В июле 2025 года группа компаний «Родная Речь» провелаНа конференции «Код человечности» были продемонстрированы новые разработки IT-подразделения RoRe TECH. В рамках мероприятия эксперты представили результаты экспериментов с платформой «Синт» (временное название) – инструментом, предназначенным для создания синтетических респондентов. Отличие этой платформы от обычных языковых моделей заключается в том, что она обучается на основе реальных, глубоких интервью с российскими гражданами. Такой подход позволяет более точно отражать мнения, ценности и мотивацию потребителей, избегая шаблонных ответов, не соответствующих российской действительности.
В чем проблема западного ИИ в российских исследованиях
Согласно даннымСогласно GRIT Insights Practice Report 2025, использование синтетических респондентов входит в число пяти ведущих инноваций в сфере мирового маркетинга. Уже сейчас 44% специалистов в зарубежных исследовательских компаниях применяют синтетические данные. Однако большинство из них придерживаются стандартного подхода, задавая нейросетям общие описания персонажей и получая поверхностные и часто ошибочные результаты.
В качестве примера эксперты провели исследование, обратившись к 300 синтетическим респондентам с вопросом: «Кто является добытчиком в семье?». Результаты, полученные от искусственного интеллекта, обученного на данных стран, где равноправие полов является нормой, оказались следующими: 59% ответили «муж», 46% — «жена», и все респонденты (100%) заявили о совместном выполнении этой роли. В то же время, согласно мнению реальных россиян, 71% голосов было отдано за вариант «муж», 27% — «жена», а лишь 32% опрошенных готовы разделить ответственность за добычу средств. Таким образом, ответы реальных респондентов существенно отличаются от ответов синтетических, что подчеркивает неспособность зарубежных ИИ-моделей учитывать культурные и поведенческие особенности, а также истинные ценности жителей России, приводя к нереалистичным результатам.
Переход от обезличенных фактов к осмысленным ответам: процесс обучения ИИ эмпатии и способности к самоанализу
Для того чтобы результаты исследований, созданных искусственным путем, выглядели аутентичными и отражали особенности русской культуры, была разработана многоуровневая система дополнительного обучения ИИ. В ее основе лежит не только информация из западных моделей искусственного интеллекта, но и уникальный набор данных, полученных на основе расшифровок реальных интервью с людьми. Это позволяет более точно воспроизводить их манеру поведения и образ мышления.
Процесс работы экспериментальной платформы «Синт» включает в себя три этапа:
- Пользовательский запрос. Испытуемый формулирует вопрос, затрагивающий даже самые деликатные темы, адресованной синтезированному собеседнику.
- Обработка запроса. Вопрос направляется в систему «ИИ-консультантов» (агентский роутер), которая выбирает наиболее релевантную информацию из базы реальных интервью и обогащает ее экспертными комментариями.
- Генерация ответа. Полученные данные поступают в языковую модель, создающую развернутый ответ, максимально точно имитирующий манеру речи, точку зрения и побудительные факторы конкретного респондента.
Задача заключалась в переходе от приблизительных предположений к глубокому осмыслению содержания.
Важнейшим индикатором результативности экспериментов с моделью «Синт» стало достижение высокой точности в определении и интерпретации смысловых оттенков ответов. Благодаря обучению по уникальной методике, этот показатель увеличился от 55% до уровня 70−80% в тестовых заданиях.
В качестве иллюстрации можно привести пример анализа ответов представителей поколения Z на вопрос о том, какие бренды, ранее покинувшие Россию, они хотели бы видеть обратно. Изначально модель искусственного интеллекта генерировала нерелевантные и широко известные названия: Uniqlo, Victoria’s Secret, Massimo Dutti, H&M, OYSHO. Однако после прохождения дополнительного обучения ответы ИИ стали соответствовать предпочтениям российских представителей поколения Z: ZARA, H&M, Uniqlo, Nike, Adidas. Это свидетельствует о том, что модель приобрела способность лучше распознавать закономерности и приоритеты, свойственные реальным людям, а не просто генерировать случайные варианты.
Вызовы в процессе разработки
К неожиданным результатам отнесено различие в качестве синтеза для представителей различных поколений.
- В отношении миллениалов (с показателем точности 65%) установлено, что искусственный интеллект демонстрирует наилучшее понимание их речи, что обусловлено обширным цифровым следом и высокой активностью в интернете с юных лет.
- Что касается зумеров (с точностью 55%), то решение этой задачи представляется более сложным вследствие ограниченного объема фундаментальных исследований и менее продолжительной, фрагментарной истории их присутствия в цифровой среде.
- Поколение Альфа, согласно оценке с точностью в 45%, представляет собой наиболее сложный, но при этом многообещающий сегмент аудитории для будущих маркетинговых усилий.
Следует подчеркнуть, что представленные данные были сформированы на основе анализа работы необученной модели, что указывает на необходимость ее дальнейшей адаптации и обучения для более глубокого понимания особенностей молодежной аудитории.
О том, каким образом «Синт» способствует ускорению процесса проверки гипотез и снижению сопутствующих затрат.
Обучение искусственных аналогов потребителей требует затрат в размере приблизительно двух с половиной миллионов рублей на один целевой сегмент, что делает совместное проведение обучения с другими участниками рынка и использование готовых решений, таких как «Синт», экономически оправданным и результативным. Данный инструмент может быть использован для проверки рабочих предположений перед началом рекламных кампаний, создания сценариев, оценки соответствия идей с помощью смоделированных респондентов и детализации коммуникации с целевыми аудиториями. Технология предоставляет возможность круглосуточного взаимодействия с любой аудиторией, получения ответов на сложные вопросы, которые люди могут не захотеть обсуждать откровенно с интервьюером, а также использования сервиса для оперативной первичной аналитики и проверки гипотез перед проведением масштабного исследования.
Вместе с тем, в компании подчеркивают, что искусственные аналоги не являются полной заменой реальным людям. Они рассматриваются как новый мощный инструмент для исследователя, позволяющий ускорить и углубить процесс работы.
Проект «Синт» задуман как открытая инициатива для всей отрасли: команда RoRe TECH приглашает исследовательские агентства и компании к сотрудничеству с целью дальнейшего развития методологии. Совместные усилия позволят создать и развернуть масштабную «армию» синтетических респондентов, обучая их на технологической платформе компании. Это обеспечит доступ к универсальному инструменту для исследований в режиме 24/7.
