Почему на десктопе до сих пор нет нормального T9 и причём тут LLM: словари не видят контекст

Проблему наглядно показал простой эксперимент с Hunspell, движком проверки орфографии, который стоит внутри Firefox и LibreOffice. Фраза «Сегодня тяжелый лень, нашел бар в релизе, кол перепишу завтра» содержит три очевидных опечатки: «лень» вместо «день», «бар» вместо «баг», «кол» вместо «код». Человек замечает их за две секунды. Hunspell не замечает ни одной, потому что все три слова есть в словаре. Он проверяет каждое слово отдельно и не читает соседние. Контекста для него не существует.

При этом тот же Hunspell ругается на слова вроде «задеплоил», «смержил», «запушил» и «ретраи», которые пишут в любом рабочем чате по сто раз в день. Получается инструмент, который подчёркивает нормальную рабочую лексику и пропускает настоящие ошибки.

Откуда взялся этот разрыв?

Десктопный подход к опечаткам сложился больше тридцати лет назад. Красную волнистую линию под словом с ошибкой ввёл в Word 95 разработчик Тони Крюгер. По словам Стивена Синофски, который в те годы руководил разработкой Office, волнистая линия просто повторяла пометку корректора на бумаге. Корректор помечает, автор исправляет. Эта схема «программа показывает пальцем, человек кликает правой кнопкой» дожила до 2025 года почти без изменений.

Телефоны пошли другим путём вынужденно. На стекле пальцы промахиваются постоянно, и без автоисправления набрать осмысленное сообщение на экранной клавиатуре почти невозможно. Поэтому мобильная клавиатура с самого начала правит слова сама, прямо в процессе набора. А на компьютере исходили из того, что десять пальцев на физических клавишах попадают куда надо.

Из этого допущения выросла архитектура, которая теперь и мешает. На телефоне клавиатура является отдельной программой, через которую проходит весь ввод: она видит набираемое слово целиком и сама решает, что отдать в текстовое поле. На десктопе нажатия почти без обработки прилетают в приложение, а проверка орфографии живёт внутри текстовых полей конкретного приложения. Качество вашего автоисправления зависит от того, в какой программе вы сейчас печатаете.

Аргументы за десктопный T9 на базе LLM

Про LLM (large language model, большая языковая модель, на которой работают ChatGPT, YandexGPT и подобные сервисы) часто говорят, что это «T9 на стероидах». Обе технологии действительно угадывают следующее слово по тому, что уже введено. Но LLM видит контекст целого предложения и способна отличить «день» от «лень» по соседним словам.

Apple ещё в 2023 году сообщила, что автокоррекция на клавиатуре iPhone теперь работает на трансформерной модели прямо на устройстве. Результат заметен: телефон подставляет нужное слово, даже когда палец попал на соседнюю букву. Если нейросеть справляется на телефоне с ограниченным железом, на десктопе с его процессорами и памятью она справится тем более.

Все три опечатки из эксперимента с Hunspell объясняются одинаково: промах по соседней клавише. В раскладке «ЙЦУКЕН» буква «Д» соседствует с «Л», а «Г» стоит рядом с «Р». Модель, которая учитывает раскладку и контекст одновременно, закроет именно тот класс ошибок, который словарь в принципе не ловит.

Аргументы против: почему это до сих пор не сделано?

На macOS автокоррекцию в Sonoma перевели на трансформерную модель, но только для английской, французской и испанской клавиатур. Русского в списке нет, и Apple не рассказывает, что именно правит русские слова. Есть ли там что-то умнее словаря, неизвестно.

Вторая проблема: даже на macOS новые подсказки (серый текст прямо в строке, принимаемый пробелом) работают не везде. На старте они появились только в родных приложениях: Notes, Mail, TextEdit. Пользователи Obsidian уже два года просят добавить поддержку, и в обсуждении им объясняют, что сначала её нужно реализовать в Electron, фреймворке, на котором построен редактор. Вдобавок подсказки конфликтуют со сторонними сниппет-менеджерами вроде TypeIt4Me, оставляя перед развёрнутым текстом лишние буквы. Этот пункт тянется в FAQ разработчика от Sonoma до Tahoe.

На Windows подсказки для физической клавиатуры появились ещё в Windows 10 версии 1803, но Microsoft нацеливала их на тех, кто учит английский, на образование и на доступность. Они выключены по умолчанию, и для русского языка полноценного контекстного автоисправления система не предлагает.

Главный технический барьер: на десктопе нет единой точки перехвата ввода, как на телефоне. Каждое приложение обрабатывает текст по-своему, и внедрить контекстную коррекцию означает либо переписать системный метод ввода, либо договориться с каждым приложением отдельно.

Получается инструмент, который ругается на нормальные рабочие слова и в упор не видит настоящих ошибок. : Автор эксперимента с Hunspell

Что с этого прямо сейчас, по ролям?

Авторам Дзена и копирайтерам. Проверьте свои тексты на «правильные опечатки», слова, которые есть в словаре, но не подходят по контексту. Hunspell и встроенная проверка браузера их не поймают. Прогоните готовый текст через LLM-чат (ChatGPT, YandexGPT, GigaChat) с промптом (запрос к нейросети) «найди опечатки, где получилось другое существующее слово». Это займёт минуту и поймает то, что красная волна пропускает.

Маркетологам и редакторам. Если ваша команда пишет в Slack, Notion или Google Docs, качество автокоррекции в каждом из этих инструментов разное. Стоит проверить, что именно включено, и добавить финальный проход через LLM перед публикацией. Особенно для русского языка, где встроенные модели слабее английских.

Предпринимателям и руководителям. Из доступных в РФ инструментов: YandexGPT и GigaChat умеют искать контекстные опечатки в русском тексте. Встраивать их в рабочий процесс можно уже сейчас через API (интерфейс для программного подключения сервиса). Полноценного десктопного T9 на LLM на уровне системы пока нет ни у одной операционной системы для русского языка.

Системный T9 на базе LLM для русского языка на десктопе, скорее всего, появится не от Apple или Microsoft, а от стороннего разработчика или через расширение для конкретного редактора. Технически это задача для локальной модели размером в несколько гигабайт, и железо обычного ноутбука 2024 года её уже тянет. Кто первым соберёт такой инструмент в удобную обёртку, получит аудиторию, которая даже не подозревает, сколько «правильных опечаток» проскакивает мимо красной волны каждый день.