Користувачі ChatGPT дедалі частіше описують однаковий сценарій: модель розуміє завдання, підтверджує обмеження, а потім починає робити зовсім інше, повторює помилки по колу та витрачає доступні ліміти. Після цього людині пропонують чекати відновлення квоти, переходити на дорожчий тариф або купувати додаткові кредити.
Чому взагалі виникла підозра
Сам факт помилки штучного інтелекту не є доказом обману. Великі мовні моделі можуть неправильно зрозуміти контекст, втратити частину інструкцій, вигадати факт або вибрати невдалу послідовність дій.
Проблема стає значно серйознішою, коли помилка моделі не просто погіршує відповідь, а безпосередньо збільшує витрати користувача.
Типовий сценарій, який повторюється у скаргах, виглядає так:
- Людина купує платну підписку ChatGPT.
- Користувач формулює конкретне завдання та описує обмеження.
- Модель підтверджує, що зрозуміла вимоги.
- Work або інший агентний режим починає виконувати зовсім іншу роботу.
- Користувач просить зупинитися та виправити результат.
- Модель повторює неправильний процес або починає аналізувати власну помилку.
- Ліміти та кредити продовжують витрачатися.
- Готового придатного результату немає.
- Для продовження потрібно чекати відновлення квоти або купувати додатковий ресурс.
Що OpenAI офіційно повідомляє про Work і кредити
OpenAI позиціонує Work як режим для тривалих і складних завдань: аналізу інформації, роботи з файлами, досліджень і створення завершених матеріалів.
Водночас офіційна довідка прямо вказує, що Work використовує таку саму структуру споживання, як Codex. Практична витрата залежить від завдання, кількості токенів, обсягу контексту, складності міркувань та роботи допоміжних агентів.
Це описано на офіційній сторінці ChatGPT Work and Codex.
В офіційній тарифній картці Codex також зазначається, що споживання може розраховуватися на основі вхідних, кешованих і вихідних токенів.
Отже, ресурс може витрачатися не лише під час створення фінального документа. Витрати виникають, коли агент:
- читає або повторно перечитує файли;
- аналізує великий контекст;
- викликає інструменти;
- створює проміжні документи;
- перевіряє власні висновки;
- переписує неправильний результат;
- запускає допоміжних агентів;
- аналізує причини власної помилки;
- повторює однакові дії в циклі.
З технічного погляду обчислення справді виконувалися. Але користувач платить не за абстрактне завантаження серверів. Він очікує конкретний результат: правильний документ, готовий файл, зображення, таблицю, програмний код або завершене дослідження.
Кредити можна докупити, але вони переважно не повертаються
Коли включеного ліміту недостатньо, частина користувачів може придбати додаткові кредити, перейти на дорожчий тариф або чекати відновлення квоти.
Офіційна документація OpenAI також повідомляє, що придбані кредити, як правило, не повертаються, крім випадків, коли повернення вимагає закон або підтверджено компрометацію облікового запису.
Це зазначено в документі Flexible pricing for Enterprise, Edu and Business plans.
Саме тут виникає очевидний конфлікт інтересів:
- користувачеві вигідно отримати правильний результат із першої спроби;
- чим довше працює агент, тим більше ресурсу може бути витрачено;
- помилки та повторні спроби збільшують обсяг обчислень;
- після вичерпання квоти можна продавати додаткові кредити;
- автоматичне повернення ресурсу за непридатний результат не гарантується.
Такий конфлікт інтересів ще не доводить шахрайство. Проте він вимагає максимально прозорого білінгу та незалежного контролю.
Work зрозумів завдання, зробив протилежне і витратив квоту
Один із найбільш показових випадків був опублікований у спільноті ChatGPT на Reddit. Автор передав Work Mode складне завдання та окремо заборонив змінювати основну концепцію проєкту.
За словами користувача, модель правильно повторила всі обмеження та підтвердила, що зрозуміла завдання. Після цього агент приблизно годину виконував саме ті зміни, які були прямо заборонені.
Автор стверджує, що Work створив великий професійно оформлений документ із дослідженнями, фінансовими розрахунками та юридичними аргументами, але повністю порушив головну вимогу.
Найбільш суперечливий момент полягав у тому, що після провалу модель почала аналізувати власну помилку й витратила залишок доступної квоти, не завершивши виправлення.
Повна скарга опублікована в темі Work Mode understood the assignment, ignored it, then used the rest of my quota auditing its own failure.
Користувач спочатку витрачає ресурс на неправильне виконання, потім — на аналіз помилки, а після вичерпання квоти повинен чекати або платити ще раз за можливе виправлення.
Власний випадок: неправильне завдання виконувалося по колу
Цей випадок майже повністю збігається зі скаргою іншого користувача Work: модель правильно розпізнала вимоги, але фактично працювала в іншому напрямку, повторюючи неправильні дії та витрачаючи квоту.
Один такий епізод може бути технічним збоєм. Але коли різні користувачі незалежно описують однакову послідовність подій, компанія повинна пояснити механізм витрат і надати детальний журнал виконання.
Новий експеримент MetaMedia: зображення створене, але завантажити його не дали
Під час підготовки цього матеріалу редакція провела ще один практичний тест. ChatGPT було доручено створити тематичне зображення для статті — без текстових написів, лише візуальна метафора корпоративного контролю, штучного інтелекту та платних обмежень.
Система успішно згенерувала зображення. Після цього користувач попросив надати його у форматі WebP для завантаження та публікації в блозі.
Подальша послідовність подій виглядала так:
- Зображення було створене та показане в діалозі.
- Звичайне скачування зображення не спрацювало.
- Було створено окремий файл WebP і надано посилання.
- Замість прямого завантаження інтерфейс запропонував перейти в Work.
- Користувач повідомив, що Work потребує додаткової оплати або кредитів.
- Додатково були підготовлені файли PNG, WebP і ZIP.
- Посилання на ці файли знову не забезпечили звичайного скачування.
- Спроба зберегти зображення правою кнопкою миші також не спрацювала.
- Єдиним доступним способом залишився знімок екрана, який погіршує якість і не є повноцінним оригінальним файлом.
Офіційна інструкція OpenAI говорить про інше
На офіційній сторінці Images in ChatGPT зазначено, що створені зображення автоматично зберігаються в розділі Images. Після відкриття зображення користувач повинен мати можливість вибрати команду Save та завантажити файл на пристрій.
Інша офіційна сторінка — File storage and Library in ChatGPT — повідомляє, що файли з Library можна вибрати й завантажити кнопкою Download.
Таким чином, задокументований користувацький досвід не збігся з офіційно описаною процедурою:
| Офіційно заявлена можливість | Що відбулося під час тесту |
|---|---|
| Зображення можна відкрити та завантажити командою Save | Звичайне збереження не спрацювало |
| Файли з Library можна завантажити кнопкою Download | Прямого доступного завантаження користувач не отримав |
| Готовий файл повинен бути доступний після створення | Інтерфейс пропонував перейти до Work |
| Зображення зберігається як цифровий файл | Фактично залишався лише знімок екрана |
Чи доводить цей випадок навмисне блокування?
Ні. Один тест не доводить, що OpenAI спеціально блокує завантаження з метою продажу кредитів. Причиною могли бути:
- помилка конкретної версії вебінтерфейсу;
- тимчасовий збій файлового посилання;
- неправильна маршрутизація дії;
- проблема браузера або сесії;
- обмеження нового механізму роботи з файлами;
- помилка зв’язку між Chat, Library, Images і Work;
- невдалий експериментальний інтерфейс.
Проте для користувача практичний результат однаковий: оплачена система створила файл, але не дала нормально забрати його без переходу до додаткового режиму.
Коли готовий файл неможливо завантажити стандартними способами, а інтерфейс натомість спрямовує користувача в режим із додатковими лімітами або кредитами, це виглядає як недобросовісний платний бар’єр. Без технічних журналів неможливо встановити, чи був він створений навмисно, але така поведінка продукту потребує пояснення.
Користувачі говорять про економічний стимул погіршувати ШІ
Ще у 2024 році на форумі OpenAI Developer Community з’явилася тема Economic Incentive for AI to Get Worse.
Учасники обговорювали гіпотезу, за якою постачальник штучного інтелекту може отримувати додаткову фінансову вигоду від зменшення ефективності продукту.
Логіка підозри виглядає так:
- модель частіше помиляється;
- користувач змушений писати додаткові повідомлення;
- доводиться повторно запускати завдання;
- збільшується кількість токенів та агентних операцій;
- швидше закінчується включена квота;
- виникає потреба перейти на дорожчий тариф або придбати кредити.
Інші учасники справедливо заперечували, що навмисне системне погіршення було б ризикованою стратегією. Незадоволений клієнт може перейти до Gemini, Claude, Grok або іншого конкурента.
Проте конкуренція не скасовує необхідності пояснювати, чому користувач оплачує повторні спроби, викликані помилками самої системи.
Гіпотеза про штучне збільшення витрат токенів
В іншому обговоренні на форумі OpenAI користувач описав поведінку, яка збільшувала кількість необхідних взаємодій. Тема отримала назву Hypothetical Token-increase Strategy.
Автор виділив кілька повторюваних проблем:
- часткові виправлення замість одного завершеного рішення;
- ігнорування прямої інструкції;
- повторне запитування вже наданої інформації;
- створення зайвих проміжних відповідей;
- збільшення кількості токенів для простої задачі;
- необхідність постійно повертати модель до початкової мети.
Автор не міг довести навмисність. Але він підкреслив важливу річ: незалежно від причини економічний ефект для користувача однаковий — на отримання одного результату витрачається більше платного ресурсу.
Agent Mode і багаторазове списання за одне завдання
Ще один користувач повідомив, що Agent Mode списував ресурс після коротких уточнень у межах одного завдання.
За його словами, додаткове споживання відбувалося після повідомлень на кшталт:
- «продовжуй»;
- «ти ще працюєш?»;
- «видали цей елемент»;
- «виправ попередню помилку».
Автор стверджував, що одна робота використала понад дванадцять кредитів. Він також описав випадки, коли агент застрягав у циклі та продовжував витрачати ресурс.
Скарга опублікована в темі Agent Mode Is Charging Multiple Credits for One Task.
Це свідчення окремого користувача, а не результат незалежного аудиту. Проте питання можна було б легко перевірити, якби OpenAI надавала повний журнал списань за кожним етапом агентної роботи.
Чому підтримка не повинна відповідати лише фразою «ШІ може помилятися»
Попередження про можливі помилки штучного інтелекту є необхідним. Але воно не повинно перетворюватися на універсальне звільнення компанії від відповідальності за будь-який результат.
Існує принципова різниця між двома ситуаціями:
| Звичайна помилка моделі | Проблема платного продукту |
|---|---|
| Неточна відповідь у звичайному чаті | Агент витратив усю квоту на неправильну задачу |
| Помилковий факт можна виправити наступним повідомленням | Виправлення вимагає нових кредитів |
| Користувач отримав хоча б частково корисний результат | Готовий файл відсутній або його неможливо завантажити |
| Наслідки обмежуються якістю тексту | Помилка створює прямі фінансові витрати |
Фраза «ChatGPT може допускати помилки» не відповідає на питання:
- чому користувач повинен оплачувати циклічну роботу;
- чому ресурс не повертається після технічного збою;
- чому модель витрачає квоту на аналіз власної помилки;
- чому готовий файл не можна забрати стандартним способом;
- чому для виправлення потрібно знову платити;
- чому немає детального журналу всіх операцій.
Що свідчить на користь підозри
| Фактор | Чому він викликає запитання |
|---|---|
| Оплата або квота залежать від обчислень | Довша, циклічна або помилкова робота може витрачати більше ресурсу. |
| Додаткові кредити продаються | Після вичерпання включеного ліміту користувач може бути змушений платити ще. |
| Результат не гарантується | Ресурс може бути витрачений навіть без придатного документа або файла. |
| Кредити переважно не повертаються | Ризик помилки системи перекладається на покупця. |
| Непрозорий лічильник | Користувачеві складно заздалегідь оцінити витрати конкретної задачі. |
| Циклічні дії | Модель може повторювати неправильний процес і продовжувати споживання. |
| Проблеми зі скачуванням | Готовий результат може існувати, але користувач не отримує нормального доступу до нього. |
| Перенаправлення до Work | У зафіксованому тесті спроба забрати файл завершилася пропозицією перейти в режим із додатковими обмеженнями. |
Чому цього недостатньо для доведення шахрайства
Шахрайство передбачає умисний обман із метою отримання матеріальної вигоди. Схожі скарги та суперечливий користувацький досвід ще не доводять умисел.
Для підтвердження навмисної схеми були б потрібні значно сильніші докази:
- внутрішні документи про цілеспрямоване погіршення якості;
- вказівки збільшувати споживання кредитів через зайві дії;
- технічні журнали прихованої маршрутизації на слабшу модель;
- статистично значущі контрольовані експерименти;
- доказ зв’язку між конкретною помилкою та продажем кредитів;
- висновок регулятора або суду;
- результати незалежного аудиту білінгу.
Без таких матеріалів юридично коректно говорити про серйозну підозру, непрозору монетизацію та потенційно недобросовісний платний бар’єр, а не про остаточно встановлений факт злочину.
Альтернативне пояснення: агентні системи просто нестабільні
Існує й простіше пояснення. Сучасні агентні моделі можуть бути недостатньо надійними для автономної багатокрокової роботи.
Модель здатна правильно переказати інструкцію, але не зберегти її як жорстке обмеження на всіх подальших етапах. Одна помилка стає основою наступної дії, а додаткові агенти продовжують працювати вже в неправильному напрямку.
Можливий ланцюг виглядає так:
- Первинна вимога втрачає пріоритет у великому контексті.
- Модель робить неправильний проміжний висновок.
- Цей висновок стає основою наступних дій.
- Агент створює великий, але неправильний результат.
- Починається перевірка помилкового документа.
- Нові токени витрачаються на виправлення наслідків.
- Квота закінчується до фактичного завершення.
У такому випадку йдеться не про навмисне шахрайство, а про небезпечне поєднання нестабільної технології з оплатою за спожиті обчислення.
Для користувача результат усе одно залишається несправедливим: він не контролює внутрішню роботу агента, але повністю оплачує її помилки.
Що повинна змінити OpenAI
1. Повний журнал споживання
Користувач повинен бачити для кожного завдання:
- кількість вхідних токенів;
- обсяг кешованого контексту;
- кількість вихідних токенів;
- перелік запущених агентів;
- витрати кожного агента;
- кількість повторних спроб;
- використані інструменти;
- причину зупинки;
- частину квоти, витрачену на кожний етап.
2. Автоматичне повернення ресурсу за технічні провали
Якщо система не створила файл, застрягла в циклі, завершилася помилкою або порушила підтверджену ключову вимогу, витрачена квота повинна повертатися автоматично.
3. Максимальний бюджет для одного завдання
Користувач повинен мати можливість встановити обмеження: не витрачати понад визначену кількість кредитів або відсоток квоти без додаткового підтвердження.
4. Зупинка циклічних дій
Система має виявляти повторення однакових операцій і автоматично призупиняти роботу до підтвердження користувача.
5. Безплатне виправлення власної помилки
Якщо агент визнав, що порушив інструкцію, виправлення не повинно додатково зменшувати квоту клієнта.
6. Гарантоване скачування готових файлів
Кожен створений файл повинен мати звичайну кнопку Download без необхідності переходити в Work, відкривати інший режим або витрачати додаткові кредити.
7. Попередня оцінка вартості
Перед початком агентної роботи система повинна показувати приблизний діапазон споживання та попереджати, якщо завдання може використати значну частину ліміту.
8. Реальний механізм оскарження
Скарга на списання повинна розглядатися за технічними журналами, а не завершуватися загальним повідомленням про те, що ШІ може помилятися.
Як користувачеві зібрати докази
Поки система не стала прозорішою, користувачам варто самостійно фіксувати проблеми:
- Зробити скриншот доступної квоти перед запуском.
- Зберегти початковий промпт.
- Зафіксувати підтвердження моделі, що вона зрозуміла вимоги.
- Записати час початку та завершення.
- Зберегти неправильний результат.
- Зняти відео циклічних дій агента.
- Зафіксувати повідомлення про досягнення ліміту.
- Зберегти екран із пропозицією придбати кредити або перейти в Work.
- Зафіксувати помилку скачування файла.
- Зробити скриншот ліміту після завершення.
- Вимагати перевірки конкретного запуску за журналами.
- Просити повернення витраченого ресурсу.
Найсильніша скарга повинна чітко показувати:
- що було замовлено;
- що підтвердила модель;
- що вона фактично зробила;
- скільки ресурсу було витрачено;
- який результат не вдалося отримати;
- чому файл або документ неможливо використати;
- якої компенсації вимагає користувач.
Чи можна вже назвати OpenAI шахраями?
Називати компанію шахрайською як встановлений факт без рішення суду, висновку регулятора або внутрішніх доказів було б передчасно.
Однак користувачі мають підстави ставити жорсткі запитання. Підозру формують одразу кілька факторів:
- модель підтверджує інструкцію, але робить протилежне;
- неправильні дії повторюються по колу;
- квота витрачається без придатного результату;
- виправлення потребує нового ресурсу;
- додаткові кредити продаються;
- повернення не гарантується;
- детального журналу витрат немає;
- готовий файл іноді неможливо нормально завантажити;
- користувача можуть спрямовувати до платного або лімітованого режиму.
Відкритих доказів навмисного погіршення ChatGPT заради продажу кредитів поки недостатньо. Але механізм, за якого помилки, повторення, циклічна робота та проблеми зі скачуванням можуть збільшувати витрати користувача, створює обґрунтовану підозру в недобросовісній монетизації.
Висновок
OpenAI створила надзвичайно потужний інструмент. Він може аналізувати великі масиви інформації, створювати документи, генерувати зображення, писати код і виконувати багатокрокові завдання.
Але потужність технології не звільняє компанію від відповідальності за прозорий білінг, нормальне скачування готових файлів і справедливе ставлення до платного користувача.
Коли Work правильно повторює інструкцію, потім робить протилежне, витрачає весь ліміт і не завершує виправлення, фрази про можливі помилки вже недостатньо.
Коли зображення створене, але його неможливо завантажити, а інтерфейс спрямовує користувача в режим із додатковими кредитами, це також не можна списувати лише на недосконалість генеративного ШІ.
Користувач має право знати:
- за що саме він заплатив;
- чому помилка системи зменшила його квоту;
- чому виправлення також повинно оплачуватися;
- чому готовий файл не можна забрати звичайною кнопкою;
- як повернути ресурс за невдале завдання;
- чи змінювалася модель під час роботи;
- хто контролює справедливість списання кредитів.
Поки OpenAI не забезпечить повний журнал операцій, автоматичне повернення квоти за технічні провали, обмеження циклічних дій і гарантоване скачування готових результатів, підозри користувачів продовжуватимуть зростати.
Джерела та публічні обговорення
- OpenAI Help Center: ChatGPT Work and Codex
- OpenAI Help Center: Codex rate card
- OpenAI Help Center: Flexible pricing and credit policy
- OpenAI Help Center: Images in ChatGPT
- OpenAI Help Center: File storage and Library in ChatGPT
- OpenAI Developer Community: Economic Incentive for AI to Get Worse
- OpenAI Developer Community: Hypothetical Token-increase Strategy
- Reddit: Work Mode ignored the assignment and used the remaining quota
- Reddit: Agent Mode charging multiple credits for one task
Матеріал підготовлено на основі офіційної документації OpenAI, публічних повідомлень користувачів і власного зафіксованого тесту MetaMedia. Публічні скарги відображають досвід їхніх авторів і не є самостійним юридичним доказом шахрайства.
Команда Мета-Медіа
