Макс Нейросети

Чтобы понять, куда движется индустрия ИИ в 2026 году, нужно разобраться в одной фундаментальной штуке: откуда нейросети берут знания. Не в метафорическом смысле — а буквально. Какие данные скармливают моделям при обучении, и что происходит, когда эти данные заканчиваются или портятся. Начнём с базы. Любая большая языковая модель — ChatGPT, Claude, Gemini, GigaChat — обучается на текстах. Гигантских объёмах текстов. GPT-3 в 2020 году учился на 300 миллиардах токенов (это условные слова и части слов). GPT-4 — на порядки больше, точные цифры OpenAI не раскрывал. Для обучения использовали всё: Википедию, книги, научные статьи, форумы, блоги, новости, Reddit, Stack Overflow, код с GitHub...

В феврале 2025 года Андрей Карпатый — один из сооснователей OpenAI, бывший руководитель ИИ-направления в Tesla — написал короткий пост, в котором описал, как он теперь пишет код. Вместо привычного процесса «подумай, напиши, отладь» он просто разговаривает с нейросетью: описывает задачу обычным языком, смотрит на результат, корректирует направление и снова отправляет запрос. Карпатый назвал это vibe coding — «кодинг по вайбу». Термин прижился мгновенно. Collins Dictionary признал его словом 2025 года, а к началу 2026-го вайб-кодинг стал полноценной индустрией с курсами, сертификациями и вакансиями на HeadHunter...

На прошлой неделе «Известия» написали о проблеме, которая давно назревала: сотрудники российских компаний загружают конфиденциальную информацию в ChatGPT, Gemini и другие зарубежные нейросети. Финансовые отчёты, внутренние документы, клиентские базы — всё это летит на серверы в другую юрисдикцию. И большинство людей даже не задумывается, что в этом может быть проблема. Потому что это удобно. Вам нужно быстро проанализировать таблицу — закидываете в GPT. Нужно перевести договор — копируете текст в нейросеть. Нужно написать ответ клиенту — вставляете переписку целиком, чтобы ИИ «понял контекст». За пять минут задача решена...

Каждые полгода расклад сил среди нейросетей-художников меняется. В прошлом году Midjourney безоговорочно лидировал, DALL·E догонял, а Stable Diffusion держался на энтузиастах с мощными видеокартами. Что происходит сейчас — в начале 2026-го? Midjourney по-прежнему выдаёт самую «красивую» картинку из коробки. Если вам нужен эффектный арт для соцсетей или обложки — он справится без долгих подборов промпта. Вы пишете «кот на крыше в стиле Хаяо Миядзаки», и получаете что-то, от чего хочется поставить на обои. Но у Midjourney есть старая проблема — он плохо слушается. Попросите конкретную композицию с чётким расположением объектов, и он сделает по-своему...

На днях вышел «Международный отчёт по безопасности ИИ 2026» — документ на 200 страниц, над которым работали больше ста учёных из 30 стран. Руководил процессом Йошуа Бенджио — лауреат премии Тьюринга, один из отцов глубокого обучения. Цифры в отчёте заставляют задуматься. Семьсот миллионов человек пользуются ИИ хотя бы раз в неделю. Для сравнения — это больше населения всего Евросоюза. Причём фокус сместился: если раньше люди в основном болтали с чат-ботами, то теперь всё больше задач уходит к ИИ-агентам — программам, которые сами выполняют сложные цепочки действий почти без участия человека...