Люди начали сталкиваться с реальностью ИИ — и им это не нравится.
Разрыв между реальными возможностями искусственного интеллекта и шумом вокруг него — глубокий и болезненный. И теперь у нас есть данные, которые это подтверждают.
Недавний отчёт Массачусетского технологического института показал, что 95% проектов с применением ИИ не повысили прибыль или производительность компаний. Другое исследование — от METR — выяснило, что инструменты кодирования на базе ИИ замедляют работу разработчиков. Почему? Всё просто: даже самые современные генеративные модели часто ошибаются и “галлюцинируют” — то есть выдают выдуманные данные, которые приходится тщательно проверять и исправлять вручную.
«История в деталях» — телеграм канал для тех, кто любит видеть прошлое без прикрас, через неожиданные факты и забытые мелочи. Погружайтесь в историю так, как будто вы там были. Подписывайтесь!
По данным консалтинговой компании Gartner, ИИ-агенты не справляются примерно с 70% офисных задач. Иными словами, объём человеческого контроля, необходимого даже для простых операций, полностью сводит на нет любую потенциальную экономию времени. На практике чаще оказывается эффективнее не использовать ИИ вообще, чем полагаться на него.
Тем не менее, несмотря на все эти цифры, искусственный интеллект продолжают внедрять повсюду и возвеличивать как “новую промышленную революцию”. Но, похоже, ситуация меняется: всё больше данных говорит о том, что мир начинает отворачиваться от этой сомнительной технологии.
Академический разворот: отчёт Wiley
Яркий пример — новое исследование компании Wiley, второе в их серии ExplanAItions, где изучается, как ИИ используется и воспринимается в академической среде. Разница между отчётом 2024 и 2025 годов — ошеломляющая.
В 2024 году ИИ применяли 54% исследователей. В 2025 — уже 84%. Однако, если год назад 53% опрошенных считали, что ИИ уже превосходит человека в тестируемых задачах, то теперь так думает меньше трети. Одновременно доля тех, кто боится “галлюцинаций” ИИ, выросла с 51% до 64% — несмотря на появление якобы “улучшенных” моделей.
Авторы отчёта делают вывод: исследователи начали трезво понимать реальные ограничения ИИ и пересматривают своё отношение к его использованию.
Wiley отмечает, что половина респондентов участвовала и в прошлогоднем исследовании, что могло вызвать небольшую смещённость выборки. Но есть и другое объяснение: часть учёных попросту перестала пользоваться ИИ — и не стала отвечать в новом опросе.
И это не единичный сигнал. Схожие выводы делают и другие источники.
Корпоративный откат
Анализ корпоративных данных показывает, что уровень внедрения ИИ в крупных компаниях (от 250 сотрудников) снизился: с 14% в начале года до 12% осенью. И это при том, что на бирже и в СМИ по-прежнему бушует хайп вокруг ИИ.
Но куда тревожнее другое: число компаний, полностью отказавшихся от своих проектов с ИИ, резко выросло. В 2024 году таких было 17%, а в 2025 — уже 42%. В совокупности это означает, что реальное использование ИИ в бизнесе падает.
И неудивительно — ведь даже крупнейшие игроки начинают обжигаться.
Громкие провалы
Так, консалтинговая фирма Deloitte была вынуждена вернуть правительству Австралии 440 000 долларов за отчёт, частично созданный с помощью ИИ. В документе оказались грубые ошибки: модель “придумала” несуществующие данные и неправильно интерпретировала реальные цифры, из-за чего отчёт оказался не просто бесполезным, а потенциально вредным.
На таких примерах становится ясно: блеск ИИ тускнеет, и всё больше людей начинают видеть в нём не чудо техники, а переоценённый инструмент с рисками и издержками.
Почему всё так сложилось
Почему же человечество так быстро подхватило моду на ИИ — и теперь столь же быстро от него отказывается?
Исследователи из Мельбурна дают убедительное объяснение.
Они выяснили, что ИИ действительно повышает производительность только в “низкоквалифицированных” задачах — например, при ведении заметок, ответах клиентам или составлении шаблонных текстов. В таких случаях ИИ помогает тем, у кого слабые языковые навыки или кто только осваивает новую работу.
Но в задачах, требующих высокой точности, ИИ ошибается слишком часто. И объём контроля, необходимый для выявления этих ошибок, делает работу менее продуктивной, чем без ИИ.
Проблема в том, что люди, которым ИИ мог бы действительно помочь, не обладают достаточными знаниями, чтобы замечать и исправлять его ошибки. В итоге ИИ вроде бы повышает производительность, но при этом допускает критические неточности, которые никто не замечает.
Иллюзия эффективности
Корпорации вроде Deloitte видели в ИИ инструмент для “ускорения низкоквалифицированного труда” — и действительно фиксировали рост эффективности. Но этот рост был иллюзией, ведь ошибки оставались незамеченными. Только когда одна из них всплывала наружу, становилось понятно, что “волшебная машина продуктивности” на деле генерирует убытки.
Так как, по данным MIT, ИИ не повышает производительность в большинстве случаев, компании теперь массово сворачивают свои программы.
Академический кризис: подделки и скандалы
В академической среде ситуация не лучше. Учёные не только писали статьи с помощью ИИ, но и использовали ИИ для рецензирования. В результате ошибки не обнаруживались, ведь “рецензент” тоже был искусственным.
Это привело к массовому засорению научных журналов фейковыми статьями, сгенерированными нейросетями. Более того, некоторые авторы начали встраивать скрытые подсказки (“промпты”) в тексты, чтобы обмануть ИИ-рецензентов и получить “хорошие оценки”.
Теперь, когда скандалы стали достоянием общественности, многие университеты и издательства запрещают использование ИИ в рецензировании. В результате статьи, написанные с помощью ИИ, наконец начали подвергаться тщательной проверке, и все видят реальные ошибки.
Это и объясняет, почему исследователи стали куда более осторожно относиться к ИИ, как показал отчёт Wiley: они уже не восхищаются им — они его боятся.
Финал: император без одежды
Вот он — “откат ИИ”: почему он происходит и почему именно сейчас.
Как бы банально это ни звучало, но ситуация действительно напоминает историю про голого императора. Иллюзия величия рассыпается, а опасность “пузыря ИИ” становится очевидной.
Вопрос лишь в том, сможет ли это разочарование лопнуть пузырь — или нас ждёт ещё один виток массового самообмана.
Одно ясно наверняка: для ИИ это очень тревожный знак.