Знак будущего: GPT-5.5

OpenAI выпустила GPT-5.5 — новую модель, которая демонстрирует впечатляющий прогресс в программировании, генерации изображений и решении сложных задач, хотя зубчатая граница возможностей ИИ по-прежнему существует.

Это AI-перевод статьи, сделанный каналом Про AI: Лучшие Статьи и Исследования.

Знак будущего: GPT-5.5

Sign of the future: GPT-5.5 Автор: Ethan Mollick Оригинальный текст:

У меня был ранний доступ к GPT-5.5, и я считаю, что это важное событие. Важное, потому что оно свидетельствует: стремительное совершенствование ИИ не замедляется. Важное, потому что модель действительно хороша. И важное, потому что даже при всём этом прогрессе зубчатая граница возможностей ИИ (jagged frontier) никуда не делась.

Демонстрировать разницу между поколениями становится всё сложнее — ведь многое из того, с чем ИИ раньше не справлялся (математика или подсчёт букв в словах), теперь для него тривиально. Поэтому я расскажу о деталях, но сначала — простой пример-иллюстрация. Лучше всего ИИ-модели справляются с программированием, и я дал одну и ту же задачу моделям: от первой reasoning-модели (рассуждение, цепочка мыслей) OpenAI o3 (выпущенной год и неделю назад!) до лучшей текущей модели с открытыми весами Kimi K2.6 и новой GPT-5.5 Pro: «Создай процедурно генерируемую 3D-симуляцию, показывающую эволюцию портового города с 3000 г. до н.э. по 3000 г. н.э. Она должна выглядеть красиво и позволять мне управлять процессом».

Затем я выложил все ответы в галерею, чтобы вы могли поэкспериментировать с ними (кстати, саму страницу галереи я попросил сделать GPT-5.5 Codex). Попробуйте сами, чтобы почувствовать разницу, — несколько примеров показаны ниже. Помимо улучшений по всем остальным параметрам, только GPT-5.5 Pro действительно моделировала развивающийся город, а не просто заменяла здания со временем. К тому же GPT-5.5 Pro работает значительно быстрее предыдущей версии: GPT-5.4 Pro выполняла задачу за 33 минуты, GPT-5.5 Pro — за 20.

Модели, приложения и обвязки

Я постоянно призываю думать об ИИ не как о чём-то одном, а как о совокупности трёх взаимосвязанных концепций. Нужно учитывать модели — такие как Opus 4.7, Gemini 3.1 или (теперь) GPT-5.5. Также стоит обращать внимание на приложения — продукты, через которые вы взаимодействуете с моделью и которые позволяют ей выполнять реальную работу. Самые распространённые приложения — веб-сайты каждой из моделей: chatgpt.com, claude.ai, gemini.google.com. Но всё чаще наиболее полезными становятся десктопные приложения вроде Claude Code, Claude Cowork и OpenAI Codex. Наконец, существуют обвязки (harnesses) — инструменты, которые ИИ может использовать, и способы подключения моделей к этим инструментам. Инструменты позволяют ИИ управлять вашим компьютером, писать код, проводить исследования и создавать изображения.

OpenAI продвинулась во всех трёх направлениях. На фронте моделей GPT-5.5 — это мощное семейство, причём GPT-5.5 Pro (доступная только на веб-сайте) является наиболее продвинутой. Значительный прогресс произошёл и в приложениях: Codex от OpenAI всё больше следует по пути отличного Claude Code, становясь доступным и полезным десктопным приложением. Наконец, обвязки и доступные им инструменты тоже совершенствуются. Улучшений много, но одно из самых интересных — новая модель генерации изображений от OpenAI.

Эта новая модель умеет создавать высококачественный текст на изображениях и генерировать практически любую картинку по описанию. Постоянные читатели знают о моём «Тесте с выдрой», в котором ИИ просят нарисовать выдру в самолёте, использующую Wi-Fi. Вместо того чтобы описывать его снова, давайте попросим новую модель генерации изображений (иногда называемую GPT-imagegen-2) объяснить его самой: «фото учёной выдры, демонстрирующей результаты теста с выдрой Итана Моллика, который показывает, насколько хорошо генератор изображений ИИ может нарисовать выдру, сидящую в самолёте и использующую Wi-Fi».

А может, хотите увидеть академическую статью об этом? «Покажи мне первую страницу академической статьи о тесте с выдрой, хорошо оформленную, лежащую на столе» (можете увеличить, чтобы прочитать текст).

Или, может, стоит превратить это в искусство? «А теперь покажи изысканную художественную галерею, где на каждой картине — выдра в самолёте с ноутбуком, в стилях Климта, Ротко, Матисса, Моне, Пикассо, Тициана, Рембрандта и О'Кифф. Под каждой картиной должна быть читаемая подпись» (стоит увеличить и рассмотреть).

Всё это впечатляет и было бы невозможно ещё несколько месяцев назад, но при этом ещё и полезно. Генератор изображений, способный создавать детализированный текст и картинки, можно использовать для создания слайдов PowerPoint, макетов продуктов, примеров сайтов и чего угодно ещё. Но это лишь один инструмент, а настоящая магия происходит, когда вы объединяете обвязки, приложения и модели для решения реальной задачи. Вот одна, которую я откладывал целое десятилетие.

Собираем всё вместе

Я учёный, и значительная часть моей работы, не связанной с ИИ, особенно в начале 2010-х, была посвящена краудфандингу. У меня накопились сотни анонимизированных файлов данных по этой теме — результаты опросов, анализов и исследований: смесь файлов STATA, CSV, XLS и Word, до которых у меня так и не дошли руки, чтобы написать статью. Мне хотелось проверить, как далеко сможет зайти GPT-5.5 с этой информацией. Я использовал Codex на базе GPT-5.5 и попросил: «Помоги мне разобрать [данные], сгенерировать новую потенциально интересную гипотезу, проверить её с помощью продвинутых статистических методов и написать академическую статью». Также попросил включить обзор литературы и оформление. Результаты оказались весьма впечатляющими, особенно после того, как я попросил GPT-5.5 Pro прокомментировать статью и передал эти комментарии обратно в Codex. Результат можно прочитать здесь. Статья не идеальна, но уже не из-за очевидных ошибок: обзор литературы основан на реальных источниках, статистика корректна. Дело в другом: как эксперт, я считаю, что гипотеза не слишком интересна, а некоторые стандартные вопросы о причинно-следственных связях остаются, несмотря на использование весьма продвинутых статистических методов для их решения. Короче говоря, я был бы вполне доволен, если бы такая статья стала результатом проекта аспиранта второго года обучения. А я всего лишь дал четыре промпта, ни разу не прикоснувшись к тексту сам.

Можно объединить обвязки, приложения и модели и другим способом. Я попросил Codex создать совершенно новую настольную ролевую игру — по сути, собственную версию Dungeons & Dragons в вымышленном мире, со всеми необходимыми таблицами и правилами для игры. Также попросил смоделировать игроков, испытывающих игру, и пересмотреть правила на основе результатов. Как видите, ИИ справился, включая вёрстку привлекательного 101-страничного PDF с иллюстрациями, созданными генератором изображений.

Помимо технической стороны, в самом контенте есть немало удачного. Сеттинг интересен и оригинален, правила выглядят осмысленными, опираясь на существующие игровые паттерны и добавляя уникальные элементы. Однако при ближайшем рассмотрении выясняется, что зубчатая граница возможностей ИИ полностью не исчезла. Каждое поколение моделей испытывает трудности с созданием длинных художественных текстов. Если вы часто читаете тексты, написанные ИИ, то заметите знакомые проблемы: любовь к сверхъестественному; чрезмерно сложные идеи, которые не получают достойного развития; странные метафоры («погода и архитектура — это один и тот же аргумент на разных скоростях»); слишком много витиеватых предложений («святыни, всплывающие, когда море забывает, что когда-то было дорогой» — звучит красиво один раз, но целая книга в таком стиле утомляет); диалоги, в которых все персонажи говорят одинаково отрывисто; и имя «Мара». Так что даже на фоне впечатляющего технического прогресса шероховатости остаются.

GPT-5.5 показывает, что модели продолжают умнеть, приложения становятся более функциональными, а обвязки — совершеннее, делая их всё более эффективными в решении реальных задач. Я могу получить статью почти аспирантского уровня по четырём промптам или играбельную ролевую игру с иллюстрациями и «плейтестингом» — по одному. Но художественная проза по-прежнему плоская, а гипотезы порой неинтересны, даже когда статистика безупречна. И всё же. Год назад ничего из этого даже близко не было возможно, а с последними релизами прирост возможностей, похоже, ускоряется.

GPT-5.5 — это явно не конец процесса, но заметный шаг на пути. Я веду эту рассылку уже более трёх лет, и паттерн не изменился: каждые несколько месяцев появляется новая модель. Я провожу свои тесты — и то, что было невозможно, становится лёгким, а масштаб скачков растёт с каждым новым циклом релизов. Зубчатая граница по-прежнему существует. Просто она теперь значительно дальше, чем раньше.

Я не получаю денег от OpenAI или любой другой лаборатории ИИ, и OpenAI не видела этот пост заранее. Кроме того, на момент написания я не знаю всех деталей запуска, поэтому прошу прощения за возможные неточности.

Подпишитесь на канал и каждый день читайте лучшие материалы про AI переведенные на русский!

Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ailongreadsbot