Возможна ли третья зима ИИ?
Будет ли третья зима искусственного интеллекта? Возможно ли это вообще и не рано ли задаваться такими вопросами?
Наверное, вы меня сейчас закидаете токенами помидорами.
Мой ответ: нет, не рано. Более того, на мой взгляд, задумываться об этом сейчас — не просто не рано, а необходимо.
Почему?
Конечно, сейчас мы переживаем огромный бум языковых моделей — ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot и другие, которые просто взорвали рынок. Инвесторы вливают миллиарды, корпоративные стратегии перестраиваются под ИИ, вакансии «AI Prompt Engineer» появляются на LinkedIn как грибы после дождя.
Звучит как революция. Но именно в такие моменты стоит быть особенно внимательными: в истории ИИ уже были две «зимы» и обе начались не из-за отсутствия потенциала, а из-за несовпадения между ожиданиями и реальностью.
Но может ли нынешний бум привести к очередной «зиме ИИ»? Думаю — да, хотя ситуация сегодня сильно отличается от того, что было в 70-х и 80-х годах прошлого века. Я это вижу так — сейчас мы находимся в начале первой волны этого бума.
Что происходило раньше?
Первая зима ИИ — 1970-е
После волны интереса к экспертным системам в 60-х оказалось, что они слишком хрупки, дорогие в поддержке и неспособны адаптироваться к меняющимся условиям. Финансирование быстро схлопнулось, интерес ослаб.Вторая зима ИИ — конец 80-х — начало 90-х
Японская программа «Пятое поколение компьютеров» и множество амбиций в области символического ИИ не дали ожидаемых результатов. Индустрия вновь остыла.
Итого, в прошлые разы зима наступала, когда ожидания слишком раздувались, а реальность не оправдывала надежд. Сейчас тоже ситуация похожая: куча людей верят, что LLM могут заменить всякого и решить любые задачи, но это, к счастью, далеко от правды.
А что у нас сейчас?
Сегодня технологии куда более зрелые. LLM реально умеют писать код, генерировать тексты, обрабатывать документы. Прогресс бесспорен. Но…
Реальный ROI от ИИ пока часто неоправданно переоценён.
Gartner недавно опубликовал данные, по которым большинство компаний не могут точно измерить конкретную экономическую выгоду от внедрения LLM. По сути — мы верим, что это работает, потому что кажется «умным».Инфраструктурные и энергетические издержки зашкаливают.
Обучение GPT-4 стоило сотни миллионов долларов и потребовало колоссальных мощностей. По прогнозам, к 2027 году ИИ может потреблять до 3% мирового электричества. Масштабируемость — под вопросом, ведь поддерживать её вечно не возможно.Риски и ошибки могут расти.
От предвзятостей и галлюцинаций до утечек данных и «обманутых» пользователей. Часто LLM производят видимость интеллекта, но на поверку оказываются статистической болтовнёй.Регуляторы не дремлют.
В ЕС принят AI Act, в США идёт обсуждение обязательной сертификации. Всё больше давления — и с точки зрения этики, и с точки зрения безопасности (ведь уже сегодня ИИ — это новое ядерное оружие).
Что дальше?
Мы видим признаки пузыря. IPO компаний, у которых нет продукта, но есть «ИИ-визия». Стартапы без бизнес-моделей. Десятки одинаковых «помощников» на базе API OpenAI.
Когда пузырь сдуется (а он обязательно сдуется), финансирование частично уйдёт. Крупные компании пересмотрят бюджеты. Многие стартапы исчезнут. И в этот момент будет соблазн снова сказать: «ИИ — переоценён».
Но, в отличие от прежних «зим», полного краха не будет.
ИИ уже вшит в инфраструктуру: от облачных API до автоматизации офисной рутины. Рынок просто перейдёт из фазы ажиотажа в фазу зрелости.
Так зима или всё-таки нет?
Скорее — осень ИИ: рост замедлится, рынок подохладится, хайп уляжется. Но развитие продолжится, просто в других форматах: компактные open-source модели, которые можно запускать локально, больше внимания к узкоспециализированным ИИ-инструментам, а не «всезнайкам» (или же их комбинациям), а также интеграция ИИ в реальные рабочие процессы — тихо, без фанфар.
И когда это случится?
Я правда не знаю, но я уверен — случится.
Просто жизненный опыт (хотя может это уже не релевантно?) мне это подсказывает.
По моим ощущениям, первые признаки «осени» проявятся уже в ближайшие 18–24 месяцев.
Личное наблюдение
Сегодня я голосом (!) попросил ChatGPT дописать док-блоки к моему коду — и он сделал это прямо в моей IDE, без копипасты. Я сделал ревью, остался доволен и смержил изменения в проект. Именно такие интеграции и будут двигать ИИ вперёд — не шоу, а вшитая незаметная помощь.
Противоречит ли это моим словам выше? В каком-то смысле — да.
Но именно в этом и суть: технология полезна, но не магия.
Она даёт реальную пользу — если не обманывать себя и не строить из неё идола.
