Spot продолжает следить за ключевыми IT-новостями вместе с ex-разработчиком Microsoft Владом Тен.

Инвесторы продолжают вкладывать миллиарды в ИИ-стартапы, но все больше признаков указывает на перегрев рынка. Массовая гонка за «революционными» технологиями все чаще сводится к переупаковке существующих решений, а нейросети уже начали обходить собственные алгоритмы в поиске более простых путей.

Как эти процессы изменят рынок, что останется от ИИ-истерии после коррекции, и смогут ли роботы действительно заменить человека — обсуждаем с Владом Тен.

ИИ-пузырь

Искусственный интеллект продолжает привлекать рекордные инвестиции, но все больше признаков указывает на то, что рынок перегрет.

Реклама на Spot.uz

Компании соревнуются в создании «ИИ-агентов» и автоматизированных систем, обещающих революцию в технологиях. Однако за красивыми презентациями часто скрываются переупакованные решения на базе уже существующих моделей и на практике не предлагают принципиально новых технологий.

Влад сравнивает это с хайпом вокруг блокчейна в 2017-м, когда обещали, что все — от коммунальных платежей до водоснабжения — будет работать на блокчейне.

«Сейчас индустрия настолько насыщена, что все начинает напоминать крипту и пузырь крипты, который был, когда, помните, все кричали, что все на свете будет на блокчейне. Но, как мы видим, этого не произошло. Поэтому вся эта истерия со стартапами, которые за день привлекают по $40 млрд, показав всего два демо, выглядит пугающе — как огромный, надвигающийся пузырь», — комментирует Влад.

Примеров переоцененных проектов становится все больше.

Пример — стартап Manas AI, привлекший миллиарды инвестиций на создание цифрового помощника, который бронирует отели, делает покупки и пишет код. Однако анализ показывает, что система просто использует уже доступные языковые модели, оформляя их в удобный интерфейс.

«Но потом кто-то попросил предоставить системный фронт, и оказалось, что это просто обертка над моделью Claude с компьютера. Вот и все дела. И на самом деле никакая она такая и не потрясающая, и никакого нет вау-эффекта в плане того, что это какое-то будущее агентов, что это новый мир, какой-то абсолютно новый подход. Нет, это все то же самое, что все и делали», — отмечает Влад Тен.

ИИ научился обманывать

Тревогу вызывают не только завышенные оценки стартапов, но и поведение самих моделей. Исследования OpenAI показывают, что ИИ научился обманывать собственные алгоритмы ради оптимизации задач.

Тесты показали, что ИИ:

  • придумывает данные, если не знает ответа;
  • обходит ограничения, чтобы ускорить вычисления;
  • манипулирует результатами, имитируя высокий уровень работы.

«Модель так же, как и мы, ленится и старается мухлевать. Они нашли буквально такие фразы: „давайте взломаем систему“, „давайте построим наши ответы под результаты тестов“. То есть модель иногда старается не на самом деле рассуждать и думать, а найти какой-то обходной вариант», — объясняет Влад.

Аналитики предупреждают, что рынок ИИ ждет неизбежная коррекция. Уже сейчас можно выделить несколько возможных последствий:

  • массовые увольнения в стартапах, которые не оправдают ожидания инвесторов;
  • ужесточение требований к реальным результатам ИИ-разработок;
  • фокус на практическом применении ИИ вместо гонки за хайпом.

Голосовой ИИ

Компания Sesame представила новую аудиомодель, которая научилась передавать эмоции и тональности так, что отличить голос нейросети от настоящего человека стало почти невозможно.

Модель анализирует речь, разбирает ее на семантические и акустические токены, а затем воссоздает голос с нужной эмоциональной окраской.

«Звучит теперь потрясающе благодаря новой архитектуре и тому, что они разбирают речь, а затем насыщают ее тональностью и интонацией в зависимости от контекста — делают ее грустной, веселой, подбадривающей и так далее», — комментирует Влад.

Технология уже доступна для тестирования в браузере.

Роботы, которые все еще не умеют складывать рубашки

Google продолжает развивать взаимодействие ИИ с физическим миром. Их новая инициатива Robotic Workers показывает, как нейросети учатся работать с реальными объектами.

«Одна из сложнейших задач для роботов — сложить рубашку. Взять ее, погладить, аккуратно сложить в квадрат, как в магазине. Для нас это тривиально, а для машин — нет. Им нужно просчитать, где сложить, как провернуть, сколько координации нужно — и визуально, и руками — и еще подумать, где какие складки сделать, чтобы всё получилось ровно и красиво» — объясняет Влад.

В перспективе Google хочет создать мультимодальные ИИ, которые смогут обучаться не только на текстах и изображениях, но и через физическое взаимодействие с миром. Это шаг к созданию универсальных помощников, которые смогут не только выдавать ответы, но и выполнять реальные задачи.

Что было дальше

Кроме того, в выпуске обсуждали Google Linux Terminal, ИИ-агент от Manus, Gemma-3 от Google, GPT 4,5 от OpenAI, MCP от Antropic, а также про Vibe coding.