Нейросети всё чаще пишут за нас рабочие документы — и тут важно понимать, что именно мы им доверяем.

В юридической работе я развёл для себя две вещи: формулировать позицию (остаётся за человеком) и драфтить — превращать готовые тезисы в связный текст. Второе модели уже тянут, первое — пока нет.

Чтобы проверить это не на ощущениях, я взял реальный казус и сравнил Claude и GPT по четырём критериям: лексика, промежуточные позиции, структура и единый контекст. GPT выдал текст, который выглядит убедительно, но при проверке перепутал стороны спора — а это уже фактическая ошибка, а не вопрос стиля. Claude собрал аргументацию заметно крепче.

Вывод применим к любой профессии, где ИИ пишет тексты: оценивать результат нужно по понятным критериям, а не по первому впечатлению. Иначе гладкая обложка легко принимается за качество.

А как вы проверяете тексты от нейросетей в своей работе?

Полный разбор — по ссылке.