Кто учит ИИ думать по-человечески

Прочистить ИИ-голову

Под капотом современных языковых моделей не только чат-боты вроде ChatGPT или DeepSeek. Они работают в голосовых ассистентах, поисковых системах и даже некоторых медицинских помощниках. Все они устроены примерно по одному принципу: нейросеть «ест» огромные массивы текстов, а потом строит ответ, опираясь на то, что ей «скормил» обучающий набор.

А это статьи из Журнала органической химии, жаркая перепалка на форуме о том, кто придумал чипировать людей и зачем выращивать картошку в пирамиде. Еще рецепты оладий, инструкции по выживанию в лифте, список народных примет и фанфик про Данилу Багрова, который почему-то улетел в космос.

Внутри модели нет исходных текстов — это не база данных, а нейросеть, внутри которой хранятся числовые параметры (веса), регулирующие взаимодействие между нейронами. Эти веса отражают статистические закономерности языка и помогают модели предсказывать наиболее вероятное продолжение текста, формируя ответ.

Но эти «угадывания» основаны на всём массиве данных — от серьезных исследований до случайных высказываний в интернете. И тут появляется тренер — человек с метлой и лупой. Он вычищает чушь, отделяет факты от форумных баек, правит логику и учит машину говорить понятно, чтобы на ваш следующий вопрос ИИ не процитировал родительский чат первого «Б» и не выдал бессмертное «я как филолог вам скажу…».

Откуда берутся эти люди

Тренеры ИИ — это чаще всего переводчики, редакторы, журналисты, а также эксперты в конкретных предметных областях: математике, биологии, физике. Они привыкли объяснять сложное простыми словами и править чужие тексты так, чтобы было «понятно всем». Теперь всё то же самое, только работать приходится не с живым автором, а с нейросетью.

Спрос на таких людей растет каждый год и будет расти дальше. На рынок выходят всё новые языковые модели: от открытых, вроде ChatGPT или DeepSeek, до корпоративных ассистентов для банков, онлайн-поиска, медицины, юридических сервисов.

Все эти ИИ общаются на десятках языков. Английский и китайский, конечно, доминируют, но всё больше задач на русском, испанском, немецком, французском, арабском. И на всех нужно проверять тексты, сценарии и инструкции, чтобы модель не несла чушь и не обижала пользователя.

Сколько человек в мире работают в этом качестве, точной цифры никто не знает: оценки колеблются от нескольких тысяч в крупных фирмах до десятков тысяч внештатных тренеров и проверяющих, которых привлекают волнами. Кто-то занят полный день, кто-то подрабатывает пару часов в неделю.

От «Сбера» до дивана

В России профессия тренера ИИ уже перестала быть редкостью. Таких специалистов набирают крупные IT‑компании, подрядчики и аутсорс‑платформы.

Обычно такие вакансии называются «AI‑тренер», «тренер ИИ», «редактор по обучению нейросетей» или «редактор нейросетевых ответов». Их чаще всего ищут на HeadHunter, SuperJob, карьерных страницах «Яндекса», «Сбера» или MTS AI. Кроме того, русскоязычных тренеров регулярно набирают и зарубежные подрядчики, которые работают с международными проектами.

Оплата зависит от языка, тематики и сложности заданий. Новичкам предлагают 60–80 тыс. рублей в месяц — обычно это простая проверка или выбор лучшего варианта ответа. Те, кто берет сложные темы или руководит командой, могут зарабатывать 120–150 тыс. рублей и больше. Часть работает по контракту, часть — на фрилансе: задания приходят волнами, а оплата чаще всего почасовая или за объем.

Конкурс высокий: откликаются сотни человек, и опыт не всегда нужен. Но тестовые задания есть, и дальше проходят только те, кто умеет заметить смысловые дыры и показать, что сможет привести машинный текст в порядок.

Чем они вообще занимаются

День тренера ИИ похож на редактуру школьных сочинений, только сочинения пишет нейросеть, которая уверенно может заявить, что Шекспир — это город под Владивостоком. Главная задача тренера — спрашивать, проверять и править. Он дает машине запрос (его называют промптом), получает несколько версий ответа и решает, что с этим делать.

Например, тренер просит модель объяснить семилетнему ребенку, что такое инфляция, и получает три разных ответа.

Инфляция — это когда на деньги из твоей копилки можно купить меньше конфет.
Инфляция — это снижение покупательной способности денежной единицы вследствие роста цен.
Инфляция — это когда твои деньги как будто худеют, и ты покупаешь меньше игрушек и сладостей.

Тренер выбирает, какой вариант лучше, объясняет машине и другим тренерам почему и переписывает ответ так, чтобы он стал идеальным. Модель постепенно учится, и поэтому, получив вопрос, она не начнет уверенно рассказывать вам, что Земля плоская, а инфляцию можно победить медитацией.

Издержки профессии

Всё это только звучит просто, но на практике тренер может разбирать от 20 до 50 таких «тасков» в день. На каждый диалог или блок ответа обычно дается от 10 до 30 минут — в зависимости от сложности и объема текста. Где-то нужно просто выбрать лучший вариант, где-то расписать, что не так, и переписать фразу по чек-листу, составить критерии идеального ответа. Внутри всё жестко: каждую минуту считает таймер, а платформы проверяют, совпадают ли твои оценки с решениями других тренеров.

Над всем этим висят многостраничные инструкции, которые могут меняться каждую неделю. В них расписано, что считать фактологической ошибкой, неясностью, токсичностью, нарушением стиля и т.д. Это ключевая часть работы. И в каждом проекте инструкции разные.

Пользоваться инструментами ИИ во время работы, как правило, запрещено, за это можно мгновенно получить бан и вылететь из проекта. Допустимы лишь вспомогательные инструменты: онлайн-переводчик, калькулятор, проверка орфографии. Но не другой ИИ, который думает за вас.

Стать повелителем промптов

Те, кто задерживается в этой сфере дольше, становятся ревьюерами (они проверяют работу других членов команды) и координаторами (управляют командами и дорабатывают инструкции для новых тренеров). Кто-то уходит в аналитику или продуктовые команды.

Формального факультета «тренер ИИ» пока не существует. Но онлайн-курсы и краткие спецпрограммы появляются всё чаще — от вводных «как работает языковая модель» до подробных разборов, как проверять тон, структуру и логику. Есть и профессиональные чаты или закрытые форумы, где тренеры обмениваются лайфхаками: как не сгореть за сотнями однотипных промптов, где искать свежие идеи и что точно не пропустит строгий ревьюер.

Самое смешное — нейросети уже начинают проверять друг друга. В некоторых проектах первая модель пишет, вторая сверяет факты, третья оценивает стиль и токсичность. Но пока такие «проверщики» далеки от идеала: автоматическая оценка легко пропустит двусмысленность, лишнюю грубость или банальную неточность. Так что работа для людей останется, ведь кто-то должен объяснить ИИ, как проверять другие ИИ.