Три итерации промпта: как ИИ-ассистент для рассказов достраивает героев за автора

Писательница из ЮАР Корал Харт выпустила с помощью ИИ 370 книг за 20 месяцев. Это повод спросить, что модель реально делает с художественным текстом. Автор разбора на Хабре проверила это на собственной сцене из рассказа: мужчина и женщина играют в шахматы, рядом ребёнок.

Что получилось с первого раза

Промпт был коротким: описана внешняя ситуация, мужчина уверен в победе, нужно передать мысли героев, объём 1000–1500 знаков. Ассистент в BotHub работал в пресете Claude Sonnet 5.5 с температурой 0.8 и лимитом ответа 16 тысяч токенов.

Модель выдала крепкую локальную сцену. Но она сама решила, что ребёнок сын игроков, придумала паре прошлое («Когда-то он ждал, пока она дочитает книгу... Теперь ждал хода») и повела всё к примирению. В замысле автора ребёнок вообще не сын, а герои олицетворяют амбивалентность. Проще говоря, модель заполнила пробелы самым знакомым сюжетом.

Что помогло приблизиться к замыслу

Автор раскрыла модели скрытый смысл, но попросила не проговаривать его читателю. Потом описала героев подробнее: мужчина любит контроль, но быстро понимает ребёнка; женщина боится проиграть и устала от игры. Отдельно пришлось убрать эффект «законченного этюда»: для фрагмента из середины рассказа модель стремилась к яркому финалу, поэтому в запросе попросили оставить партию незавершённой.

В третьей версии появилось нужное противоречие: мужчина сразу замечает нитку на колесе машинки, но игнорирует желание женщины закончить игру. Были и огрехи:

• «понимает ребёнка» модель истолковала буквально, как умение починить игрушку, а не расшифровать чувства за рисунком;
• реплика «Ты всегда оставляешь мне выбор, в котором заранее виновата» слишком прямо объясняет отношения;
• в действиях сбой: рука лежала над слоном, потом чинила машинку, а в конце «снята с фигуры», хотя возвращения к доске в тексте нет.

Практический вывод

Это не бенчмарк, а один опыт одного автора, причём без слепого читательского теста. Вывод из него приземлённый, и он применим не только к прозе, но и к любым генеративным продуктам.

• Расписывайте, чего хотят герои и что им мешает. Противоречивый характер даёт модели больше опор, чем слово «строгий».
• Сообщайте то, чего читатель пока не знает: правила мира, отношения, скрытый замысел и что раскрывать позже.
• Задавайте форму: чей взгляд, где обрыв сцены, что нельзя завершать.
• Проверяйте согласованность действий и деталей, это слабое место даже в удачных версиях.

Автор также приводит исследование 2024 года: рассказы, написанные людьми с подсказками GPT-4, оценивали как более оригинальные и приятные, но они сильнее походили друг на друга. Для продактов это важный сигнал: ИИ-помощник повышает средний уровень, но сужает разнообразие. Если вы делаете инструмент для авторов, давайте возможность задавать скрытый контекст и ограничения, а не только тему и объём. И честно проговаривайте, что ответственность за текст остаётся на человеке, который публикует его под своим именем.