Конец Эпохи «Чаевых» для ИИ: Промпт-Хаки Теряют Свою Силу

Эпоха «чаевых» для ИИ приближается к завершению: свежие исследования ставят под сомнение базовые подходы к промпт-инжинирингу

Эпоха, когда элементарные словесные трюки, такие как обещания «чаевых» или заявления о «угрожаемой карьере», могли существенно улучшить производительность больших языковых моделей (БЯМ), подходит к завершению. Набор недавних академических исследований указывает, что эти уже ставшие классическими хаки промпт-инжиниринга теряют свою эффективность в современных версиях ИИ. Более того, даже более продвинутый метод, известный как «цепочка рассуждений» (chain-of-thought prompting), демонстрирует сниженное полезное воздействие на моделях, изначально не созданных для логических выводов.

Эксперты в области машинного обучения и крупное ИТ-сообщество на протяжении многих лет опирались на разнообразные эвристики для повышения качества ответов, генерируемых моделями. Среди них находились так называемые «хаки», опирающиеся на социально-психологические триггеры, а также более систематичные подходы, такие как chain-of-thought prompting. Этот метод подразумевает, что модель должна открыто формировать промежуточные шаги рассуждения перед тем, как представить финальный ответ. Он оказался особенно эффективен для reasoning models, однако, согласно последним данным, его полезность снижается при работе с non-reasoning models, разработанными без акцента на пошаговую логику.

Эмпирические подтверждения снижения эффективности

Это вывод подтверждается несколькими исследованиями, размещёнными на платформе Social Science Research Network (SSRN). В частности, три публикации - «The End of Prompt Engineering?», «Are Simple Behavioral Prompts Still Effective? Evidence From Large Language Models» и «The Unpredictable Effectiveness of Prompt Engineering in Large Language Models» - тщательного разбирают современное состояние промпт-инжиниринга. Данные работы, последние из которых обновлены в 2025 году, предоставляют эмпирические свидетельства того, что:

• Традиционные «поведенческие» промпты, обращающиеся к мотивации модели (к примеру, «это важно для моей карьеры»), больше не обеспечивают статистически значимого прироста качества.
• Chain-of-thought prompting, несмотря на то, что остаётся востребованным в ряде специализированных задач и моделей, выявляет ограничения при применении к non-reasoning models, требуя более деликатной калибровки либо значительно теряя в приросте качества.
• Общая предсказуемость эффективности промпт-инжиниринга как области уменьшается, что свидетельствует о росте сложности внутренних механизмов БЯМ.

Эти заключения также нашли отражение в комментариях специалистов, например, в посте Итана Моллика (Ethan Mollick) от 2025-08-04, где он отметил, что «хаки промпт-инжиниринга, видимо, перестали функционировать с современными моделями» (ссылка на X.com).

implications для разработки и применения ИИ

Уменьшение эффективности традиционных подходов к промпт-инжинирингу поднимает несколько ключевых вопросов перед исследователями и разработчиками:

1. Необходимость глубокого понимания архитектуры: Если простые эвристики перестали давать результаты, это может свидетельствовать о том, что модели стали менее восприимчивыми к поверхностным подсказкам и требуют более глубокого осмысления их внутренней логики для оптимизации.
2. Эволюция моделей: Возможно, современные БЯМ оснащены более продвинутыми внутренними механизмами самооптимизации или устойчивости к манипуляциям, что делает их менее подверженными «уловкам». Это может быть следствием обучения на более разнообразных и качественных наборах данных.
3. Переосмысление промпт-инжиниринга: Дисциплина, скорее всего, будет вынуждена трансформироваться от набора «хаков» к более системному и, возможно, автоматизированному подходу, опирающемуся на глубокий анализ поведения модели.
4. Фокус на reasoning capabilities: Деление моделей на reasoning и non-reasoning приобретает всё большую очевидность, и для получения оптимальных результатов, похоже, требуется целенаправленно выбирать модель, наиболее соответствующую конкретной задаче, вместо того чтобы попытаться «выжать» рассуждения из модели, которой это не предназначено.

Эти тенденции свидетельствуют о зрелости технологий ИИ. Если в прошлом можно было достичь заметного прогресса посредством относительно простых текстовых правок, то ныне требуется более профессиональный и менее интуитивный подход. Это подразумевает, что будущее промпт-инжиниринга, скорее всего, будет сопряжено с внедрением более сложных алгоритмических методов либо с более глубоким пониманием фундаментальных архитектур БЯМ.