Авиационные правила письма Карпати как навык, помогающий ИИ говорить понятно

Важно не только задать вопрос, но и ограничить формат ответа.

2.10 известный эксперт по ИИ Андрей Карпати опубликовал пост в X. Всего за несколько дней число просмотров превысило 770 десятков тысяч.

Если вы ещё не знакомы с Карпати, кратко представлю его. Он руководил направлением ИИ в Tesla, работал в OpenAI и считается одним из ведущих технических специалистов в сфере ИИ.

Кроме того, он ввёл немало понятий, которые затем стали использовать во всём мире. Например, именно он предложил термин vibe coding — «вайб-кодинг», о котором мы сейчас так часто говорим.

О чём же этот пост? Он содержит практический подход к проблеме, которую многие не замечают.

Какова наша первая реакция, когда ИИ работает не так, как хотелось бы? Изменить запрос: переформулировать вопрос, задать роль или попросить «объяснить ещё раз более простыми словами».

Но диагноз Карпати другой: возможно, с вашим запросом всё в порядке, а проблема заключается в формате ответа ИИ.

По мере того как ИИ становится мощнее, мы, возможно, будем тратить всё больше времени на понимание его ответов. Трудность в том, чтобы разобраться в полученном результате; сама постановка работы перед ИИ сложнее не стала.

С этой точки зрения одна из важных причин характерного «ИИ-привкуса» в сгенерированных статьях — несоответствие результата нашим ожиданиям.

Карпати не просто описал проблему: он предложил четыре способа сделать ответы ИИ понятнее. Каждый следующий способ сложнее предыдущего.

Сначала я расскажу об этих четырёх способах, а в конце поделюсь навыком, который сделал на основе его подхода.

Его можно скачать и передать привычному ИИ-инструменту с поддержкой установки навыков — например, Codex, Claude Code или WorkBuddy.

Его первый способ — ограничить сам текст. Никаких особых ухищрений не нужно: достаточно попросить ИИ соблюдать правила письма, реже использовать длинные предложения и многозначные слова, а в каждом предложении выражать одну мысль.

Рекомендованный им стандарт называется ASD-STE100. Чуть позже расскажу о нём подробнее. Это очень интересная вещь и главное открытие, которое я вынес из его поста.

Второй способ — добавить изображения. Пусть ИИ сопровождает текст схемами и блок-схемами: часто одна схема полезнее трёх абзацев.

Третий способ — создать интерактивную веб-страницу. Карпати сам показал пример: попросил ИИ представить техническое понятие в виде небольшой страницы с анимацией, которую можно исследовать, перетаскивая элементы и нажимая на них.

Четвёртый способ, уже немного сложнее, — создать видео. То есть попросить ИИ превратить объяснение или непонятные специальные термины в ролик с изображением и озвучкой, а самому просто устроиться поудобнее и смотреть.

При переходе от текста к изображениям, веб-страницам и видео информация становится богаче, но растут и требования к инструментам и технической подготовке.

Однако есть практическая проблема. Последние три способа — изображения, страницы и видео — выглядят всё эффектнее, но либо зависят от определённых инструментов, либо требуют от вас некоторого визуального вкуса и насмотренности.

Для большинства из нас повседневное общение с ИИ по-прежнему чаще всего происходит в текстовом виде. Вы задаёте вопрос, получаете длинный ответ и, конечно, хотите понять, что он означает.

Поэтому первый способ — ограничить текстовые ответы ИИ — оказывается самым универсальным, доступным и пригодным к использованию уже сегодня.

Упомянутый стандарт ASD-STE100, который рекомендует Карпати, звучит очень технически, но история у него непростая. Мировая авиация использует его почти 40 лет; это не изобретение ИИ-компании.

Начнём с реальной авиакатастрофы. Вечером 27.3.1977 аэропорт Тенерифе накрыл густой туман. Командир KLM ван Зантен, налетавший более 12000 часов, нетерпеливо ждал взлёта.

Второй пилот сообщил диспетчерской вышке о готовности к взлёту. Диспетчер выдал разрешение на полёт по маршруту и велел ждать разрешения на взлёт. Но в тот же момент другой самолёт, принадлежавший Pan Am, передал на той же частоте, что всё ещё находится на полосе.

Экипаж KLM ошибочно принял ответ диспетчера за разрешение на взлёт. Ключевые слова о необходимости ждать разрешения заглушили радиопомехи.

После этого командир ван Зантен начал разгон на полной тяге. Когда он увидел впереди на полосе Boeing 747 компании Pan Am, остановиться уже было невозможно.

Погибли 583 человека. Это самая смертоносная отдельная авиакатастрофа в истории. Расследование назвало ошибки коммуникации одним из ключевых факторов.

Нестандартные формулировки, неоднозначность, слово, понятое не в том смысле, и радиопомехи привели к неверному пониманию разрешения на взлёт и в итоге к катастрофе.

Этот случай подтолкнул дальнейшую стандартизацию авиационной связи. Почти одновременно европейская авиация столкнулась с другой проблемой: языковой неоднозначностью документации по техническому обслуживанию.

Для множества авиатехников по всему миру английский не является родным. Одно английское руководство должны понимать специалисты из десятков стран. Если слово допускает два толкования, при обслуживании самолёта это может заложить предпосылки следующей аварии.

Поэтому авиационная отрасль решила ограничить английский язык в собственной сфере, а не заставлять всех техников мира в совершенстве его выучить.

Первая редакция предшественника этого стандарта вышла в 1986 году. Правила были предельно жёсткими: у слова должно быть одно значение, один объект везде должен называться одинаково, а чередовать синонимы ради красивого слога запрещено. Также требовались короткие предложения, активный залог и одна мысль на предложение.

Позднее стандарт обновили до редакции 9. Она включает 53 правила письма, около 900 разрешённых базовых слов и примерно 1200 слов, которых рекомендуется избегать; для каждого предложена замена.

Подумайте: эти авиационные правила прямо противоположны привычной манере письма больших языковых моделей.

Модели любят длинные предложения, разнообразные синонимы и аналогии. Авиационный стандарт ASD-STE100 намеренно делает язык «скучным», чтобы свести неоднозначность к минимуму.

Теперь вспомните, как мы обычно оцениваем ответы ИИ. Первое впечатление часто зависит от того, насколько гладко читается текст и насколько он упорядочен.

Но почти 40 лет авиационного опыта показывают: именно гладкий текст может оказаться опаснее. Ведь эта гладкость иногда достигается за счёт синонимов, метафор и длинных конструкций, а всё это может вносить неоднозначность.

Красота формулировки и её точность нередко противоречат друг другу.

Подход Карпати переносит эти принципы в работу с ИИ. Применяется он просто: попросите ИИ объяснить понятие по стандарту ASD-STE100.

Если полное соблюдение кажется слишком жёстким, он предлагает снизить его до 80%, оставив двадцать процентов свободы. Всё-таки полный стандарт создан для специальных документов вроде руководств по обслуживанию самолётов; в бытовых ответах строгое следование всем правилам сделает текст чрезмерно сухим.

Вернусь к своему опыту. Прочитав пост Карпати, я подумал: этот промпт полезен, но за одной фразой стоят 53 правила, 900 разрешённых слов и 1200 ограничиваемых слов. Освоить всю систему по одному предложению невозможно.

К тому же большинство людей не смогут каждый раз вспоминать об этой добавке к запросу, разговаривая с ИИ.

Поэтому я сделал навык. Пользоваться им просто: скачайте его, передайте своему ИИ-помощнику и скажите: «Помоги установить этот навык». После установки он готов к работе, и дописывать промпт вручную каждый раз не нужно.

Когда захотите разобраться в чём-то новом, скажите ИИ: «Помоги разобраться в таком-то вопросе». Навык сработает, и ИИ автоматически даст более ясное и точное объяснение.

Три шага для загрузки пакета навыка в WorkBuddy

Ниже показан результат: я научил WorkBuddy этому навыку и попросил объяснить «персональных агентов». Можете посмотреть подробности.

WorkBuddy объясняет персональных агентов с навыком «Помоги разобраться»

Навык совместим с широким кругом инструментов: с «лобстером» OpenCLaw, который вы, возможно, уже установили, а также с такими популярными ИИ-помощниками, как Claude Code, Codex и WorkBuddy.

Его можно подстроить под свой вкус: ослабить слишком строгие правила или, наоборот, ужесточить их там, где нужна большая точность.

Используйте мой навык как отправную точку, а не как окончательный правильный ответ.

Можно попробовать применять его и к научным статьям. Я задал фразу активации «Помоги разобраться». Разобраться можно в понятии, термине, компании или научной статье в PDF.

Но сразу оговорюсь: навык помогает ИИ говорить понятным языком, делать ответы ясными и краткими, но не позволяет определить, верно ли само содержание.

Это по-прежнему придётся оценивать вам.

Ссылку на скачивание пакета навыка я оставил ниже — его можно сразу использовать. Если вам удастся добиться особенно удачных результатов, буду рад, если расскажете об этом.

1. Ссылка на скачивание пакета навыка:

https://d.dedao.cn/1juJAwh

2. Оригинальный пост Карпати:

https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479

После 1000 дней ежедневных публикаций я понял: меняется не только ИИ

Кто ценнее в эпоху ИИ? | Опубликован отчёт о рынке ИИ-специалистов за 2026 год

Читать оригинал статьи