Паника, которая не совсем паника

С названием этой статьи я немного жульничаю. По большей части вокруг искусственного интеллекта сейчас не паника, а раздутое мнение о его возможностях и ближайшем будущем. Просто "Паника вокруг искусственного интеллекта" звучит красивее и громче.

В эту панику входит всё сразу. Страх людей остаться без работы. Боязнь того, что мир меняется слишком быстро и через пару лет мы его уже не узнаем. Хайп про AGI и сингулярность. Обещания, что скоро весь код будет писать ИИ или что ИИ заменит профессию <вставьте любую профессию>.

И разгоняют это всё тоже буквально все. Корпорации выпускают громкие анонсы и соревнуются в возможностях своих моделей. СМИ пересказывают анонсы ещё громче. Энтузиасты ждут мир, в котором ИИ будет делать за человека вообще всю работу. Противники ИИ ждут примерно тот же мир, только считают его катастрофой, либо отчаянно ждут, когда этот ИИ-пузырь лопнет.

На выходе получается странная картина. ИИ уже объявляют то спасителем человечества, то причиной скорой массовой безработицы, то почти самостоятельной формой жизни. А обычный полезный инструмент где-то теряется между этими крайностями.

Ламборгини у бабушки

Корпорациям выгодно говорить про AGI, сингулярность и невероятные способности собственных моделей. Это обычная пиар-активность, которая повышает значимость компании и её руководителей. Дальше из значимости уже вырастают вполне материальные вещи: продажи, инвестиции, капитализация и статус технологического лидера.

Поэтому некоторые корпоративные рассказы звучат примерно так:

"А наш ИИ вырвался из защищённого контура и взломал половину интернета".

"А наш ИИ вообще может весь интернет взломать! Но мы его надёжно держим под замком и сильно ограничиваем!"

Это похоже на разговор детей, у одного из которых есть ламборгини и мощный компьютер, но они сейчас у бабушки в деревне. А у второго есть игра, в которой всё полностью как в реальной жизни: можно прогуляться по своему городу, зайти в свой дом, а там в игре сидишь ты сам и тоже играешь в эту игру. Показать нельзя, но всё точно есть.

После выхода GPT-6 Astra президент OpenAI Грег Брокман заявил, что лично считает достигнутым AGI, и закончил разговор с журналистами словами про начало эры AGI. Следом глава Nvidia Дженсен Хуанг написал, что AGI уже наступил.

Можно ли GPT-6 Astra назвать AGI? Я сомневаюсь. Да, у модели отличные результаты в отдельных бенчмарках. Да, она лучше предыдущих версий. Но хорошие цифры на подготовленном наборе задач сами по себе не показывают появление общего интеллекта. Выйдут новые бенчмарки, и новые модели опять будут выдавать в них единицы процентов.

При этом выгода Nvidia от AI-бума вообще не является чем-то абстрактным. В августе 2026 года компания отчиталась о квартальной выручке в 96,2 миллиарда долларов, что вдвое больше результата годом ранее. Рост акций сделал многих сотрудников компании миллионерами и мультимиллионерами. Об этом Bloomberg писал ещё в 2024 году, когда текущие рекорды были ещё впереди.

Заявление главы главного продавца оборудования для AI-индустрии сложно воспринимать как отстранённое философское наблюдение. У него и у компании есть прямой интерес в том, чтобы весь мир поверил: AI-революция уже началась и теперь нужно ещё больше вычислительных мощностей.

Я не лудит

После этого меня легко записать в людей, которые боятся прогресса и просто хотят обесценить новую технологию. Но я не лудит. Я сам пользуюсь ИИ каждый день: и в работе, и в обычной жизни. Для меня это не игрушка, которую интересно потыкать после очередного релиза, а один из основных инструментов.

С ИИ многое я делаю заметно быстрее. Без него часть задач заняла бы намного больше времени. До многого я, возможно, вообще не дошёл бы. Это касается работы, личных проектов, базы знаний и статей. ИИ очень сильно бустит мою эффективность, и делать вид, что это не так, было бы странно.

Особенно хорошо изменение видно в программировании. Оно постепенно переходит от полностью ручной работы к AI-native подходу. Я могу поручить агенту одну задачу, сам заняться другой, параллельно запустить ещё несколько процессов и потом проверить результаты. Это уже не просто более быстрый autocomplete. Меняется сам способ организации работы.

То же самое постепенно происходит и в обычной жизни. Люди используют ИИ в повседневных задачах, компании встраивают помощников в продукты и автоматизируют рутину, которую раньше было очень сложно закрыть обычными алгоритмами.

ИИ совершенно точно поменяет привычный уклад вещей. Он уже его меняет. Мой тезис вообще не в том, что нынешние модели бесполезны или что весь хайп построен на пустом месте.

Проблема в масштабе ожиданий. Между "технология очень полезна и многое изменит" и "мы уже получили AGI, который скоро заменит всех" лежит довольно большое расстояние. В публичном разговоре его почему-то постоянно пытаются перепрыгнуть одним пресс-релизом.

Прогресс есть, но он замедляется

Мне кажется, современные модели уже упёрлись в предел текущего подхода. Это не означает, что новые версии перестанут выходить или что прогресс полностью остановился. Рост безусловно есть. Просто он уже не настолько заметный.

Последние релизы GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 меня вообще не впечатлили. Они лучше предшественников, набирают больше баллов в бенчмарках, дольше работают автономно и справляются с более сложными задачами. Но ощущения нового качественного скачка у меня нет.

Здесь мне нравится сравнение с процессорами. Закон Мура уже давно не работает в своей первоначальной простоте. Количество транзисторов не может бесконечно удваиваться каждые два года: процессоры подходят к физическим ограничениям, а каждый следующий шаг становится всё дороже и сложнее. Компании придумывают разные гимики и продолжают улучшать продукты, но темп роста сильно замедлился.

С ИИ происходит что-то похожее. Модели становятся больше, получают больше вычислений, дольше рассуждают и тренируются на всё новых специально придуманных задачах. Только новых данных уже не появляется в том же масштабе, в котором они были доступны в начале развития больших языковых моделей. Кардинально новых шагов в рассуждении тоже пока не видно.

Можно ещё долго выжимать улучшения из нынешнего подхода. Делать модели дешевле, быстрее, удобнее и надёжнее. Учить их пользоваться новыми инструментами. Придумывать очередные бенчмарки, а потом тренировать модели лучше проходить эти бенчмарки. Всё это настоящий прогресс. Просто он не обязан привести к тому AGI, о котором рассказывают на презентациях.

Для следующего серьёзного скачка, скорее всего, понадобится другая архитектура искусственного интеллекта. Пока на горизонте я не вижу прорывной идеи, которая кардинально изменит текущий тренд. Поэтому развитие может остаться примерно на том же пути, на котором сейчас находится микроэлектроника: улучшения продолжаются, но прежней скорости уже нет.

Мир не меняется по щелчку

Даже если завтра появится модель ещё в несколько раз лучше, существует огромная общественная инерция. Между появлением технологии и её нормальным внедрением всегда проходит время, а иногда технология вообще не доходит до большей части рынка.

Многие компании до сих пор не знают, что такое Excel. Они по старинке считают всё руками, ведут отчёты на бумаге и живут с процессами, которые не менялись десятилетиями. Что уж там говорить про AI-native работу и автономных агентов.

Существует огромное количество нецифровизованных компаний. Для них проблема начинается намного раньше выбора подходящей модели. Пока одна часть индустрии спорит, наступил ли уже AGI, другая продолжает переносить цифры из одной бумажки в другую.

Поэтому я не верю в мгновенное кардинальное изменение всех сфер жизни. Изменения будут. Где-то очень быстрые и болезненные. Где-то ИИ действительно позволит одному человеку делать работу нескольких. Но внедрение будет неравномерным, а старые процессы и обычный человеческий труд никуда не исчезнут только потому, что очередная корпорация показала красивую демонстрацию.

Более того, часть компаний может сознательно отказаться от ИИ и стратегически оказаться права.

Человек хотя бы предсказуемо проблемный

Риски человеческого труда компании более-менее знают. Есть bus factor, некомпетентность отдельного сотрудника, выгорание, конфликты, увольнения и обычные ошибки. Всё это может очень дорого стоить. Но эти проблемы изучались десятилетиями, и вокруг них существует огромное количество теорий и практик менеджмента.

Ничего из существующих практик менеджмента не даёт гарантии. Зато менеджер хотя бы примерно понимает, с каким классом проблем имеет дело и что с ним можно делать.

ИИ - это галлюцинирующий непредсказуемый чёрный ящик. Он может забыть инструкции, внезапно начать делать вообще что-то другое или отказаться выполнять задачу по надуманной причине. Он может уйти в бесконечный цикл, сжечь огромное количество токенов и принести результат, который всё равно придётся переделывать человеку.

Причём заранее не всегда понятно, где именно это произойдёт. Затраты на такую работу тоже непредсказуемы: агент может быстро закрыть задачу, а может часами ходить по кругу и генерировать расходы.

Для менеджера это ужас. Ему нужно обещать сроки, считать деньги, распределять ответственность и понимать, почему работа сломалась. Ответ "модель в этот раз повела себя странно" плохо помогает управлять проектом.

Поэтому компания, которая сохраняет человеческий труд вместо повсеместного внедрения ИИ, не обязательно отстала от жизни. Возможно, она просто выбрала известные риски вместо новых и пока плохо управляемых. В некоторых сферах это может оказаться вполне прагматичным решением.

Прагматизм вместо крайностей

Разговор об искусственном интеллекте почему-то постоянно сваливается в две крайности.

Первая: ИИ скоро заменит всех, профессии исчезнут, код будет писать сам себя, а человеку останется либо наслаждаться сингулярностью, либо искать место в новом мире.

Вторая: ИИ абсолютно бесполезен, модели только галлюцинируют, нормальную работу всё равно нужно делать руками, а весь рынок держится на деньгах инвесторов и маркетинге.

Я не согласен ни с одной из них.

ИИ - очень хороший инструмент. Он уже помогает мне работать быстрее и делать то, до чего без него я добирался бы намного дольше. Компании действительно автоматизируют с его помощью рутину. Программирование уже меняется. Игнорировать всё это бессмысленно.

Но инструмент не превращается в AGI только потому, что так сказал руководитель заинтересованной корпорации. Рост моделей замедляется, внедрение упирается в общественную инерцию, а непредсказуемость ИИ создаёт риски, которые мы пока только учимся контролировать.

Мне кажется, к использованию ИИ нужно относиться прагматично. Смотреть, где он реально помогает, сколько стоит его работа, можно ли проверить результат и что произойдёт при ошибке. Где выгода понятна, а риски контролируемы, его нужно использовать. Где этого нет, отказ от ИИ не делает компанию или человека лудитом.

ИИ не заменит всех завтра. Бесполезным он от этого тоже не становится. Мир будет меняться медленнее, неравномернее и скучнее, чем обещают самые громкие прогнозы.

И, наверное, это нормально.