Обсуждение:Шеминг искусственного интеллекта
Материал из MachineLearning.
Первый промпт к LLM (ChatGPT) выглядел так:
Ты специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Напиши энциклопедическую статью на русском языке по теме **«Шеминг искусственного интеллекта»** в формате MediaWiki. Статья предназначена для размещения в энциклопедии MachineLearning.ru.
Придерживайся нейтрального академического стиля, характерного для энциклопедических статей. Объясняй понятия последовательно — от определения к более сложным аспектам. Текст должен быть понятен студентам и начинающим специалистам в области машинного обучения, но при этом оставаться строгим и научно корректным.
Раскрой историю появления концепции, её основные идеи, место среди других направлений исследований искусственного интеллекта, современные подходы, практическое значение, ограничения и существующие научные дискуссии. Если тема затрагивает философские или этические вопросы, опиши их объективно.
Не выдумывай факты. Используй надёжные научные источники и современные публикации. Все утверждения, основанные на литературе, сопровождай сносками в формате `[1]`.
Сохрани форматирование MediaWiki, внутренние ссылки `...`, раздел `== Примечания ==` с тегом ``, а также разделы `== См. также ==`, `== Литература ==` и `== Ссылки ==`.
Выводи только готовый текст статьи без каких-либо пояснений и комментариев.
Получившаяся версия статьи оказалась даже более цельной и логичной, чем ожидалось. Особенно приятно было, что обозначения и логика изложения не «поплыли», хотя я не задавала строгих математических соглашений и не ссылалась на конкретные формальные модели.
После первичной генерации статью немного посмотрели и стало понятно, что её можно усилить. Тогда был дан второй промпт:
Хорошо. Теперь переработай статью, сделав её более полной и энциклопедичной.
Если при первом варианте статьи какие-либо важные аспекты темы были раскрыты недостаточно подробно, дополни их. Добавь разделы только в том случае, если они действительно имеют самостоятельное значение для понимания темы. При необходимости расширь существующие разделы, сохранив логичную структуру статьи.
Особое внимание удели:
- современным исследованиям и актуальному состоянию области;
- историческому развитию концепции;
- практическому применению;
- ограничениям, критике и существующим научным дискуссиям;
- философским или этическим аспектам, если они связаны с рассматриваемой темой.
Для специализированных или редко употребляемых терминов при первом упоминании указывай английское название в круглых скобках.
Проверь научную достоверность всех утверждений, при необходимости обнови список литературы и добавь недостающие ссылки на авторитетные публикации. Новые утверждения также сопровождай сносками в формате `[1]`.
Сохрани форматирование MediaWiki, внутренние ссылки `...`, раздел `== Примечания ==` с тегом ``, а также разделы `== См. также ==`, `== Литература ==` и `== Ссылки ==`.
Если структура статьи уже является удачной, не изменяй её без необходимости. Основная цель — сделать материал более полным, точным и полезным для студентов и специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, сохранив энциклопедический стиль изложения.
Вторая итерация оказалась особенно показательной: структура статьи в целом сохранилась, но появились существенные уточнения и расширения по современным работам в области AI Safety. При этом было заметно, что модель не просто «добавила текст», а скорее попыталась аккуратно встроить новые смысловые блоки в уже существующую логику.
Отдельно хочу отметить, что в какой-то момент стало понятно: ручная доработка таких статей начинает занимать больше времени, чем сама генерация. Например, при попытке перенести отдельные фрагменты старой версии пришлось вручную выравнивать обозначения и восстанавливать удалённые куски текста.
С другой стороны, результат оказался неожиданно качественным для первого опыта. По сути, получилась полноценная энциклопедическая статья, которую можно дальше развивать как обычную страницу MachineLearning.ru.
В целом опыт можно считать удачным и перспективным — возможно, это действительно рабочий способ ускорять написание научно-образовательных материалов без потери качества.
— Marina Aleksandrova 14:42, 30 июня 2026 (MSD)''
