Я попросил нейросеть: как ИИ справляется с реальными задачами — от кода до творчества

Введение: зачем просить нейросеть и чего от неё ждать

Современные нейросети стали доступны каждому: они пишут тексты, создают изображения, помогают с программированием и даже исправляют сюжеты игр. Однако реальный опыт показывает, что ИИ — не волшебная палочка. В этой статье мы разберём несколько экспериментов, в которых люди просили нейросеть выполнить конкретные задачи, и посмотрим, с какими трудностями они столкнулись.

На примере разработки веб-приложения на Python и творческой работы над сюжетом FNAF мы увидим, где ИИ действительно полезен, а где без человеческого контроля не обойтись. Также рассмотрим платформы, которые объединяют разные модели ИИ, и дадим практические рекомендации.

Эксперимент 1: нейросеть пишет код — от идеи до ошибок

Один из самых популярных запросов к ИИ — написать код. В эксперименте, описанном на Пикабу, инженер-разработчик попросил ChatGPT (бесплатную версию) создать полноценное веб-приложение — сайт со списком задач. Требования включали: добавление задач с тегами, статусы («Не начата», «Делается», «Не закончена», «Закончена»), сбор статистики, выгрузку в XML, аутентификацию.

Нейросеть предложила стек: Python 3.12 + Django, SimpleJWT, SQLite/PostgreSQL, Chart.js. Однако уже на этапе установки возникла проблема — ChatGPT не упомянул, что django-admin нужно добавить в системные переменные. Это типичная ситуация: ИИ даёт общие инструкции, но пропускает важные детали окружения.

Далее нейросеть выдала неправильную структуру папок, из-за чего пришлось переносить файлы. Для решения ошибок автор использовал другую модель в режиме поиска. Через 60–70 минут удалось запустить сайт с авторизацией и регистрацией, но шаблоны Django отображались как обычный текст — проблема оказалась в отсутствии параметра 'APP_DIRS': True в settings.py. ChatGPT не смог диагностировать эту ошибку, так как не видел полный контекст проекта.

Проблемы контекста и legacy-кода

Ключевая проблема ИИ в программировании — ограниченное окно контекста. Невозможно загрузить весь проект в ChatGPT, особенно если в нём сотни тысяч строк legacy-кода. Даже продвинутые инструменты вроде Copilot не всегда справляются с большими проектами.

В эксперименте автор столкнулся с тем, что ChatGPT не помнил предыдущие изменения и не мог корректно исправить пути к HTML-шаблонам после скачивания готового шаблона с GitHub. Пришлось вручную переписывать код. Вывод: для серьёзной разработки лучше использовать ИИ-агентов, встроенных в среду разработки (например, Copilot в VS Code), которые видят весь текущий файл и могут подхватывать контекст.

Уязвимости в коде, написанном нейросетью

После завершения базовой функциональности автор проверил безопасность приложения. Результаты оказались тревожными:

• SQL-инъекция: форма авторизации вставляла пользовательский ввод прямо в SQL-запрос. Простейший payload в поле логина позволил авторизоваться под администратором.
• IDOR (Insecure Direct Object Reference): личный кабинет открывался по адресу /user/id123/. Авторизовавшись под обычным аккаунтом, можно было подставить ID другого пользователя и получить доступ к его данным. Сервер не проверял права доступа.

Эти уязвимости — базовые ошибки, которые известны любому начинающему разработчику. Нейросеть не предусмотрела защиту, так как не обучалась на задачах безопасности в контексте конкретного приложения. Вывод: код, сгенерированный ИИ, требует обязательного аудита безопасности.

Эксперимент 2: нейросеть исправляет сюжет FNAF

Другой пример использования ИИ — творческая задача. Автор видео попросил нейросеть исправить сюжет игры Five Nights at Freddy's (FNAF). Это не техническая, а нарративная задача: нужно было переписать запутанную историю, сделать её более логичной и связной.

Нейросеть справилась с генерацией альтернативных сюжетных линий, но, как и в случае с кодом, результат требовал доработки. ИИ часто предлагал клише или не учитывал глубокие лоры вселенной. Автору пришлось вручную редактировать предложения, чтобы сохранить дух оригинала.

Этот эксперимент показывает, что нейросети могут быть полезны для генерации идей и черновиков, но финальное творческое решение остаётся за человеком.

Платформы для работы с ИИ: ruGPT и другие

Для тех, кто хочет использовать нейросети без программирования, существуют платформы-агрегаторы, например ruGPT.io. Она объединяет несколько моделей (GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Llama) и инструменты для текста, изображений, видео, голоса, музыки и презентаций.

Ключевые возможности:

• Бесплатный доступ к базовым функциям без регистрации.
• Работа без VPN, прямо в браузере.
• Поддержка русского языка.
• Инструменты для генерации текста, изображений, озвучки, презентаций.

Платформа позиционируется как самостоятельный сервис, не являющийся официальным ChatGPT от OpenAI. Она удобна для быстрого создания контента, но, как и любые ИИ, может допускать фактические ошибки.

Как правильно формулировать запросы к нейросети

Качество ответа ИИ напрямую зависит от качества запроса (промпта). На основе описанных экспериментов можно выделить несколько правил:

1. Будьте конкретны: вместо «напиши код» укажите язык, фреймворк, структуру данных.
2. Указывайте контекст: если проект уже начат, опишите текущее состояние.
3. Задавайте формат: объём, стиль, аудиторию, ограничения.
4. Используйте итерации: если первый ответ не подошёл, попросите уточнить или переработать.
5. Проверяйте факты: ИИ может ошибаться в датах, ценах, статистике — всегда сверяйте с надёжными источниками.

В случае с программированием полезно разбивать задачу на мелкие подзадачи и тестировать каждую часть отдельно.

Ограничения нейросетей: что они не умеют

Несмотря на впечатляющие возможности, у современных ИИ есть чёткие ограничения:

• Отсутствие понимания контекста: модель не видит весь проект, если он не загружен целиком.
• Фактические ошибки: ИИ может выдумывать данные, особенно в специфических областях.
• Проблемы с безопасностью: как показал эксперимент, нейросеть не учитывает базовые уязвимости.
• Творческая шаблонность: в нарративных задачах ИИ склонен к клише.
• Зависимость от качества промпта: плохой запрос = плохой результат.

Платформы вроде ruGPT предупреждают, что не гарантируют достоверность созданного контента. Пользователь должен самостоятельно проверять важную информацию.

Практические советы для работы с ИИ

На основе разобранных примеров можно дать несколько рекомендаций:

• Для программирования: используйте ИИ-агентов, встроенных в IDE (Copilot, Codeium), они лучше понимают контекст. Не доверяйте сгенерированному коду без проверки безопасности.
• Для творчества: используйте нейросети как генератор идей, но финальную редактуру делайте сами.
• Для бизнеса: автоматизируйте рутинные задачи (письма, описания товаров), но критически важные решения оставьте человеку.
• Для обучения: ИИ может объяснить сложные темы, но не заменяет систематического образования.

Если вы новичок, начните с бесплатных платформ вроде ruGPT, чтобы понять возможности и ограничения. Постепенно переходите к более специализированным инструментам.

Заключение: ИИ — помощник, а не замена

Эксперименты показывают, что нейросети могут значительно ускорить работу, но не заменяют экспертизу человека. В случае с программированием код требует доработки и аудита безопасности. В творческих задачах ИИ генерирует сырой материал, который нужно шлифовать.

Главный вывод: чтобы эффективно использовать ИИ, нужно понимать его сильные и слабые стороны. Учитесь формулировать запросы, проверяйте результаты и не бойтесь экспериментировать. Нейросеть — мощный инструмент, но управлять им должен человек.

Вопросы и ответы