Большие языковые модели — статистические системы: они предсказывают вероятные следующие слова. Поэтому они нестабильны в одном и повторяются в другом. Один и тот же запрос может давать разные ответы от запуска к запуску, и при этом ответы дрейфуют к самой типичной формулировке. ИИ-агенты соединяют множество таких шагов, поэтому оба эффекта усиливаются. Маркетологи могут с этим работать, но не могут это отменить.
Главное
- У нестабильности и однообразия одна причина: модель делает выбор из вероятностей, выученных на огромных объёмах текста.
- Разброс в основном касается формулировок и мелких решений. Центр результата остаётся близок к среднему из того, что модель видела.
- Агенты умножают проблему, потому что каждый шаг опирается на предыдущий, а небольшие ошибки накапливаются.
- Маркетинг страдает вдвойне: из-за ненадёжных фактов и из-за шаблонных текстов, которые звучат как у всех конкурентов.
- Решение — в продуманной конструкции, а не в надежде: опирайте модель на реальные данные, тестируйте многократно, добавляйте проверку человеком и закладывайте в задание то, что отличает ваш бренд.
Почему языковые модели нестабильны?
Языковая модель не ищет готовый ответ. Она оценивает возможные следующие слова и выбирает одно, часто с намеренной долей случайности. Измените настройку случайности, несколько слов в запросе или окружающий контекст — и путь может измениться. Модели различаются между версиями, а провайдеры их обновляют. Процесс, который хорошо работал в прошлом месяце, сейчас может вести себя иначе.
Даже при сниженной случайности результаты могут немного различаться между запусками, а длинные задачи это усиливают. Относитесь к любому одному запуску как к выборке, а не как к факту.
Почему агенты усугубляют проблему?
Агент — это модель, которая планирует, вызывает инструменты, читает результаты и снова действует. Каждый шаг зависит от предыдущего. Если третий шаг слегка неточен, четвёртый строится на ошибке. В длинной задаче шанс, что всё пройдёт верно, падает, как и десятишаговый рецепт чаще не удаётся, чем двухшаговый. Агенты могут также зацикливаться, забывать ранние инструкции по мере заполнения контекста или выбирать не тот инструмент.
Почему модели продолжают выдавать одно и то же?
Модель, обученная на очень большом массиве текстов, усваивает то, что встречается часто. Когда нужно выбрать, самый вероятный вариант оказывается и самым типичным. В результате получается гладкий, безопасный, усреднённый текст: те же зачины, те же конструкции, те же обороты вроде «раскройте силу». Попросите десять слоганов — и несколько окажутся почти близнецами. Попросите сотню маркетологов использовать одну модель с похожими запросами — и их результаты сойдутся.
Это не ошибка, которую забыли исправить. Так ведёт себя система, созданная предсказывать вероятное. Разброс и однообразие могут сосуществовать: формулировки меняются, а идеи остаются теми же.
Что это значит для маркетинга?
Факты плывут
Модель может назвать цифру, дату или утверждение, которые звучат правдоподобно, но неверны. OpenAI опубликовала собственное объяснение того, почему языковые модели галлюцинируют. В нашем руководстве по проверке ИИ-текстов перед публикацией описаны практические проверки.
Бренды сливаются
Если каждый конкурент просит модель придумать «весёлую, искреннюю идею кампании», идеи сходятся. Позиционирование — это умение отличаться. Статистическое среднее по определению отличаться не может.
Отчёты меняются при повторном запуске
Если агент строит отчёт по памяти или по слишком большому вставленному тексту, второй запуск может расставить всё в другом порядке. Практический пример — в материале навык брендовых презентаций с коннектором SOMIN MCP и без него.
Как командам снизить нестабильность и однообразие?
- Опирайте модель на реальные данные. Пусть инструменты ищут и считают, а модель пишет о результате. На этом строится контекстная инженерия для маркетинга.
- Не держите числа в «голове» модели. Вычисления и ранжирование принадлежат коду или базам данных.
- Тестируйте не один раз. Запускайте важные задачи несколько раз и сравнивайте. Большие расхождения показывают, где добавить проверки.
- Разбивайте длинные задачи на небольшие шаги с проверкой после каждого.
- Давайте модели своё. Реальный язык клиентов, ваш тон и ваши доказательства дают ей опору, отличную от среднего.
- Просите варианты, затем выбирайте. Относитесь к модели как к источнику черновиков. Решает человек.
- Оставляйте человека в контуре для утверждений, юридических рисков и всего, что увидит клиент.
Исправят ли это новые модели?
Они могут снизить число ошибок и повысить согласованность. Но вряд ли уберут саму суть поведения, потому что предсказание по вероятностям — основа этой технологии. Закладывайте это в планы, а не ждите, что оно исчезнет.
FAQ
Что значит, что LLM — статистическая модель?
Это значит, что модель предсказывает наиболее вероятный следующий фрагмент текста по закономерностям в обучающих данных. Она не рассуждает из первых принципов и не ищет факты, если ей не дали для этого инструменты.
Почему один и тот же запрос даёт разный ответ?
Потому что модель делает выбор из распределения вероятностей. Небольшие различия в настройках, контексте или версии модели меняют выбранные слова.
Почему весь ИИ-текст звучит одинаково?
Самая вероятная формулировка — самая распространённая. Без конкретных данных о вашем бренде модель возвращается к среднему.
Безопасно ли запускать ИИ-агентов без присмотра?
Только для задач с низким риском, результат которых можно проверить. Всё, что связано с расходами, утверждениями или работой для клиента, требует проверок или одобрения человека.
Как с этим справляется SOMIN?
Подход SOMIN — оставить данные и подсчёт внутри платформы, а ИИ-инструментам вроде Claude дать читать результаты через MCP. См. ИИ-агенты SOMIN.
