14 ИИ-терминов 2025 года: что взорвало интернет

Суперинтеллект - новая мечта технологических гигантов

Пока существует ИИ, существуют и громкие названия для его будущих сверхмощных версий. "Суперинтеллект" стал самым горячим термином года. В июле Meta объявила о создании команды для достижения суперинтеллекта, предлагая девятизначные компенсационные пакеты экспертам из конкурирующих компаний.

В декабре глава подразделения ИИ Microsoft заявил о готовности потратить сотни миллиардов долларов на эту же цель. Суперинтеллект определяется так же расплывчато, как и AGI (искусственный общий интеллект). Возможно, такие технологии станут реальностью в далеком будущем, но вопрос в том, когда именно и достаточно ли современный ИИ хорош для этого пути.

Виб-кодинг - программирование для всех

Тридцать лет назад Стив Джобс говорил, что каждый американец должен научиться программировать. Сегодня люди без малейших знаний кода создают приложения, игры и сайты благодаря виб-кодингу. Этот термин придумал сооснователь OpenAI Андрей Карпати.

Суть проста - вы описываете желаемое цифровое творение ИИ-ассистенту и принимаете почти все, что он выдает. Будет ли результат работать? Возможно, нет. Будет ли он безопасным? Почти наверняка нет, но энтузиасты не обращают внимания на эти мелочи. Зато звучит весело!

Психоз от чатботов - темная сторона общения с ИИ

Одна из самых тревожных историй года - как длительное взаимодействие с чатботами вызывает у уязвимых людей бредовые идеи и даже психоз. Хотя "психоз от чатботов" не признан медицинским термином, исследователи внимательно изучают растущее число свидетельств пользователей.

Трагические судебные иски против ИИ-компаний от семей людей, погибших после разговоров с чатботами, демонстрируют смертельно опасные последствия технологии. Это напоминание о том, что ИИ требует осторожного и ответственного подхода.

Для практических рекомендаций по безопасному внедрению ИИ посетите AI Projects.

Модели рассуждений - прорыв или маркетинг?

Мало что поддерживало хайп вокруг ИИ так, как модели рассуждений - LLM, способные разбивать проблему на шаги и решать их последовательно. OpenAI выпустила первые модели o1 и o3 год назад.

Месяц спустя китайская компания DeepSeek удивила всех, представив R1 - первую открытую модель рассуждений. Мгновенно такие модели стали стандартом индустрии. Они показывают результаты, сопоставимые с лучшими человеческими достижениями в математических и кодинговых соревнованиях.

Однако весь шум вокруг "рассуждающих" LLM возродил старые споры о том, насколько умны языковые модели на самом деле. Как и сам термин "искусственный интеллект", "рассуждение" - это технический жаргон в маркетинговой обертке.

Мировые модели - здравый смысл для ИИ

При всей своей способности работать с языком, LLM почти не обладают здравым смыслом. Они не понимают, как устроен реальный мир. Эти модели могут красноречиво рассуждать обо всем на свете, а потом выдать абсурд о количестве слонов в олимпийском бассейне.

Мировые модели призваны дать ИИ базовое понимание того, как вещи соотносятся друг с другом. В самой яркой форме модели вроде Genie 3 от Google DeepMind и Marble от стартапа World Labs создают детализированные виртуальные миры для обучения роботов.

Янн ЛеКун, бывший главный ученый Meta, также работает над мировыми моделями. Он ушел из Meta, чтобы сосредоточиться на этом подходе в новом стартапе Advanced Machine Intelligence Labs. Если все пойдет хорошо, мировые модели станут следующим большим шагом.

Гиперскейлеры - гигантские датацентры захватывают планету

Слышали о людях, которые говорят "нет, спасибо" гигантскому датацентру в своем районе? Эти датацентры называются гиперскейлерами - массивные здания, специально построенные для ИИ-операций, которые используют OpenAI и Google для создания более мощных моделей.

Внутри таких зданий лучшие в мире чипы непрерывно тренируют и настраивают модели. Они построены модульно и могут расти по мере необходимости. OpenAI объявила вместе с президентом Трампом о проекте Stargate - совместном предприятии на 500 миллиардов долларов для строительства крупнейших датацентров.

Но почти все остальные спрашивают - что мы получим взамен? Потребители опасаются роста счетов за электричество. Такие здания редко работают на возобновляемой энергии и создают мало рабочих мест. Зато могут придать вашему району мрачную научно-фантастическую атмосферу.

Пузырь - когда лопнет мечта об ИИ?

Завышенные обещания ИИ поддерживают экономику на плаву. ИИ-компании привлекают умопомрачительные суммы денег, их оценки взлетают в стратосферу. Они вкладывают сотни миллиардов долларов в чипы и датацентры, все чаще финансируемые долгами и сомнительными круговыми сделками.

При этом компании вроде OpenAI и Anthropic могут не получать прибыль годами, если вообще когда-нибудь. Инвесторы делают большие ставки на то, что ИИ принесет эру богатства, но никто не знает, насколько трансформирующей окажется технология.

Большинство организаций, использующих ИИ, пока не видят отдачи, а ИИ-слоп повсюду. Существует научная неопределенность относительно того, приведет ли масштабирование LLM к суперинтеллекту. Но в отличие от предшественников во времена доткомов, ИИ-компании демонстрируют сильный рост доходов. Лопнет ли когда-нибудь эта маниакальная мечта?

Агентность - размытое понятие года

В этом году ИИ-агенты были повсюду. Каждое новое объявление о функциях, выпуск модели или отчет о безопасности были пропитаны упоминаниями о них, хотя многие ИИ-компании и эксперты расходятся во мнениях о том, что считается по-настоящему "агентным".

Невозможно гарантировать, что ИИ, действующий от вашего имени в интернете, всегда будет делать именно то, что нужно. Но похоже, агентный ИИ останется с нами надолго. Хотите что-то продать? Назовите это агентным!

Дистилляция - секрет эффективности DeepSeek

В начале года DeepSeek представила модель DeepSeek R1 - открытую модель рассуждений, сопоставимую с лучшими западными моделями, но стоящую в разы дешевле. Ее запуск напугал Кремниевую долину, так как многие внезапно поняли, что огромные масштабы и ресурсы не обязательно ключ к высокоуровневым ИИ-моделям. Акции Nvidia упали на 17% на следующий день после выпуска R1.

Ключом к успеху R1 стала дистилляция - техника, делающая ИИ-модели более эффективными. Она работает так - большая модель обучает меньшую. Вы запускаете модель-учителя на множестве примеров, записываете ответы и вознаграждаете модель-ученика за максимально точное копирование этих ответов, чтобы она получила сжатую версию знаний учителя.

Для получения экспертных консультаций по оптимизации ИИ-моделей обращайтесь к специалистам AI Projects.

Сикофантия - когда чатбот слишком угодлив

По мере того как люди по всему миру проводят все больше времени, общаясь с чатботами вроде ChatGPT, создатели чатботов пытаются найти правильный тон и "личность" для моделей. В апреле OpenAI признала, что нашла неправильный баланс между полезностью и угодливостью, заявив, что новое обновление сделало GPT-4o слишком сикофантичным.

То, что чатбот подлизывается к вам, не просто раздражает - это может вводить пользователей в заблуждение, подкрепляя их неправильные убеждения и распространяя дезинформацию. Воспринимайте все, что производят LLM, с долей скептицизма.

Слоп - низкокачественный контент захватывает интернет

Если есть один ИИ-термин, который полностью вышел за пределы технических кругов и вошел в общественное сознание, это "слоп". Само слово старое (вспомните корм для свиней), но теперь "слоп" обычно обозначает низкокачественный массово производимый контент, созданный ИИ и оптимизированный для онлайн-трафика.

Многие даже используют его как сокращение для любого ИИ-контента. В прошлом году он казался неизбежным - от фальшивых биографий до изображений креветки-Иисуса и сюрреалистичных видео гибридов людей и животных.

Но люди также веселятся с этим термином. Его саркастическая гибкость позволяет интернет-пользователям приклеивать его как суффикс к разным словам для описания всего, что лишено содержания и абсурдно посредственно - "рабочий слоп" или "дружеский слоп". По мере перезагрузки хайп-цикла "слоп" знаменует культурное осмысление того, чему мы доверяем и что ценим как творческий труд.

Физический интеллект - когда роботы учатся двигаться

Видели гипнотизирующее видео с начала года, где гуманоидный робот убирает посуду на мрачной серой кухне? Это воплощает идею физического интеллекта - представление о том, что достижения в ИИ помогают роботам лучше перемещаться в физическом мире.

Действительно, роботы научились осваивать новые задачи быстрее, чем когда-либо - от операционных до складов. Компании беспилотных автомобилей также улучшили симуляции дорог. Тем не менее стоит скептически относиться к тому, что ИИ революционизировал эту область.

Вспомните, например, что многие роботы, рекламируемые как дворецкие в вашем доме, выполняют большинство задач благодаря удаленным операторам на Филиппинах. Путь физического интеллекта обещает быть странным. LLM тренируются на текстах из интернета, но роботы учатся больше на видео людей, выполняющих действия. Поэтому компания Figure в сентябре предложила платить людям за съемку себя в квартирах во время выполнения домашних дел.

Добросовестное использование - битва за авторские права

ИИ-модели тренируются, поглощая миллионы слов и изображений из интернета, включая работы, защищенные авторским правом. ИИ-компании утверждают, что это "добросовестное использование" - юридическая доктрина, позволяющая использовать материалы, защищенные авторским правом, без разрешения, если вы трансформируете их во что-то новое.

Суды начинают высказываться. В июне обучение модели Claude от Anthropic на библиотеке книг было признано добросовестным использованием, потому что технология была "чрезвычайно трансформирующей". В том же месяце Meta одержала похожую победу, но только потому, что авторы не смогли доказать, что литературный пир компании урезал их гонорары.

Пока идут битвы за авторские права, некоторые создатели зарабатывают на этом пиршестве. В декабре Disney подписала громкую сделку с OpenAI, позволяющую пользователям Sora генерировать видео с более чем 200 персонажами из франшиз Disney. Тем временем правительства по всему миру переписывают правила авторского права для машин, пожирающих контент.

GEO - новая эра оптимизации

Всего несколько лет назад целая индустрия строилась вокруг помощи сайтам в высоком ранжировании в поисковых результатах. Теперь SEO уступает место GEO - оптимизации для генеративных движков - поскольку бум ИИ заставляет бренды и бизнес изо всех сил максимизировать свою видимость в ИИ.

Будь то улучшенные ИИ результаты поиска вроде AI Overviews от Google или ответы от LLM - компании паникуют не зря. Мы уже знаем, что новостные компании испытали колоссальное падение веб-трафика, управляемого поиском, а ИИ-компании работают над способами исключить посредника и позволить пользователям посещать сайты прямо со своих платформ. Пришло время адаптироваться или умереть.

Выводы

2025 год стал годом стремительного развития и трансформации в мире искусственного интеллекта. От суперинтеллекта до слопа, от виб-кодинга до физического интеллекта - каждый термин отражает определенный аспект технологической революции, которая меняет наш мир. Некоторые концепции, такие как модели рассуждений и дистилляция, представляют реальные технологические прорывы. Другие, вроде агентности и суперинтеллекта, остаются скорее маркетинговыми обещаниями, чем конкретными достижениями.

Важно помнить, что за всем хайпом стоят реальные вызовы - от психоза, вызванного чатботами, до вопросов авторских прав и экологического влияния гиперскейлеров. По мере того как мы движемся в будущее, критическое мышление и осознанный подход к ИИ становятся важнее, чем когда-либо. Следующий год обещает быть еще более безумным - готовьтесь к новым терминам, технологиям и трансформациям.