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 середине первой волны этого бума.

Что происходило раньше?

• Первая зима ИИ — 1970-е
  В 1960-х искусственный интеллект был на подъёме: учёные начали создавать так называемые экспертные системы (ЭС) — программы, которые имитировали работу специалистов в узких областях (например, диагностика болезней или идентификация химических компонентов). Эти системы работали по жёстко заданным правилам и логике. Однако довольно быстро выяснилось, что у них есть масса проблем: они не умели учиться и адаптироваться; их сложно было масштабировать и поддерживать — любое изменение правил требовало ручной работы специалистов, они «ломались», сталкиваясь с нестандартными ситуациями и т.д. и т.п. Из-за этих ограничений энтузиазм от возможностей ЭС начал угасать, финансирование проектов резко сократилось, а интерес научного сообщества и инвесторов сдулся. Это и стало тем, что потом назвали первой зимой ИИ, когда развитие ИИ технологий практически остановилось.

• Вторая зима ИИ — конец 80-х – начало 90-х
  В 1980-х интерес к ИИ снова возродился. Япония решила запустила амбициозную программу «Пятое поколение компьютеров», нацеленную на создание интеллектуальных машин, которые смогут вести диалог, понимать речь и логически рассуждать. Звучало круто и под это начали выделять миллиарды. Вдохновившись, весь мир тоже начал активно инвестировать в развитие символического ИИ — системы, которые оперируют понятиями и логикой, а не числами и статистикой. Но опять, через несколько лет стало понятно, что и этот подход не оправдывает ожидания: справляться с неопределённостью и неоднозначными ситуациями получается не очень хорошо, масштабирование даётся плохо, а сами системы не очень практичны в реальном применении. Ожидания, как и раньше, были завышены, а результаты — скромными. Проекты свернули, бюджеты сократились, и интерес снова угас — началась вторая зима ИИ.

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.