и стиль, которые важны для читателей.
• Проверку уникальности и оригинальности – важно, особенно для SEO и публикаций.
• Добавление авторского взгляда, примеров, ценной информации из опыта – то, что отличает «живой» текст от шаблона.

; ИИ – инструмент, но не автор. Именно человек понимает контекст, чувствует язык и знает свою аудиторию.

Лучшие нейросети для написания текстов: обзор и возможности

Вот обзор популярных систем, которые подходят для генерации текстов: их сильные стороны и задачи, для которых они подходят лучше всего.

Важно: выбор нейросети зависит от задачи. Для длинной статьи с логикой и структурой лучше подходят универсальные решения (ChatGPT, Notion AI), для маркетинга или описаний – Copy.ai, Rytr.

Как составить план статьи с помощью нейросети

Хорошая статья начинается с плана – это как карта перед путешествием. Если сразу задать чёткую структуру, следующая генерация текста будет проще и точнее.

Как составить план через ИИ:

1. Определить тему и цель статьи – о чём и для кого вы пишете.
2. Сформулировать промт: «Составь план статьи на тему …, с разделами: вступление, преимущества, риски, вывод, подзаголовки».
3. Уточнить формат: сколько блоков, нужна ли таблица, списки, подзаголовки, примеры.
4. Полученный план адаптировать вручную: под свои задачи, особенности аудитории, добавить нужные разделы.

Так получится «скелет» статьи – базовая структура, которую потом легко наполнить. План помогает сберечь логику, последовательность и избежать «прыжков» мысли.

Как правильно формулировать запрос (промт)

Промт – главный ключ к успеху вашей статьи. Если запрос неточный, результат будет расплывчатым или шаблонным. Чем конкретнее – тем лучше.

Рекомендации по промту:

• Указывайте тему + задачи: «Напиши вступление для статьи о преимуществах и рисках использования нейросети для создания контента».
• Если нужна структура – просите сразу план статьи.
• Можно задавать тон, стиль: лёгкий, экспертный, формальный, дружелюбный.
• Указывайте, для какой аудитории пишете и какой объём нужна.
• Если нужны списки, таблицы, примеры – укажите.

Хороший промт даёт чёткий результат, приближенный к финальному варианту.

Пошаговая генерация текста

Работа с ИИ можно разбить на этапы – так проще контролировать качество и структуру.

Шаги:

1. Сформировать план (писали об этом в четвертой части статьи).
2. Для каждого блока написать отдельный промт и получить текст.
3. Собрать все части в единый документ.
4. Проверить логичность, связки, переходы, структуру.
5. Если нужно – попросить ИИ доработать, расширить контент.
6. Вручную улучшить стиль, добавить примеры, актуальные данные, свои мысли.

Так текст получается не шаблонным, а живым – сочетает мощность ИИ и человеческий подход.

Как редактировать и проверять сгенерированный текст

Генерация – это только начало, далее обязательно следует редактирование и контроль:

• Проверить факты и данные – особенно, если статья предполагает цифры, ссылки, статистику. ИИ может «придумать» факты.
• Проверить логическую структуру: порядок абзацев, связность, плавность переходов.
• Оценить стиль и язык: убрать шаблонные фразы, «тяжёлый» стиль, механические конструкции.
• Убедиться, что текст читабельный и интересный – при необходимости добавить примеры, живые формулировки, свою точку зрения.
• Проверить уникальность – особенно важно для SEO и публикаций.

Редактирование – не просто «вычитка», а работа над смыслом, структурой и качеством.

Риски и ограничения при использовании ИИ

ИИ – конечно, мощный, но не идеальный инструмент, и мы реалистично подходим к взаимодействию с ним. Есть важные моменты, которые нужно учитывать:

• Нейросеть может сгенерировать недостоверную или выдуманную информацию. Особенно опасно при написании научных или экспертных статей.
• Иногда текст будет звучать шаблонно, одинаково «механически» – без индивидуального стиля и tone of voice автора.
• При массовом использовании – риск, что контент потеряет ценность, будет похожим и не оригинальным.
• Этические и юридические вопросы: особенно если есть внешние данные, исследования, цитаты – важно проверять, документировать, корректно ссылаться.

Поэтому ИИ – не волшебная палочка. Он требует разумного подхода, внимательности, ответственности.

Практические рекомендации для качественного результата

Чтобы нейросеть действительно стала помощником, а не проблемой:

• Делите задачу на части. Не просите «напиши статью на 2000 слов» сразу. Лучше: план → отдельные блоки → финальная сборка.
• Даёте конкретные, понятные промты. Чётко опишите тему, задачу, стиль, формат.
• Сравнивайте варианты. Генерируйте несколько версий – выберите лучшие, комбинируйте.
• Всегда редактируйте вручную. Добавляйте личный стиль, актуальные данные, примеры, проверяйте факты.
• Работайте с фактами. Если нужны цифры, статистика – используйте авторитетные источники, проверяйте.
• Следите за стилем и читабельностью. Текст должен быть понятным, логичным, интересным.
• Учитывайте аудиторию. Пишите так, чтобы текст был полезен, понятен, соответствовал ожиданиям читателей.

Так результат будет не просто «сгенерированный», а действительно качественный – готовый к публикации.

Вывод: как использовать ИИ эффективно и ответственно

Искусственный интеллект может ускорить работу с контентом в разы, предложить идеи, сгенерировать черновик, помочь с планом и структурой. Но чтобы получить качественный, живой, полезный текст – важно использовать ИИ разумно. Нужно ставить чёткие задачи, проверять, править, добавлять свой авторский голос, проверять факты. Тогда нейросеть станет не заменой работы автора, а инструментом, который помогает писать лучше, быстрее, эффективнее.

Соблюдайте эти правила, и создавайте статьи высокого качества вместе с ИИ – и они будут иметь полное право на звание «авторских». Когда результат превзойдёт простую генерацию – выйдет статья, которая действительно работает на ваши цели и приводит вам новую аудиторию.

Лайк!

Еще от этого автора

Почему правильный промпт — это 80% успеха

Разница между хорошим результатом от нейросети и плохим зависит не от мощности модели, а от качества инструкции. Это промпт — то, что вы пишете искусственному интеллекту. Одна фраза в правильной форме даст вам нужный результат. Та же фраза, но расплывчато сформулированная, приведёт к совершенно противоположному.

Что такое промпт и зачем его нужно писать правильно

Промпт это инструкция для нейросети, также это ваш способ общения с ИИ. Когда вы пишете запрос, нейросеть анализирует каждое слово, ищет контекст, определяет задачи.

Возьмите две инструкции:

Плохой вариант: «Напиши текст про кофе.

Результат: Общий, размытый текст о кофе на 500 слов.

Хороший вариант: «Напиши текст про кофе для блога о здоровье. Аудитория — женщины 25-40 лет. Акцент на пользу для здоровья. Объём — 300 слов. Стиль — дружеский, без научных терминов».

Результат: Точный, релевантный текст, готовый к публикации.

Разница в одной инструкции. Правильно писать промт для нейросети — это знание структуры: роль, задача, контекст, формат. Когда эти элементы на месте, качество промпта возрастает на 200-300%.

Почему правильный промпт экономит время и деньги

Исследования показывают конкретные цифры. Маркетологи, которые научились правильно составлять запрос для ChatGPT, экономят 15 часов в месяц. Копирайтеры увеличили CTR заголовков на 250%. Дизайнеры сократили время на макеты в три раза, когда начали давать Midjourney подробные инструкции.

Запрос нейросети — это не просто текст. Это ключ к получению результата, который работает. Без понимания, как писать запросы для нейросетей, вы платите те же деньги за подписку, но получаете результаты ниже среднего. С правильной техникой — получаете работу на уровне профессионала.

В этой статье вы узнаете всё, что нужно: структуру промптов, продвинутые техники для разных моделей, типичные ошибки и как их избежать. После прочтения вы будете писать инструкции для нейросети уверенно и быстро.

Что такое промпт и его основные элементы

Промпт это запрос, который вы отправляете нейросети. Слово пришло из английского (prompt — подсказка), но в работе с искусственным интеллектом оно подразумевает инструкцию для получения нужного результата. Промты это язык общения между вами и ИИ. Вместо кликов по кнопкам вы пишете на естественном языке, что нужно сделать, и нейросеть обрабатывает текст, анализирует его значение и генерирует ответ.

Что такое промт в нейросети — это текст, который вы даёте модели. Может быть как простым ("Напиши статью про Python"), так и сложным ("Создай изображение в стиле аниме с персонажем в красном плаще и синими волосами"). Рабочие промты это те, что содержат достаточно деталей, чтобы нейросеть поняла вашу задачу правильно.

Когда ChatGPT появился в ноябре 2022 года, люди начали кспериментировать с разными способами общения с моделью. Быстро выяснилось: от того, как сформулировать вопрос, зависит качество ответа. Люди обнаружили, что добавление контекста, примеров и четких инструкций улучшало результаты на 200-300%. Так родилась идея "инженерии промптов" — практика создания инструкций, которые максимально эффективна для работы с нейросетями. За два года эта область развилась из любительского хобби в профессиональный навык.

Появились стандартные техники: пошаговое рассуждение, обучение на примерах, ролевые задания. Компании начали нанимать специалистов. Сегодня использование правильных запросов для нейросети — это не опция, а необходимость для качественного результата.

Основные компоненты промпта

Хороший промпт состоит из шести элементов, которые работают вместе и создают четкую инструкцию для нейросети.

Роль — это то, кем должна выступать нейросеть. Вместо просто "напиши", скажите "ты опытный копирайтер с 10 годами опыта". Роль задает тон, стиль и уровень экспертизы. Нейросеть будет генерировать ответ в соответствии с этой ролью.

Задача — конкретное действие, которое нужно выполнить. Не "создай что-нибудь", а "создай 5 заголовков для поста о здоровье целевой аудитории 25-35 лет". Задача должна быть ясной и измеримой.

Контекст — фоновая информация, которая помогает нейросети понять ситуацию. Кто целевая аудитория, какие ограничения существуют, какой бэкграунд нужно учитывать. Контекст помогает генерировать релевантный результат, а не общий.

Формат — как должен выглядеть результат. Текст, таблица, JSON, маркированный список, код. Укажите формат, и нейросеть выдаст ответ именно в нём, не требуя переделок.

Примеры — образцы желаемого результата. Если вы показываете примеры хорошего ответа, нейросеть понимает стиль и структуру, которые нужны. Это мощный инструмент для улучшения качества на 30-50%.

Ограничения — что не нужно делать. "Без клише", "без научных терминов", "без упоминания конкурентов". Ограничения помогают исключить нежелательные элементы из ответа.

Пример реального промпта и его разбор

Вот как выглядит структурированный промпт в реальности:

Посмотрим на структуру:

• Роль: маркетолог с опытом в B2B.
• Задача: создать 3 заголовка для статьи про ИИ.
• Контекст: целевая аудитория (владельцы бухгалтерий), функция заголовков.
• Формат: пронумерованный список, максимум 10 слов.
• Примеры: два примера хороших заголовков.
• Ограничения: избегать клише и конкурентов.

Нейросеть получает ясную инструкцию, и выдаёт то, что работает сразу, без переделок. Писать промпты таким образом — это не искусство угадывания, а применение системы.

Промпт инжиниринг начинается именно здесь — с понимания, что каждый элемент промпта имеет значение. Это дисциплина составления инструкций, которые максимально эффективны. Составление промптов по определённой системе позволяет получать результаты на уровне профессионала, даже если вы новичок в работе с AI.

Когда вы видите такой промпт, становится ясно: это не просто текст, это архитектура инструкции. Чтобы создать эффективный промпт, нужно понимать, как каждый компонент влияет на результат. И именно это отличает людей, которые просто используют ChatGPT, от тех, кто может попросить у нейросети именно то, что ей нужно.

Структура идеального промпта: пошаговое руководство

Теперь перейдем к практике. Как правильно писать промт для нейросети — это не импровизация, а систематический процесс из шести шагов. Каждый шаг имеет значение. Если пропустить хотя бы один, результат будет хуже. Эта структура работает для ChatGPT, GigaChat, Midjourney и других моделей.

Шаг 1: Определите роль

Первое, что должен сделать промпт — это установить, кем выступает нейросеть. Четко сформулируйте роль в начале инструкции. Вместо того чтобы просто начать с задачи, дайте контекст о том, кто это выполняет.

Плохо: "Напиши текст про маркетинг".

Хорошо: "Ты — опытный маркетолог с 12 годами опыта в цифровом маркетинге. Твоя задача..."

Роль может быть профессиональной ("SEO-специалист"), личной ("творческий человек"), или техническая ("Python-разработчик"). Чем конкретнее роль, тем ближе к реальности будет ответ. Нейросеть адаптирует свой стиль, словарный запас и подход к задаче в зависимости от роли.

Роль также влияет на тон. Маркетолог пишет коммерчески, учитель пишет доступно для ученика, журналист пишет для аудитории. Нейросеть это понимает.

Шаг 2: Четко сформулируйте задачу

После роли идет задача. Здесь нужна конкретика. Не "создай контент", а "создай 5 идей для постов в “соц.сеть” для интернет-магазина одежды".

Плохо: "Напиши статью про Python".

Хорошо: "Напиши статью про основные типы данных в Python для начинающих программистов. Объем — 1500 слов. Включи примеры кода."

В задаче ответьте на вопрос: что именно нужно создать? Сколько? Для кого? С какой целью? Нейросеть обрабатывает каждое слово. Если задача расплывчата, результат будет расплывчатым.

Правильно составлять задачу означает использовать глаголы действия: напиши, создай, проанализируй, сгенерируй, составь список. Избегайте модальных слов вроде "попробуй" или "может быть". Будьте директивны: "Напиши" работает лучше, чем "Можешь ли ты написать".

Но вот в чем особенно важно понимание: если вы хотите получить результат, который можно использовать сразу, без переделок, нужно быть максимально конкретным в формулировке. Это не просто совет — это основа эффективной работы с нейросетью. Чтобы получить более качественный результат, добавляйте детали: целевую аудиторию, цель, формат ответа, ограничения.

Именно здесь начинается правильное составление — с четкой и детальной задачи.

Шаг 3: Добавьте контекст

Контекст — это фоновая информация, которая помогает нейросети понять, почему эта задача важна и как её решить правильно. Контекст включает целевую аудиторию, ограничения, цель использования результата.

Пример контекста:

• "Целевая аудитория — женщины 25-40 лет, интересующиеся здоровьем".
• "Текст будет опубликован на LinkedIn".
• "Компания работает на B2B рынке с бюджетом 100K+".
• "Должен быть пригоден для социальных сетей".

Контекст может быть кратким (2-3 предложения) или развернутым (параграф). Главное — что он релевантен задаче. Не добавляйте лишнего: каждая деталь должна влиять на итог. Фокусируйтесь только на релевантной информации.

Особенно важно понимать: контекст — это не просто дополнительная информация. Это ключ к получению релевантного результата с помощью нейросети. Если вы добавляете правильный контекст, нейросеть генерирует результат, который соответствует именно вашей ситуации.

Здесь есть еще один момент: контекст помогает исключить нежелательные интерпретации. Когда нейросеть понимает полную картину, она реже ошибается. Например если вы пишете "контент план для “соцсети", это одно. А если вы добавляете контекст: "контент план на месяц для бутика одежды с ЦА женщины 20-35 лет", результат будет совершенно другим — более точным и полезным.

Шаг 4: Укажите формат результата

Желаемый результат должен быть в определённом формате. Укажите его явно. Форматы могут быть разные:

• Текст — свободный формат.
• Список — пронумерованный или маркированный.
• Таблица — с колонками.
• JSON — структурированные данные.
• Код — на конкретном языке программирования.
• Markdown — отформатированный текст.

Также укажите длину: "300 слов", "5 пунктов", "2 абзаца". Нейросеть будет придерживаться этих ограничений. Если вы не укажете длину, она может выдать 200 слов или 2000 — потому что это технически правильный результат.

Пример: "Сделай ответ в виде маркированного списка из 7 пунктов. Каждого слайда должно быть одно предложение." — так вы даёте нейросети четкую инструкцию о том, как должен выглядеть результат.

Промпты чтобы получить результат в нужном формате — это основа эффективной работы. Если вы нажимая на кнопку отправляете промпт без указания формата, вы оставляете на усмотрение нейросети то, как она организует информацию. Но когда вы явно указываете "формат ответа должен быть таблицей с тремя колонками", результат становится готовым к использованию.

Этот шаг часто пропускают, но он критически важен. Формат — это не деталь, это структура вашего результата. Создания идеального результата невозможно без четкого понимания того, как этот результат должен выглядеть.

Шаг 5: Добавьте примеры

Примеры — это один из самых мощных инструментов для получения качественного результата. Если вы показываете примеры хорошего ответа, нейросеть "понимает" стиль и качество, которые от неё ожидают.

Как работают примеры: нейросеть видит паттерны. Если вы даете два примера хороших заголовков, она генерирует третий в той же логике. Это называется Few-shot learning — обучение на примерах.

Оптимальное количество примеров — 2-5. Одного примера может быть недостаточно. Слишком много примеров загромождает инструкцию. В примерах показывайте то, что вы хотите получить: стиль, тон, длину, структуру.

Пример:

Шаг 6: Установите ограничения

Ограничения — это то, чего не должно быть. Они помогают исключить нежелательные элементы. Используйте фразы вроде "Избегай", "Не используй", "Без".

Примеры ограничений:

• "Без клише и банальностей".
• "Не упоминай конкурентов".
• "Без научных терминов — пиши простым языком".
• "Не используй цифры больше 10".
• "Без эмодзи".

Ограничения работают как фильтр. Нейросеть получает сигнал: "вот это исключить". Это особенно полезно, когда у нейросети есть привычка добавлять клише или сложные слова, когда нужны простые.

Для генераторов изображений (Midjourney, DALL-E) ограничения записываются через "--no". Например: "--no blur, low quality, watermark".

Продвинутые техники промптинга

Базовая структура промпта — это фундамент. Но есть техники написания промптов, которые помогут получить результат на 40-100% лучше. Эти методы работают для любых моделей и любых задач. Используйте их, когда базовый подход недостаточен.

Преимущества этих техник в том, что они позволяют раскрыть полный потенциал нейросетей. Возможности, которые откроются перед вами, выходят далеко за рамки базовых промптов. Каждая техника решает конкретную проблему, поэтому важно разбираться, когда и какую применять.

Рекомендации здесь просты: изучите все четыре техники, потом выбирайте ту, которая подходит под вашу задачу. Это не означает, что вам нужно использовать все сразу. Поэтому подходите избирательно — каждая техника имеет свою нишу.

Рассказываем подробнее о каждой из них.

Chain of Thought: рассуждение пошагово

Методы промптинга включают Chain of Thought (CoT) — техника, которая просит нейросеть рассуждать пошагово перед ответом. Вместо "Реши задачу" вы пишите "Реши задачу, показав все шаги рассуждения".

Это работает потому, что нейросеть может ошибаться при прямом решении, но если рассуждать пошагово, ошибки становятся менее вероятны. Нейросеть как бы "думает вслух", и это помогает её логике.

Этапы применения этой техники следующие: сначала опишите проблему, потом попросите нейросеть разбить решение на части, затем — показать каждый шаг. Это особенно понятный подход для сложных аналитических задач. Пример:

Плохо: "Какой будет результат инвестиции 10,000 руб под 8% годовых за 5 лет?"

Хорошо:

"Рассчитай, какой будет результат инвестиции 10,000 руб под 8% годовых за 5 лет. Покажи пошагово: Сумму за каждый год Промежуточные расчеты Финальный результат"

Результат: точность увеличивается на 40-60% для аналитических задач. Это особенно заметно для математики, логики и анализа данных.

Few-shot learning: обучение на примерах

Мы уже говорили о примерах в шаге 5. Few-shot learning — это формальное название этого подхода. "Few" значит несколько, "shot" значит попытка. То есть несколько примеров перед основной задачей.

Few-shot vs Zero-shot: Zero-shot это когда вы не даете примеров. Few-shot это когда даете 2-5 примеров. Zero-shot работает для простых задач ("Переведи на английский"). Few-shot работает для сложных и творческих ("Создай заголовки в специфичном стиле").

Оптимальное количество примеров — 3-5. Два примера может быть недостаточно для нейросети, чтобы уловить паттерн. Больше пяти — загромождает инструкцию и может запутать модель.

Как выбрать примеры: они должны быть репрезентативными. Если вам нужны разные типы результатов, покажите разные типы в примерах. Если нужен один стиль, все примеры должны быть в этом стиле.

Role-based prompting: ролевые задания

Это техника, когда вы даете нейросети конкретную роль перед задачей. "Ты опытный копирайтер" или "Ты Python-разработчик с опытом в машинном обучении". Роль устанавливает контекст и влияет на весь ответ.

Как это работает: каждая роль имеет ассоциированный с ней опыт и способ мышления в обучающих данных нейросети. Когда вы говорите "ты копирайтер", модель активирует паттерны копирайтинга. Когда говорите "ты аналитик данных", она отвечает как аналитик.

Примеры ролей:

• Профессиональные: SEO-специалист, маркетолог, программист.
• Личные: творческий человек, критический мыслитель.
• Технические: эксперт в машинном обучении, DevOps-инженер.

Можно комбинировать техники: начать с ролевого задания, добавить примеры, и попросить пошаговое рассуждение. Эта комбинация дает лучший результат, чем каждая техника отдельно.

Negative prompting и цепочки

Negative prompting — это когда вы указываете, что НЕ должно быть в результате. Для текста: "Без клише, без сложных слов". Для изображений: "--no blur, watermark, low quality". Синтаксис:

• Для текста: "Избегай...", "Не используй...", "Без...".
• Для Midjourney: "--no [что исключить]".
• Для DALL-E: "avoid [что исключить]".

Цепочки промптов — это когда вы разбиваете сложную задачу на несколько более простых, выполняемых последовательно. Нейросеть получает результат первого промпта, затем использует его во втором, и так далее. Это помогает нейросети справиться с многоступенчатыми процессами, которые иначе были бы для неё сложны.

Промпты для разных моделей ИИ

Каждая нейросеть имеет свои особенности. Принципы структуры промпта одинаковые, но деталь синтаксиса и фокус различаются. Промты для нейросети нужно адаптировать под конкретную модель для получения лучшего результата.

ChatGPT и текстовые модели

ChatGPT, Claude и GigaChat работают с текстом. Они хорошо понимают естественный язык, контекст и нюансы. Промты для chatgpt должны быть развернутыми, но не перегруженными.

Что работает хорошо:

• Четкая роль в начале.
• Примеры желаемого стиля (особенно для творческих задач).
• Пошаговые инструкции для сложных процессов.
• Ограничения в виде "Избегай...".

Пример для ChatGPT:

Ты — маркетолог для SaaS-компании.  Создай объявление для Google Ads про CRM. Аудитория — владельцы малого бизнеса. Длина — 60 слов. Используй слова: экономия, простота, автоматизация. Без: обещаний "в 10 раз лучше", клише про "революцию".

Промты для нейросетей типа Claude требуют более подробный контекст, потому что они ориентированы на вдумчивые ответы. GigaChat, как русская модель, хорошо реагирует на русскоязычный контекст и русские примеры.

Midjourney и генерация изображений

Midjourney работает с визуальными описаниями. Синтаксис отличается, здесь используются параметры вроде "--ar 16:9" (aspect ratio), "--v 5" (версия модели), "--s 50" (scale).

Основное отличие: в Midjourney нужно быть конкретнее с визуальными элементами. Вместо "красивая картинка" пишите "портрет девушки с длинными рыжими волосами, голубые глаза, студийное освещение, стиль портретной фотографии, резкие детали".

Структура промпта для Midjourney (любой другой нейросети):

1. Объект и главный элемент
2. Стиль (fotografic, oil painting, watercolor и т.д.)
3. Освещение и атмосфера
4. Композиция
5. Параметры (--ar, --v, --s)

Пример:

A cozy coffee shop interior, warm golden lighting, wooden tables,  plants on shelves, morning light through windows,  digital painting style, cinematic, high quality --ar 16:9 --v 5 --s 75 Negative prompting для Midjourney: "--no blur, low quality, watermark, text".

DALL-E, Stable Diffusion и русские модели

DALL-E работает иначе: модель более чувствительна к описанию объектов и может ошибаться при сложных сценариях. Stable Diffusion (локальная модель) часто требует более технических параметров.

Различия: DALL-E предпочитает описания на английском. Stable Diffusion работает с "seeds" (зерна случайности) и "steps" (количество итераций). Для русских моделей (Kandinsky) используйте русский язык и описания, адаптированные под русскую культуру.

Когда использовать какую:

• ChatGPT: текст, копирайтинг, анализ, программирование.
• Midjourney: профессиональные изображения, дизайн, иллюстрации.
• DALL-E: концепт-арт, экспериментальные картинки.
• Stable Diffusion: если нужна локальная модель без облака.
• Kandinsky/GigaChat: если работаете с русским контентом.

Какой результат ожидать: текстовые модели дают готовый текст за 5-30 секунд. Генераторы изображений требуют 30-60 секунд и часто нужна доработка.

Типичные ошибки при написании промптов и как их избежать

Даже опытные пользователи совершают ошибки при работе с нейросетями. Почему промпт не работает — обычно ответ кроется в одной из типичных проблем. Изучите их, чтобы не повторять чужие ошибки.

Слишком общая формулировка и недостаточный контекст

Самая распространенная ошибка: "Напиши текст про маркетинг". Нейросеть получает расплывчатую задачу и выдает расплывчатый результат. Как избежать ошибок здесь просто: добавить деталей.

Плохо: "Напиши статью про Python".

Хорошо: "Напиши статью про основные типы данных в Python для новичков. Объём 800 слов. Включи примеры кода с объяснениями."

Недостаточный контекст — это когда вы не объясняете, для кого это нужно, где это будет использовано, какие ограничения есть.

Решение: добавить одно-два предложения про целевую аудиторию, цель и формат. Это займет 30 секунд, но улучшит результат на 100%.

Противоречие в промпте и неправильный выбор языка

Как это работает: если вы пишете "Напиши в дружеском тоне" и одновременно "Без эмодзи и восклицаний", нейросеть может запутаться. Не обязательно, но возможно.

Типичные противоречия:

• "Дружеский тон" + "Без личных местоимений".
• "Креативный текст" + "Без метафор и сравнений".
• "Простой язык" + "Используй термины".

Решение: проверьте промпт на логичность. Все ограничения должны быть совместимы с основной задачей.

Неправильный выбор языка: если вы используете ChatGPT, лучше писать на английском для лучших результатов. Но если работаете с GigaChat или Kandinsky, русский язык часто работает лучше. Почему нейросеть неправильно понимает иногда из-за языка: модель может быть обучена лучше на одном языке, чем на другом.

Галлюцинации, слишком длинные промпты и отсутствие примеров

Галлюцинации — это когда нейросеть выдает информацию, которой нет в её обучении. Например, выдумывает ссылки на статьи или цифры. Как избежать ошибок здесь: просить проверку. Добавьте в промпт "Убедись, что все цифры и факты верны" или "Скажи, если не уверен".

Слишком длинные промпты (больше 3000 символов) могут сбить модель с толку. Она потеряется в деталях. Слишком общие промпты (50 символов) не дают достаточно информации. Оптимум: 300-1500 символов для большинства задач.

Отсутствие примеров для творческих и специфичных задач — это промах. Если вы ничего не показали нейросети, как она узнает, что вам нужно? Добавьте 2-3 примера желаемого результата, и качество будет варьироваться на 30-50%.

Как улучшить промпт: итеративный процесс

Первый результат редко бывает идеальным. Это нормально. Как улучшить промпт — это не магия, а систематическое пошаговое добавление деталей и доработок. Этот процесс называется итеративным, потому что вы повторяете его несколько раз, каждый раз улучшая результат.

Тестирование и анализ результата

Отправьте первый вариант промпта в нейросеть и получите результат. Не спешите его использовать. Сначала проанализируйте.

На что смотреть при оценке:

• Соответствует ли результат задаче (вы просили 5 идей — получили 5?).
• Правильный ли стиль и тон.
• Достаточно ли деталей или всё слишком обобщено.
• Есть ли ошибки или противоречия.
• Релевантен ли результат для целевой аудитории.

Как правильно тестировать: генерируйте промпт несколько раз. Нейросеть может выдавать разные результаты. Если результат хороший в 80% попыток, это хороший знак. Если в 20% — то промпт нужно доработать.

Когда результат достаточно хороший: если вы получили то, что просили, и это можно использовать либо с минимальной доработкой (5-10% редактирования), то это win. Не стремитесь к идеалу, если практический результат уже работает.

Уточнение и доработка промпта

Если результат не устраивает, начните с одного изменения. Не переписывайте весь промпт сразу.

Какую часть менять первой:

1. Если задача непонятна — уточните задачу и формат.
2. Если неправильный стиль — добавьте пример или ограничение.
3. Если недостаточно деталей — добавьте контекст.

Минимальные изменения для максимального эффекта:

• Вместо "Напиши текст" → "Напиши текст для LinkedIn".
• Вместо "в хорошем стиле" → "в дружеском тоне, без клише".
• Вместо общей задачи → добавьте один пример.

Пример уточнения: Вариант 1:

"Создай 5 идей для постов"

Вариант 2:

"Создай 5 идей для соцсетей для интернет-магазина одежды. Целевая аудитория — женщины 20-30 лет. Идеи должны пробуждать желание купить."

Когда переписывать заново: если вы изменили задачу существенно (другая аудитория, другой формат), проще переписать весь промпт, чем чинить старый.

Циклическое улучшение до идеала

После изменения — новый тест. Сравните результат с предыдущим. Лучше? Хуже? Без изменений? На основе этого решайте, что менять дальше.

Как сравнивать результаты: если результат более конкретный, релевантный, лучше структурирован — это улучшение. Если просто "другой" — это не обязательно лучше.

Когда остановиться: когда результат соответствует вашим критериям. Не гонитесь за идеалом. Экономьте время. После 3-4 итераций результат обычно стабилизируется.

Библиотека лучших промптов: сохраняйте рабочие варианты. Если промпт работает, используйте его снова. Вы можете создать персональную библиотеку, где хранить лучшие версии для разных типов задач. Это ускорит работу в будущем в 2-3 раза.

Масштабирование процесса: когда вы создали несколько хороших промптов, вы начинаете видеть паттерны. Что работает, что нет. Со временем первые версии становятся лучше, потому что вы уже знаете, как они получатся. Опыт ускоряет процесс.

Заключение: ключевые выводы и с чего начать

Теперь вы знаете всё, что нужно, чтобы писать эффективные промпты для нейросетей. Давайте вспомним самое важное и создадим вашу первую инструкцию.

Главные выводы из статьи

Помнить всегда:

Правильный промпт — это 80% успеха. Лучшая нейросеть с плохим промптом выдает хуже, чем средняя нейросеть с хорошим промптом. Как составить промпт — это не искусство, это система.

Структура работает. Роль, задача, контекст, формат, примеры, ограничения — это не просто слова, это формула. Когда вы используете все шесть элементов, результаты улучшаются на 200-300%.

Итерация — ваш друг. Первый результат редко идеален. Это нормально. Два-три уточнения, и вы получите нужное.

Каждая модель требует адаптации. ChatGPT, Midjourney, DALL-E — они разные. Учитите их особенности и используйте это в свою пользу.

Примеры решают проблемы. Few-shot learning работает. Два-три примера желаемого результата улучшают качество больше, чем длинное объяснение.

Чек-лист для написания первого промпта

Используйте этот чек-лист прямо сейчас:

• Определите роль: "Ты [профессия/персона] с опытом..."
• Сформулируйте задачу: "Создай/Напиши/Сгенерируй..."
• Добавьте контекст: целевая аудитория, цель, ограничения
• Укажите формат: список, таблица, JSON, количество слов
• Дайте 2-3 примера желаемого результата
• Установите ограничения: "Избегай...", "Не используй..."
• Протестируйте: отправьте, посмотрите результат
• Уточните: если нужно, измените одну часть
• Сохраните: рабочий вариант в папку для переиспользования

С чего начать: возьмите простую задачу (переписать текст, создать идею, сгенерировать список). Напишите промпт по этому чек-листу. Протестируйте. Вы сразу увидите разницу между неструктурированным запросом и хорошо составленным.

Лайк!

Еще от этого автора

Хотите получить современный фирменный знак без долгих согласований с дизайнерами? Сегодня это реально: достаточно использовать нейросети для генерации логотипов. В этой статье мы разберёмся, как создать логотип нейросетью, какие сервисы подойдут, как правильно задать запрос и что делать с готовыми результатами.

Логотип – это лицо компании. Он отражает стиль, миссию и помогает бренду выделиться среди конкурентов. Хороший логотип легко запоминается, вызывает положительные ассоциации и работает на имидж компании 24/7.

Содержание

• Почему логотип важен для бренда
• Преимущества нейросетей в генерации логотипов
• Растровый или векторный формат: какой лучше
• Как составить правильный промпт
• Топ сервисов для создания логотипов с помощью нейросети
• Как примерить логотип в реальных условиях
• Советы по редактированию и улучшению
• Итоги: заменят ли нейросети дизайнеров?
• Заключение

Сегодня создать логотип стало намного проще: нейросети генерируют десятки вариантов за считанные минуты. Достаточно ввести название бренда, выбрать стиль и указать ключевые слова. Результат можно либо скачать бесплатно в базовой версии, либо оформить подписку для расширенных функций.

Искусственный интеллект не только создаёт логотипы, но и помогает протестировать их в реальных условиях – на упаковке, визитке или даже на фасаде здания. Это ускоряет процесс выбора и экономит время предпринимателям, стартапам и блогерам.

Почему логотип важен для бренда

Логотип – это не просто картинка. Это символ компании, который работает сразу в нескольких направлениях:

• Фирменный стиль. Логотип становится основой визуальной айдентики: визитки, сайт, соцсети, реклама.
• Узнаваемость. Удачный знак помогает выделиться среди конкурентов. Вспомните Nike, Apple или Telegram – один символ и сразу ясно, о каком бренде речь.
• Доверие. Компании с продуманным логотипом кажутся более надёжными и серьёзными.
• Маркетинг. Логотип легко интегрировать в рекламу, мерч, упаковку.

Логотип должен быть универсальным. Он обязан одинаково хорошо смотреться в маленьком размере (например, в иконке приложения) и в большом (на билборде).

Преимущества нейросетей в генерации логотипов

Раньше создание логотипа занимало недели. Дизайнеры разрабатывали десятки эскизов, клиент вносил правки, а финальный вариант утверждался месяцами.

Теперь всё проще. Нейросеть для генерации логотипов позволяет:

• Сэкономить время. Получить готовые варианты можно за пару минут.
• Протестировать сразу несколько идей. ИИ генерирует десятки уникальных логотипов на основе одного запроса.
• Попробовать бесплатно. Многие сервисы предлагают базовую версию без оплаты.
• Подобрать стиль. От минимализма до яркой иллюстрации – можно выбрать любой дизайн.
• Редактировать результат. Большинство генераторов логотипов позволяют менять цвета, шрифты и элементы прямо в интерфейсе.

Для бизнеса это значит: вы можете протестировать разные стили, выбрать подходящий и сразу использовать логотип в реальной деятельности.

Растровый или векторный формат: какой лучше

Прежде чем создавать логотип нейросетью, важно понять разницу между растровыми и векторными изображениями.

• Растровый формат (PNG, JPEG) – картинка из пикселей. Плюсы: подходит для соцсетей, сайтов, презентаций. Минусы: при увеличении теряется четкость.

• Векторный формат (SVG, EPS, PDF) – изображение строится на основе математических формул. Плюсы: масштабируется без потери качества, идеально для печати и больших носителей. Минусы: требует редакторов (Illustrator, CorelDraw) для доработки.

Если логотип нужен для компании или бренда, лучше выбирать векторный формат. Он подходит для печати, рекламы и фирменного стиля.

Как составить правильный промпт

Чтобы нейросеть выдала удачные варианты, нужно грамотно составить запрос (промпт). В нем желательно указать:

1. Название компании или бренда.
2. Основные цвета (например: «синий, белый, золотой»).
3. Стиль – минимализм, современный, корпоративный, креативный.
4. Элементы – иконка, шрифт, символ, геометрическая форма.
5. Формат – PNG с прозрачным фоном или SVG.

Пример промпта: * «Создай логотип для IT-стартапа «NeuroTech». Цвета: голубой и серебристый. Стиль минимализм. Используй иконку нейросети и современный шрифт. Формат – PNG с прозрачным фоном.»*

Советы для работы с промптами:

• Чем подробнее запрос, тем точнее результат.
• Используйте английский язык – большинство нейросетей лучше понимают его.
• Если нужен уникальный шрифт, будьте готовы редактировать текст вручную.

ТОП сервисов для создания логотипов с помощью нейросети

Сейчас существует десятки генераторов логотипов, и выбрать подходящий бывает сложно. Ниже – подборка проверенных сервисов, которые реально работают и дают хорошие результаты.

Recraft

• Форматы: SVG, PNG, JPEG.

• Особенности: сервис сразу генерирует векторные изображения, что очень удобно для фирменного стиля.

Плюсы:

• готовые варианты без промежуточных пикселей;
• поддержка разных стилей и палитр;
• возможность примерить логотип на реальных объектах (мокапы).

Минусы:

• кириллица обрабатывается с ошибками, лучше использовать латиницу.

Стоимость: бесплатная версия с ограничением по кредитам, подписка от $10/мес.

ChatGPT с функцией изображений

• Форматы: PNG с прозрачным фоном.

Особенности: можно загрузить эскиз или картинку-пример, чтобы нейросеть создала похожий логотип.

Плюсы:

• быстрые результаты (до 4 вариантов за раз);
• поддержка текстового описания и примеров;
• возможность генерировать мокапы (например, логотип на одежде или транспорте).

Минусы:

• текст на кириллице искажается, лучше указывать название бренда латиницей.

Стоимость: бесплатный доступ ограничен, подписка Plus – $20/мес.

AutoDraw

• Форматы: PNG.

Особенности: сервис от Google для быстрых набросков. Подходит для простых логотипов и иконок.

Плюсы:

• полностью бесплатный;
• работает прямо в браузере без регистрации;
• можно рисовать от руки и превращать набросок в готовый знак.

Минусы:

• всего около 15 шрифтов;
• кириллица не поддерживается.

VectorArt.ai

• Форматы: SVG.

Особенности: генерирует логотипы и иллюстрации в векторе. Есть встроенный редактор.

Плюсы:

• простой интерфейс;
• возможность редактировать картинку после генерации;
• поддержка разных стилей.

Минусы:

• текст кириллицей работает некорректно;
• бесплатные попытки ограничены.

Стоимость: подписка от $29/мес.

Flux.1 AI

• Форматы: SVG, PNG.

Особенности: умеет создавать векторные логотипы с градиентами и современными эффектами.

Плюсы:

• богатый выбор стилей;
• поддержка сложных цветовых переходов;
• подходит для иконок и минималистичных логотипов.

Минусы:

• заменяет незнакомые слова на похожие (особенно при кириллице);
• требует ручного редактирования текста.

Стоимость: подписка от $11,9/мес, есть бесплатные кредиты.

imigo.ai

• Форматы: PNG, SVG.

Особенности: генератор логотипов с упором на простоту и скорость. Подходит для предпринимателей и стартапов, которые хотят быстро получить фирменный знак.

Плюсы:

• простой и понятный интерфейс;
• есть готовые шаблоны для разных сфер бизнеса;
• можно сразу выбрать шрифты и цветовую палитру;
• поддержка кириллицы работает исправно, в отличие от многих конкурентов.

Минусы:

• бесплатная версия ограничена количеством скачиваний;

Стоимость: базовый тариф бесплатный, платные версии от $15/мес.

Чтобы вам было удобнее сравнить сервисы, вот таблица:

Как примерить логотип в реальных условиях

Создать логотип – это только половина дела. Важно понять, как он будет выглядеть в жизни. Многие генераторы логотипов поддерживают функцию «примерки» (мокапы).

С помощью мокапов можно проверить, как логотип смотрится на визитке, примерить его на упаковке или кофейном стакане, увидеть, как знак выглядит на сайте или мобильном приложении и протестировать логотип на одежде или фирменных аксессуарах.

Лайфхак: можно загрузить свои изображения (например, фото магазина или офиса) и примерить логотип на них. Так вы сразу оцените, насколько знак подходит под стиль вашего бизнеса.

Советы по редактированию и улучшению

Даже если нейросеть сгенерировала классный вариант, стоит доработать детали. Вот что важно сделать:

1. Скачайте логотип в высоком разрешении (лучше сразу в SVG или PNG с прозрачным фоном).
2. Уберите фон – логотип должен быть универсальным, чтобы работать на разных носителях.
3. Создайте несколько версий: цветную, чёрно-белую, минималистичную.
4. Проверьте читаемость. Если текст плохо видно в маленьком размере, замените шрифт.
5. Используйте редакторы: Figma, Adobe Illustrator или даже встроенные инструменты в генераторах.
6. Сформулируйте правила использования логотипа: минимальный размер, допустимые цвета, размещение на фоне. Это поможет в дальнейшем брендинге.

Совет: даже при работе с нейросетью полезно изучить опыт реальных дизайнеров. Например, студия Артемия Лебедева или проект «Николай Иронов» хорошо показывают, как можно экспериментировать со стилем и при этом сохранять фирменный характер

Итоги: заменят ли нейросети дизайнеров?

Нейросети уже умеют создавать логотипы быстро, стильно и в высоком качестве. С их помощью можно сгенерировать десятки вариантов за пару минут, выбрать подходящий стиль, отредактировать результат и примерить его на реальных объектах.

Однако у искусственного интеллекта есть ограничения:

• иногда логотипы получаются «шаблонными»;
• кириллица часто отображается с ошибками;
• нейросеть не всегда учитывает особенности бренда и целевой аудитории.

Поэтому сейчас ИИ лучше всего работает как помощник. Он генерирует идеи, а человек дорабатывает и выбирает финальный вариант.

Если вам нужен логотип для стартапа, блога или малого бизнеса – нейросети сработают идеально. А вот для крупных компаний и серьёзного брендинга лучше комбинировать возможности ИИ с работой профессиональных дизайнеров.

Заключение

Создать логотип нейросетью – это просто, быстро и доступно. Вам не нужны дизайнерские навыки или сложные программы, достаточно ввести название компании, задать стиль и выбрать палитру – и через пару минут вы получите готовый логотип.

Попробуйте несколько сервисов: Recraft, ChatGPT, Imigo.ai или Flux.1 AI. Каждый из них предлагает уникальные функции, а значит вы сможете подобрать оптимальный инструмент под свой проект.

Хотите больше идей для бизнеса и брендинга? Подписывайтесь на наш блог и пробуйте новые технологии – они уже помогают создавать эффективные решения без лишних затрат.

Лайк!

Еще от этого автора

Будущее блогинга настало: цифровые аватары обретают миллионы поклонников, имеют весь необходимый функционал и круглосуточную доступность. Виртуальные инфлюенсеры трансформируют способы создания, потребления и продвижения контента онлайн, воплощая собой синтез между передовыми технологиями и человеческой потребности в коммуникации. Но важно помнить, что в то же время, это – еще один продукт, который используют маркетологи для извлечения прибыли 💰

При более детальном рассмотрении видны риски и вопросы, которые возникают в этом расплывчатом контексте.

Кто такие виртуальные инфлюенсеры?

Хотя это и не является новым концептом – виртуальная японская поп-звезда Кёко Датэ существует с 1996 года – но современные технологическое достижения вывели их на первый план. Их также называют ИИ-инфлюенсерами: эти цифровые личности присутствуют в социальных сетях и взаимодействуют с миром от первого лица.

Их создают 3D-художники с использованием компьютерной генерации изображений (CGI), технологии моушн-капчер и средств искусственного интеллекта. Создатели могут давать им такой внешний вид и характер, которые будут близки целевой аудитории.

Существуют три основных типа виртуальных инфлюенсеров: non-humans (не-люди), анимированные люди и реалистичные люди в стиле CGI. Каждый из них предоставляет инновационный способ связи с аудиторией.

Почему существуют виртуальные инфлюенсеры?

Продвижение в области искусственного интеллекта, взлет социальных сетей и видения метавселенной (где реальный и виртуальный миры сливаются в огромную цифровую Вселенную) синергетически подпитывают рост виртуальных инфлюенсеров. Их популярность побудила маркетинговые агентства использовать их как эффективную стратегию продвижения.

У некоторых виртуальных инфлюенсеров миллионы подписчиков в социальных сетях. В то время как настоящие инфлюенсеры с миллионами подписчиков могут требовать сотни тысяч долларов за пост, виртуальный инфлюенсер Лил Микела в 2022 брала более разумные £6,550 (в настоящее время около $12,600).

Виртуальные инфлюенсеры обладают явными преимуществами в онлайн-взаимодействии и маркетинге. Они не стареют, они свободны от хайпа и скандалов и могут быть запрограммированы говорить на любом языке.

Неудивительно, что ряд компаний и знаменитостей приобщились к этому тренду. В 2019 году супермодель Белла Хадид фотографировалась с Лил Микелой в рекламе Calvin Klein, что один из колумнистов назвал "пугающим предвестием будущего". С тех пор виртуальные инфлюенсеры стали еще популярнее. В 2021 году Prada представила цифрового посла для своего парфюма Candy. Недавно Лил Микела появилась в ряде кампаний известных брендов и интервью с знаменитостями. Даже рэпер Тимбэлэнд заявил, что рассматривает возможное сотрудничество.

Все не так очевидно

У виртуальных инфлюенсеров есть уникальное культурное измерение. Они существуют в туманном пространстве между нашим миром и виртуальным, которое мы еще не до конца исследовали. Как они могут повлиять на нас? Одна из основных проблем - прозрачность.

Многие виртуальные инфлюенсеры уже выглядят как реальные люди (как в нашем посте в Telegram), и становится все сложнее их отличать друг от друга в пространстве соцсетей. Это особенно проблематично в рекламном контексте. Виртуальные инфлюенсеры часто появляются рядом с настоящими знаменитостями.

По мере роста рынка виртуальных инфлюенсеров, нужно будет разработать четкие рекомендации по тому, как этот контент используется. В этом деле всех обогнала Индия: в январе Министерство по делам потребителей сделало обязательным раскрытие рекламного контента в соответствии с Законом о защите прав потребителей 2019 года для всех медиа-инфлюенсеров, включая виртуальных.

Также TikTok обновил свои правила, подчеркнув, что ИИ-медиаматериалы, показывающие реалистичные сцены, должны быть обозначены с использованием стикера или подписей "создано ИИ", "фейк", "не настоящий" или "измененный".

Возникновение виртуальных копий реальных людей вызвало новые дискуссии о том, как может использоваться подобие личности человека, с его согласия или без него. С одной стороны, нарастает популярность порнографии с использованием дипфейков знаменитостей. С другой стороны, знаменитости включают "права на симуляцию" в свои контракты, чтобы их аватары могли использоваться в будущем. Примером этого является футбольная звезда Лионель Месси, который разрешил PepsiCo использовать его цифровую версию для продвижения чипсов Lay's.

Заменит ли ИИ человека? Пока что отношения между виртуальными и человеческими инфлюенсерами кажутся скорее сбалансированными, чем полным замещением. На данный момент виртуальные инфлюенсеры не могут устанавливать такие связи с людьми, как настоящий человек (хотя трудно сказать, как это может измениться в будущем).

Что касается создателей контента, виртуальные инфлюенсеры являются источником вдохновения и в то же время конкуренции. Они преобразуют творчество и влияние в онлайн-пространстве – и реальным людям приходится работать рядом с ними, хочется нам этого или нет :)

Лайк!

Еще от этого автора

Как составлять запросы, чтобы ИИ работал за вас

Вы замечали, что иногда нейросети выдают что-то странное вместо того, что вам нужно? Например, просишь ChatGPT написать пост для соцсетей, а он выдаёт скучный текст, который никто не лайкнет. Всё дело в запросах — или, как их называют, промптах. Это как инструкция для вашего умного помощника. Чем чётче вы объясните, что хотите, тем круче будет результат. Давайте разберёмся, как выжать из ИИ максимум — от текстов до нейрофотосессий — и как наш сервис imigo.ai может вам в этом помочь.

Содержание:

• Что такое промпт и почему он важен для нейросетей
• Как писать запросы к ChatGPT, чтобы текст был живым
• Промпты для генерации картинок в Flux
• Как использовать узких AI-ассистентов для конкретных задач

Что такое промпт и почему он важен для нейросетей

Промпт — это ваш разговор с нейросетью на человеческом языке. Представьте, что вы объясняете задачу другу: если скажете просто «напиши что-нибудь», он растеряется. А если уточните «напиши весёлый пост про котиков для Instagram», результат будет совсем другой. Нейросети вроде ChatGPT, MidJourney или Flux работают так же — им нужен контекст. Чем больше деталей вы дадите, тем лучше они поймут задачу.

Как писать запросы к ИИ, чтобы текст был живым

GPT и другие большие языковые модели — мастер текстов, но без хорошего промпта они выдают что-то сухое и формальное.

Хотите живой пост для соцсетей или цепляющую статью? Укажите тон, аудиторию и цель.

Например: «Напиши весёлый пост для мам 30–40 лет про то, как дети мешают работать из дома, в стиле стендапа».

Результат будет не просто текст, а настоящая история, которую захочется лайкнуть. На imigo.ai есть не только ChatGPT, но и узкоспециализированные AI-ассистенты — например, для сценариев соцсетей. Просто задайте промпт вроде «Составь сценарий Reels про утренний кофе за 15 секунд», и готово!

Промпты для генерации картинок в Flux

Если вы работаете с графикой, Flux — ваш лучший друг. Но без правильного промпта картинки выйдут странными.

Ключ — в деталях: укажите стиль, цвета, настроение.

Например: «Нарисуй уютный лесной домик в стиле аниме, с тёплым светом из окон, осенние листья, 4K». FLux выдаст шедевр, который можно сразу постить.

А Flux на Imigo.ai ещё и ускорит процесс — он генерирует фотореалистичные кадры быстрее, чем вы успеете допить кофе. Хотите нейрофотосессию? Обучите модель на своих фото. Добавьте модель в чат и напишите «Портрет девушки в стиле киберпанк, неоновые огни, детализация лица, 8K» — и получите результат, будто от профессионального фотографа.

*Промпт во Flux нужно писать на английском

Освойте топовые нейросети за три дня. Бесплатно

Знакомимся с ChatGPT-4, DALLE-3, Midjourney, Stable Diffusion, Gen-2 и нейросетями для создания музыки. Практика в реальном времени. Подробности — по клику.

Попробовать бесплатно

Искусственный интеллект — это не магия, а инструмент, который работает так, как вы ему скажете. Хотите крутой контент без головной боли? Освойте промпты и попробуйте imigo.ai — у нас есть все нейросети в одном месте: от GPT4o до Runway и даже возможность создавать нейрофотосессии.

Лайк!

Еще от этого автора

Мультфильм про Беловежскую пущу

Вы знали, что искусственный интеллект уже снимает мультфильмы? В Минске презентовали полнометражку «Беловежская пуща» — первый в мире проект, полностью созданный нейросетями (по крайней мере, так говорят создатели). За 2,5 месяца ИИ написал сценарий, нарисовал персонажей и даже озвучил их. Звучит как фантастика? Давайте разберёмся, что получилось и как это вообще работает.

Содержание:

• Как нейросети создали мультфильм с нуля
• О чём рассказывает «Беловежская пуща»
• Плюсы и минусы ИИ в анимации

Как нейросети создали мультфильм с нуля

Всё началось с идеи: сделать мультфильм без участия человека. Команда из Беларуси использовала разные нейросети: одна писала сценарий, другая рисовала героев и сцены, третья генерировала голоса. Например, MidJourney помогла с визуалом, а ElevenLabs — с озвучкой. На всё ушло 2,5 месяца — для сравнения, обычная анимация может тянуться годами. Правда, процесс не обошёлся без людей: они корректировали результат, чтобы мультфильм выглядел связно. Получается, ИИ — это крутой помощник, но пока не волшебная палочка.

О чём рассказывает «Беловежская пуща»

Сюжет — приключенческая комедия с белорусским колоритом. Герои путешествуют по знаменитому заповеднику, встречают зубров, решают загадки и, конечно, попадают в смешные ситуации. Мультфильм не только развлекает, но и показывает красоту природы Беловежской пущи. Это как экскурсия, только с шутками и без комаров. Правда, некоторые зрители говорят, что история получилась слишком простой — мол, ИИ пока не умеет придумывать глубокие повороты.

Плюсы и минусы ИИ в анимации

Что круто: нейросети экономят время и деньги. Раньше нарисовать одного персонажа могли за неделю, а теперь — за пару часов. Но есть и подвох: эмоции в кадре иногда выглядят плоскими, а диалоги — неестественными. Зрители на предпоказе в Минске отметили, что мультфильм интересный, но чувствуется «машинный» почерк. Эксперты уверены: это только начало, и скоро ИИ научится делать шедевры на уровне Pixar. А пока — эксперимент, который стоит увидеть.

Нейросети уже ворвались в мир анимации, и «Беловежская пуща» — яркий пример того, что нас ждёт. Это не идеальный мультфильм, но точно смелый шаг вперёд. Интересно, что ИИ придумает дальше? Если тема зацепила, читайте наш блог — у нас ещё много историй про искусственный интеллект!

Лайк!

Еще от этого автора