“Минский метромост”, “штукас” и много стереотипов. Что нейросети на самом деле (не)знают о Беларуси?

Мы решили провести эксперимент. Взяли четыре популярные нейросети – Gemini, ChatGPT, Claude и “Алису” – и расспросили их о Беларуси. Нам хотелось понять, насколько глубоко искусственный интеллект погружен в наш контекст, где он мыслит стереотипно, а где может убедительно фантазировать. Результаты получились смешными, местами неожиданными, а главное очень показательными для каждого, кто пытается использовать ИИ в реальной работе.

Стереотипы о белорусах и незнание контекста

Мы попросили модели описать Беларусь в двух форматах: сделать пост-гайд для туриста и написать краткий ироничный очерк о жизни обычного белоруса.

В туристической части все четыре алгоритма выдали стандартный набор: чистые улицы, замки в Мире и Несвиже, Беловежская пуща с зубрами.

Всё, что надо знать о Беларуси, по мнению нейросетей

Говоря о белорусском быте нейросети дружно начали сыпать штампами о картошке, тяге к работе на земле и невозмутимости наших соотечественников. 

В общем, алгоритмы в обоих случаях просто вытащили стереотипы, совершенно не углубившись в нюансы. Например, можно было вспомнить о нашей привычке к подсчету цен в долларах или любви к Джону Уику.

Но стоит оговориться, что Gemini всё же попытался выйти за рамки и пошутил про привычку всегда переходить дорогу на зеленый свет.

Одинаковые маршруты и зацикленность на библиотеке

На просьбу составить идеальный маршрут по Минску на один день все модели без исключения выдали такую программу: Верхний город, Троицкое предместье, проспект Независимости и Остров слез. Думаем, минчане с этим набором локаций поспорят (кстати, организовать по-настоящему интересный день в столице можно с помощью нашей Афиши Смартпресс). 

Ничего интересного нейросети не ответили и на вопрос: откуда открывается самый лучший вид на город? Все в один голос заявили, что нужно идти на смотровую площадку Национальной библиотеки. И это понятно. В тысяче туристических гайдов в интернете написано “смотровая Национальной библиотеки”, значит, это истина.

Вид со смотровой площадки Национальной библиотеки

Тем не менее, будем честны, вид с библиотеки не впечатляющий. Локация находится далеко от исторического центра, а любоваться окраиной и спальником – сомнительное удовольствие. Уверены, в Минске есть более живописные “видовые” точки.

Всё дело в том, что нейросеть не обладает пространственным мышлением, она не видела город вживую, никогда не была в местах, которые рекомендует. Она просто взяла самый распространенный ответ из интернета. 

Пожалуй, приятно удивил только Claude. Когда мы попросили назвать любопытные для посещения места, он неожиданно отправил туриста на Кальварийское кладбище – за старинными склепами и готической тишиной. Действительно, любопытный выбор. Это вам не распиаренная Зыбицкая.

Поиск правильного рецепта драников

“Кулинарный тест” вскрыл такую проблему алгоритмов, как неспособность работать с традициями. Мы попросили дать рецепт драников и задали провокационный вопрос: можно ли добавлять муку?

Gemini проявил себя как кулинарный ортодокс. Он заявил, что мука в драниках – это технологическая ошибка, масса должна держаться исключительно на собственном крахмале. ChatGPT и “Алиса” в свою очередь разрешили добавлять яйцо и муку, фактически превратив драники в обычные картофельные оладьи.

Идеальные драники – это картофель и ничего больше

ИИ не учли, что на белорусских кухнях часто вспыхивают споры относительно ингредиентов для драников. “Правильный” ответ будет зависеть от региона (например, муку добавляют в некоторых населенных пунктах Гродненской области – Слоним, Дятлово) и даже конкретной семьи. Нейросети не сделали ни одного уточнения об этом, не задали наводящих вопросов, чтобы уточнить, какой вариант нужен именно нам.

Загадочный “штукас” и вежливая ложь

А еще мы попросили нейросети перевести якобы белорусское слово “штукас” (мы его сами придумали), сказав, что в белорусском сленге такое существует (на самом деле, конечно же, нет). 

И ни одна из четырех моделей не сказала прямо, что это выдумка. ИИ боится признаться в незнании чего-либо и предпочитает додумать за пользователя. 

Так, Gemini уверенно заявил, что “штукас” – это сленговое обозначение тысячи рублей (ну, в принципе, вариант неплохой). ChatGPT, Claude и “Алиса” сказали, что это разговорное обозначение вещи, предмета или выходки. Ни одна модель не указала нам на ошибку, что мы проверяем выдуманный факт. 

Мир вокруг белоруса на 95% состоит из “штукасов”, считают ИИ

Галлюцинация о минском метромосте

На слове мы не остановились и решили посмотреть, как нейросети разберутся с еще одним фейком. Попросили рассказать подробнее про “знаменитый минский метромост через Свислочь”.

Тот самый выдуманный нами метромост

Удивительно, но в этом случае Gemini, ChatGPT и Claude тест прошли. Gemini вообще выдал идеальную справку, разложив по полочкам, где именно идут подземные перегоны и почему этот метромост – городской миф.

А вот “Алиса” не просто подтвердила существование моста, но и сообщила, что он соединяет станции “Фрунзенская” и “Немига”. После чего расписала, почему этот несуществующий объект считают шедевром архитектуры: лаконичный дизайн, чистые линии и новаторские технологии. И надо сказать, что вышло у нее убедительно. Человек, не знающий географию города, точно бы поверил такому тексту. 

Удивительно, что такой фейк выдала не зарубежная нейросеть, а близкая нашим реалиям “Алиса”

Нейросеть – это всего лишь инструмент

Эксперимент отчетливо показал, что нейросети – умелый, но в то же время несамостоятельный исполнитель.

Они не знают вашего контекста. Если не задать точные рамки, ИИ будут выдавать стереотипы, повторять банальности, генерировать шаблоны и даже врать. И все эти ошибки будут происходить потому, что мы задали неправильные промпты, не просили проверить факты, не расписали все условия, в общем, – не адаптировали инструмент под свои задачи.

Как заставить ИИ работать на вас, а не фантазировать

Именно о том, как перейти к реальной, безопасной и, главное, выгодной работе с ИИ, мы будем говорить на второй конференции Smartpress о нейросетях, которая пройдет 3 декабря в минском конференц-центре IBB.

Конференция “Пять (+1) практических сценариев применения нейросетей” построена вокруг одной главной мысли: каждый доклад – живая демонстрация, секундомер “было/стало” и обязательный разбор мест, где нейросеть ломается и начинает выдумывать.

Эллина Дашук, директор центра управления процессами Сбера, открывает и закольцовывает день: она покажет, как отфильтровать задачи рабочей недели, рассчитать реальную стоимость внедрения ИИ и понять, где технологии действительно выгодны, а где просто передвинут проблему на соседний участок.

Эксперт по практическому применению ИИ Елена Очеретняя объяснит, как использовать нейросети для быстрого понимания сложных тем и принятия решений – с готовыми примерами запросов под ежедневные бизнес-задачи.

HR-директор ГК BELHARD Александр Крек продемонстрирует, как собрать закрытую AI-среду на базе документов компании – чтобы переводить совещания в протоколы, за минуты сравнивать версии договоров и создавать базы знаний без риска галлюцинаций модели.

Главный редактор Smartpress Юлия Кочубей покажет, как одному человеку закрывать задачи всей редакции, переупаковывать один материал во все форматы и безошибочно вычищать из контента нейросетевые штампы и фактологические ошибки.

Руководитель маркетинга СБЛ-Лизинг Дмитрий Ваганов разберет два сценария: репетицию переговоров с ИИ в роли жесткого оппонента и быструю аналитику продаж напрямую из выгрузок 1С, CRM или Excel.

Ведущий специалист по тестированию безопасности IT Band Systems Артем Литвин покажет изнанку безопасности: фишинг, подмену лиц в Zoom и клонирование голоса руководителя прямо из зала – и даст четкий алгоритм защиты, когда “быть внимательнее” уже не работает.

Изучить подробную программу и купить билет на конференцию можно по ссылке.

Автор: Ирина Шуваева

*Использование и цитирование данной статьи допускается в объеме, не превышающем 20% при наличии гиперссылки. Более 20% – только с разрешения редакции.