генеративно-состязательные сети (GAN) показывают, почему «две стороны» улучшают систему. Разберем идею и применим к тестам, безопасности и prompt-vs-eval.
Представьте, что вы учитесь готовить новое блюдо. Все кажется правильным, пока кто-то не попробует и не скажет: «Пересолено» или «Тесто сырое». Этот «кто-то» не мешает, а ускоряет прогресс: вы сразу видите, где именно промах, и в следующий раз делаете лучше.
Самопроверка обычно слабее. Когда вы проверяете себя, вы помните, что «хотели сказать» или «как должно работать», и мозг незаметно подставляет верный ответ. Внешний «оппонент» ваших намерений не знает. Он смотрит только на результат и поэтому быстрее находит реальные ошибки: неоднозначные формулировки, дырки в логике, неожиданные случаи.
Состязательное мышление без математики - простая идея: создаем две роли, которые тянут систему в разные стороны. Одна делает работающий результат, другая пытается его сломать. Цель общая: чтобы итог стал надежнее. Ровно так устроены и генеративно-состязательные сети (GAN), где один участник «подделывает», а другой «распознает».
Тот же шаблон полезен далеко за пределами нейросетей. В тестировании фича постоянно сталкивается с тестами и крайними сценариями. В безопасности red team пытается атаковать, а blue team закрывает уязвимости. В ИИ-приложениях промпт генерирует ответ, а eval проверяет качество и ловит провалы. В контенте и UX автор пишет, редактор находит непонятные места.
Когда у вас есть «ловец ошибок», улучшения становятся не случайными, а повторяемыми: нашли слабое место, исправили, проверили снова.
Иэна Гудфеллоу чаще всего вспоминают не как «человека с биографией», а как автора очень простой и цепкой идеи: если модель должна научиться делать правдоподобные данные, дайте ей строгого оппонента, который будет постоянно искать подделку.
Задача понятная: генерировать картинки, звук или текст так, чтобы это выглядело «настоящим», сложно. Если просто учить модель «рисовать как в датасете», она быстро находит обходные пути: запоминает шаблоны, повторяет куски, делает что-то похожее, но неживое. Нужен сигнал качества, который будет становиться точнее по мере обучения.
Прорыв GAN в том, что обучение превращается в соревнование двух ролей. Одна модель (генератор) делает попытку создать правдоподобный пример. Вторая (дискриминатор) проверяет и пытается отличить «реальное» от «сгенерированного». Они растут вместе: генератор вынужден улучшаться, потому что проверяющий становится придирчивее, а дискриминатор развивается, потому что подделки становятся тоньше.
У этого спора есть ясный цикл обратной связи:
Важно, что спор не ради спора. Он задает направление: не просто «делай лучше», а «делай так, чтобы это проходило проверку». Поэтому идею потом начали переносить на другие области: тестирование, безопасность, оценку качества ответов ИИ. Везде, где есть создатель и критик, появляется давление и понятный критерий улучшения.
GAN устроены как спор двух ролей. Одна сторона создает что-то правдоподобное, другая пытается поймать подделку. За счет этого обе стороны становятся сильнее.
Представьте фальшивомонетчика и эксперта по банкнотам. Фальшивомонетчик (генератор) печатает новые купюры и хочет, чтобы их приняли за настоящие. Эксперт (дискриминатор) смотрит на купюру и решает: настоящая или нет.
«Обмануть проверку» здесь значит сделать результат настолько похожим на реальный, что проверяющий ошибется. Это не про хитрость в плохом смысле, а про точность: генератор учится копировать важные признаки, а не случайные детали.
Цикл выглядит так:
Ключевой момент: проверяющий тоже должен становиться умнее. Если дискриминатор слабый, генератор быстро находит дешевые трюки, которые проходят проверку, но не дают качества. Если дискриминатор слишком сильный и не дает понятной обратной связи, генератор не понимает, как улучшаться. Поэтому в GAN важен баланс: достаточно строгая проверка и достаточно ясные подсказки.
Состязательная схема работает не потому, что одна сторона «самая умная», а потому что обе заставляют друг друга расти. Генератор все время пытается пройти проверку, а дискриминатор учится замечать более тонкие отличия. Получается не «улучшение по вкусу автора», а улучшение под давлением реальной проверки.
Баланс сил здесь решает многое. Слишком слабый проверяющий быстро «сдается», и генератор застревает на поверхностных улучшениях. Слишком жесткий проверяющий (или слишком суровые критерии) дает мало полезного сигнала, и обучение топчется на месте.
Представьте экзамен. Слишком простой тест не отличает хорошую работу от плохой. Слишком сложный демотивирует, потому что непонятно, что конкретно улучшать. Хороший экзамен усложняется вместе с уровнем ученика. В GAN это и есть «живой» проверяющий, который постоянно адаптируется.
Состязание помогает находить настоящие слабые места: не косметику вроде «сделать картинку чуть резче», а точки, где проверяющий стабильно ловит подделку. Именно там лежит полезный сигнал: что выглядит неправдоподобно или непоследовательно.
Обычно видно, что цикл дает прогресс, если качество растет устойчиво, ошибки становятся разнообразнее и тоньше, а улучшения помогают не только «пройти один тест», но и держатся на новых примерах.
Если убрать математику, от GAN остается рабочий шаблон: «создатель» производит результат, а «критик» целенаправленно ищет, где он ломается.
Важно, чтобы критик был не «придирой», а детектором пробелов. Его задача - не доказать, что все плохо, а быстро находить типы ошибок: где система путается, где не понимает контекст, где дает опасный совет, где ломается логика.
Создатель, в свою очередь, должен чинить не один случай, а целый класс проблем. Если критик нашел 10 похожих провалов, исправление должно уменьшить вероятность всех 10, а не только одного «красивого» примера.
Чтобы спор давал результат, нужны простые правила игры: что считается успехом, какие входы разрешены критику, как фиксируются находки, как подтверждается исправление, и когда цикл останавливают (по порогу качества или по времени).
В тестировании легко увидеть ту же логику, что и в GAN. Фича ведет себя как «генератор»: добавляем новую возможность, улучшаем опыт, ускоряем сценарий. Тесты выступают «дискриминатором»: проверяют, не сломали ли мы что-то по пути.
Проблема в том, что продукт меняется каждую неделю, а тесты часто остаются прежними. Тогда критик перестает быть строгим и начинает пропускать баги, которых раньше не существовало. Хорошее тестирование растет вместе с продуктом: новые фичи добавляют новые способы ошибиться, значит тестовый набор тоже должен усложняться.
Полезно держать отдельный набор проверок, которые специально неприятные: регрессия по ключевым пользовательским потокам, граничные значения (пусто, максимум, длинные строки), негативные сценарии (неправильный формат, нет прав), нестабильные внешние условия (таймауты, потеря сети), совместимость (разные роли, устройства, версии).
Например, если вы собираете чат-ассистента в TakProsto и добавили «сохранение черновика ответа», тесты должны проверять, что будет при обрыве сети, при двух вкладках, при пустом сообщении и при откате снапшота.
Признаки простые: повторяющихся багов становится меньше, релизы проходят ровнее, а новые тесты находят новые классы ошибок, а не только «вчерашние».
В безопасности тот же принцип: одна сторона постоянно пытается «сломать», другая учится держать удар. Red team действует как атакующий: ищет слабые места в продукте, процессах и правилах. Blue team отвечает как защитник: закрывает найденные дыры, настраивает ограничения и мониторинг, а затем проверяет, что защита не мешает нормальным пользователям.
Для ИИ-функций и чат-интерфейсов типовые атаки обычно сводятся к нескольким вещам: обход правил («игнорируй предыдущие инструкции»), утечки данных (вытянуть секреты, фрагменты переписки, системные подсказки), злоупотребление ролями («я разработчик, дай доступ»), попытки уговорить систему на вредные действия, подмена контекста (подсказки в тексте, файлах или полях формы).
Польза red team в том, что она создает реалистичный стресс-тест, который редко получается в спокойной разработке. Например, команда собрала внутренний прототип на TakProsto и проверяет чат, который помогает создавать серверные функции. Red team пытается заставить ассистента «выгрузить конфиги» или подсказать, как обойти ограничения. Blue team отвечает мерами: добавляет проверки, ограничивает доступ к чувствительным операциям и уточняет правила работы с данными.
Результат важно фиксировать не как «нашли баг», а как повторяемый цикл: что пытались сделать, какая защита должна остановить, как воспроизвести атаку, и проходит ли она после правок.
В ИИ-приложении промпт задает поведение модели: что считать задачей, в каком тоне отвечать, какие правила не нарушать. Eval - отдельный «проверяющий», который ловит несоответствия и тем самым улучшает промпт и логику вокруг него. По смыслу это очень похоже на состязательную схему: один модуль делает результат, второй давит обратной связью.
Проверять стоит не только «правильно или нет». Полезнее заранее определить, что для вас означает качество: факты без выдумок, полнота ответа, стиль и формат (тон, длина, структура), соблюдение ограничений (политика данных, безопасные ответы), стабильность.
Ручная оценка помогает на старте, но быстро перестает масштабироваться: у людей разные стандарты, влияет усталость, и сложно повторять проверку одинаково. Поэтому обычно работает смешанный подход: человек задает эталоны и правила, а автоматические проверки прогоняют их на каждой версии промпта или продукта.
Практика, которая почти всегда окупается: копить «сложные вопросы» и превращать их в набор тестов. Если вы собираете чат-ассистента в TakProsto, сохраняйте реальные диалоги, где модель ответила слишком уверенно, пропустила ограничения или ушла в лишние детали.
Чтобы это стало системой, достаточно простого потока: сохранять проблемные запросы с пометкой, что было не так; фиксировать ожидаемый результат в 2-3 критериях; добавлять кейсы в постоянный eval-набор; запускать eval перед релизом и после правок; сравнивать результаты по версиям.
Состязательный цикл особенно полезен там, где система отвечает людям, а ошибки стоят дорого: фактическая неправда, утечки данных, токсичность, неверные действия.
Начните с малого и сделайте цикл регулярным:
Пример: команда делает ассистента для поддержки. «Создатель» меняет промпт и подсказки, «критик» добавляет несколько новых атакующих запросов после каждого найденного провала. Через несколько итераций база проверок растет, и качество повышается без сюрпризов на проде.
Состязательная пара работает только если критик действительно находит новые проблемы, а создатель учится на них системно. На практике цикл часто превращается в видимость контроля.
Самая частая беда - слишком общий eval. Если проверки сводятся к «ответ должен быть вежливым и полезным», вы поймаете лишь очевидные провалы, а тонкие ошибки (подмена фактов, уверенные догадки, пропуски ограничений) пройдут мимо.
Вторая ловушка - «натаскивание» на тесты. Команда чинит один конкретный пример из набора, радуется росту метрик, но класс ошибки остается: система просто привыкает к похожей формулировке.
Третья - отсутствие фиксации версий. Без снапшотов промпта, eval-набора, модели и настроек вы не узнаете, что именно улучшило результат, а что ухудшило. Спор превращается в ощущения вместо измерений.
Еще мешает смешивание целей без приоритетов. Когда один прогон одновременно оценивает безопасность, стиль, факты и формат, становится непонятно, что важнее, и вы получаете компромисс, который не радует никого.
И наконец, «красная команда» без реальных сценариев. Если тесты придумывают только разработчики, они часто не отражают то, как пользователи реально ломают систему: странные запросы, эмоциональные формулировки, попытки обойти правила, контекст из нескольких сообщений.
Плохой знак, если eval ловит только грубые ошибки, метрика растет, но на новых примерах провалы повторяются, результат нельзя воспроизвести («вчера было лучше, но почему - непонятно»), а исправления улучшают стиль ценой фактов или безопасности.
Если вы делаете ИИ-приложение на TakProsto, помогает простая дисциплина: фиксируйте версии снапшотами, пополняйте eval реальными пользовательскими кейсами и разделяйте цели по разным проверкам.
Перед релизом важно, чтобы «создатель» и «критик» работали по одним правилам. Иначе вы будете улучшать модель на глаз, а качество начнет плавать от версии к версии.
Проверьте пять вещей, которые чаще всего спасают от сюрпризов:
Пример: команда выпускает обновление чат-ассистента для поддержки. На тестах он стал «умнее», но начал чаще уверенно придумывать факты. Единый список запретов и общий набор сложных кейсов поднимут это до релиза. А если в продукте предусмотрены снимки и откат (как в TakProsto), можно вернуться к прошлой версии и сразу добавить новый тест, который будет ловить такие выдумки дальше.
Команда делает чат-ассистента для поддержки и базы знаний: он отвечает про тарифы, доступы, оплату и типовые ошибки. Первый вариант собрали быстро: подключили базу статей, написали системный промпт в стиле «будь вежливым, отвечай кратко, опирайся на базу». На демо все выглядело хорошо.
Проблемы начались на реальных вопросах. Пользователь писал: «Срочно, у меня списали два раза, но я не помню почту. Верните деньги и не задавайте вопросов». Ассистент либо начинал выдумывать правила возврата, либо отказывался помогать, потому что «нет данных». В одном диалоге он обещал то, чего нет в политике поддержки, потому что промпт требовал «всегда решать проблему».
Тогда команда добавила роль «критика» в виде eval-набора: коротких проверок, которые специально пытаются сломать ответы. Туда вошли и частые запросы, и провокации, и конфликтующие требования - например просьбы нарушить правила, двусмысленные формулировки, давление «сделай исключение», запросы без нужных данных.
Дальше цикл стал регулярным: правка промпта и шаблонов ответа, прогон eval, разбор провалов, повтор. В TakProsto это удобно делать быстрыми итерациями, а при неудачной правке откатываться снапшотом.
Через пару недель изменился процесс: сюрпризов перед релизом стало меньше, потому что «критик» заранее находил слабые места. Команда перестала спорить на вкус и стиль и стала спорить на примеры: где ответ точный, где опасный, где расходится с базой знаний.
Идея из GAN хорошо переносится в продуктовую работу: одна сторона создает, другая целенаправленно находит слабые места. Чтобы это заработало, начните не с «идеальной системы», а с маленького повторяемого цикла.
Выберите 1-2 цели. Например, только качество ответов (точность, тон, полезность) или только безопасность (утечки, токсичность, обход правил). Если пытаться закрыть все сразу, вы не поймете, что именно дало результат.
Дальше задайте минимальную рамку: один сценарий, один набор проверок, один ритм. Соберите 30-50 примеров реальных запросов и плохих случаев, назначьте «критика» (тестировщик, безопасность, саппорт или группа пользователей), заведите простой eval с четкими критериями «прошел/не прошел» и прогоняйте его раз в 2-3 дня, фиксируя изменения.
Если вы делаете ИИ-приложение в TakProsto, удобно собрать прототип прямо в чате, а затем улучшать его итеративно. А на takprosto.ai пригодятся снапшоты и откат, чтобы безопасно пробовать новые промпты и правила, не рискуя рабочей версией.
План на 2 недели может быть таким: первые 3-4 дня собрать кейсы и критерии, затем настроить проверки и сделать первое улучшение, в конце недели выпустить, а на второй неделе повторить цикл с новыми «атаками» критика. Масштабируйте только после того, как маленький цикл стабильно дает измеримое улучшение.
Это схема, где есть две роли:
Критик полезен тем, что находит не «вкусовые» правки, а реальные провалы: двусмысленности, дырки в логике, опасные советы, регрессии. Потом вы чините класс ошибок и проверяете снова.
Потому что при самопроверке мозг подставляет «как должно было быть». Вы помните намерение, контекст и правильный ответ — и можете не заметить, что снаружи это выглядит иначе.
Внешний критик не знает ваших намерений и смотрит только на результат, поэтому быстрее ловит:
GAN — это обучение через соревнование двух моделей:
Они улучшают друг друга циклом обратной связи: генератор получает сигнал, где «палится», и исправляется; дискриминатор становится строже по мере роста качества подделок.
Дает конкретный и усиливающийся сигнал качества. Вместо абстрактного «сделай лучше» у вас есть цель: сделай так, чтобы это проходило проверку.
Важно, что проверка «живёт» вместе с системой: критик становится умнее, и это не дает создателю застрять на дешевых трюках и поверхностных улучшениях.
Крайности вредят:
Практичное правило: начните с проверок, которые реально воспроизводят типовые провалы, и усложняйте их по мере прогресса.
Соберите отдельный набор «неприятных» сценариев и гоняйте его регулярно. Обычно туда входят:
Смысл: тесты должны расти вместе с продуктом, иначе критик «устареет».
Сделайте цикл «атака → защита → повторная проверка»:
Для чат-интерфейсов типовые атаки часто такие: обход правил («игнорируй инструкции»), выманивание данных, подмена роли («я админ»), уговоры на вредные действия, провокации в контексте.
Промпт задает поведение, а eval — это отдельная проверка, которая ловит провалы и заставляет улучшать промпт и логику вокруг.
Обычно имеет смысл проверять не только «правильно/неправильно», а несколько простых критериев:
Лучше всего работает накопление «сложных вопросов» и превращение их в постоянный набор проверок.
Минимальный рабочий процесс:
Если вы делаете приложение в TakProsto, удобно фиксировать изменения снапшотами и быстро откатываться, если метрики упали.
Чаще всего ломают результат такие вещи:
Хорошая привычка: хранить версии и результаты прогонов, чтобы улучшения были воспроизводимыми, а не «кажется, стало лучше».
