В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал предметом не только технологических инноваций, но и мощных экономических и геополитических дискуссий. Газета The Economist назвала гонку за созданием искусственного общего интеллекта (AGI), способного превзойти человека во всех когнитивных задачах, ключевой геополитической борьбой современности. Однако стоит задаться вопросом — что же именно мы на самом деле создаём и к чему ведёт эта конкуренция? С одной стороны, миру преподносят такую гонку как неизбежное технологическое сражение, в рамках которого победитель заберёт все. Политики, крупные корпорации и СМИ увлечены идеей AGI как нового «сверхчеловека», способного кардинально изменить баланс сил. С другой стороны, за этим пафосом и ожиданиями скрывается настоящая, тихая и по-настоящему важная революция, касающаяся того, как сегодня строятся продукты и услуги на основе уже доступных, функционирующих технологий машинного обучения.
История одного кодера, решившего спустя 13 лет вернуться к программированию, показывает все изменения в среде разработки. Он поразился, насколько современные инструменты упростили и ускорили процесс. За несколько недель он смог создать полноценную систему обработки миллионов социальных сообщений в сутки, инструмент для мониторинга брендов, даже мобильное приложение. Это не «игрушечные» проекты – реальные производственные системы. И таких примеров становится всё больше, когда опытные специалисты, ушедшие из кода, вновь возвращаются в разработку, опираясь на мощные и доступные ИИ-инструменты.
Новое поколение разработчиков осваивает AI-first подход, где искусственный интеллект становится не диковинкой, а привычным компонентом в рабочем процессе. При этом они не боятся ошибок и пробелов в безопасности, ведь новые методы разработки и практика «vibe-coding» – это естественный этап взросления технологий. Вместо того чтобы бояться и скептически относиться к ИИ, эти энтузиасты создают будущее уже сегодня – прямо на площадках вроде Discord и GitHub. IVТо же касается и более широкой сферы — ИИ становится настоящей «экспертизой по запросу», будь то приготовление джема из редких фруктов или сложные инженерные задачи. Умение быстро получать специализированные знания и реализовывать их – ключевой фактор, формирующий новую парадигму работы в различных отраслях.
Глобальный сдвиг ощущается и в языковом барьере: пользователи по всему миру – от Индии и Бразилии до Японии – активно применяют языковые модели, что снимает ограничения коммуникации и открывает новые возможности для международной экономики. Если же взглянуть с технической стороны, то ещё несколько лет назад работа с машинным обучением требовала длительной подготовки, найма учёных с докторскими степенями и дорогостоящего оборудования. Теперь же моделью можно пользоваться в аренде через облачные платформы с универсальными интерфейсами и стандартами. Появление таких унифицированных протоколов как OpenRouter или платформ вроде AWS Bedrock говорит о том, что рынок идёт к стандартизации, что способствует масштабированию и снижению цены услуг в десятки, сотни раз. Снижение стоимости на токены для взаимодействия с языковыми моделями за последние годы наглядно отражает превращение технологий в инфраструктуру – как электричество или интернет ранее.
Сегодня разработчики строят новые продукты, используя чужие модели как строительные блоки, концентрируясь на создании качественного пользовательского опыта, а не на тренировке ИИ с нуля. Однако параллельно с этими достижениями развивается и пузырь ожиданий. Политические лидеры пишут опусы про «гонку за ИИ», правительства выделяют сотни миллиардов долларов на создание инфраструктуры, будто кто-то уже вот-вот достигнет контроля над разумом машин. Эта ситуация напоминает гонку вооружений времен холодной войны, когда сами игроки попадали под собственные страхи и пропаганду, раздувая панику и бюджетные объёмы закупок до абсурда. Истоки паники можно проследить до выступления одного из пионеров ИИ, который ушёл из Google, чтобы предупредить о рисках.
Его слова моментально превратили технологический разговор в вопрос выживания и конкурентного преимущества, вызвав эффект домино среди инвесторов и политиков. Но за этим стоит и бизнес-логика — крупные технологические компании, производители оборудования и облачные платформы получают огромные прибыли и усиление позиций в результате растущего спроса. Тем временем критики, пытающиеся опровергнуть завышенные ожидания, часто делают это, используя те же критерии AGI – сознание, автономность, «настоящий разум». Они вскрывают недостатки чат-ботов и агентов, не замечая, что сравнивают инструмент с живым существом, что не имеет смысла. Этот феномен даже получил название «LLMentalist effect» — тенденция видеть в моделях сознание, а не просто алгоритмы обработки информации.
Подлинная революция, тем временем, происходит незаметно. Как когда-то в середине 90-х интернет казался всё ещё второстепенным, а теперь стал неотъемлемой частью жизни, так и сегодня ежедневно появляются новые паттерны и возможности для решения конкретных задач — будь то семантический поиск, как альтернативa простому поисковому по ключевым словам, или использование цепочек рассуждений, помогающих достигать точных результатов. Нельзя упускать важный фактор — время. Пока одни спорят о том, когда появится «настоящий ИИ», миллионы разработчиков и предприятий уже используют машинное обучение для повышения продуктивности и создания новых продуктов. Это именно та инфраструктура, которая переживёт крах пузыря и останется фундаментом для будущих инноваций.
Когда же этот пузырь лопнет, это произойдёт не из-за провала технологий, а из-за обвала недостижимых ожиданий. Сценарии могут быть самые разные — признание компаний, что они ещё далеки от AGI, осознание правительствами необоснованности пиковых закупок оборудования или корректировка инвестиционных стратегий. Такое было уже с dot-com пузырём, который обрушился, но оставил после себя интернет и коммуникационные сети, поддержку разработчиков и неизменно росший спрос. Наиболее процветающие компании будущего — это те, кто строит не на обещаниях о прорывах в сознании, а на практическом применении машинного обучения как инфраструктуры. Они смогут составить конкуренцию, даже если идеал AGI так и останется недостижимой мечтой.
Этот исторический парадокс — попытка достичь невозможного рождает инструменты, меняющие реальные процессы и подходы в технологиях. Похожая история случилась с алхимиками, которые, пытаясь превратить свинец в золото, в конечном итоге создали химию. Сегодня мы наблюдаем тот же феномен в новой цифровой эре. В итоге гонка за AGI – это лишь красивая обёртка для более глубокой трансформации. Сделать интеллект настолько «обычным», чтобы никто не задавал лишних вопросов — вот в чём заключается настоящий переворот.
Как электричество и интернет изменили общество, так и искусственный интеллект медленно, но неотвратимо становится инструментом, встроенным во все аспекты нашей жизни. Для разработчиков сейчас лучший совет — не откладывать создание продуктов, использовать доступные AI-инструменты и учиться экспериментировать. Для бизнеса — игнорировать шум и сосредотачиваться на реальной пользе, которую технологии приносят уже сегодня. Инвесторам стоит оценивать проекты с точки зрения устойчивости и способности работать в мире, где AGI не появится завтра, а ИИ — это удобная и недорогая инфраструктура. Правительствам же важно понять, насколько разумны вложения в инфраструктуру, а не поддаваться панике и погоне за мифической технологической «первенством».
В этой истории самое трудное — увидеть гораздо дальше модных нарративов и распознать, что важна не фантазия о будущем интеллекте, а практическое применение уже существующих мощных технологий. Для тех, кто сможет это сделать, будущее уже наступило, и оно гораздо интереснее и многообещающее, чем кажется на первый взгляд.
