Текст: Вадим Михайлов, навигатор команды ROSSKO RACER

В первой опубликованной статье цикла я рассказывал, зачем яхтсмену искусственный интеллект и почему главная его ценность не в красивых формулировках, а в способности быстро превратить разрозненные данные в рабочий документ. Там же была обозначена и логика всего цикла: практическая ситуация → исходные данные → запрос к ИИ → проверка человеком → рабочий результат. Вторая статья – первое полноценное испытание этой схемы на реальном материале.

Повод очень практический. За несколько месяцев до регаты у команды обычно уже есть Notice of Race. Прочитать семь страниц несложно. Но шкиперу нужен не пересказ, а короткий ответ: можем ли мы участвовать, когда крайние сроки, что нужно по документам и что обязательно должно быть на лодке. И именно здесь ИИ либо становится полезным вторым номером, либо начинает уверенно придумывать недостающие детали.

Ночная работа навигатора: когда документов, карт и экранов много, ИИ может быстро собрать первый рабочий черновик. Фото из архива автора.

Один файл и один промпт

Для начала я сознательно дал модели минимум исходных данных: только Notice of Race Marmaris International Race Week 2026. Всё остальное – официальный сайт, Online Notice Board и действующую редакцию OSR Appendix B – она должна была найти сама. Такой подход удобен и для читателя: промпт короткий, понятный и не выглядит как магическое заклинание.

Уже первая страница NoR показывает, что одного PDF недостаточно: дальше нужно идти на официальный сайт, Online Notice Board и в документы по ссылкам.

Почему промпт устроен именно так? В нём есть четыре обязательных элемента. Первое – понятная роль: подготовить рабочую справку для шкипера. Второе – ограничение по источникам: только официальные документы. Третье – конкретный результат: требования и сроки, оборудование, неопубликованные сведения и вопросы организаторам. Четвёртое – запрет додумывать и обязательство указывать источник каждого вывода. Всё остальное – уже работа модели.

Минимальная цепочка официальных источников: NoR → OSR Appendix B → официальный сайт → Online Notice Board → позднее Sailing Instructions.

Сначала – ChatGPT

В статье не поместить полный ответ модели, поэтому здесь приведу его в сжатом виде. ChatGPT правильно выделил два близких, но разных срока: изменение ORC-сертификата – до 20 октября, 23:59, а окончание регистрации и приёма сертификатов – 21 октября, 17:00. Он верно указал взносы: 900 евро за лодку, 120 евро за участника, дополнительный сбор 100 евро после 1 октября и возвратный депозит 100 евро за классовые знаки. Правильно отметил стационарный двигатель, обязательную VHF-радиостанцию и канал 71, а также то, что бесплатная стоянка в муниципальной марине предлагается только при наличии мест.

Самое важное – ChatGPT самостоятельно нашёл действующую редакцию World Sailing Offshore Special Regulations 2026–2027 Version 1 и извлёк из Appendix B конкретный перечень оборудования. Не «спасательные средства по правилам», а то, что действительно нужно проверить на лодке: ведро не менее 9 литров с линём, компас, огнетушитель, якорь, спасательный круг с плавучим якорем, бросательный конец диаметром не менее 6 мм и длиной 15–25 метров, нож в закреплённых ножнах и индивидуальные спасательные жилеты Level 150 с маркировкой и действующим обслуживанием.

Проверяемый минимум Appendix B. NoR MIRW отдельно добавляет обязательные VHF и стационарный двигатель.

Но и такой ответ нельзя принимать на веру. Я проверял его по первоисточникам и смотрел, не смешала ли модель разные редакции правил, не превратила ли отсутствие информации в уверенное утверждение и все ли ссылки действительно ведут туда, куда должны. Проверка показала: в этой задаче ChatGPT справился очень хорошо, но именно потому, что у него были ясные рамки и понятный формат ответа.

Что именно я проверял в ответе ChatGPT? Во-первых, не перепутаны ли сроки, которые в NoR очень близки по смыслу, но различаются по последствиям. Во-вторых, не превратилась ли ссылка на Appendix B в набор общих рассуждений о безопасности. В-третьих, правильно ли модель поняла статус стоянки: NoR предлагает бесплатные места в муниципальной марине, но не гарантирует их всем участникам. Наконец, я проверял, умеет ли модель честно сказать: «этого в документах пока нет», а не заполнять пробел предположением.

Переписка: полезно, когда вопросы уже найдены

Следующий шаг после анализа документов – переписка с организаторами. ИИ здесь полезен не только как переводчик. Он помогает собрать вопросы в логичную последовательность и сделать письмо коротким и вежливым. Например, после анализа NoR и Online Notice Board я бы попросил уточнить три вещи: можно ли обновлять окончательный список экипажа после первичной заявки, нужен ли отдельный запрос на бесплатную стоянку в муниципальной марине и будет ли опубликован отдельный safety checklist по OSR Appendix B.

Разбор информации на борту: ИИ помогает собрать материалы, но решение и проверка остаются за экипажем. Фото из архива автора.

Короткое письмо может выглядеть так:

Здесь важно последовательное правило: сначала ИИ помогает найти пробелы в документах, и только потом – оформить письмо. Иначе модель способна придумать очень вежливый, но совершенно лишний вопрос.

Этот момент важен не только для MIRW. Почти в любой регате есть несколько уровней источников: сам NoR, документы по ссылкам, позднее – Sailing Instructions, а затем ещё и уведомления гоночного комитета. Если ИИ не различает их статус, он легко может выдать удобный, но небезопасный гибрид из разных документов. Поэтому полезный ответ – это не самый длинный и не самый красивый, а тот, который можно быстро разложить по папкам: подтверждено NoR, подтверждено другим официальным документом, будет опубликовано позднее, требует уточнения.

А теперь – сравнение трёх моделей

После этого я дал тот же самый NoR и тот же самый промпт ещё двум моделям – DeepSeek и GigaChat. Чтобы сравнение было честным, использовал новый диалог, один и тот же файл и оценивал только первый ответ без дополнительных уточнений. Критерии были простыми: работа с NoR, самостоятельный поиск источников, оборудование по Appendix B, проверяемость ссылок и работа с неопределённостью.

Результат оказался показательным. ChatGPT получил 10 из 10: единственный прошёл всю цепочку, нашёл действующую OSR Version 1, корректно отработал Online Notice Board и собрал полноценный перечень оборудования. DeepSeek набрал 6 из 10: сам NoR разобрал уверенно, но Appendix B отработал поверхностно и пропустил несколько важных элементов, включая ведро, нож и характеристики бросательного конца. GigaChat получил 2 из 10: нашёл часть данных из NoR, но допустил ошибки в ссылках и, что особенно важно, подменил оригинал Appendix B сторонним пересказом с вымышленными требованиями.

Один NoR, один промпт и три разных результата. Оценивалась не «лучшая модель вообще», а качество решения конкретной задачи на конкретную дату.

В этом и состоит практический смысл эксперимента для шкипера. Мы проверяем не абстрактный интеллект модели, а её способность помочь перед реальной регатой. Если ответ позволяет быстро составить календарь сроков, список проверок и короткое письмо организаторам, значит модель сэкономила время. Если же она принесла в рабочий список вымышленные требования, время на подготовку только увеличится – потому что человеку придётся разбираться уже не с документом, а с ошибками ИИ.
Именно здесь хорошо видно различие между пропуском и выдумкой. Пропущенный пункт обычно можно обнаружить при сверке. Выдуманное требование опаснее: оно выглядит профессионально, попадает в рабочий список и начинает влиять на подготовку экипажа и расходы. В яхтинге это уже не безобидная неточность. Поэтому итог эксперимента формулируется просто: ИИ можно доверить чтение, сопоставление и оформление документов, но нельзя доверять ему как первоисточнику.

Что важно взять с собой из этой статьи

Если вы хотите повторить такой эксперимент на своей лодке, не начинайте с длинной инструкции. Возьмите один официальный документ, поставьте модели понятную задачу, ограничьте разрешённые источники, потребуйте ссылки и отдельно попросите отметить то, чего она не знает. Затем вручную проверьте хотя бы пять строк: один срок, один платёж, одно требование к лодке, один пункт оборудования и один вопрос без ответа. Уже этого достаточно, чтобы понять, можно ли использовать результат в реальной подготовке.

В следующей статье мы перейдём к следующему шагу подготовки – досье на арендованную лодку. Там исходные данные будут ещё менее аккуратными: описание владельца, фотографии, сертификат, результаты прошлых гонок и много неизвестных. А значит, проверка ИИ станет ещё интереснее.