Может ли ИИ писать смешно: разбор моделей и их шуток

Запросите у GPT-4o, Claude или Gemini «расскажи смешную шутку» — и с высокой вероятностью получите одну из нескольких сотен вариаций про атомы, которые нельзя доверять, потому что они всё выдумывают. Это не совпадение. Исследование, опубликованное в 2024 году группой Sophie Jentzsch и Kristian Kersting (Google Research, работа «ChatGPT is fun, but it is not funny!»), показало: из 1008 сгенерированных ChatGPT шуток более 90% сводились к 25 повторяющимся заготовкам. Модель не сочиняет юмор — она вспоминает его форму.

Вопрос «может ли ИИ писать смешно» перестал быть философским, когда комики начали использовать чат-боты как соавторов, а стендап-площадки — экспериментировать с «ИИ-открытыми микрофонами». Ответ оказался сложнее, чем «да» или «нет»: модели неплохо работают на уровне заготовки и структуры, но проваливаются там, где юмор держится на неожиданности, тайминге и общем контексте с аудиторией.

Почему ИИ структурно тяжело быть смешным

Юмор для языковой модели — противоестественная задача. Модель обучена предсказывать наиболее вероятное следующее слово, а хорошая шутка построена ровно на обратном: панчлайн должен быть неожиданным, но при этом задним числом логичным. LLM^* по своей природе тянет к среднему, к самому предсказуемому продолжению — то есть к антиподу панча.

Комедия — это управляемое нарушение ожиданий. Модель, оптимизированная под предсказуемость, борется сама с собой каждый раз, когда пытается пошутить.

Отсюда типичные провалы: ИИ хорошо генерирует каламбуры (там неожиданность зашита в двойном значении слова, которое модель «видит» на уровне токенов), сносно копирует форму анекдота «заходят трое в бар», но почти не способен на наблюдательный юмор, где смешное рождается из точного, узнаваемого бытового детали. Именно наблюдательность — основа современного стендапа.

Что модели реально умеют

• Каламбуры и игра слов — сильная зона, особенно на английском, где корпус обучения огромен.
• Пародия на стиль — «напиши в духе абсурдистского монолога» модель держит уверенно, потому что копирует форму, а не изобретает содержание.
• Ассоциативные списки и «а что если» — генерация десятков вариантов панчлайна, из которых человек выбирает рабочий.
• Реролл под редактуру — соавторство, а не автономное творчество.

Что даётся плохо

• Тайминг и подача — текст не несёт паузы, и модель не чувствует, где нужно «дать тишину».
• Актуальность — шутка про вчерашнюю новость требует свежего контекста, которого в весах модели нет.
• Рискованный и тёмный юмор — фильтры безопасности вырезают именно те темы, на которых часто держится острый стендап.
• Персональность — у ИИ нет биографии, а автобиографичность — топливо сольного стендапа.

Как ведут себя разные модели

Отдельного признанного бенчмарка на «смешно» не существует: юмор субъективен, и метрики вроде BLEU здесь бесполезны. Всё, что есть, — небольшие исследования и слепые оценки людьми. Поэтому таблица ниже описывает не «уровень смешного в баллах», а поведенческие различия моделей по типу генерируемого юмора.

Общий вывод исследований и практики: ни одна модель не «пишет стендап» сама. Все они работают как генератор сырья, качество которого сильно зависит от промпта и от человека-редактора на выходе.

Кому это пригодится, а кому нет

Пригодится

• Автору контента, которому нужен поток заголовков, подписей к постам, каламбуров для рекламы — там, где хватает «нормально смешно», а не «зал лёг».
• Стендаперу на этапе черновика: закинуть тему и получить 30 углов, из которых один-два станут отправной точкой для собственной проработки.
• Сценаристу для мозгового штурма реплик второстепенных персонажей и заполнения «проходных» сцен.
• Не-носителю языка, которому модель помогает поймать идиому или двойное значение слова.

Не пригодится

• Тому, кто хочет готовый номер «под ключ»: автономный вывод почти всегда звучит как шутка из открытки.
• Наблюдательному и автобиографичному стендапу: у ИИ нет личной истории, а именно она держит сольник.
• Топикал-комедии про события последних часов, если у модели нет доступа к свежему поиску.
• Острому социальному юмору: фильтры безопасности вырежут ровно то, ради чего такой материал и пишут.

Сколько это стоит

Отдельного «тарифа на юмор» ни у кого нет — шутки генерируются в рамках обычных подписок. По состоянию на начало 2025 года потребительские планы ChatGPT Plus, Claude Pro и Gemini Advanced держатся в районе 20 долларов в месяц, но цены и состав тарифов меняются несколько раз в год — актуальные суммы смотрите на официальных страницах OpenAI, Anthropic и Google. Для разовых экспериментов хватает и бесплатных версий: они уже показывают потолок «шаблонного» юмора без всякой подписки.

^* LLM (large language model) — большая языковая модель, обученная предсказывать следующий фрагмент текста на огромных корпусах данных. Именно оптимизация под предсказуемость и мешает ей генерировать по-настоящему неожиданные панчлайны.