Неужели ИИ зашел в тупик?

Новая модель OpenAI GPT-5 не вызвала особого восторга. Это сигнал того, что прогресс замедляется, а конкуренция меняется.

Когда на прошлой неделе OpenAI представила нашумевшую новую модель искусственного интеллекта GPT-5, это должно было стать знаменательным событием для компании.

Генеральный директор компании Сэм Альтман назвал GPT-5 «значительным шагом на пути к AGI» (AGI — общий искусственный интеллект), то есть системам искусственного интеллекта, превосходящим уровень человека.

Однако руководители OpenAI также полагают, что новая модель сгладит некоторые острые углы в ChatGPT — универсальном чат-боте, который развивается быстрее любого потребительского приложения в истории.

«Эта модель производит очень хорошее впечатление, и я думаю, что люди это почувствуют», — говорит Ник Терли, руководитель ChatGPT в OpenAI.

Вот только впечатления оказались далеко не хорошими. Вскоре после запуска пользователи стали делиться в социальных сетях изображениями с ответами новой модели, на которых были допущены основные ошибки, присущие ее предшественникам, такие как неправильное нанесение меток на карту США. Более того, продвинутые пользователи предыдущих моделей OpenAI выразили разочарование по поводу изменения «личности» модели, а ее производительность в тестах оказалась ниже, чем у конкурентов.

После всей шумихи оказалось, что в модель лишь внесли некоторые улучшения по сравнению с ее предшественниками, но никакого прорыва в возможностях не произошло, как это было с предыдущими версиями GPT.

«Что касается GPT-5 . . . люди ожидали открыть что-то совершенно новое», — говорит Томас Вольф, соучредитель и главный научный сотрудник стартапа Hugging Face в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. «Но мы этого не получили».

После того как сотни миллиардов долларов были инвестированы в генеративный ИИ и вычислительную инфраструктуру, которая его поддерживает, в Кремниевой долине внезапно возник вопрос: а что, если это и есть лучшее, на что можно рассчитывать?

За последние три года исследователи искусственного интеллекта, пользователи и инвесторы привыкли к головокружительным темпам совершенствования. Если раньше казалось, что OpenAI имеет неоспоримое преимущество, то теперь конкуренты Google, Anthropic, DeepSeek и xAI Илона Маска сократили разрыв.

Эта усиливающаяся гонка породила обещания, что AGI (Общий искусственный интеллект) неизбежен, и Альтман даже предсказал, что он появится во время президентства Дональда Трампа. Многие из этих ожиданий, лежащих в основе новой оценки OpenAI в 500 миллиардов долларов, столкнулись с реальностью, когда GPT-5 не оправдала ожиданий.

«GPT-5 был центральным элементом всего подхода к масштабированию для перехода к AGI, и он не сработал», — говорит Гэри Маркус, известный критик ИИ и почетный профессор психологии и нейронауки в Нью-Йоркском университете.

Стюарт Рассел, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, был одним из первых исследователей, предупредивших об опасностях, связанных с тем, что возможности искусственного интеллекта превосходят возможности человека по управлению ими. Но сейчас он сравнивает происходящее с началом зимы искусственного интеллекта, как в 1980-х годах, когда инновации того времени не оправдали ожиданий и не принесли отдачи от инвестиций.

«А потом пузырь лопнул. [Системы] не приносили никакой прибыли, мы не получили достаточного количества ценных приложений», — говорит Рассел. «Через несколько месяцев это будет похоже на музыкальные стулья. И каждый будет бежать, чтобы не оказаться последними, кто держит на руках ребенка ИИ».

Другие утверждают, что эта технология все еще находится в зачаточном состоянии и что продукты искусственного интеллекта не только чрезвычайно популярны, но и относительно рано внедряются в бизнес-приложения. На данный момент капитал по-прежнему вливается в стартапы и проекты в области инфраструктуры искусственного интеллекта.

Но Рассел предупреждает, что риск завышения ожиданий может легко обернуться против тех, кто занимается рекламой ИИ, если инвесторы решат, что пузырь чрезмерно раздут. «Они просто побегут к выходу со всех ног, — предупреждает он. — И поэтому всё может рухнуть очень, очень, очень быстро».

Отчасти проблема заключается в том, как компании создают большие языковые модели.

За последние пять лет такие компании, как OpenAI и Anthropic, смогли добиться стабильного повышения производительности своих систем, используя простую формулу: чем больше данных и вычислительной мощности, тем лучше модели.

Многие лидеры в области ИИ по-прежнему верят, что эти «законы масштабирования» могут действовать еще долгие годы. Но этот подход начинает выходить за рамки имеющихся ресурсов.

Во-первых, компании, занимающиеся искусственным интеллектом, поглотили все доступные бесплатные обучающие данные в Интернете. Теперь они ищут дополнительные источники данных для своих моделей, заключая соглашения об обмене данными с издателями и правообладателями, но неясно, достаточно ли этого для продвижения вперед. (Financial Times и OpenAI заключили соглашение о совместном использовании контента).

Лаборатории искусственного интеллекта также ограничены в вычислительной мощности. Обучение и запуск больших моделей ИИ требует очень больших энергозатрат. Еще в 2022 году GPT-4 был обучен на нескольких тысячах чипов Nvidia. По оценкам, GPT-5 обучался на сотнях тысяч процессоров Nvidia следующего поколения, и в ближайшее время появятся ещё более мощные чипы.

На этой неделе Альтман признал, что его компания сталкивается с некоторыми ограничениями. Он заявил журналистам на ужине в Сан-Франциско, что базовые модели искусственного интеллекта «все еще быстро совершенствуются», однако чат-боты, такие как ChatGPT, «не станут намного лучше».

Некоторые исследователи искусственного интеллекта говорят, что чрезмерное внимание к масштабированию больших языковых моделей и трансформерам — архитектуре, лежащей в основе технологии, которая была создана Google в 2016 году, — само по себе оказало ограничивающее воздействие, что привело к отказу от других подходов.

«Мы вступаем в фазу снижения отдачи непосредственно от больших языковых моделей, обученных на тексте», — говорит Янн Лекун, главный научный сотрудник Meta, которого считают одним из «крестных отцов» современного ИИ. «Но мы определенно не достигли предела возможностей систем ИИ на основе глубокого обучения, обученных понимать реальный мир с помощью видео и других источников данных».

Эти так называемые модели мира обучаются на элементах физического мира, выходящих за рамки языка, и способны планировать, рассуждать и обладают устойчивой памятью. Новая архитектура может способствовать дальнейшему прогрессу в области беспилотных автомобилей, робототехники и даже сложных помощников с искусственным интеллектом.

«Нам есть, куда расти [в робототехнике и других областях], но нам нужны новые стратегии, чтобы достичь [этого]», — говорит Джоэль Пино, бывший руководитель исследований Meta AI, а ныне главный специалист по ИИ в стартапе Cohere. «Просто продолжать наращивать вычислительную мощность и ориентироваться на теоретический AGI будет недостаточно».

Подозрения относительно замедления темпов развития ИИ уже начинают оказывать влияние на торговую и технологическую политику США.

Во время правления президента Джо Байдена основное внимание уделялось безопасности и регулированию. Руководители Кремниевой долины убедили многих сотрудников в том, что резкий рост возможностей искусственного интеллекта может привести к опасным последствиям к концу десятилетия.

Либертарианские взгляды Дональда Трампа означали, что регулирование ИИ всегда будет иметь меньший приоритет, чем для администрации Байдена. Но всего несколько месяцев назад проблемы национальной безопасности, казалось, вышли на первый план, поскольку Вашингтон пригрозил ужесточить экспортный контроль за чипами Nvidia H20, которые предназначены для разработчиков искусственного интеллекта в Китае.

Один из сигналов о том, что преобладающее мнение в Вашингтоне меняется, поступил от Дэвида Сакса, руководителя ИИ Трампа. В длинном посте на X в начале этого месяца Сакс заявил: «Апокалиптические прогнозы о потере рабочих мест так же преувеличены, как и сама идея об AGI».

По его словам, вместо быстро совершенствующегося общего ИИ рынок ИИ достиг того состояния, когда несколько компаний находятся в жесткой конкурентной борьбе, а люди четко определяют, что делает ИИ.

Вскоре после этого Трамп заключил новое соглашение с главой Nvidia Дженсеном Хуангом о возобновлении продаж H20 в Китае и заявил, что он даже рассмотрит возможность продажи в Китай модифицированной версии более мощных систем Blackwell этого производителя чипов.

Аналитики утверждают, что, поскольку общий ИИ больше не рассматривается как риск, внимание Вашингтона переключилось на обеспечение того, чтобы чипы и модели ИИ, произведенные в США, правили миром.

«Нынешняя администрация [США] ясно дала понять, что хочет активнее взаимодействовать на международном уровне, работая с другими странами, чтобы помочь им внедрить американский ИИ», — говорит Киган Макбрайд, старший советник по вопросам политики в области технологий в Институте Тони Блэра. «Это представляет собой значительный отход от предыдущих усилий и, вероятно, связано с новой верой в вероятность сценария резкого подъема AGI».

Возможно, это не входило в намерения OpenAI, но запуск GPT-5 ясно показал, что характер гонки ИИ изменился.

По словам Саяша Капура, исследователя из Принстонского университета, компании, занимающиеся разработкой ИИ, «постепенно приходят к пониманию того, что они создают инфраструктуру для продуктов», а не просто создают все более совершенные большие языковые модели.

Капур и его команда из Принстона оценили ведущие модели искусственного интеллекта, чтобы понять, как они работают при решении самых разных задач: от научных исследований до веб-задач, программирования и обслуживания клиентов.

Они обнаружили, что производительность GPT-5 не была заметно ниже, а стабильно находилась на среднем уровне при выполнении различных задач. «Его главное преимущество в том, что он весьма экономичен и при этом гораздо быстрее других моделей», — говорит Капур.

Это может открыть двери для новых инноваций в тех видах продукции и услуг, для создания которых используются модели искусственного интеллекта, даже если это не приведет к экстраординарным достижениям в области ИИ или за его пределами, к так называемому сверхинтеллекту.

«Вполне логично, что по мере того, как ИИ будет применяться во множестве полезных сфер, люди будут больше концентрироваться на приложениях, а не на более абстрактных идеях, таких как AGI», — считает Майлз Брандейдж, исследователь политики в области ИИ и бывший сотрудник OpenAI. «Но важно не упускать из виду тот факт, что это действительно общие технологии, которые все еще развиваются очень быстро, и то, что мы видим сегодня, все еще очень ограничено по сравнению с тем, что будет в будущем».

OpenAI и другие ведущие компании в области искусственного интеллекта, такие как Cohere, Mistral и xAI, начали нанимать так называемых инженеров прямого внедрения, которые внедряются в компании-клиенты для интеграции своих моделей в системы своих клиентов.

«Компании не стали бы этого делать, если бы думали, что скоро полностью автоматизируют человеческий труд», — говорит Капур.

Инвесторы из Кремниевой долины, похоже, не испытывают особого беспокойства по поводу замедления прогресса в области искусственного интеллекта. Оценки стартапов продолжают стремительно расти, как и акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом, на Уолл-стрит. При этом оценка Nvidia за последние три месяца выросла примерно на четверть, достигнув 4,4 трлн долларов, что близко к историческому максимуму.

Акции SoftBank — одного из крупнейших инвесторов OpenAI, лидер которого Масаеси Сон сделал создание сверхразума своей стратегической миссией, — выросли более чем на 50 процентов за последний месяц. Доходы компаний, занимающихся ИИ, возможно, еще не соответствуют традиционным моделям оценки, но потребительские расходы и уровень использования растут беспрецедентными темпами.

Инвесторов больше привлекает стремительный рост ChatGPT, который привел к увеличению годовой выручки компании до 12 миллиардов долларов, чем перспектива неизбежного AGI. По словам Дэвида Шнайдера, партнера Coatue Management, инвестора OpenAI, продукт компании, как и Google до него, стал основой для тех, кто использует ИИ.

Многие считают, что в нынешнем поколении моделей еще предстоит раскрыть огромные возможности. «Стартапы и компании ещё даже не начали раскрывать свои реальные возможности в сфере бизнес-приложений и потребительских приложений», — говорит Питер Денг, бывший руководитель OpenAI, Uber и Facebook, а теперь генеральный партнер венчурной компании Felicis, которая инвестировала в компанию Poolside, занимающуюся кодированием ИИ, и стартап по созданию видео Runway.

GPT-5, возможно, не вызвал восторга, но поскольку Кремниевая долина больше ориентируется на «флюиды», чем на научные показатели, нет никаких признаков того, что музыка ИИ в ближайшее время утихнет. «Ещё много всего интересного предстоит создать, — уверен Вольф из Hugging Face, — даже если это будет не AGI и не безумный сверхинтеллект».