Почему ИИ-текст получается абстрактным и как вернуть конкретику

«Современные решения помогают бизнесу повышать эффективность, улучшать коммуникацию и оптимизировать процессы». Фраза аккуратная, но после неё трудно ответить: что именно произошло?

Так появляется абстрактный текст нейросети: грамматика на месте, тема узнаваема, а наблюдаемых деталей почти нет. Это не доказательство ИИ-авторства. Люди тоже пишут общими словами. Для редактора полезнее считать абстрактность сигналом: в абзаце может не хватать фактуры, ограничений или ясного действия.

Исследование Huang и соавторов в Findings of ACL 2023 отдельно рассматривало специфичность языковых моделей. Авторы показали, что протестированные модели лишь слабо предпочитали более конкретные варианты, а специальные подсказки могли повысить специфичность ответов. Результат относится к условиям этого исследования и не описывает все современные модели. Исследование опубликовано в ACL Anthology.

Абстракция появляется в пустых местах задачи

Если запрос задаёт только тему - например, «напиши о пользе автоматизации» - у модели остаётся большой выбор безопасных формулировок. Она может говорить об эффективности, качестве, удобстве, развитии и улучшении процессов. Эти слова поддерживают тему, но не дают фактов о конкретной операции или результате.

Актуальное руководство OpenAI советует формулировать запрос ясно и конкретно, давать достаточный контекст и уточнять желаемый результат. Рекомендации OpenAI по составлению запросов описывают тот же практический принцип: дополнительный контекст помогает модели точнее понять задачу.

Но подробный промпт не создаёт факты, которых у автора нет. Если исходные материалы не содержат сроков, чисел, названий, причин или реальных примеров, их нельзя добавлять ради ощущения конкретики.

Что делает фразу конкретной

Конкретность появляется, когда читатель может представить или проверить действие. Для этого обычно достаточно назвать объект, действие и условие, в котором оно происходит. Число требуется только там, где оно действительно существует в источнике.

Фраза «сервис улучшает работу поддержки» оставляет почти всё за кадром. «Сервис предлагает категорию обращения, а оператор подтверждает её перед отправкой в очередь» показывает процесс. Вторая формулировка не обязана содержать проценты, сроки или громкие оценки.

Слова «эффективный», «удобный», «современный», «комплексный» допустимы, когда у оценки есть наблюдаемое основание. Без него она висит в воздухе.

Как вернуть конкретику без смыслового дрейфа

Условный пример. Исходные данные заранее ограничены тремя фактами: служба поддержки получает обращения, система предлагает категорию, оператор подтверждает категорию перед отправкой сообщения в очередь. Данных о скорости, стоимости и количестве ошибок нет.

Черновик: «Система помогает улучшать обработку обращений: она предлагает категорию, которую оператор подтверждает перед отправкой сообщения в очередь».

Редакторская версия: «Система предлагает категорию обращения. Оператор подтверждает её, после чего сообщение попадает в соответствующую очередь».

Редакторская версия сохраняет те же действия и убирает абстрактную оценку. Новых процентов, причин, преимуществ или результатов не появилось.

Тот же принцип работает при редактуре ИИ-slop: общую формулировку уточняем только тем содержанием, которое уже есть в источнике.

Проверка на подстановку

Есть простой редакторский тест. Возьмите предложение и замените главный объект на другой из соседней отрасли. Если фраза почти не меняется по смыслу, в ней, вероятно, слишком мало предметной информации.

«Технология помогает повысить эффективность и улучшить качество взаимодействия» одинаково легко приклеивается к CRM, логистике, обучению, аналитике или поддержке. Такой тест не является научным детектором и не определяет автора текста. Он показывает только переносимость формулировки.

Дальше проверяем: какое действие выполняется, кто его выполняет, при каких условиях и откуда это известно? Ответ есть в исходных данных - переносим его в текст. Ответа нет - сохраняем осторожную общую формулировку или удаляем слабый тезис.

Цифра сама по себе конкретику не создаёт

Плохая правка - заменить общую фразу выдуманной точностью. Процент, дата, срок или количество выглядят убедительно, поэтому им особенно нужен источник. Конкретный текст может вообще обходиться без чисел: название действия, роли участника, условия или ограничения уже делают мысль предметной.

В Nesuho мы отделяем стилистическую конкретику от фактической. Сначала защищаем факты и степень уверенности, затем убираем расплывчатые обороты там, где исходный материал позволяет сказать точнее. Такой подход связан с общей задачей редактуры признаков ИИ-стиля, но не превращает отдельную формулировку в доказательство происхождения текста.

Если в источнике есть только общий тезис, честный предел конкретики может оказаться довольно скромным. Редактору не нужно заполнять пустоты красивыми деталями. Конкретность начинается там, где в тексте появляется то, что действительно можно увидеть, проверить или подтвердить.