Семь правил против AI slop: как заставить нейросеть писать не «в среднем»

Заказчик читает текст и не может сформулировать претензию — просто «что-то не то». А «не то» — это AI slop: усреднённый, гладкий, ни о чём не говорящий текст, который читатель отличает от живого письма интуитивно, даже не зная термина. В разборе на канале Dylan Davis сформулированы семь конкретных правил, которые убирают эту усреднённость из вывода — и что важно, работают именно на уровне промпта, а не модели.

Почему AI slop в текстах — не баг модели, а её природа

Языковая модель обучена на огромном массиве текстов и по своей конструкции стремится дать наиболее вероятный, то есть наиболее типичный ответ. Попросите «написать пост про лидерство» — и получите средний пост про лидерство, собранный из тысяч похожих постов в обучающей выборке. Дело не в том, что Fable 5, Opus 5 или GPT-5.6 хуже пишут: они как раз пишут гладко и убедительно. Проблема в том, что за гладкой формой не стоит содержание — как у человека, который долго говорит, но ничего не говорит. Модель отвечает средним не потому что ленится, а потому что вы задали ей средний вопрос.

Что давать модели, чтобы она перестала писать «в среднем»

Называть читателя, а не тему

Вместо «напиши текст про наш сервис» нужно описать конкретного получателя: скептичного финансового директора, обожжённого консультантами, который бегло всё просматривает, ненавидит бузвордные обороты и верит только цифрам. Такое сужение аудитории резко меняет качество вывода — модель перестаёт писать для всех и начинает писать для одного человека.

Давать содержание, а не форму

Если отдать модели и суть, и форму текста, она даст среднее по обоим параметрам. Работает надиктовка: рассказать, что произошло на встрече, какие цифры удивили, что сказал клиент — и попросить модель уже упаковать это в текст. Содержание остаётся вашим, форму придаёт модель.

Делиться голосом, а не описанием стиля

Просьба «пиши профессионально, но дружелюбно» — это прямой путь к AI slop: и «профессионально», и «дружелюбно» модель понимает по среднему из обучающей выборки. Вместо этого стоит дать три примера своего текста или текста, который нравится, и попросить модель разобрать длину предложений, выбор слов, ритм — а затем написать черновик в этом голосе, игнорируя тему примеров.

Что требовать от модели в ответ

Дальше работает связка из трёх требований. Первое — просить не средний, а выбивающийся ответ: сначала типичный вариант, затем то, что дал бы эксперт и что упускает большинство, причём с формулировкой, применимой уже завтра. Второе — просить модель честно перечислить, что она сознательно не включила в текст и почему: без этого она стремится быть максимально исчерпывающей и избегает собственной позиции. Третье — требовать, чтобы за каждым утверждением стояла цифра, имя или конкретный пример из предоставленного материала, а голословные тезисы — вычёркивать.

Финальная проверка на AI slop

Последний приём — жёсткое редактирование: попросить модель убрать 30% текста, оставив только то, что могло написать именно это лицо, а не произвольный ИИ-ассистент. И простой тест на выходе: мог бы этот же текст выдать чей-то ещё чат с ИИ по такому же запросу? Уверенное «да» — перед вами AI slop. Уверенное «нет» — текст действительно привязан к вашей аудитории, содержанию и голосу.

Ничего из этого не требует новой модели или платного тарифа — только более требовательного промпта. Разница между средним и работающим текстом в 2026 году всё реже определяется тем, какую модель вы выбрали, и всё чаще — тем, какую задачу вы ей на самом деле поставили.