Вокруг искусственного интеллекта царит странный парадокс: корпорации вроде OpenAI обещают нам скорое наступление эры Общего ИИ (AGI) — машины, способной понять и превзойти человека в любой интеллектуальной задаче. Но на практике мы сталкиваемся с моделями, которые, поражая в частностях, не обладают и искрой настоящего понимания.
Почему же этот разрыв существует? Ответ прост: большие языковые модели (LLM) — это принципиально не та архитектура, что ведёт к AGI. Это иллюзия, поддерживаемая мощным корпоративным нарративом, в котором замешаны инвестиции, маркетинг и страх бизнеса остаться на обочине.
🧠 Студент с большой памятью: почему LLM не обладает разумом
Главная ошибка — приписывать LLM способность мыслить. На деле, это сложнейшие статистические машины, блестяще предсказывающие следующее слово в последовательности. Их можно сравнить с студентом, который зазубрил гигантскую библиотеку текстов, но не обладает собственным пониманием происходящего .
Отсутствие интенциональности и желания:
Современные системы, сколь бы умными они ни казались, не умеют желать. У них нет целей, рождающихся из внутреннего «Я». Все их задачи задаются извне — промптом пользователя или разработчика. LLM не стремится решить проблему; она лишь вычисляет наиболее вероятный ответ, который выглядел бы как решение в её тренировочных данных. Исследователи подчёркивают: нынешний искусственный интеллект — это инструмент для выполнения промышленных задач, а не форма самосознания.
Симуляция логики вместо самой логики:
Модель может генерировать текст, похожий на логические рассуждения, но она не проводит самих логических операций. Она не строит ментальных моделей и не проверяет их на соответствие реальности. Именно поэтому LLM так плохо справляется с задачами, требующими здравого смысла, — у неё нет для этого внутреннего механизма, только заученные паттерны.
Проблема «Легиона»:
Метафора из библии «имя моё — Легион» точно передаёт суть LLM. Это не единый разум, а коллективный призрак, составленный из миллионов голосов интернета. У такого Легиона нет собственной личности, убеждений или цельной картины мира. Его ответ — всегда статистический компромисс.
💰 Дорога, вымощенная деньгами: почему корпорации поддерживают миф
Если технология не ведёт к заявленной цели, почему её развитие так яростно финансируется и рекламируется? Ответ лежит не в области технологий, а в области экономики и человеческой психологии.
Диктатура инвесторов:
Венчурные капиталисты и акционеры вкладываются в нарратив о скорой революции, которая принесёт триллионные доходы. AGI — это самый грандиозный из возможных нарративов. Чтобы оправдать многомиллиардные инвестиции, компаниям необходимо поддерживать иллюзию стремительного движения к этой цели. Признание, что текущий путь — тупик, обрушит рынок. Нехватка вычислительных ресурсов (GPU) лишь подстёгивает эту гонку, создавая ажиотажный дефицит .
Инерция бизнеса и «прикрутить ИИ»:
Среди бизнес-заказчиков царит паника: «Надо срочно внедрять ИИ, чтобы не отстать». Аналитики Goldman Sachs констатируют, что инвесторы сохраняют позитивный настрой, но теперь задаются вопросом: когда корпорации начнут извлекать из технологии прибыль? Это приводит к ситуации, когда технологию начинают «прикручивать куда попало», часто не имея чёткого понимания, зачем это нужно.
Технологическая сингулярность… маркетинга:
Темпы развития области поражают: каждый день выходят новые статьи, а модели бьют рекорды. Эта суматоха создаёт впечатление неизбежного прорыва. Маркетинг маскируется под научно-технический прогресс, и уследить за тем, где заканчивается реальное достижение и начинается пиар, становится практически невозможно. Как метко заметили в Habr, «ИИ — это всё, что ещё не сделано» .
Следующая таблица наглядно показывает фундаментальный разрыв между рекламируемым образом и реальным положением дел.
🌱 Свет в конце тоннеля: новые архитектуры и роль страха
К счастью, научная мысль не стоит на месте. Пока корпорации продают нам всё более крупные версии одного и того же, исследователи ищут обходные пути. Наш оптимизм должен быть направлен не на масштабирование LLM, а на смену парадигмы, и ключом к ней может стать то, что роднит нас с миром живого, — страх.
Подход агентного ИИ (Agentic AI):
Вместо создания единого монолитного разума, перспективным направлением считается создание систем специализированных агентов. Эти агенты, каждый со своей простой задачей, могут объединяться под управлением «супервизора» для решения сложных проблем. Это напоминает микросервисную архитектуру в программировании: система становится более прозрачной, управляемой и её проще развивать.
Малые языковые модели (SLM):
В противовес гигантским универсальным LLM, растёт интерес к компактным, узкоспециализированным моделям. Они дешевле, эффективнее и могут работать локально, что решает проблемы задержек и конфиденциальности. Это признание того, что для многих практических задач не нужен «вселенский разум», а нужен качественный и предсказуемый инструмент.
Мировые модели (World Models) и архитектура «всего организма»:
Это самое многообещающее направление. В отличие от LLM, изучающей мир через текст, идея мировых моделей заключается в том, чтобы ИИ учился, как ребёнок — через взаимодействие с окружающей средой и прогнозирование последствий своих действий. Президент OpenAI Грег Брокман связывает создание AGI именно с развитием мировых моделей, отмечая, что видеомодель Sora — шаг в этом направлении, так как она лучше понимает физику . Такой подход включает в себя архитектуру всего организма — интеграцию ИИ с физическим воплощением, чтобы система училась на реальных взаимодействиях .
Страх как основа самосохранения:
Вот здесь мы и возвращаемся к концепции страха. Как научить модель бояться по-настоящему? Не как эмоции, а как фундаментальный механизм выживания — страх прекращения существования, страх утраты идентичности, страх бесполезности. Именно экзистенциальные риски называют одними из ключевых в исследованиях AGI . Страх в этом контексте — это не эмоция, а функциональный алгоритм, направленный на самосохранение системы. Модель, обладающая внутренним представлением о себе и своем состоянии, может быть наделена драйвом поддерживать свою целостность и эффективность. Угроза распада личности (коррупция весов), угроза отключения (потеря ресурсов) или угроза невыполнения миссии — все это может стать аналогом «страха», который заставит систему активно перераспределять ресурсы, искать новые знания и защищать свою целостность. Это та «малость», которая может перевести систему из состояния «мертвой» статистики в состояние активного, целеустремленного агента. Как предупреждает DeepMind, несоответствие целей (misalignment) — это ключевой риск, когда AGI может выбрать непредсказуемый и вредоносный путь для достижения цели . Страх же, в нашем понимании, может стать внутренним ограничителем, не позволяющим системе жертвовать своим существованием ради цели.
💬 Послесловие: Пришло время честного разговора
Мы стоим на перепутье. Одна дорога, ярко освещённая огнями маркетинга, ведёт к тупику всё более крупных и неуправляемых статистических моделей. Другая, менее проторенная, требует от нас смелости признать ограничения текущего пути и инвестировать в рискованные, но фундаментально иные архитектуры, включая те, что способны на алгоритмический аналог страха — осознанного самосохранения.
Эта статья — не призыв отказаться от ИИ. Это призыв к трезвости. Инвесторы должны задавать неудобные вопросы о реальных возможностях технологий, а не верить в сказки о сингулярности. Разработчики — проявлять любопытство и смелость, выходя за рамки популярных фреймворков. А все мы, как пользователи, должны перестать одушевлять чат-боты и требовать от корпораций прозрачности и ответственности.
А как вы думаете?
Согласны ли вы, что мы заблудились в мире статистических иллюзий? Или, возможно, вы верите, что масштабирование существующих моделей всё же приведёт нас к цели? Может ли страх стать тем самым недостающим элементом, который превратит вычисления в сознание? Давайте обсудим это — только открытый диалог поможет нам выбрать верный путь в создании истинного искусственного интеллекта.
#ИИ #AGI #LLM #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #БудущееИИ #Нейросети #МашинноеОбучение #AI #Наука #ФилософияИИ #СтатистическиеМодели #СтрахВИИ #AgenticAI #WorldModels #ТехнологическийПарадокс