Стремление к созданию Общего Искусственного Интеллекта (ОИИ) — системы, способной мыслить и решать задачи на уровне человека или даже превосходить его, — долгое время было движущей силой для технологических гигантов. Их стратегия в последние годы была сосредоточена на экстенсивном пути: непрерывном наращивании вычислительных мощностей и масштабировании существующих моделей. Однако новейшие исследования и мнения ведущих экспертов ставят под сомнение эффективность этого подхода, указывая на его фундаментальные ограничения.
Скептицизм научного сообщества
Опрос, проведенный среди 475 исследователей в области ИИ Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта (AAAI), выявил глубокий скепсис в профессиональной среде. Подавляющее большинство респондентов (76%) выразили уверенность в том, что путь к ОИИ не может быть проложен исключительно за счет усовершенствования и увеличения масштабов нынешних моделей. Это свидетельствует о важном сдвиге в парадигме мышления: сообщество приходит к выводу, что для качественного прорыва необходимы не только большие данные и мощные процессоры, но и принципиально новые архитектуры и более глубокое понимание механизмов интеллекта.
Профессор Калифорнийского университета в Беркли Стюарт Рассел, комментируя ситуацию, подчеркнул, что было ошибкой делать ставку на масштабирование, не уделяя равного внимания фундаментальным исследованиям. Он отметил, что «классическое преимущество масштабирования» — закономерность, при которой качество моделей предсказуемо росло с увеличением их размера и вычислительных затрат, — примерно год назад достигло своего предела.
Огромные инвестиции и их сомнительная отдача
Несмотря на растущие сомнения, финансовые вливания в инфраструктуру для ИИ продолжают бить рекорды. По данным TechCrunch, венчурные инвестиции в генеративный ИИ к 2024 году превысили 56 миллиардов долларов, большая часть которых направлена на строительство дата-центров. Амбициозные государственные программы, такие как анонсированный в США проект «Звездные врата» стоимостью в сотни миллиардов долларов, лишь подчеркивают масштаб гонки за вычислительными ресурсами.
Однако лидеры индустрии начинают публично признавать, что отдача от этих колоссальных инвестиций пока неочевидна. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что, несмотря на все усилия, ИИ еще не продемонстрировал существенного экономического влияния или реальной добавленной стоимости в глобальном масштабе. При этом компания планирует инвестировать в инфраструктуру ИИ еще 80 миллиардов долларов к 2025 году, что говорит о вере в долгосрочный потенциал при осознании текущих трудностей.
Еще одной критической проблемой, напрямую связанной с политикой масштабирования, стало чудовищное энергопотребление современных моделей ИИ. Их аппетит к ресурсам растет экспоненциально, что ставит под вопрос экологическую и экономическую устойчивость такого пути развития.
Обратите внимание: MIT и IBM хотят изменить наш мир с помощью искусственного интеллекта.
Новые приоритеты и альтернативные пути
Опрос AAAI показал значительное изменение фокуса в исследовательской повестке. На первый план вышли вопросы безопасности, этики и анализа рисков: 77% ученых теперь считают это своим приоритетом. В то же время лишь 23% активно работают непосредственно над достижением ОИИ. Сформировался и четкий моральный консенсус: 82% исследователей выступают за государственное регулирование в сфере ИИ для минимизации глобальных рисков, а большинство призывает к разработке надежных технических мер безопасности, а не к остановке исследований.
Этот сдвиг стимулирует поиск альтернативных, более эффективных подходов. Примером может служить успех китайского стартапа DeepSeek, чьи модели конкурируют с западными аналогами при значительно меньших затратах. Компании также экспериментируют с качественными улучшениями. Например, OpenAI тестирует методику «вычислений во время тестирования» (process supervision), которая позволяет модели тратить больше «умственных усилий» на обдумывание ответа, что может привести к качественному скачку без увеличения масштаба. Как отмечает специалист по информатике из Принстона Арвинд Нараянан, хотя это и не «волшебная таблетка», такие инновации указывают на многообещающее направление — развитие «интеллектуальной эффективности» систем.
Таким образом, индустрия ИИ стоит на перепутье. Эра «легких побед», достигнутых простым увеличением моделей и мощностей, как о том заявил CEO Google Сундар Пичаи, осталась в прошлом. Будущее, по мнению растущего числа экспертов, лежит в области фундаментальных открытий, энергоэффективных архитектур, повышения «коэффициента полезного действия» алгоритмов и ответственного подхода к разработке. Достижение ОИИ, если оно возможно, потребует не только вычислительной грубой силы, но и интеллектуального прорыва в нашем понимании природы разума.
Читайте все последние новости об искусственном интеллекте на New-Science.ruБольше интересных статей здесь: Новости науки и техники.