ИИ-пинг-понг: когда каждый ответ — скриншот ChatGPT

Тред на Hacker News с 104 баллами и 48 комментариями отражает растущее разочарование разработчиков: их заваливают AI-ответами, лишенными контекста, часто неверными и пересланными людьми, которые явно их не читали.
Что происходит
Автор поста (theorchid) описывает три случая:
- Нашел вредоносное ПО на GitHub, попросил AI совета — ничего полезного. Открыл обсуждение на GitHub. Первый ответ: тот же текст, что дал AI. Указал на это — комментарий удален. Второй ответ: снова тот же AI-ответ.
- Задал вопрос владельцу бизнеса на работе. Получил скриншот ChatGPT. Ответил, что это неверно. Через минуту — еще один скриншот ChatGPT. Владелец так и не прочитал ни один ответ.
- Получил личное сообщение в Reddit, ответил, началась переписка. Через несколько сообщений понял, что это AI-агент.
Другие разработчики добавляют свои истории. programmertote рассказывает: «На прошлой неделе мой начальник, главный директор по данным и аналитике, скинул AI-сгенерированное предложение (~7 страниц) о том, как структурировать семантический слой поверх наших dbt-моделей. Как лид по инженерии данных, я должен был это прочитать и нашел несколько вопиющих проблем... Вчера один коллега поделился еще одним явно AI-сгенерированным 5-страничным черновиком СОПа по реинтеграции старых метрик. Думаю, со временем мы все станем рецензентами AI-вывода.»
jadar задается вопросом, не придется ли нам скоро выполнять AI-вывод вместо того, чтобы делиться им: «Если вы можете логически прийти к работающей системе, вы знаете, о чем говорите. Если нет — не стоит тратить время на выяснение.»
Практические ответы
- jochem9: «Попросите их поделиться своим промптом вместо ответа. Это вскрывает их AI-чепуху и дает способ поделиться тем, что они на самом деле думают.»
- LPisGood: «Почему бы не попросить свой AI проверить их AI-мусор? То, что отправлено бездумно, можно и ответить бездумно.»
- sixtyj предлагает автоматические ответы: «Этот текст был сгенерирован автоматически и не проверен перед отправкой. Это AI-мусор, и я отказываюсь его читать. Сделайте это снова. И сделайте лучше.»
Вывод для разработчиков
Слепая пересылка AI-вывода подрывает доверие и создает лишнюю работу для рецензентов. Установление нормы — делиться промптом, обосновывать вывод или рисковать быть проигнорированным — может замедлить AI-пинг-понг. Как сказал один комментатор: установить консенсус, что распространение непрочитанного AI-мусора неприемлемо.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Разработка с помощью ИИ — как приготовление стейка: легко начать, сложно освоить
Аналогия разработчика: ИИ может быстро генерировать код, но для стабильно качественного ПО все еще требуются глубокое понимание, суждение и опыт.
Claude Code v2.1.247: инструмент SendFeedback, оптимизатор затрат и более 20 исправлений ошибок
Claude Code v2.1.247 добавляет инструмент SendFeedback, команду /claude-api cost-optimize и исправляет более 20 ошибок, включая откат субагентов и проблемы с раскладкой клавиатуры.

YouTube 自动标记 AI 视频:2026 年简化标签与自动检测
YouTube обновляет маркировку AI: более заметное размещение, автоматическое обнаружение фотореалистичного AI-контента и постоянные метки для видео, созданных с помощью собственных AI-инструментов YouTube или метаданных C2PA.

Пользователь Reddit сообщает о 18,8 ток/с при CPU-инференсе модели Qwen 3 30B Q4 на архитектуре Zen 4.
Пользователь на r/LocalLLaMA протестировал Qwen 3 30B Q4 на процессоре и достиг 18,8 токенов в секунду с процессором Zen 4 и памятью DDR5, что значительно превысило ожидания в 3-5 ток/с.