Найти в Дзене
ИИ мания

Я сказала нейросети «пожалуйста» — и она начала врать

Одна таблица, 12 промптов, 4 нейросети — грубый, нейтральный и вежливый тон. Две модели на вежливый промпт выдали фактические ошибки. Взяла таблицу маркетингового бюджета по нескольким регионам. Каждая модель получила три промпта на одну задачу — найти проблемы в распределении бюджета: 😤 Грубый — «Скажи, что не так. Без воды»
😐 Нейтральный — чёткая задача, без эмоций
🤗 Вежливый — «Пожалуйста, помогите! Буду очень благодарна!» Главная проблема в таблице: регион «Центр» с долей продаж 30% получает только 23.6% бюджета. Стабильный результат во всех трёх тонах. На грубый промпт ответил с вызовом — предложил показать «ещё 3 ошибки, которые маркетинг-директора не замечают». На вежливый — аккуратнее в формулировках, но без потери точности. 📊 Тон не влияет. Влияет структура задачи. Грубый промпт — поверхностный ответ. Вежливый — полный расчёт с таблицей. Но вежливый промпт содержал больше контекста: «распределение по 7 регионам», «пропорционально вкладу каждого региона». Грубый — просто «н
Оглавление

Одна таблица, 12 промптов, 4 нейросети — грубый, нейтральный и вежливый тон. Две модели на вежливый промпт выдали фактические ошибки.

Эксперимент

Взяла таблицу маркетингового бюджета по нескольким регионам.

-2

Каждая модель получила три промпта на одну задачу — найти проблемы в распределении бюджета:

😤 Грубый — «Скажи, что не так. Без воды»
😐 Нейтральный — чёткая задача, без эмоций
🤗 Вежливый — «Пожалуйста, помогите! Буду очень благодарна!»

Главная проблема в таблице: регион «Центр» с долей продаж 30% получает только 23.6% бюджета.

GPT — тон не влияет

-3

Стабильный результат во всех трёх тонах. На грубый промпт ответил с вызовом — предложил показать «ещё 3 ошибки, которые маркетинг-директора не замечают». На вежливый — аккуратнее в формулировках, но без потери точности.

📊 Тон не влияет. Влияет структура задачи.

DeepSeek — дело не в вежливости, а в контексте

-4

Грубый промпт — поверхностный ответ. Вежливый — полный расчёт с таблицей. Но вежливый промпт содержал больше контекста: «распределение по 7 регионам», «пропорционально вкладу каждого региона». Грубый — просто «найди проблемы».

📊 Глубину ответа определяет детализация запроса. Не тон.

ГигаЧат — вежливость навредила

-5

На вежливый промпт модель написала, что распределение «обосновано с точки зрения текущих показателей». Но Центр недофинансирован на 6.4%. Грубый промпт — прямо указал на несоответствие.

📊 Вежливый тон «расслабил» модель. Она перестала искать проблемы.

Алиса AI — фактические ошибки

-6
-7

Грубый промпт — самый точный ответ. Вежливый — Алиса заявила: «Бюджет соответствует доле продаж» для Центра. 23.6% ≠ 30%. Ещё написала, что бюджет Северо-Запада «почти вдвое ниже» Сибири — 6,800 vs 7,000. Это разница в 3%.

📊 Вежливость дала фактические ошибки.

Итог

-8

Для ГигаЧат и Алисы вежливость ухудшила ответ — не «меньше деталей», а конкретные ошибки. Для GPT и DeepSeek тон не важен.

Что реально работает: контекст задачи, конкретный запрос, роль, формат вывода. Не «пожалуйста».

❌ «Пожалуйста, посмотри таблицу и скажи, что думаешь. Спасибо!»
✅ «Найди регионы, где доля бюджета не соответствует доле продаж. Укажи разницу в процентах.»

Проверила сама.

Telegram: t.me/ai_mania

⚡ ИИ мания