Путь к GPT-5.2 начался не с обновления текстов, а с выбора приоритетов. Разработчики OpenAI столкнулись с реальным разрывом: их модели начали писать тексты, которые по структуре и логике были превосходны, но по читаемости — ужасны. Статьи, которые раньше легко читались, теперь выглядели как набор схематических фраз, переплетённых с техническими терминами. Коды, схемы и логические цепочки — всё это стало основой, но в итоге тексты теряли естественность, живость и ритм. Это было не просто техническое отклонение — это ощущение, будто модель перестала быть «человеком», а превратилась в робота, который думает, но не говорит.
Разработчики жаловались: «Готовый текст выглядит как набор логических утверждений, а не как рассказ». В документах, которые должны были быть информативными, вместо плавного объяснения появлялись краткие фразы вроде «как видно из формулы, результат будет равен». В письмах, которые должны были быть дружелюбными, оставались сухие конструкции. Это не просто неприятность — это угроза доверия. Если модель не может писать красиво, она не может быть полезной в реальных сценариях: от писем клиентам до объяснений для новичков.
Почему это произошло? В начале разработки OpenAI уже экспериментировал с моделями, которые фокусировались на инженерных задачах. Они изучали, как модели могут генерировать код, анализировать ошибки, строить архитектуры. Результаты показали, что такие модели могут быть не только точными, но и устойчивыми к ошибкам. Это было особенно важно для интеграции в реальные проекты. Однако приоритеты смещались: вместо того чтобы улучшать качество письма, команда решила сосредоточиться на том, что «работает» — код, логика, инженерные решения. Ограниченные ресурсы и сложность обучения заставили команду выбрать путь сильной функциональности, но с потерей художественной стороны.
В ходе Town Hall Сэм Альтман прямо признал, что в GPT-5.2 «запороли» качество письма. Он сказал, что модель была построена как «супер-хорошая в интеллекте, рассуждениях, кодинге и инжиниринге», но «пренебрегла» другими аспектами — включая стиль, логику передачи мыслей и эмоциональную окраску. Важно, что он не отрицал достижения — он просто сказал, что не все возможности могут быть реализованы одновременно. В условиях ограниченной пропускной способности модель не могла одновременно быть глубокой в логике и красивой в стиле.
- Команда оценивала, насколько хорошо модель может решать технические задачи — от написания кода до анализа сложных систем.
- После тестов с разработчиками было понято, что тексты, генерируемые в этих режимах, не подходят для общения в повседневной жизни.
- Был предложен баланс: модель должна быть сильной в логике, но при этом сохранять естественность и читаемость.
- Разработчики начали тестировать новые архитектуры, которые позволяли модели «выбирать» между режимами — техническим и художественным.
- В будущих версиях GPT-5.x планируется внедрить механизм, который автоматически адаптирует стиль под задачу — например, для письма к клиенту — мягкий, живой стиль, для кода — строгий, точный.
«Мы не хотим, чтобы наш ИИ был только инженером. Мы хотим, чтобы он мог писать как человек — с чувством, с ритмом, с иронией и дружелюбием» — сказал Альтман.
Практика внедрения такого подхода уже начинает проявляться. В новых версиях модели появляются параметры, которые позволяют выбирать стиль текста: от «технический» до «дружелюбный», от «сухой» до «живой». Например, при генерации письма к клиенту модель может использовать метафоры, иронию и личные формулировки, в то время как при генерации кода — строгие формулировки и чёткие инструкции. Это делает систему гибкой, но не универсальной — она требует от пользователя выбора контекста.
Итог — OpenAI признал, что упущение в стиле было не ошибкой, а следствием сложной компромиссной ситуации. В будущих версиях GPT-5.x модель будет писать не только «хорошее», но и «художественное». Цель — не просто точность, а естественность. Планируется, что к концу 2027 года интеллект уровня GPT-5.2 станет доступен в 100 раз дешевле, что позволит широкому кругу пользователей использовать его в повседневной жизни. При этом скорость генерации пока остаётся неясной — разработчики признают, что это область, в которой они ещё не вложили достаточного внимания.
