Как очеловечить текст, написанный ИИ: критерии вместо прилагательных, роль через среду и правка по шкалам

Почему текст нейросети пахнет пластиком

Как очеловечить текст ИИ, если просьба «пиши естественно» ничего не меняет? Этот вопрос разобрал на NeyroSummit 14 Дмитрий Кот, директор агентства «Убедительный маркетинг», маркетолог, копирайтер и бизнес-тренер. Его команда пишет тексты в том числе с нейросетями, и каждый текст перед сдачей клиенту проходит редактора. От сырых ИИ-текстов, по его словам, «веет синтетикой», «пластиком, который бесит, после которого хочется закрыть текст».

Причину Дмитрий ищет у автора промпта. Читатель узнаёт ИИ-текст по длинным тире, синтетическому стилю, неестественности, пафосу на пустом месте. Всё это прилагательные, и у каждого читателя они свои. Попробуй переложить их в промпт: что для нейросети служит критерием текста «без пафоса»? Дмитрий сравнивает модель с математиком: «Ей нужна конкретика, ей нужны чёткие понятные рамки и критерии, которых мы, к сожалению, прилагательными не можем задать».

Отсюда первый шаг метода: сформулировать критерии до промпта. На одном корпоративном тренинге участник жаловался, что нейросеть пишет «в стиле Иосифа Бродского» какую-то ересь. На вопрос, читал ли он Бродского, ответил, что нет. Вывод спикера: «Мы не знаем, чего мы хотим, но ждём», что нейросеть угадает. Если ты сам не можешь объяснить, чем хороший текст отличается от обычного, любой ответ модели формально подходит.

Очеловечивание текста нейросети по методу Дмитрия укладывается в шесть шагов:

1. Критерии до промпта. Запиши, по каким признакам ты сам отличишь удачный текст.
2. Роль через среду. Где работает автор, под каким давлением, какие задачи решает.
3. Эмоция через ситуацию. Опиши обстоятельства, из которых эмоция вырастет сама.
4. Поэтапная работа и две правки. По опыту спикера, дальше каждый круг рискует ухудшить текст.
5. Обратная связь по шкалам. Несколько критериев, у каждого оценка от 0 до 10.
6. Ручная вычитка по маркерам. Тире, антитезы, тройники, чужой контекст.

Роль без слова «опытный»: среда, давление и тип задач

Совет «ты опытный журналист» Дмитрий называет приёмом, который «переходит из уст в уста» со времён, когда нейросети только появились. Он решил проверить его и спросил ChatGPT (в феврале 2026 года, по словам спикера, пятой версии), понимает ли модель, как меняются критерии ответа, когда ей дают роль опытного специалиста.

Ответ в пересказе спикера: «Я не просто меняю тон, я перестраиваю критерии качества ответа». Дальше модель перечислила, как ведёт себя «опытный»: оперирует частными случаями, легко нарушает правила и объясняет почему, учитывает доступные продукты, выделяет два-три критических момента и остальное намеренно опускает. Это объяснение модели о самой себе: она не обязана знать, как устроена на самом деле. Ценность в выводе, который сделал Дмитрий. По его словам, с 20 годами в маркетинге и копирайтинге он не готов доверить нейросети на её усмотрение то, что она предлагает делать «как опытная»: что опустить и где нарушить правило.

Из того же ответа ChatGPT спикер взял рабочую формулу. Если роль задана слишком общо, модель берёт «усреднённый образ опытного». Когда уточняешь среду, формат, уровень давления и тип задач, ответ становится профессиональнее. Разница, по словам Дмитрия, «огромна» между «опытным журналистом» и «журналистом, который 15 лет сдаёт тексты в жёсткие редакции и живёт на гонорары». Это пример подхода, готового рецепта тут нет: свою среду каждый описывает под задачу.

Ты пишешь как [профессия]. Вот твоя среда:
1. Где работаешь и сколько лет: [например, 15 лет сдаёшь тексты в жёсткие редакции и живёшь на гонорары].
2. Кто принимает твои тексты и за что возвращает их на доработку: [редактор, клиент, читатели канала].
3. Под каким давлением пишешь: [сроки, объём, конкуренция за внимание].
4. Какие задачи решаешь чаще всего: [новости, разборы, продающие посты].
5. Что для тебя хороший текст: [3–5 проверяемых признаков: одна мысль на абзац, пример к каждому тезису, существенные утверждения подкреплены фактами].
Фактов не выдумывай. Если для утверждения не хватает данных, спроси их у меня.
Задача: [что написать, для кого, объём].
Если по ходу ты решишь что-то опустить или отступить от моих признаков, перечисли это после текста и объясни почему.

Эмоцию задаёт ситуация, стиль описывают несколькими словами

Промт для нейросети, чтобы писала как человек, по опыту Дмитрия, коротким не бывает. Хороший промпт, по его словам, занимает «20, 30, 40, 50 строк, а может быть даже 2, 3, 4 страницы», а надежда получить отличный текст по двум словам остаётся самообманом. Тексты он собирает поэтапно: ему важно контролировать процесс, поэтому большие промпты у него разбиты на этапы (как именно, в докладе не раскрывалось).

Эмоцию прилагательным тоже не задать. Просьба «напиши эмоционально» даёт, по словам спикера, «усреднённую эмоциональность». Вместо неё он предлагает показать эмоцию через задачу: «Представь, что у тебя ипотека под 23 процента, машина в кредит и грудной ребёнок. Ты только что потерял крупного клиента и решил написать честный пост об этом». Второй вариант, уверен Дмитрий, выйдет искреннее и менее пафосным. Похожий приём: «напиши текст, будто тебе немного больно, но ты хочешь, чтобы читатель понял, почему это важно», и обязательно скажи, от чего больно. Картинку из существительных, глаголов и цифр нейросеть понимает лучше облака прилагательных.

Одно правило редакции к этому приёму: в личном посте обстоятельства должны быть твоими. Ипотека и потерянный клиент в примере спикера показывают, как устроена ситуация, а не биографию, которую можно взять себе.

Тот же приём лечит «ровный стиль». Пост «Я обожаю кофе, утренний ритуал помогает мне проснуться, хороший кофе делает день лучше» Дмитрий называет графоманством. Дай модели героя: журналист, который до трёх-четырёх часов ночи правит материалы, и по утрам его спасает кофе. Попроси написать о кофе так, словно ты всю ночь правил статью о встрече президентов. Текст, по словам спикера, получится совсем другим.

Напиши пост на тему: [тема поста].
Не пытайся писать эмоционально. Эмоция должна вырасти из ситуации автора:
- кто он и что у него сейчас происходит: [например, ипотека под 23 процента, машина в кредит, грудной ребёнок];
- что только что случилось: [например, потерял крупного клиента];
- зачем он пишет этот пост и что хочет, чтобы понял читатель: [мысль];
- где и когда он пишет: [ночью после правки статьи, в электричке, между встречами];
- какое чувство должно читаться: [например, автору немного больно, но он хочет, чтобы читатель понял, почему это важно].
Опирайся только на действия, предметы и цифры из ситуации, новых событий не добавляй. Оценочные прилагательные используй, только если без них теряется смысл.

Со стилем у Дмитрия своё наблюдение, и он прямо оговаривается, что выводить его в правило не хочет. Слово «стиль» русскоязычной модели, по его опыту, понимается «очень туго», поэтому он описывает одно и то же двумя-тремя разными словами: «стиль, вайб и тональность». Объясняет он это своей гипотезой о том, что модель внутри переводит запрос на другой язык и часть оттенков теряется. Проверь на своих текстах, помогает ли тебе. Важнее другое: слово, которое тебе кажется точным, для модели может значить другое. Тебе нравится «вайб», кому-то «куртуазность», а говорите вы об одном.

Как отредактировать текст с помощью нейросети: две правки и шкалы

Дмитрий, по его словам, каждый рабочий день проверяет пять-десять текстов от нейросети и столько же от копирайтеров, которые работали вместе с ней. Его наблюдение: первый раз модель переписывает текст охотно, второй ещё терпит, а к десятому «начинает откровенно халтурить». На третьей, четвёртой, пятой правке результат может выйти хуже исходного. Собственная гипотеза спикера, «в которую я для себя верю», связывает это с экономией токенов, по аналогии с мозгом, который бережёт глюкозу. Это его версия, проверенного механизма за ней нет. Практический вывод от версии не зависит: старайся уложиться в первые две правки.

Для этого нужна подробная обратная связь. Одна шкала не работает: «текст на пятёрку, сделай на восьмёрку» опять оставляет модели угадывать, что ты оцениваешь. Разложи оценку на критерии. Пример Дмитрия: стиль и вайб 6 из 10, конкретика 3 из 10, метафоры 2 из 10, лёгкость чтения 5 из 10, доведи всё до шести. Тогда, по его словам, «есть надежда», что вторая версия будет ближе к тому, что нужно.

Вот твой текст: [текст].
Моя оценка по критериям (от 0 до 10) и что не так:
1. Стиль и вайб: [оценка]. [что режет глаз, на примере фразы из текста]
2. Конкретика (факты, цифры, примеры): [оценка]. [где общие слова вместо фактов]
3. Метафоры и образы: [оценка]. [какие звучат шаблонно или чуждо]
4. Лёгкость чтения: [оценка]. [где спотыкаешься]
Перепиши текст так, чтобы каждый критерий дотянуть хотя бы до [целевая оценка]. Смысл, факты и структуру сохрани.
После текста коротко перечисли, что изменил по каждому критерию.

Как это выглядит на деле. Пример составила редакция, модель на нём не прогоняли: он показывает, что вписывать в шкалы. Критерии выбирай под задачу: для поста кофейни важны образы, для инструкции их заменит точность шагов.

Исходные факты: кофейня у метро открывается в 7:00, первый гость уже третий год приходит к открытию и берёт двойной американо, он водитель автобуса. Слабый абзац, какие нейросеть часто выдаёт на просьбу «тёплый пост»:

Наша уютная, стильная и атмосферная кофейня — это не просто место, это пространство, где каждое утро начинается с заботы. Мы верим, что хороший кофе делает день лучше.

Обратная связь по шкалам:

• Конкретика 2/10. Ни одного факта из исходных: ни часа открытия, ни гостя. Используй 7:00 и водителя автобуса.
• Стиль 4/10. «Уютная, стильная и атмосферная» и «не просто место, это пространство» звучат как реклама любой кофейни.
• Образы 3/10. «Утро начинается с заботы» ничего не показывает. Покажи действие.
• Лёгкость чтения 6/10. Читается легко, но второе предложение повторяет первое.

После такой правки и своей вычитки абзац может стать таким: «Мы открываемся в 7:00. Первым почти всегда заходит водитель автобуса: третий год он берёт у нас двойной американо». Тройник, антитеза и общая мысль ушли, остались только исходные факты, и читатель их видит.

Нейросеть для редактирования текста не заменит вычитку: маркеры, которые правят руками

Дмитрий перечисляет признаки по порядку: «длинные тире раз, антитезы два, американизмы три, повторы смысла четыре». Часть из них можно запретить в промпте, часть приходится ловить глазами. Нейросеть для редактирования текста здесь помогает только наполовину: по его опыту, просьба «не используй» часто заменяет одну штамповку другой. И оговорка редакции: тире или тройка прилагательных сами по себе не доказывают, что текст написала машина. Это повод проверить, на месте ли они, а не правило вычёркивать всё подряд.

Тире. Дмитрий спросил ChatGPT, зачем тот ставит столько тире. Модель ответила, что тире позволяет «сделать паузу, сменить угол мысли, добавить уточнение без формальной связки». Спикер прочитал это так: модель экономит на связках. Если запретить тире, на их месте появятся «потому что», «который», «в результате» в каждом втором предложении. Поэтому тире он правит сам, своими связками, а поручать это нейросети называет «ещё более глубокой ловушкой».

Антитезы. Их Дмитрий видит в объявлениях подрядчиков, которые сдают рекламные тексты для контекста и таргета. Запрет в промпте одни модели слушают, другие нет. С обновлениями моделей антитез, по его наблюдению, стало меньше, но они всплывают в сложных текстах и там, где в промпте задан объём.

Американизмы и чужой контекст, по наблюдению спикера, чаще вылезают там, где в промпте задан объём, особенно в длинных статьях. Тройники тоже: когда модели не хватает фактов на заданный объём, она «начинает наливать воды», и вода проявляется в прилагательных тройками. Их, по словам Дмитрия, на уровне промпта исправить сложно, а встречаются они в каждом четвёртом предложении: «на пятом абзаце от них начинает дёргаться глаз».

Готовые промпты финальной чистки в журнале уже есть: «Чистка текста от штампов» и «Финальная чистка текста от ИИ-маркеров». Промпт ниже работает иначе: модель только находит маркеры и показывает их, а правишь ты.

Проверь [текст]. Ничего не переписывай и не предлагай свою версию.
Найди и выпиши дословно, с номером абзаца:
1. Длинные тире, где на их месте нужна связка между мыслями.
2. Противопоставления вида «это не X, это Y» и «не просто X, а Y».
3. Англицизмы, английские слова и чужие для русского читателя реалии, имена, обращения.
4. Прилагательные и эпитеты, идущие тройками подряд.
5. Повторы одной мысли разными словами.
6. Списки, пункты которых никак не связаны между собой.
В конце: сколько находок в каждой группе и в каких абзацах их больше всего.

Юмор и сложные жанры: только на примерах

Хуже всего нейросетям, по словам Дмитрия, даётся юмор: по простому промпту лёгкий ироничный текст не получится. В агентстве однажды писали биографию специалиста «с интеллектуальным юмором», как просил клиент в брифе. На неё, по словам спикера, ушло втрое больше времени, чем на сложный текст о конвейерах и атомных реакторах. Параметры юмора модель не понимала. Сработало, когда у клиента спросили не критерии, а примеры: подобрали шутки, фельетоны, байки и мемы разных авторов, от раннесоветских до позднероссийских, согласовали их с клиентом, загрузили в нейросеть и попросили писать биографию «этим стилем, вайбом, в этом формате».

Чужие шутки здесь служат образцом стиля для модели в рабочем чате, переносить их в публикацию не нужно. Если ищешь свой голос для постов, продолжение темы есть в статье о блоге с нейросетью.

Публикуешь ИИ-текст: реклама и персональные данные

В докладе об этом не говорилось, но копирайтеры с нейросетями пишут в том числе рекламу и тексты по данным клиентов. Два закона стоит держать в голове.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы