Этот материал написан живым человеком для людей. Максимально доступно о сложном, без лишней терминологии.
Сегодня нас захлестнула волна хайпа: нейросети якобы вот-вот заменят программистов, а «вайб-кодинг» преподносится как беззаботное будущее. Мне это до боли напоминает эпоху «успешного успеха». Нам продают не реальные возможности технологий, а приятное чувство легкости, на которое так легко поймать уставшего от сложности человека.
Это похоже на игру в казино: нам показывают яркие заголовки с «джекпотами» и удачными кейсами, но за кадром остаются тысячи промахов, реальная цена каждой попытки и сухая статистика ошибок.
Интернет раскололся на два лагеря: фанатиков и хейтеров. Искренней аналитики почти нет — её поглотил бесконечный поток мусора в духе «Как я создал стартап за 15 минут, не написав ни строчки кода». Мой совет: не забивайте этим голову.
Что такое ИИ на самом деле?
За последние годы термин «Искусственный Интеллект» оброс таким количеством мифов, что реальный смысл почти стерся. На деле же современные нейросети — это не разум, а невероятно продвинутый генератор правдоподобной случайности.
Модель не «отвечает» вам. Она вычисляет, какое слово с наибольшей вероятностью должно следовать за предыдущим, опираясь на контекст. Например, когда вы спрашиваете о погоде, алгоритм сначала подтягивает данные из поиска, а затем упаковывает их в человекоподобную фразу.
Вместо того чтобы просто погуглить, вы ждете, пока система переварит запрос и выдаст его по одному слову. При этом результат критически зависит от того, как вы составили промт. Даже порядок слов имеет значение:
Эффективно: «Проанализируй [задачу], но не пиши код».
Опасно: «Проанализируй [задачу]… кстати, код писать не нужно».
Во втором случае модель может успеть «провалиться» в генерацию кода до того, как доберется до запрета. Это ведет к галлюцинациям и пустой трате вашего времени (а в случае с платными API — и денег).
Да, появились модели с режимом «рассуждения» (Thinking). Они имитируют цепочку мыслей, что повышает качество ответов. Но за это вы платите временем ожидания и повышенной стоимостью запроса.
Почему это не «Интеллект»
Современные IT-гиганты идут по пути наименьшего сопротивления. Им проще скормить модели больше данных и «вычистить» датасеты, чтобы уменьшить количество бреда, чем изобретать принципиально новые архитектуры. Людям достаточно улучшенного поисковика, и корпорации дают именно его.
Однако есть фундаментальные «дыры», которые не лечатся простым масштабированием и увеличением количества видеокарт.
1. Отсутствие памяти выводов
Нейросеть может блестяще решить задачу сегодня, но этот успех не станет её «навыком». Завтра она может совершить ту же ошибку в аналогичной ситуации. В отличие от человека, который переваривает опыт даже во сне или в душе, модель не обучается на своих решениях в реальном времени. Информацию в неё пытаются «впихивать» через костыли вроде RAG (внешних баз данных), но это лишь временное решение.
2. Проблема «мусорного» контекста
Забывание — это важная функция мозга. Мы умеем отбрасывать ложные гипотезы и неверные траектории мыслей. Нейросеть же либо «помнит всё» в рамках одного диалога, включая свои же ошибки, либо внезапно «тупеет», когда объем переписки превышает лимит. Она может убедительно продолжать гнуть неверную линию, просто потому что не умеет критически пересматривать пройденный путь.
3. Иллюзия внимания
Архитектура нейросетей опирается на механизм внимания (Attention). Но «честное» внимание стоит колоссальных денег. Чтобы сэкономить, разработчики используют оптимизации:
- Окно внимания: модель хорошо видит только последние сообщения, а начало диалога превращается в туман.
- Разрежённое внимание: система смотрит на текст «пятнами», упуская важные детали.
В итоге вы просите «не писать код», а через три сообщения модель снова выдает листинг на Python, потому что инструкция «выпала» из зоны её активного внимания.
Правдоподобность не равна истине
Нейросеть всегда звучит уверенно — это её стиль. Она напишет экспертный текст, даже если данных недостаточно или вопрос абсурден. Она берет информацию из обучения, где смешаны научные статьи, низкопробная фантастика и форумы. Если её не научили критическому анализу каждого слова, она просто «склеит» наиболее вероятные куски информации, выдав 2+2 за 5, но сделает это очень красиво.
Языковой барьер и «стерильность»
Модели учат на десятках языков сразу. Это делает их универсальными, но усредненными. Теряются культурные коды, тонкий юмор и живые интонации. В погоне за безопасностью и авторскими правами из обучающих данных вырезают всё «острое», из-за чего ответы ИИ часто кажутся бездушными, шаблонными и чрезмерно вежливыми.
Вердикт
ИИ сегодня — это мощный, капризный и узконаправленный инструмент. Это не сотрудник, который сделает всё за вас, а скорее сложный станок. Если вы не понимаете принципов его работы, вы рискуете утонуть в сгенерированном мусоре.
Когда появился Google, мир не стал умнее автоматически. Выиграли те, кто научился искать и фильтровать информацию. С нейросетями ставки выше: они дают не ссылки, а готовые ответы. Но важно помнить: это генерация вероятного, а не гарантия истинного.
Не путайте «успешный успех» с реальной продуктивностью. Используйте технологии с холодной головой.
