В 2023–2024 годах большие языковые модели (LLM) стали символом технологического хайпа. Их презентовали как «новый интернет» и «замену программистам». Но к 2025-му реальность резко отрезвила: согласно отчёту MIT, 95 % компаний, внедривших LLM, пока не получили ощутимой пользы.
И это логично. Попытки «засунуть» ИИ везде и сразу обернулись провалами — от ненадёжных чат-ботов до плохо работающих ассистентов. На смену восторгу приходит более трезвый, даже «скучный» взгляд.
🔽 Технологии текут вниз
Автор статьи «Boring is good» проводит историческую аналогию. В начале индустриализации фабрики имели один огромный динамо-мотор и систему ремней. Это было неэффективно, пока моторы не стали компактными и не распространились по цехам. Тогда и появилась конвейерная линия.
С LLM происходит то же самое. Сначала — огромные модели в дата-центрах. Сегодня — тенденция к SLM (Small Language Models): маленьким, локальным, открытым.
Пример — Microsoft Phi-3, которая работает на старом ПК, занимая <10 % CPU, и отлично справляется с простыми задачами.
🛠️ «Скучные» применения SLM
- ✏️ Переписывание поисковых запросов — улучшение релевантности без участия пользователя.
- 🧹 Проверка орфографии и грамматики — автоматизированный «корректор».
- 🗒️ Сжатие заметок и расшифровок — превращение хаотичных черновиков в аккуратный текст.
- 🔄 Синтаксические преобразования кода или данных — безопасные и предсказуемые операции без «галлюцинаций».
Во всех этих сценариях модель не «притворяется человеком», а остаётся инструментом. И работает значительно стабильнее.
⚠️ Почему большие LLM проваливаются
- 💸 Стоимость: миллионы на обучение и миллиарды на инференс.
- 🧠 Завышенные ожидания: путаем языковую плавность с интеллектом.
- 🚧 Сложность интеграции: компании спешат, не понимая ограничений.
- 🤯 Галлюцинации: в критических задачах (медицина, юриспруденция) они губительны.
🎯 Моё видение
Мы слишком долго смотрели на LLM как на «чудо». Но зрелая технология перестаёт быть магией — она превращается в инфраструктуру. Электричество не вызывает восторга, хотя без него немыслима современная жизнь.
Так и с ИИ: его будущее не в попытках заменить человеческое мышление, а в невидимых помощниках, которые работают локально, быстро и предсказуемо.
Скучные задачи — проверка текста, оптимизация запросов, фильтрация данных — это именно тот слой, где ИИ реально полезен. И именно отсюда начнётся его настоящее внедрение.
📝 Итог
«Скучный ИИ» — это не поражение, а взросление технологии. LLM-гиганты ещё останутся для научных экспериментов и сложных сценариев, но массовое будущее за маленькими открытыми моделями (SLM), которые тихо встроятся в каждодневные процессы.
Не чтобы «выглядеть круто». А чтобы решать реальные проблемы.
🔗 Источник: Scott Jenson — Boring is good