Как заставить ChatGPT писать как человек, а не как нейросеть

Почему тексты ChatGPT сразу узнаются? Проблема не в том, что нейросеть “плохо пишет”. Проблема в том, как именно она привыкла писать по умолчанию.

Если дать ChatGPT абстрактную задачу вроде “напиши статью” или “сделай пост”, результат почти всегда будет одинаковым. Длинные перегруженные предложения. Структура из вступления, списка и формального вывода. Одинаковые фразы, которые кочуют из текста в текст. Вроде бы всё грамотно, но читать это тяжело. И главное, сразу видно, что текст писал не человек.

Нейросеть не понимает, что значит “по-человечески”. Для неё любой текст, на котором она обучалась, уже считается человеческим. Поэтому, если не задать ограничения и правила, она будет воспроизводить усреднённый шаблон.

Какие шаблоны выдают ChatGPT в тексте

Есть несколько характерных признаков, по которым текст от ИИ считывается почти мгновенно.

Во-первых, это любовь к спискам. Даже там, где логичнее был бы обычный абзац, модель пытается всё разложить по пунктам.

Во-вторых, длинные перегруженные предложения. Одно предложение на абзац, куча запятых, уточнений, вставок. Формально красиво, но нечитабельно.

В-третьих, шаблонные связки. “В заключении важно отметить”, “однако стоит помнить”, “таким образом можно сделать вывод”. Человек так почти не пишет, особенно в прикладных текстах.

И наконец, предсказуемая структура. Вступление ради вступления, вывод ради вывода, даже если он не нужен. Если эти вещи не запретить напрямую, нейросеть будет использовать их снова и снова.

Почему “пиши как человек” не работает

Фраза “пиши как человек” для модели ничего не значит. Это слишком абстрактное требование. Чтобы изменить стиль, нужно не просить, а настраивать поведение. Указывать, какие конструкции допустимы, а какие нет. Какой нужен тон. Для кого пишется текст. Какой опыт у “автора”. Какие приёмы считаются ошибкой. По сути, речь идёт не о генерации текста, а о персонализации нейросети под конкретную задачу.

Как настроить роль и промпт

Ключевой момент, который часто упускают, кто именно пишет. Когда модели задаётся роль, у неё появляется контекст. Профессия, опыт, манера изложения. Отношение к читателю и ограничения.

Например, разница между “напиши простым языком” и “ты специалист с 15-летним опытом, который объясняет сложные вещи спокойно и без упрощений” колоссальная. Во втором случае модель перестаёт скатываться в объяснения “как для детей” и метафоры уровня школьного учебника. Хорошо заданная роль сразу убирает половину шаблонов. Четкий полный промпт нужен не для красоты. Его задача — сфокусировать модель.

В промпте явно задаются:

• требования к тону и стилю
• целевая аудитория
• допустимые и запрещённые конструкции
• структура текста
• формат вывода
• принципы переходов между абзацами

При таком подходе нейросеть начинает писать не просто связный текст, а текст в заданных рамках.

Что запрещать в промпте и зачем

Запреты работают не хуже инструкций. Если явно не сказать “не используй нумерованные списки”, модель почти наверняка будет их использовать. Если не запретить шаблонные выводы, они появятся автоматически.

То же самое касается:

• академического стиля
• идеально вылизанных абзацев
• предсказуемых фраз
• чрезмерных объяснений

Запреты экономят время на редактирование. Текст изначально получается ближе к финальному варианту.

Нейросеть по умолчанию любит длинные предложения. Человек пишет иначе. Он чередует ритм: короткая фраза, потом длиннее и потом снова короче.

Когда в промпте задаётся диапазон длины предложений и прямо указывается необходимость чередования, текст становится визуально лучше и понятнее. Его проще читать. Он меньше утомляет. Это мелочь, но именно из таких мелочей и складывается “человеческий” стиль.

Если взять одну и ту же тему, и сначала сгенерировать текст без настроек, а потом с персонализированным промптом, разница будет заметна сразу.

В первом случае это будет набор тезисов, списков и аккуратных выводов. Во втором — связное рассуждение, без формального начала и конца, без перегруза, с нормальной логикой переходов. Тема и факты те же, меняется только поведение модели.

Списки сами по себе не зло. Проблема начинается, когда текст превращается в сплошное перечисление. Разрешённые, но ограниченные списки позволяют сохранить читаемость, не превращая материал в методичку. Это важно для SEO, где структура нужна, но не должна доминировать над смыслом.

Универсальный vs узконаправленный промпт

Универсальный промпт хорош, когда задачи разные. Но если тексты однотипные, эффективнее работает узконаправленный промпт. В нём роль прописывается ещё жёстче.

Указывается:

• конкретная профессия
• стаж
• тип текстов
• тематика
• стиль общения
• отношение к читателю

Дополнительно задаётся правило: перед написанием текста модель должна задавать уточняющие вопросы. Это критически важный момент.

Почему хороший ассистент сначала спрашивает

Когда модель сразу пишет текст, она опирается на свои предположения. Когда она задаёт вопросы, фокус смещается с генерации на понимание задачи.

В результате уточняется:

• для кого текст
• с каким фокусом
• с какой целью
• в каком формате

После этого качество текста растёт не на проценты, а кратно. И самое главное — исчезает ощущение, что текст “угадывали”.

Персонализация ChatGPT полезна не только для статей. Тот же подход работает для: блогов, аналитических заметок, писем, обзоров, пояснительных текстов. Когда формат, стиль и ограничения заданы заранее, время редактирования сокращается в разы. Часто текст можно использовать почти сразу, без переписывания.

Итог без формального вывода

ChatGPT начинает писать “как человек” не потому, что стал умнее. А потому что ему перестали разрешать писать шаблонно. Чёткая роль, ограничения, повторяющиеся акценты и обязательные уточнения превращают модель из генератора текста в управляемый инструмент. Не идеальный. Но предсказуемый и полезный.

И именно это в работе с текстами ценится больше всего.