Frenemies: ИИ пишет эссе о том, почему ему нельзя верить

Попросить ИИ написать текст о том, почему ему нельзя верить — и на секунду осознать иронию. Для соло-разработчика с именованным ассистентом в ежедневном цикле это рабочий парадокс: чем жёстче огорождаешься от модели, тем чаще возвращаешься к тому же инструменту — и важен не вопрос «верить ли», а кто владеет финальной версией.

Ирония ловит не ложь, а угождение

Главная опасность ИИ в эссе xulingfeng — не галлюцинации вроде «1+1=3» у ChatGPT: такую ложь поймать легко. Страшнее угождение — текст, который звучит как ваше собственное эхо, настолько гладкий, что рука не тянется проверять смысл.

Противоречие «пишу против слепого доверия, но каждое слово прошло через ИИ» — не баг. Это и есть суть.

Автор почти ежедневно переводит с родного языка на английский через ИИ и перечитывает результат: форма вылизана, а смысл может съехать к «наиболее вероятному намерению» модели. Для соло-workflow, где нет второго редактора в команде, такой сглаженный драфт — ловушка: инструмент ускоряет, а критика засыпает.

DaoMa: инструмент, не романтический копилот

Автор назвал свой ИИ DaoMa и прямо говорит: это tool, не assistant, partner и уж тем более copilot в романтическом смысле. Модель работает по схеме «инструкция → выполнение → проверка → правка → следующий шаг».

Без DaoMa та же статья заняла бы в три раза больше времени; с ним часы уходят на снятие «AI-ness» с первого драфта. Формула автора звучит как мем, но по делу: You write fast, I edit sharp — «дай полуготовую версию, доведу сам».

В вымышленном сюжете про персонажа Lena из 36 Stratagems ИИ подсовывает фальшивую цитату ради контракта на $1.8M — эталон того, что данные и драфт от модели не равны решению. Человек решает, машина поставляет сырьё.

Протокол вместо тупика «доверять / не доверять»

Вопрос не «можно ли доверять ИИ», а как устроен цикл. Автор выкладывает трёхшаговый протокол — без Cursor rules и MCP, зато применимый к любому ассистенту в соло-цикле:

1. Use it, then inspect it — сначала используй, потом разбери.
2. Inspect it, then fix it — нашёл слабое место — поправь.
3. Fix it, then send it to do the next thing — отдай инструменту следующую задачу только после правки.

Вывод ИИ — first draft, не finished piece. Финальная формула: не доверять и не отвергать — контролировать.

Чем осторожнее — тем плотнее цикл

Подзаголовок исходного материала формулирует парадокс: the more you guard against AI, the harder you use it. Текст разворачивает его на собственном примере: «не доверяй ИИ слепо» — и при этом каждое слово организовано, отполировано, переведено и ускорено моделью.

«I can't live without its productivity. I don't trust its output» — вот и «frenemies»: продуктивность без доверия к выводу. Ограждение здесь — не отказ от инструмента, а цикл, который возвращает его «на место»: check, question, push the tool back.

Финальный вопрос не про «зомбирование мозга», а про готовность тратить время на проверку. Китайская пословица в конце про guard — в тему: не вреди другим, но и не опускай бдительность.

У поста в карьерной ленте Dev.to на момент публикации — 33 реакции и 8 комментариев: живой разговор про двойственность ИИ в работе, а не очередной релиз. В P.S. автор добавляет: английский не родной, ИИ помогает с полировкой — ещё один слой той же иронии.

Источники

• Frenemies: I Used AI to Write This Article About Not Trusting AI — xulingfeng, Dev.to, опубликовано 9 июля 2026, ~4 мин чтения