«Краснодарские известия» спросили у разработчика и ИИ-эксперта Инала Хутова совет, как разобраться в этой необъятной гавани нейросетей.
С чего начать, если вы вообще ничего не знаете про нейронки?
По мнению Инала Хутова, для абсолютных новичков оптимальной стартовой площадкой является ChatGPT от компании OpenAI. Эксперт объясняет это не техническими характеристиками, а поведенческой адаптацией:
- Он «притворяется» человеком. ChatGPT обучали на огромном массиве диалогов из интернета, поэтому он интуитивно понимает бытовую речь. Вы можете написать ему «слушай, помоги с этим дурацким отчетом» и он не потребует уточнений и не выдаст ошибку, а поймет и поможет. Другие модели (например, старые версии Gemini) часто требуют четких, структурированных промптов, что пугает новичков.
- Он терпелив к некорректным запросам. Если вы случайно опечатаетесь, построите вопрос сбивчиво или забудете уточнить важный контекст, ChatGPT достроит логику за вас. Он скорее даст лишнего, но полезного, чем откажется отвечать.
- У него самая большая база готовых решений на русском. Если у вас что-то пойдет не так или вы не поймете, как сформулировать запрос, вы просто гуглите «как попросить ChatGPT сделать…» и находите миллион примеров на русском языке. Для Claude или DeepSeek таких готовых гайдов в разы меньше, и там чаще английский.
- Бесплатная версия это полноценный GPT-4o, а не урезанная «калека». В отличие от некоторых конкурентов, которые в бесплатном доступе дают свои старые, слабые версии (как это долго делал тот же Claude), OpenAI дает доступ к своей актуальной мультимодальной модели.
- Работает прямо в браузере, ничего не надо настраивать. Казалось бы, мелочь, но для новичка это критично. Не нужно скачивать приложения, разбираться с API-ключами, регистрироваться через сложную верификацию с иностранным номером. Открыл вкладку, написал и все. Единственное — нужен доступ не из России, поскольку у нас в стране он не работает.
Что ChatGPT умеет хорошо (и кому этого достаточно):
Инал рассказал, что благодаря мультимодальности ChatGPT справляется с широким кругом повседневных задач:
- Текст: написание писем, постов для соцсетей, пересказ статей, переводы, составление резюме, мозговые штурмы, планы и структуры документов.
- Анализ документов: вы можете загрузить PDF, Excel или Word, и нейросеть вытащит оттуда главные мысли, составит таблицу или найдет ошибки.
- Работа с изображениями: бесплатная версия генерирует картинки в ограниченном количестве (для этого есть отдельная нейросеть DALL-E, встроенная в платную версию), но отлично распознает то, что вы загрузили, может прочитать текст с фото, описать график или объяснить, что нарисовано на схеме.
- Написание простого кода: чат-бот справится с базовыми скриптами, автоматизацией рутины в Excel, парсингом простых сайтов или написанием несложных функций на Python/JavaScript.
А вот где ChatGPT уже не тянет:
Инал Хутов предупреждает: GPT-4o — это универсальный «добрый админ», но не узкий специалист. Его становится недостаточно, когда:
· Нужна глубокая логическая цепочка. ChatGPT часто «срезает углы» и упрощает сложные рассуждения. Если вы решаете инженерную задачу или пишете юридический документ с множеством условий он конечно же может упустить важное.
· Вы профессионально пишете код.
Для сложного бэкенда, многофайловых проектов или тонкой настройки архитектуры ChatGPT дает слишком общие решения. Он не умеет держать в голове весь ваш проект, как это делает Claude или DeepSeek, — добавил Инал Хутов.
Поняли основы? Тогда идите в Claude
Когда вы перестанете бояться печатать запросы и начнете хотеть более глубоких и качественных ответов, эксперт советует присмотреться к Claude.
Эта модель разработана компанией Anthropic — ее основали бывшие топ-менеджеры OpenAI, которые разошлись во взглядах на безопасность ИИ. Они решили делать нейросеть с акцентом на этику, прозрачность и предсказуемость. Но на практике главным открытием стало другое: Claude научился рассуждать, а не просто подбирать слова по вероятности. Он не выдает первый попавшийся ответ, а как бы проговаривает свои мысли вслух, выстраивая пошаговую логику. Именно за это его полюбили программисты и аналитики.
Сейчас флагманом является Claude 3.7 Sonnet (вышла в начале 2025 года) — это чисто текстовая модель, которая не генерирует изображения, видео или аудио, — говорит эксперт.
По словам Хутова, преимущества этой нейросети в другом:
Написание и рефакторинг кода. Особенно хорош в Python, JavaScript, TypeScript и фронтенд-фреймворках (React, Vue). Понимает структуру больших проектов.
Работа с документами. Может анализировать PDF, Word, Excel, презентации, и делать это с пониманием контекста.
Глубокие текстовые рассуждения. Создание сложных бизнес-планов, юридических договоров, научных обзоров там, где нужно учитывать десятки условий и взаимосвязей.
Фронтенд и UX/UI. Модель обучали на дизайнерских данных, поэтому она понимает, как должен выглядеть красивый интерфейс, и может предложить структуру страницы или компонента.
Модели от Claude дороговаты, но они сами пишут план, разрабатывают архитектуру, тестируют гипотезы и отдают уже готовый результат. Это как взять к себе в команду толкового стажера, который не просто делает, а сначала думает, потом спрашивает уточнения, а уже потом выдает готовое решение, — говорит Инал Хутов.
Особенно Хутов выделяет две вещи:
- Логика и человечность. Claude (особенно Sonnet) пишет самый естественный текст среди всех нейросетей. Он не канцелярит, не повторяет шаблонные обороты — его слог ближе к живому собеседнику. По мнению эксперта, это результат долгой настройки на «полезный» диалог, а не просто на факты.
- Фронтенд. Если вам нужна красивая верстка или продуманный интерфейс — берите Claude. Его обучали на дизайнерских данных, он чувствует композицию и пользовательский опыт, как объясняет программист. Это не значит, что он нарисует макет (он текстовая модель), но он напишет код так, чтобы интерфейс выглядел профессионально и логично.
Кому и для каких задач Claude подходит:
- Программистам, особенно фронтенд-разработчикам для написания сложного кода, рефакторинга, написания тестов.
- Студентам IT-специальностей чтобы разобраться в архитектуре, а не просто скопировать решение.
- Бизнес-аналитикам и стратегам для построения планов, сценариев, расчетов с множеством переменных.
А когда и Claude уже не хватает (что дальше):
Даже лучшая модель Claude, по мнению нашего эксперта, не закрывает все потребности. В случае, когда нужна мультимодальность Claude — явно не помощник. Он не генерирует картинки и не работает с видео. Если вам нужно одновременно и текст, и визуал, то приходится комбинировать с другими инструментами (например, Midjourney или DALL-E).
Подписка на Claude стоит ощутимо дороже ChatGPT Plus, а если вы работаете с огромными массивами данных, лимиты на количество запросов быстро исчерпываются. Для простых повседневных задач держать подписку ради 3-5 вопросов в день невыгодно. Нужна работа на телефоне или интеграция с Google-сервисами? У Claude нет такого удобного мобильного интерфейса и связки с календарями, почтой и картами, как, например, у Gemini.
Claude это что-то вроде эксперта за большим столом, он хорошо решит сложную задачу, но для вопроса простых вопросов не подходит. Для этого есть ChatGPT, — говорит Хутов
Платить за подписку или нет?
Когда вы присмотрелись к ChatGPT и Claude, неизбежно встает вопрос: платить или нет? Бесплатные версии вроде бы работают, но платные обещают больше. Где правда? Инал Хутов разбирает эту дилемму на конкретных примерах.
Бесплатные версии нейросетей это не «обманка», а вполне рабочие инструменты. Однако у них есть объективные ограничения:
Лимиты на количество запросов. В бесплатном ChatGPT вы можете отправлять ограниченное число сообщений за определенный период (например, 10–15 запросов каждые 3 часа). Для активной работы этого катастрофически мало.
Доступ к устаревшим или облегченным моделям. Некоторые сервисы (например, Claude в бесплатном доступе долгое время давал только старую версию Haiku, а не мощную Sonnet). Бесплатная версия часто экономит вычислительные ресурсы, поэтому отвечает быстрее, но поверхностнее.
Ограниченный контекст. В бесплатных тарифах модель «забывает» начало диалога уже через 10–15 сообщений. Если вы обсуждаете сложную задачу, вам придется постоянно напоминать ей вводные.
Отсутствие приоритетной поддержки. При перегрузках серверов бесплатные пользователи обслуживаются в последнюю очередь и ответы могут тормозить или зависать.
Инал Хутов не согласен с популярным мифом, что «платные версии не ошибаются». Он отмечает, что склонность выдавать ложную информацию за истину (это явление называют галлюцинациями) зависит не от стоимости, а от архитектуры модели и сложности вопроса. Однако, по его наблюдениям, в бесплатных версиях ошибки встречаются чаще, потому что там используются облегченные модели с меньшей глубиной рассуждений.
Бесплатные модели чаще упрощают ответ — они выбирают самый вероятный, а не самый правильный путь. Поэтому они могут быть абсолютно уверены в своём ответе и при этом нести чушь. Платные версии, которые тратят больше вычислительных мощностей на анализ, в разы реже попадают в такие ловушки. Но стопроцентной гарантии не дает ни одна из них, — говорит Хутов.
Как нейросеть может стереть компанию: история из жизни
Хутов приводит случай, который навсегда изменил его отношение к «бесплатным советам» от ИИ.
Однажды он работал над серверным проектом и решил ускорить рутинную задачу, очистку системного кэша. Вместо того чтобы лезть в документацию, он спросил у бесплатного ChatGPT команду для терминала. Нейросеть быстро выдала готовое решение, сопроводив его заверениями, что это стандартная процедура, безопасная для любого сервера.
Инал, будучи опытным разработчиком, все же засомневался. Он переспросил: «Точно ли это безопасно? Ничего не сломается? Может, там нужно остановить какие-то сервисы перед этим?». ChatGPT с еще большей уверенностью повторил: «Да, абсолютно безопасно. Это не повлияет на работающие процессы».
Программист скопировал команду, вставил в терминал и нажал Enter. Через три секунды сервер начал перезагрузку. Оказалось, что ChatGPT выдал команду, которая очищала не только кэш, но и критические временные файлы, необходимые для работы системы. В итоге сервер «упал», перестал отвечать на запросы, и потребовалось почти два часа, чтобы восстановить его из бэкапа и заново настроить окружение. К счастью, у Инала был свежий бэкап, и бизнес-процессы не пострадали, но осадочек, по его словам, остался навсегда.
С тех пор Хутов жестко соблюдает правило: ни одна команда для сервера, базы данных или продакшн-системы не выполняется без ручной проверки.