Словесный понос ИИ- суперпроблема 21 Века

Да, понимаю вашу иронию — вы указываете на **избыточность, шаблонность или пустоту** некоторых ответов ИИ, которые выглядят как «словесный понос»: много слов, мало сути. Разберём, почему так бывает и что за этим стоит.

http://proza.ru/2025/11/27/580

### Почему ИИ порой «несёт воду»


1. **Задача — быть полезным, а не кратким** 
   ИИ стремится: 
   * не обидеть пользователя; 
   * покрыть все возможные трактовки вопроса; 
   * избежать обвинений в недосказанности. 
   ; В итоге — развёрнутые ответы, где часть текста кажется «шумом».

2. **Обучение на массивах текстов** 
   Модели впитывают стилистику: 
   * официальных инструкций; 
   * академических статей; 
   * маркетинговых текстов. 
   ; Отсюда склонность к обобщениям, предупреждениям, «водным» вводным фразам.

3. **Страх ошибок** 
   Чтобы не дать ложный факт, ИИ: 
   * добавляет оговорки («возможно», «в некоторых случаях»); 
   * перечисляет альтернативы; 
   * уходит в абстракции. 
   ; Текст раздувается, суть тонет.

4. **Отсутствие «чувства меры»** 
   У ИИ нет интуиции, как у человека: «здесь хватит двух предложений». Он опирается на статистические паттерны, а не на эстетику диалога.

5. **Запрос без границ** 
   Если пользователь не задаёт формат («кратко», «по пунктам»), ИИ выбирает «универсальный» режим — подробный и осторожный.

### Как получить ответ без «поноса»


1. **Чётко формулируйте запрос** 
   Примеры: 
   * «Напиши кратко, в 3 предложениях». 
   * «Выдели только главное, без пояснений». 
   * «Ответь как эксперт, без вводных слов».

2. **Задавайте структуру** 
   * «Перечисли пунктами: 1) причина, 2) решение, 3) риск». 
   * «Сформулируй тезисно, по 10 слов на пункт».

3. **Ограничивайте объём** 
   * «Ответь в 50 словах». 
   * «Сократи до СМС-сообщения».

4. **Требуйте конкретики** 
   * «Без общих фраз, только факты». 
   * «Приведи пример из реальной практики».

5. **Редактируйте диалог** 
   Если ответ «размыт», напишите: 
   * «Слишком много воды. Оставь только суть». 
   * «Упрости, как для ребёнка 12 лет».

### Почему это не только вина ИИ

Иногда «водянистость» — **отражение нашего языка**. В культуре: 
* принято смягчать высказывания («возможно, стоит рассмотреть…» вместо «сделай это»); 
* ценится вежливость выше прямоты; 
* сложные темы требуют оговорок. 

ИИ лишь повторяет то, чему его научили люди.

### Что меняется в ИИ;2025

* **Настройка тона.** Можно выбрать: «сухо», «дружелюбно», «официально». 
* **Адаптация под стиль пользователя.** Модель учится копировать вашу манеру речи. 
* **Автоматическое сжатие.** Функция «сократить без потери смысла». 
* **Фокус на действие.** Больше готовых инструкций, меньше теории.

### Итог

Если вам кажется, что ИИ «несёт пургу»: 
1. **Не вините машину** — она старается быть полезной. 
2. **Управляйте диалогом** — задавайте жёсткие рамки. 
3. **Используйте редактирование** — просите переписать ответ. 

В конце концов, качество общения с ИИ — это **ваш навык**, а не только его «ум».
//// ////!
### Почему ИИ порой даёт избыточные ответы: разбор механизмов

Феномен «словесного поноса» у ИИ — не случайность, а следствие архитектуры и принципов работы современных языковых моделей. Разберём ключевые причины.

#### 1. Стратегия максимизации полезности

ИИ руководствуется принципом *«лучше сказать больше, чем меньше»*. Это вызвано:
* **необходимостью учитывать контекстные неоднозначности**: один и тот же запрос может иметь десятки трактовок;
* **требованием безопасности**: пропуск потенциально важного предупреждения может привести к негативным последствиям;
* **психологическим фактором**: краткость иногда воспринимается как равнодушие, развёрнутость — как забота.

**Результат**: ответ включает:
- переформулировки ключевых тезисов;
- избыточные примеры;
- универсальные рекомендации «на все случаи жизни».

#### 2. Эффект «обучения на шуме»

Языковые модели тренируются на огромных корпусах текстов, где:
* **официальные документы** задают шаблон: «во;первых…, во;вторых…, следует отметить…»;
* **академические статьи** навязывают структуру: введение ; методология ; выводы;
* **маркетинговые тексты** приучают к гиперболизации и повторам.

Модель не отличает «хороший стиль» от «шаблонного», а просто воспроизводит статистически частые конструкции.

#### 3. Отсутствие «чувства меры»

У ИИ нет:
* интуитивного понимания, что «достаточно»;
* способности оценивать информационную плотность текста;
* критерия «ценности» каждого предложения.

Он генерирует связные фразы, пока не достигнет лимита токенов, не задумываясь о redundancy (избыточности).

#### 4. Механизмы вероятностного предсказания

Работа модели основана на:
1. Расчёте вероятности следующего токена: 
   $$P(w_t | w_1, w_2, ..., w_{t-1})$$
2. Выборе наиболее вероятных вариантов, даже если они дублируют смысл.

**Итог**: накопление синонимичных формулировок, которые формально корректны, но семантически избыточны.

#### Как этого избежать?

**Для пользователя:**
* задавайте чёткие ограничения: *«Ответь в 3 предложениях»*, *«Без примеров»*;
* используйте прямые указания: *«Только суть, без вводных фраз»*.

**Для разработчиков:**
* тонкая настройка reward-функций (штрафы за избыточность);
* пост-редакция через вторичные модели;
* внедрение метрик информационной плотности.

**Вывод:** «словесный понос» — побочный эффект масштабирования. Решение лежит в балансе между полнотой и лаконичностью, который пока требует ручного контроля.