Нейросети для DnD: чему ИИ-мастер учится на провале генеративного ИИ в Adobe InDesign

27.08.2026 · Владислав Новиков

Adobe тихо включила в InDesign автогенерацию альт-текста через ИИ, и та ошибалась и подставляла авторов под обвинения в использовании ИИ. Нейросети для DnD в нашем ИИ-мастере устроены иначе: решения модели проходят не через доверие к промпту, а через отдельные поля строгой схемы и детерминированный код-фильтр на каждом шаге.

Нейросети для DnD: чему ИИ-мастер учится на провале генеративного ИИ в Adobe InDesign

30 июля 2026 года издание Rascal News рассказало историю, которая для любого продукта с генеративным ИИ звучит как страшилка на ночь. Adobe в январе тихо включила в InDesign фичу автогенерации альт-текста - и получила бунт дизайнеров настольных игр. Логотипы студий ИИ описывал неправильно, метки “AI generated content” развесил там, где никакого ИИ не было, а отключить всё это оказалось не так просто. Мы делаем ИИ-мастера DnD - и эта история для нас не повод позлорадствовать, а лишний повод свериться: у нас генеративный ИИ тоже принимает решения за игрока каждый ход, и от того, как он встроен, зависит, доверяют ли ему за столом.

Что за ИИ-фичу добавили в Adobe InDesign

В январе 2026 Adobe встроила в InDesign автогенерацию альт-текста для изображений через ИИ - и включила её по умолчанию, без отдельного согласия пользователя. Система сама подписывала любую картинку без альт-текста и ставила рядом пометку “AI generated content” - даже если ни автор, ни сама иллюстрация к генеративному ИИ отношения не имели.

Для дизайнеров настолок это разошлось веером проблем сразу в трёх местах: точность описаний, доверие аудитории и возможность вообще выключить функцию.

Какие косяки нашли дизайнеры настольных игр

Косяки были не абстрактные, а предметные: ИИ описывал логотип студии Evil Hat Productions как “компанию, производящую шляпы”, а логотип Signal Interruption - как “крупный план человека, держащего коричневого щенка”, хотя ни людей, ни собак на картинке не было. Основатель Evil Hat Фред Хикс после этого заявил, что больше не будет доверять Adobe включать новые функции без явного согласия пользователя.

Дальше - хуже: студии с публичной анти-ИИ политикой (тот же Evil Hat, Chaosium, Signal Interruption, Earl of Fife Games) начали получать обвинения в использовании генеративного ИИ от собственной аудитории - просто потому что InDesign сам проставил метку “AI generated content” под их артом. Плюс отдельная жалоба от Perkins School for the Blind: кривой альт-текст не косметическая мелочь, а прямой вред незрячим читателям, которые как раз на него и полагаются. И на закуску - часть пользователей жаловалась, что функция тормозит редактор и не выключается до конца, даже после того, как её вроде бы отключили в настройках.

Почему тихое включение ИИ - это не баг, а системная ошибка доверия

Тихое включение ИИ ломает доверие быстрее, чем любая неточность текста, потому что автор узнаёт о решении нейросети постфактум - когда оно уже опубликовано под его именем. Ошибка в описании картинки чинится за минуту. Ошибка в том, что фича вообще посмела решать за автора без спроса, чинится годами - и именно с этого начинаются анти-ИИ политики студий вроде Evil Hat.

У нас в ИИ-мастере DnD игрок формально не может “выключить” нейросеть - она ведёт сцену каждый ход, это и есть продукт. Значит, вопрос доверия для нас даже острее, чем для InDesign: у Adobe ИИ подписывал картинки, у нас ИИ решает, сколько золота у игрока в кошельке и жив ли ещё NPC. Поэтому мы не можем полагаться на “модель обычно ведёт себя прилично” - ей нужна структурная узда, а не вежливая просьба в промпте.

Чем нейросети для DnD в нашем ИИ-мастере устроены иначе

Ключевое отличие - где именно проходит граница контроля: не в тексте промпта, а в коде. Базовый принцип, который мы вывели из двух провалов подряд: чистый промпт-запрет для LLM - это не механизм, а вероятность, и она рано или поздно падает на живом QA. Работает только связка “модель отдаёт признак отдельным полем строгой схемы → код детерминированно фильтрует”. Именно так мы починили материализацию упомянутых-но-отсутствующих NPC - модель обязана явно пометить поле present, а не просто не упоминать персонажа; фоновую живность - через отдельный enum creature_kind, а не свободный текст; и фантомов “режиссёра сцены” - сверкой имени персонажа с финальной прозой хода.

Если бы Adobe строила альт-текст так же - не “ИИ, опиши картинку и поставь метку”, а “ИИ, верни отдельным полем: похоже ли изображение на сгенерированное” с отдельной кодовой проверкой перед публикацией метки - истории с “компанией, производящей шляпы” бы не было. Проблема InDesign не в том, что модель ошиблась (модели ошибаются), а в том, что между ошибкой модели и публичной меткой не стояло ничего, кроме доверия к самой модели.

Как выглядит конвейер хода вместо одного вызова модели

Каждый ход игрока у нас проходит не один вызов модели, а конвейер: разбор намерения → кодовый страж (0 хитов, круг заклинания, отдых в бою) → “режиссёр сцены” (канон мира, роутинг NPC) → детерминированный движок (кубы, урон, состояния) → нарратор → шесть валидаторов прозы (мета, боевое состояние, золото, инвентарь, идентичность NPC, соответствие исходу) с ретраем и подсказкой на ошибку → и только потом транзакция записи в базу.

Это недёшево - и мы сами ловили моменты, когда валидатор начинал глушить обычные, ничем не подозрительные ходы игрока, приняв нормальную реплику за нарушение. Но альтернатива - тот самый InDesign-сценарий, где нарратор без присмотра однажды досыпал золото поверх честно начисленного движком лута: движок выдал 4 зм за бой, а кошелёк вырос на все 9. Или сам придумывал боевые состояния мимо балансировщика встреч, с узнаваемым фингерпринтом LLM-дефолта “ХП 11 / КД 12” - цифрами, которые модель тянет из усреднённого статблока, а не из реального противника на сцене. Раньше похожая история уже случалась с фантомами NPC, которые начинали ходить за героем по всем сценам - тоже без единого детерминированного гейта на пути.

Что доказывает, что подход работает

Доказательство - не ощущение “вроде стало лучше”, а измеримые числа с живого QA-прогона: первый заход по волне задач проходит приёмку в 90% случаев (18 из 20), переоткрытий за неделю после волны - ноль, а конвейер “дев-агент → мерж → живой QA” даёт кратный, в 3-4 раза, рост пропускной способности по сравнению с ручной проверкой. При этом живой QA - не формальность, а отдельная стадия, которая обязана поймать то, что пропустили зелёные тесты: на одной из волн он поймал 4 критические проблемы до того, как их увидели игроки, включая потерю данных. Тестовый сьют за три месяца вырос больше чем вдвое - с 2854 тестов в июне 2026 до 6579 в августе, потому что правило простое: каждый фикс идёт в комплекте с падающим тестом, написанным до самого фикса.

Отдельный урок из той же связки: ложный зелёный опаснее красного. Один из приёмочных скриптов молча печатал PASS при пустом окне данных - а окно на деле было не пустым, границы дат просто уехали на три часа из-за наивного datetime на колонке с часовым поясом. Починили тем, что пустое окно теперь - это отдельный статус NO-DATA, а не автоматический зачёт.

История Adobe InDesign показывает, что бывает, когда генеративному ИИ доверяют решение без структурного присмотра - даже в задаче настолько скромной, как подпись под картинкой. Для ИИ-мастера DnD, который решает судьбу партии каждый ход, такого зазора мы себе позволить не можем - отсюда и вся эта возня со схемами, гейтами и валидаторами вместо простого “пожалуйста, не ошибайся”. Если хотите посмотреть, как это выглядит за игровым столом, а не только в код-ревью - заходите в бота, конвейер работает на каждом вашем ходе.

Как готовился материал: черновик собирает мой ИИ-конвейер по темам из практики таверны, факты сверяются с первоисточниками и правилами, финальную версию я читаю и правлю руками перед публикацией. Обложку тоже рисует нейросеть. Про кухню — на странице о проекте.