Восстания машин можно больше не бояться: ИИ зашёл в тупик – но есть выход, который устроит всех
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня — одна из самых обсуждаемых технологий, изменяющих современный мир. За последние годы он сделал огромный скачок в развитии, привлёк миллиарды инвестиций и внимание крупнейших корпораций. Но всё чаще звучит вопрос: не достиг ли ИИ своего потолка?
Скепсис Гэри Маркуса
Среди сомневающихся — американский учёный и специалист по машинному обучению Гэри Маркус. В интервью The New Yorker он заявил, что темпы прогресса ИИ снижаются, а ожидания, возложенные на технологию, могут оказаться завышенными.
По словам исследователя, даже новейшие модели вроде GPT-5 от OpenAI, хотя и демонстрируют рекордные показатели в тестах, не всегда дают реальный прирост пользы за пределами виртуального общения.
Иллюзия прогресса
Маркус отмечает: компании, внедряющие ИИ в работу, зачастую не видят ощутимой разницы между версиями моделей 2024 и 2025 годов. Это указывает на эффект убывающей отдачи: новые вложения в технологии становятся всё более затратными, но приносят всё меньше практических результатов.
Масштабируемость против эффективности
Крупные игроки индустрии сделали ставку на так называемый масштабируемый ИИ — универсальные системы, способные решать множество задач. Но такой подход требует гигантских ресурсов: мощнейших вычислительных комплексов, тысяч графических процессоров и колоссальных инвестиций.
Однако универсальность, как показывает практика, не всегда равна эффективности. В результате всё более сложные и дорогие модели не приносят соразмерной пользы бизнесу и обществу.
Альтернатива: узкая специализация
Маркус призывает пересмотреть стратегию. По его мнению, будущее ИИ — за узкоспециализированными моделями, которые сфокусированы на конкретных задачах. Такой подход:
- снижает стоимость разработки,
- требует меньше ресурсов,
- приносит практическую пользу.
Примеры уже есть:
- медицинские системы, помогающие диагностировать болезни;
- промышленные алгоритмы, оптимизирующие производство.
Эти решения не нуждаются в сверхмощных кластерах, но показывают реальную эффективность.
Подписывайтесь на Экосевер
