В последние годы Искусственный Интеллект превратился из прорывной лабораторной разработки в повседневный инструмент, который обсуждают лидеры бизнеса, политики, представители IT-сферы, студенты и домохозяйки по всему миру. Сегодня технологии искусственного интеллекта, нейросети и автоматизация активно внедряются в бизнес-процессы промышленных и медицинских предприятий, в образование, в индустрию красоты и другие сферы. Разработчики ИИ и стартапы в области цифровых инноваций подогревают интерес: каждый новый релиз крупных моделей преподносят как ключевой этап в развитии технологий и технологический скачок, способный изменить рынок.
Корпорации и технологичные ИТ-компании обещают появление «умных» цифровых агентов, которые способны автоматизировать рутинные задачи и в перспективе заменить специалистов. Авторитетные эксперты обсуждают потенциал нейросетей в будущем, а самые амбициозные прогнозы предрекают скорое создание AGI (Artificial General Intelligence) — общего искусственного интеллекта, обладающего универсальными возможностями к обучению, пониманию и самостоятельному решению задач. Всё это формирует ожидание, что влияние ИИ в ближайшие годы преобразит бизнес, рынок труда, творческие профессии и основы жизни.
Однако, несмотря на бурное развитие ИИ и инноваций, уже сейчас заметны тревожные тренды и риски внедрения искусственного интеллекта. Многие пользователи после ярких презентаций и анонсов склонны переоценивать способности современных моделей, забывая о текущих технологических ограничениях и пределах использовании ИИ в реальных процессах. Череда завышенных ожиданий часто сменяется разочарованием, когда решения на базе искусственного интеллекта не оправдывают маркетинговый ожидания.
В нашем блоге об искусственном интеллекте и его последствиях мы подробно рассказываем, почему 2026 год может стать переломным моментом для всей отрасли ИИ. Мы анализируем признаки и технологические факты, свидетельствующие о возможной волне разочарования в области перспектив искусственного интеллекта, а также оцениваем влияние ИИ на тренды IT и общество в целом.
Компания DynamicSun активно развивается в области разработки ИИ-решений.
Наши специалисты уже реализовали несколько проектов, с которыми можно ознакомиться в портфолио.
Причина 2. Технологические пределы современных моделей
Замедление темпов развития: новые версии уже не удивляют как раньше
Многие ожидали, что успехи таких языковых моделей, как GPT-3 и GPT-4, приведут к экспоненциальному росту в области машинного обучения и появлению настоящего “человеческого интеллекта” в цифровой форме. Однако оказалось, что следующий качественный скачок даётся сложнее, чем предполагалось. Разработка LLM (large language models) следующего поколения требует гигантских вычислительных мощностей, а прирост возможностей становится всё менее заметным для обычных пользователей. Новые версии нейросетей становятся дороже в обучении и эксплуатации, а разница в качестве перестаёт быть революционной и заметной пользователю.Проблемы искусственного интеллекта: ошибки, отсутствие контекста и здравого смысла
Несмотря на популярность ИИ-сервисов и чат-ботов, современные большие языковые модели до сих пор страдают от недостатка “здравого смысла”. Пример этого — распространённые случаи, когда даже самые передовые алгоритмы делают элементарные логические и математические ошибки, создают неправдоподобный или некорректный текст. Часто искусственный интеллект отвечает шаблонно, путается в деталях и не может поддерживать сложный диалог с сохранением контекста. Это порождает недоверие к такому ИИ и ограничивает его применение в ответственных сферах.
Высокая цена мощности и обучения нейросетей
Машинное обучение и глубокие нейронные сети требуют колоссальных вложений не только в инфраструктуру и сервера, но и в электроэнергию. По мере увеличения количества параметров LLM, экспоненциально увеличивается количество затрачиваемых вычислительных ресурсов и электроэнергии. Для многих компаний инвестиции в дата-центры становятся неоправданными с точки зрения результата и стоимости владения. К тому же, всё ощутимее становится нехватка уникальных качественных датасетов для обучения новых моделей — без реальных данных ИИ начинает топтаться на месте, повторяя уже известное.
Архитектурные пределы нейросетей: кризис трансформеров
Современные поколения архитектур больших языковых моделей (LLM) базируются в основном на архитектуре “трансформеров”, которая в своё время произвела революцию в обработке текста, изображений и даже аудиоданных. Однако эта технология всё больше сталкивается с эффектом насыщения: заметных прорывов становится меньше, а увеличение числа параметров не решает фундаментальных проблемы “галлюцинаций”, слабого понимания ситуации или примитивного воспроизведения информации. Индустрии остро необходимы новые решения и парадигмы для создания действительно продвинутого искусственного интеллекта, которых на данный момент ни у кого нет
