Гайд · Нейросети · октябрь 2026

Что может нейросеть, а что нет: проверка задачи за 1 минуту

Нейросеть уже хорошо делает работу, где много верных ответов: пост, письмо, картинка. Там хватает 80%, остальное доведёшь сам. Ошибается она там, где верный ответ один: число, дата, ссылка на закон. Так делит задачи профессор Стэнфорда Майкл Бернштейн на вебинаре Stanford Online

Открой ChatGPT (не открывается: ChatGPT на русском) или Claude (не открывается: Claude без VPN), вставь текст и впиши своё дело в квадратные скобки:

Вот задача для нейросети: [твоя задача]

Проверь её по правилу Майкла Бернштейна из Стэнфорда, коротко и простыми словами:
1. Верных ответов много (текст, картинка, черновик) или один (число, дата, закон, да или нет)?
2. Если один: какая точность нужна, чтобы брать ответ без проверки, и чем грозит ошибка?
3. Если не дотягиваешь: переделай задачу так, чтобы ты дал черновик или список, а решал я
4. Если ответов много: сразу дай первый черновик

Меньше чем через минуту придёт черновик, переделанная задача, где решаешь ты, или список того, что нейросети от тебя нужно

Начни с задачи, которую сейчас делаешь руками дольше всего. Если ответ пришёл с пометкой «верных ответов много», забирай черновик и правь. Если «верный ответ один», не бери готовое число, а попроси формулу или список, по которому решишь сам

Два вида задач: где нейросети хватит 80%

Бернштейн называет их задачами с неровными и с острыми краями. Неровная задача (07:43) - та, у которой куча верных решений: написать рекламный текст, пересказать лекцию, нарисовать картинку. Если нейросеть довела тебя до 80%, это уже ускорение, дальше доделаешь сам. Острая задача (08:29) - та, у которой верное решение одно. Там 80% правильного ответа означает просто неправильный ответ

Слайд вебинара Sharp vs rough edged problems: у острых задач один верный ответ, у неровных много, хватает 80%
Кадр записи на 08:39. Слайд, с которого начинается правило: неровным задачам хватает 80%, у острых верный ответ один

Он несколько раз повторяет (13:26): модель для острых и неровных задач одна и та же, умнее она для одних не становится. Разница в том, сколько ошибок ты готов стерпеть. Черновик поста с одной корявой фразой ты поправишь и опубликуешь. Сумму налога с одной ошибкой платить нельзя

ЗадачаСколько верных ответовЧто делать
пост, письмо, описание товарамногоотдавай целиком, правь черновик
картинка, обложка, идея для роликамногоотдавай, выбирай из вариантов
пересказ лекции или созвонамногоотдавай, сверяй главное
сумма налога, цена, дата в договореодинпроси формулу и сверяй сам
ссылка на закон или судебное делоодинпроси, где проверить, проверяй по первоисточнику
решение «звонить или нет», «брать или нет»одинпроси список доводов, решай сам

Таблица прокручивается вбок →

Он приводит примеры, которые знает каждый. Спам-фильтр (16:02) решает острую задачу: письмо либо спам, либо нет. Им пользуются с 1990-х, и, по словам Бернштейна, понадобилось около 25 лет, чтобы ему стали доверять и перестали каждый день проверять папку «Спам». Голосовой помощник (17:18) тоже решает острые задачи: включил не ту песню, значит ошибся. Поэтому многие держат его только для таймера

Проверка своей задачи в 4 шага

Это его итог первой части вебинара (27:39). Четыре вопроса, которые он советует задать себе перед тем, как отдавать работу нейросети:

  1. Сколько у задачи верных ответов? Много - она неровная. Один - острая
  2. Если острая: какая точность нужна, чтобы ответом можно было пользоваться без проверки? Бернштейн спрашивает, сколько девяток тебе нужно: 99%, 99,9%. По-моему, для письма клиенту хватит и 80%, а для суммы налога не хватит и 99%
  3. Не дотягивает: можно ли переделать её в неровную? Об этом следующий раздел
  4. Если неровная: просто попробуй. Его совет дословно: потрать 20 долларов, возьми сегодняшние модели и посмотри, дают ли они что-то полезное как черновик для доработки
Слайд вебинара Your AI strategy playbook с четырьмя вопросами Бернштейна для проверки своей задачи
Кадр записи на 28:28. Его проверка задачи: острая или неровная, какая точность нужна, можно ли переделать, попробовать сегодняшние модели

Промпт в начале статьи - эти же четыре вопроса, только задаёшь их не себе, а нейросети. Она быстрее тебя скажет, сколько у задачи верных ответов, и сразу предложит, как её переделать

Как я проверил на трёх задачах

Я отдал промпт из начала статьи Claude с настройками по умолчанию, без моих личных правил, и вписал три типичные задачи. Каждый ответ пришёл меньше чем за минуту:

пост об открытии записи на консультацию   42 с   много ответов, сразу черновик
налог самозанятого за месяц               26 с   один ответ, расчёт по шагам и сверка
кому из 40 клиентов звонить первым        39 с   попросила таблицу, обещала три группы

Пост нейросеть сразу назвала задачей с кучей верных ответов и выдала черновик с пустыми местами под тему, цену и число мест. С налогом поступила наоборот: сказала, что верный ответ тут один и нужна точность 100%, без «примерно», а ошибка обернётся пенями или переплатой. Поэтому сама переделала задачу: дала черновик расчёта по шагам и попросила сверить итог в приложении «Мой налог». И в самом черновике ошиблась, когда прикидывала выгоду от налогового вычета: лишнее доказательство, что острую задачу проверяешь ты. Клиентов она отнесла к задачам с многими верными ответами, потому что порядок звонков зависит от суждения. Попросила таблицу и пообещала разложить 40 человек на горячих, тёплых и холодных, а порядок поправить мне: про отношения с конкретными людьми в таблице не написано. Тут она поспорила с Бернштейном: решение, кому звонить, у него острое. Но сделала ровно то, что советует его третий шаг: свела задачу к черновику-списку, а решение оставила мне. Поэтому смотри не на ярлык в ответе, а на то, кто в итоге решает

Как переделать задачу, чтобы ИИ справился уже сейчас

Бернштейн говорит (26:32): ждать, пока нейросеть станет безошибочной, не обязательно. Острую задачу часто можно превратить в неровную, и она заработает сегодня. Его пример из медицины: программа, которая угадывает, вернётся ли пациент в больницу в течение месяца, ошибается слишком часто, чтобы ей верить. Но если попросить её не угадывать, а написать для врача короткий отчёт о факторах риска, это уже неровная задача. Отчёт можно написать хорошо по-разному, а решение принимает врач

Тот же ход работает в обычных делах. Вот как переделать острую задачу в неровную:

Было, остраяСтало, неровная
«Посчитай, сколько налога я заплачу»«Распиши расчёт и скажи, какие мои данные нужны, итог сверю сам»
«Найди закон, который это запрещает»«Перечисли, где искать ответ, и что мне спросить у юриста»
«Реши, кому звонить первым»«Разложи клиентов на горячих, тёплых и холодных, порядок поправлю сам»
«Ответь клиенту на жалобу и отправь»«Предложи три варианта ответа, отправлю сам»
«Скажи, брать ли этого подрядчика»«Выпиши плюсы, минусы и вопросы, которые ему задать»

Таблица прокручивается вбок →

Ход везде один: нейросеть готовит, решаешь ты. Бернштейн называет это не заменой человека, а усилением (32:23). И замечает (33:19), что больше половины обращений к нейросетям уже идёт именно так: человек правит и решает, а нейросеть помогает

Таймкоды вебинара

Вебинар прошёл 17 июня 2026 года, на YouTube запись выложена 30 сентября. Она идёт 59 минут: около 41 минуты говорит Бернштейн, дальше рассказ о платном курсе и ответы на вопросы

ВремяО чёмЧто взять себе
00:00-02:01ведущая представляет Бернштейнаможно пропустить
02:01-06:51почему так много продуктов с ИИ проваливаютсязачем вообще нужно правило
06:51-09:34острые и неровные задачи, где хватает 80%главная мысль, смотреть обязательно
09:34-13:04видео, агенты, дизайн: где какие задачипримеры из работы
13:04-18:13дело не в модели, а в цене ошибки: спам-фильтр и голосовой помощникпочему ИИ не доверяют
18:13-21:06цепочка острых шагов и юрист с выдуманной ссылкой на делопочему агент ломается целиком
23:12-26:32что изменится с новыми моделямикак предсказывать без технических знаний
26:32-28:55как переделать острую задачу и его проверка в 4 шагазабрать себе целиком
28:55-42:10ИИ как усиление, а не замена; почему люди то слишком верят ИИ, то бросают егокак не попасться самому
47:24-50:15вопрос: нужно ли быть экспертом, чтобы проверять ИИответ для тех, кто боится ошибок
52:37-55:12вопрос про риски, когда ИИ общается с клиентамидля тех, кто ставит бота

Таблица прокручивается вбок →

Что понадобится

  • Нейросеть-чат. Подойдёт ChatGPT или Claude. Как открыть ChatGPT на русском без лишних шагов, рассказано в статье ChatGPT на русском бесплатно, Claude без VPN - в статье Claude без VPN
  • Одна твоя задача. Лучше та, которую ты сейчас делаешь руками дольше всего
  • Вебинар. Бесплатно на YouTube. Русская озвучка в плеере: шестерёнка, «Звуковая дорожка», «Русский». Субтитры: шестерёнка, «Субтитры», «Русский (создано автоматически)»
Плеер YouTube на записи вебинара, открыто меню Звуковая дорожка со списком языков
Меню «Звуковая дорожка» на записи вебинара. Русский стоит ниже по списку, его видно после прокрутки

Что ломается и что делать

Что видишьЧто случилосьЧто сделать
нейросеть уверенно назвала сумму, дату или статью законаострую задачу отдали целикомпереспроси по второму вопросу промпта: «какая тут нужна точность и как мне это проверить»
длинное подробное объяснение звучит убедительноБернштейн (40:59): чем больше нейросеть объясняет, тем правдоподобнее звучит, даже когда ошибаетсядлина ответа не доказательство, сверь число или ссылку по первоисточнику
нейросеть ошиблась один раз, и хочется броситьдоверие к машине ломается быстрее, чем к человеку (41:13)проверь, острая ли была задача. Неровную отдавай дальше, острую переделай
нейросеть назвала решение (кому звонить, брать или нет) задачей с многими ответамиона путает решение с черновикомпроверь, что по её ответу решаешь ты, а не она
черновик слишком общий, с пустыми местамией не хватило твоих фактовдай ей тему, цену, число мест, и она доведёт текст
запись говорит по-английскизвуковая дорожка стоит на оригиналешестерёнка, «Звуковая дорожка», «Русский». Голос робота мешает: верни оригинал и включи русские субтитры

Таблица прокручивается вбок →

Почему нейросеть выдумывает числа и ссылки, подробно разобрано в статье галлюцинации нейросетей. Если хочется понять, как она вообще устроена, начни со статьи что такое нейросеть или с конспекта лекции Стэнфорда о ChatGPT и Claude. А как с нейросетью работает создатель Claude Code, показано в конспекте доклада Бориса Черни

Источники

Памятка: какую задачу отдавать нейросети

Пять строк, к которым удобно вернуться, прежде чем отдавать новую работу

Сохрани себе

  • Много верных ответов (пост, письмо, картинка): отдавай целиком, правь черновик
  • Один верный ответ (число, дата, закон, да или нет): не бери готовое
  • Нужна точность выше 80%: спроси нейросеть, как это проверить
  • Не дотягивает: переделай в черновик или список, решай сам
  • Не уверен, какая задача: вставь промпт из начала статьи

Куда это ведёт

Ты знаешь, какую работу отдавать. Следующий шаг - чтобы она приносила деньги

Правило Бернштейна отвечает на вопрос, что нейросеть сделает хорошо. Но оно не говорит, какую именно работу поручить ей в твоём деле, чтобы приходили клиенты и оплаты

На Концентрате три вечера: в первый собираем команду ИИ-агентов на Hermes, во второй разбираем шесть связок монетизации, в третий контент-завод на бесплатном трафике. Агентам там отдаём как раз неровные задачи: тексты, ролики, карусели

Заходи, если хочешь, чтобы нейросеть делала черновую работу на твой бизнес, а не на пробу

Забрать место на Концентрате

Откроется окно бота в Telegram, дальше страница Концентрата: 13-15 октября, 19:00 по Москве, онлайн. Участие бесплатное, регистрация до 14 октября

Частые вопросы

Что может нейросеть, а что нет?

Нейросеть хорошо справляется с задачами, у которых много верных ответов: текст, картинка, черновик, пересказ. Хуже там, где верный ответ один: число, дата, ссылка на закон, решение да или нет. Такое правило дал профессор Стэнфорда Майкл Бернштейн

Где посмотреть вебинар Бернштейна?

На канале Stanford Online на YouTube, запись «Webinar: What AI Can and Cannot Do: Intelligence Augmentation in Practice with Michael Bernstein». Она бесплатная, идёт 59 минут, в плеере есть русская озвучка и русские субтитры

Кто такой Майкл Бернштейн?

Профессор информатики Стэнфордского университета и старший научный сотрудник стэнфордского института ИИ, ориентированного на человека (Stanford HAI). Занимается тем, как люди работают с компьютерами

Значит, нейросети нельзя доверять числа?

Можно, если ты знаешь, как проверить. Попроси расчёт или источник вместо готового ответа и сверь главное сам. Бернштейн говорит (25:08), что с каждой новой моделью острых задач, которые нейросеть решает надёжно, становится больше, но пока задача не дотянула до нужной точности, проверка остаётся за тобой

Нужно ли разбираться в ИИ, чтобы пользоваться правилом?

Нет. Бернштейн говорит (25:38), что технические знания не нужны даже для того, чтобы предсказать, что откроют следующие модели. Для правила достаточно спросить себя, сколько у задачи верных ответов

Читать дальше

Я соло-предприниматель на Claude, ChatGPT и агентах

Всё, что не влезает в статью, лежит у меня в канале: как я делаю контент с нейросетями каждый день, новые функции раньше, чем о них снимают ролики, и внутрянка моих вайб-маркетинговых проектов

Читать канал

Открытый канал, подписка в одно нажатие