Старая пила с неровными зубцами, надпись «ИИ кажется тупым?» и плашка 0,2%

Как научиться пользоваться нейросетями, если ChatGPT кажется тупым

Макс Ларин ·

А если нейросети пока кажутся игрушкой, у Тони Марса есть 37 минут о том, как на них строят доход. Ролик открыт всем, контакты оставлять не нужно.

Четыре группы Карпатого: в какой из них ты?

Коротко: 11 октября Андрей Карпатый разделил людей на четыре группы по тому, что они видели от ИИ. Около 75% почти не пробовали нейросети, около 20% редко заходят в бесплатный чат-бот. Еще 0,2% своими глазами видят, как агенты за них делают проекты на недели. Научиться пользоваться нейросетями - значит увидеть то, что видит третья группа: проект, который агент делает целиком.

11 октября Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI, достал из архива свой апрельский пост. С мая 2026 года он работает в Anthropic, которая делает Claude.

Разрыв в понимании ИИ, пишет он, растет. Теперь это уже не две группы, которые говорят мимо друг друга, а воронка.

Цифры он сам называет прикидкой на салфетке.

Около 6 миллиардов человек, примерно 75%, почти не сталкивались с нейросетями.

Еще 1-2 миллиарда, около 20%, редко пользуются бесплатными чат-ботами вроде ChatGPT. Видят, по его словам, туповатого собеседника и относятся к нему как к поиску получше или помощнику для текстов.

Многие профессионалы вне математики и кода, по Карпатому, тоже здесь.

Примерно 20 миллионов, это 0,2%, работают с передовыми моделями в коде и математике. Они видят, как проекты на недели и месяцы агент делает по одному запросу. Агент - это нейросеть, которой дают задачу целиком, с правом самой делать шаги.

И около 5 000 человек с внутренним доступом к самым сильным системам.

Где тут Россия?

По опросу ВЦИОМ от 30 июля 2026 года, к нейросетям за год обращались 78% интернет-пользователей. Раз в неделю и чаще - 58% из них.

Почти четыре из пяти уже пробовали. Чем именно они заняты в чате, этот опрос не мерил.

Научиться пользоваться нейросетями - значит увидеть своими глазами то, что видит третья группа: проект, который агент делает целиком.

Почему ChatGPT кажется тупым?

Коротко: потому что ты, скорее всего, видишь не ту модель. По заметке OpenAI от 7 октября бесплатный ChatGPT получает GPT-6 Luna, а платный Plus - GPT-6 Sol. Бесплатный Gemini по справке Google в основном отвечает облегченной Flash-Lite. Мнение, собранное на бесплатной версии год назад, о сегодняшних моделях говорит мало.

Карпатый в апрельском посте написал это почти дословно.

Многие попробовали бесплатный ChatGPT в прошлом году и дали этому опыту слишком сильно повлиять на свое мнение об ИИ. Старые и бесплатные модели, по его словам, не показывают того, что умеют новые агентные.

У ChatGPT, по заметке OpenAI от 7 октября, бесплатный тариф и тариф Go получают GPT-6 Luna, а Plus и дороже - GPT-6 Sol. Это разные модели одного семейства.

У Gemini бесплатный пользователь, по справке Google, в основном получает облегченную Flash-Lite, и выбрать модель вручную нельзя. У Claude на бесплатном тарифе нет старших моделей. Подробно - в таблице ниже.

В обсуждении поста Карпатого на Hacker News (форум программистов) комментатор jackmott42 привел загадку про автомойку в 100 метрах: идти туда пешком или ехать. Публика, пишет он, проверила ее на бесплатном ИИ и теперь рассказывает, какой ИИ тупой. Самый дешевый платный тариф Anthropic, по его словам, отвечает правильно.

Ему возразил HarHarVeryFunny: бесплатные модели и сейчас постоянно делают очень глупые ошибки.

Оба говорят о разных моделях.

Вопрос на абзац ничего не покажет

Коротко: первая причина разрыва по Карпатому - размер задачи. Вопрос, на который хватает абзаца, почти не нагружает модель, и разницы между слабой и сильной ты не увидишь. В опросе ВЦИОМ 44% тех, кто не пользуется нейросетями, ответили «нет таких задач». Пока ты спрашиваешь мелочи без контекста, нейросеть кажется слабой.

Формулировка Карпатого: эффект растет вместе с амбицией, размером задачи и сроком. Вопрос, на который хватает абзаца, систему почти не нагружает.

Нужен, по его словам, запас больших трудных задач, которые тебе действительно важны.

Для примера: спроси слабую и сильную модель, как назвать марафон, и ответы выйдут похожими.

У ВЦИОМ среди тех, кто нейросетями не пользуется, 44% сказали, что задач для них нет. Еще 36% признались, что мало знают о возможностях, 22% - что не знают, как ими пользоваться.

На Hacker News участник elar_verole описал это так:

«they have asked one question in the chat interface with 0 context about what they're trying to do, and conclude they are not good enough» (перевод: задали один вопрос в окне чата, не сказав, что пытаются сделать, и решили, что модели недостаточно хороши)

elar_verole, Hacker News, https://news.ycombinator.com/item?id=50054710

Контекст - это все, что нейросеть должна знать о твоей задаче: для кого текст, что уже есть, как ты обычно пишешь, что считать результатом.

Участнику elar_verole ответил TeMPOraL. Подруга его жены отдала нейросети только текст для сайта, а он попросил бы еще и выложить этот текст на сайт. Разница между ними, пишет он, одна: он знает, что об этом можно попросить, и знает, что это сработает.

Знаешь теперь, что нейросети можно отдать работу целиком, а кто за такую работу заплатит? Тони Марс разбирает способы заработка с ИИ и объясняет, откуда брать на них клиентов.

А тексты и советы ИИ умеет хуже всего?

Коротко: не хуже всего, но рывок последнего года случился в другом месте. Карпатый пишет, что поиск, тексты и советы - не та область, где модели выросли сильнее всего. Сильнее всего они в задачах цифровых и проверяемых, где ответ можно сверить. Эксперту это меняет порядок: начинать с таблиц и структуры, тексты - с образцами.

Вторая причина у Карпатого называется зубчатостью.

Это когда модель в одних задачах блестящая, а в соседних спотыкается, и край у способностей рваный, как пила.

Пик, по его словам, там, где задачи цифровые, проверяемые и приносят много денег. Модели учат на задачах с проверяемым ответом, и выбирают их по потенциалу выручки.

В апрельском посте он сказал резче. Даже если платить 200 долларов в месяц, обычные запросы вокруг поиска, текстов и советов - не та область, где был самый заметный рывок.

А в России нейросети используют как раз для этого. По опросу ВЦИОМ от декабря 2025 года, 56% пользователей просят у них совета, 41% - создают тексты.

В треде на Reddit комментатор expertsage написал, что люди обратят внимание, только когда модели начнут хорошо писать тексты.

Что делать с этим эксперту?

Начинать с задач, где результат проверяется: разложить 40 отзывов клиентов по темам, собрать программу курса из твоих конспектов, свести таблицу оплат.

С текстами помогает только твой материал. Автор из сообщества Т-Ж описала это так: если не показать нейросети, как ты пишешь, она выдаст что-то усредненное.

«Хотите, чтобы он звучал как вы - придется показать, кто вы такие.»

автор сообщества Т-Ж, «Почему ChatGPT не пишет как человек, даже если очень старается», https://t-j.ru/chatgpt-ne-pishet-kak-chelovek/

Что дают бесплатные тарифы в октябре 2026?

Коротко: бесплатно у всех трех сервисов есть чат, но старших моделей нет, а долгая работа агента урезана или закрыта. ChatGPT Free дает GPT-6 Luna, Claude Free - Sonnet и Haiku, Gemini Free - в основном Flash-Lite. У ChatGPT и Claude модель сильнее бесплатной начинается с 20 долларов в месяц, у Gemini - с 4,99. Для пробы большой задачи хватит одного месяца.

Если ты в России, учти: в официальных списках стран OpenAI и Anthropic ее нет, как и Беларуси.

Цены - со страниц сервисов на 14 октября 2026 года, в долларах.

СервисБесплатноПлатноАгент и долгие задачи
ChatGPTGPT-6 Luna, лимиты на файлыPlus 20 $ в месяц, GPT-6 Solбесплатно урезано, агент Dot - только в Pro
ClaudeSonnet и Haiku, до 5 проектовPro 20 $ в месяц или 17 $ в месяц при оплате за годClaude Code - с Pro
Geminiв основном Flash-LiteAI Pro 19,99 $ в месяц, Gemini 4 Argonзадачи агента (Tasks) - с AI Pro

На бесплатном Claude нет старших моделей Opus и Fable. У Gemini есть еще тариф AI Plus за 4,99 доллара в месяц, с моделью Flash.

Самые сильные режимы стоят дороже: ChatGPT Pro и Claude Max - от 100 долларов в месяц, Gemini Ultra - от 99,99 доллара в месяц.

Бесплатного тарифа хватит, чтобы привыкнуть к чату. Для пробы одной большой задачи хватит месяца платного тарифа у одного сервиса.

Раскладка по всем подпискам и тому, сколько они стоят в одиночку, есть в разборе сколько стоит подписка на нейросети.

Кто эти 0,2% и что они делают?

Коротко: громкие истории месяца рассказывают люди с многолетним опытом в технологиях. Брендон Томас, инженер с 15 годами опыта, собирает с Claude замену Word, Excel и PowerPoint. Элли Миллер, руководитель компании Open Machine, держит около 34 агентов, подключенных к почте и документам. Новичков среди таких историй я не нашел.

Tom's Hardware 11 октября написал про Брендона Томаса.

Он автор ArtCraft, а теперь объявил GridCraft, DeckCraft и WordCraft - бесплатные замены Excel, PowerPoint и Word, сделанные с Claude. Издание называет его очень талантливым инженером с 15 годами опыта.

Сам Томас пишет, что модели позволяют ему работать как целая компания.

Tom's Hardware добавляет: большинство этих программ пока далеко от того, что они хотят заменить.

Вторая история - из Business Insider от 2 октября.

Элли Миллер - CEO, то есть генеральный директор, нью-йоркской компании Open Machine. На нее работают около 34 агентов.

Они подключены к ее целям, расшифровкам встреч, почте, Google Docs и Notion. Агенты сами решают, что сделать, и присылают ей сводку письмом.

Когда получается, она час гуляет и разговаривает с ИИ. И у нее есть ассистент-человек.

Обе истории рассказывают сами герои, проверить результат со стороны нельзя.

Новичков среди громких историй месяца я не нашел: оба героя много лет работали в технологиях до того, как дали нейросети большую задачу.

Томас - ровно третья группа Карпатого, код. Миллер ближе к руководителям, которых Карпатый приводит как пример второй группы, но у нее 34 агента.

Что пишут клиенты Тони Марса о больших задачах

Коротко: у клиентов Тони Марса разница видна на рабочих задачах. Один из них пишет, что промоушен раньше занимал несколько недель, а теперь часы. Другой, маркетолог, за полтора часа довел работу до нужного вида. Оба пишут о готовой работе, ни один - об ответе на вопрос.

Первый отзыв про промоушен. Так называют продающие тексты под запуск продукта. Каким инструментом пользовался клиент, в отзыве не сказано, а сама фраза такая:

«На написание промоушена уходило несколько недель. А сейчас реально часы.»

один из клиентов Тони Марса, страница отзывов yellows.one, https://yellows.one/testimonials

Несколько недель против нескольких часов.

Сколько это в часах, клиент не уточнил. Если взять для примера три недели по 20 часов, выйдет около 60 часов работы против нескольких.

Второй отзыв от маркетолога, который работает с экспертом:

«За 1.5 часа я всё докрутил до того вида, что нам надо.»

один из клиентов Тони Марса, страница отзывов yellows.one, https://yellows.one/testimonials

Что именно он докручивал и сколько это занимало раньше, в отзыве нет. Оба отзыва - о готовой работе, ни один - об ответе на вопрос.

Где скептик прав?

Коротко: нейросеть ошибается уверенно, а проверка ее работы стоит дорого. Исследование ученых из Гарварда на данных 700 с лишним компаний показало: с агентами кода стало на 30% больше, а закрытых задач - нет. OpenAI отозвала три рукописи из своего математического репозитория. Проверять результат придется тебе.

Ars Technica 9 октября пересказала исследование Фионы Чен и Джеймса Страттона из Гарварда.

Они смотрели данные сервиса Jellyfish по более чем 700 компаниям-разработчикам с 2021 года по март 2026-го. После прихода агентов строк кода стало на 30% больше, коммитов (сохраненных правок) - на 20%.

Закрытых задач больше не стало. Время на проверку чужого кода выросло на 49%.

Оговорка самой Ars Technica: данные кончаются мартом, а модели с тех пор заметно обновились.

Вторая история - про математику. Карпатый в посте упоминает 722 рукописи по передовой математике, их выложила OpenAI. 8 октября Дэн Робертс написал, что из репозитория отозвали три рукописи.

3 из 722 - мелочь. Но сам Карпатый в том же посте пишет, что человеческая проверка и понимание начинают отставать.

На Hacker News комментатор Madmallard дал Opus 5.5 все материалы для сайта о своей узкой теме. Ошибки, по его оценке, были в 90% разделов.

Если ты не эксперт в теме, пишет он, модель выглядит гением. Сам он оговаривается, что по теме с большим объемом данных было бы, возможно, иначе.

Автор Хабра Claritas свел это в одну фразу: сгенерировать текст почти ничего не стоит, а проверить его стоит столько же, сколько раньше стоило написать.

Отсюда правило: все, что модель написала в твоей теме, ты читаешь до публикации.

Какой навык нужен, если промпты уже не важны?

Коротко: устарели трюки, постановка задачи осталась. Роли вроде «представь, что ты маркетолог» и обещанные модели чаевые ответ уже не улучшают. Работают контекст, образцы твоих текстов и проверка результата. Anthropic советует объяснять задачу нейросети как новому сотруднику, который ничего не знает о твоих правилах и порядках.

Т-Ж в июле 2026 года собрал устаревшие приемы промптов, то есть запросов к нейросети: роль «опытного маркетолога», просьбу думать пошагово, угрозы и чаевые. Со ссылками на исследования журнал пишет, что ответы они больше не улучшают.

Что помогает, Т-Ж пишет одной строкой:

«Поможет только контекст: наглядные примеры, черновики, референсы стиля, четкое объяснение, зачем выполняется задача.»

Т-Ж, «5 устаревших промптов для нейросетей, которые пора забыть», https://t-j.ru/short/old-ai-tricks/

Справка Anthropic говорит то же: представь Claude блестящим, но новым сотрудником, который не знает твоих правил и порядков.

Хуахай - управляющий директор в Accenture и сооснователь Juji, платформы ИИ-агентов, которую Accenture купила. В октябре он написал текст о том, что ИИ - инструмент, и пользоваться им - навык. Навык он описывает так: направлять, понимать ответ, замечать ошибки, исправлять.

«Picking up a saw does not guarantee a straight cut.» (перевод: взять в руки пилу еще не значит ровно отпилить)

Huahai, yyhh.org, https://yyhh.org/blog/2026/10/ai-is-a-tool/

У Хуахая свой интерес: агенты - его работа.

В обсуждении его текста на Hacker News комментатор extr написал, что более-менее надежным на будущее выглядит одно умение - ясно объяснить, чего ты хочешь добиться.

Клиенту ты такое задание объясняешь каждую неделю. Нейросети нужно то же объяснение, только записанное.

План на неделю: подняться на одну ступень

Коротко: возьми одну рабочую задачу, на которую у тебя ушла бы неделя, и отдай ее платной модели целиком. Собери ей контекст в проект: конспекты, старые тексты, отзывы. Назначь предел трат и проверь результат как редактор. Через неделю ты увидишь, чего стоит нейросеть на твоей настоящей работе.

Совет комментатора fasterik с Hacker News короткий: подписка за 20 долларов у Anthropic или OpenAI и проект, который без ИИ занял бы около недели. Он пишет, что был скептиком, пока не сделал именно это.

Так и учатся пользоваться нейросетями: на одной настоящей задаче. Для эксперта неделя выглядит так.

  1. Выбери задачу с проверяемым результатом: серия писем под запуск, сводная таблица оплат за год, программа курса. Ее результат ты оценишь без чужого мнения.
  2. Возьми платный тариф на месяц у одного сервиса. Бесплатная модель покажет тебе вторую группу Карпатого, а тебе нужна третья.
  3. Создай проект и сложи туда все: конспекты, старые тексты, отзывы, свои удачные посты. Проект в ChatGPT, по справке OpenAI, держит вместе чаты, файлы и инструкции, и модель опирается на них.
  4. Опиши задачу, как новому сотруднику: для кого, зачем, что уже есть, каким должен быть результат.
  5. Читай ответ как редактор. Отмечай ошибки и возвращай с правками в том же разговоре.
  6. Если включаешь агента на долгую работу, задай модель и предел трат заранее.

На Reddit автор поста vedantk21 оставил агенту на ночь пакет видео и не указал модель. Агент взял модель по умолчанию, по его словам, примерно в 25 раз дороже за секунду. Утром было 96 роликов, где один и тот же человек проходит в одну и ту же дверь, и 2 500 долларов расходов.

Он сам пишет, что виноват целиком.

Что агенту можно поручить уже сейчас и сколько это стоит, разобрано в статье что можно поручить ИИ-агенту.

Через неделю сравни, сколько часов ушло и сколько ушло бы без нейросети.

Источники

Каких способов заработка с ИИ лучше держаться подальше, Тони Марс тоже разбирает в этом ролике.

← Назад в блог