Искусственный Интеллект за последние несколько лет превратился из сложной лабораторной технологии в повседневный инструмент, который обсуждают политики, бизнесмены, школьники и студенты по всему миру. Компании разработчики моделей подливают масла в огонь: каждый новый релиз нейросети преподносится как очередная веха технологической революции. Корпорации и стартапы обещают скорое появление «разумных» агентов, которые заменят специалистов. Самый амбициозные даже обещают появление AGI (Artificial General Intelligence), который будет обладать способностью понимать, обучаться и применять знания для выполнения любых задач. В обществе с каждым днём укрепляется уверенность, что ИИ вот-вот изменит основы жизни, работы и творчества.
Однако столь бурный рост технологий уже сопровождается первыми разочарованиями и тревожными сигналами. Увидев очередное демо или презентацию, мы склонны недооценивать реальные ограничения современных моделей, а также забывать о сложностях внедрения и долгосрочных последствиях. Вслед за завышенными ожиданиями, когда технологии не оправдывают ими надежд, часто приходит фаза разочарования. В наших статьях мы расскажем о тех признаках, которые уже сейчас указывают, что именно 2026 год может стать годом разочарования для сферы искусственного интеллекта.
Наша компания DynamicSun
также активно развивается в этом направлении. Уже реализовали несколько проектов — их можно посмотреть здесь.
Но не собираемся на этом останавливаться. Если вы хотите воплотить в жизнь самые смелые идеи, связанные с ИИ, мы с радостью вам в этом поможем
Причина 1. Завышенные ожидания
Яркие успехи “витринных” технологий
Сенсационные успехи языковых моделей, таких как ChatGPT, Midjourney, DeepSeek и других породили у широкой аудитории чувство, что «ИИ-революция» вот-вот наступит. Многие увидели в этих технологиях универсальные “машины для решения всего”, хотя реальный спектр их компетентности сильно ограничен узкими задачами. И даже в этих задачах модели регулярно допускают ошибки
Эмоциональные и медийные эффекты
Массовое обсуждение ИИ в СМИ, соцсетях и от лидеров мнений подогревает воображение. Истории о якобы «разумных» ассистентах, которые пишут книги, сами решают научные задачи и даже сами обучают детей, рисуют образ почти всесильной и быстро эволюционирующей технологии
Амбициозные заявления компаний и экспертов
Крупнейшие технологические компании, стремясь привлечь инвестиции и внимание, делают дерзкие заявления о скором наступлении «общего» искусственного интеллекта. Эксперты и знаменитости со сцены говорят об автоматизации целых профессий и даже появлении сознательных машин
Неочевидность ограничений
Для большинства пользователей ИИ выглядит как «магия»: они не видят ни технических барьеров (какие задачи даются ИИ с трудом), ни узких мест (ограничения по данным, вычислениям, контексту). Ошибки и галлюцинации моделей в большинстве случаев остаются за кадром или интерпретируются как временные баги, которые вскоре устранят
Иллюзия быстрых перемен
Появление новых инструментов вдохновило мысль, что буквально через год-два станут возможными автопилоты, универсальные переводчики, электронные врачи и прочее. Многие забывают, что для широкого внедрения любая технология проходит долгие этапы тестирования, регулирования, адаптации и сертификации в массовых продуктах
Недавние успехи создают ощущение экспоненциального роста
Резкий скачок качества и возможностей в период 2022–2024 годов внушил мысли, что этот рост сохранится в те же темпы. Но фундаментальные сложности (например, понимание реального мира, здравый смысл, причинно-следственные связи) — гораздо труднее, чем генерация картинки или текста
Массовое переманивание и переоценка специалистов
Масштабный кадровый «бум» в области ИИ, рекордные зарплаты и рост числа стартапов создают впечатление «золотоискательства», как будто прорыв гарантирован и вот-вот случится
