ноябрь    2025

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
					1	2
3	4	5	6	7	8	9
10	11	12	13	14	15	16
17	18	19	20	21	22	23
24	25	26	27	28	29	30

показать все 

13.11.2025

Приглашаем на «Цифровую разморозку»!

Читать далее 

13.11.2025

Группа «Борлас» (ГК Softline) открыла практику цифровизации процессов капитального строительства

Читать далее 

31.10.2025

Почти 70% компаний не используют системы защиты от утечек данных

Читать далее 

30.10.2025

Айсорс запустил Центр промышленной автоматизации

Читать далее 

30.10.2025

Каждая вторая компания в мире внедряет системы управления процессами — рынок вырос вдвое за год

Читать далее 

показать все 

16.11.2025

Как продолжать расти в сложные времена?

Читать далее 

16.11.2025

Генеративный ИИ. Универсальный ИИ. Где место человека?

Читать далее 

31.10.2025

Поддержка 1С - "черная дыра" IT- бюджета: как превратить хаос в управляемый процесс и оптимизировать затраты

Читать далее 

18.10.2025

Как посчитать реальную выгоду от ИИ в видеонаблюдении?

Читать далее 

18.10.2025

Управление расходами: режем косты с помощью ИИ

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

показать все 

Главная / Статьи / Опросы / Генеративный ИИ. Универсальный ИИ. Где место человека?

Генеративный ИИ. Универсальный ИИ. Где место человека?

Искусственный интеллект, в частности, генеративный ИИ (genAI) быстро набирает обороты. И уже где-то теснит человека. А не за горами новое поколение ИИ –общий искусственный интеллект (AGI). Утверждают, что этот универсальный интеллект будет способен решать любые задачи, самостоятельно изучать новую информацию и обладать самосознанием. Иными словами, он станет прямым конкурентом человека. По прогнозам Gartner, мы начнем замечать проявления AGI уже к 2035 году. Многих людей это тревожит.

1.Каковы перспективы и угрозы AGI?
2. Какие технологии необходимы для развития AGI? Есть ли они у нас?
3.Так, где же место человека в новом мире ИИ?

Алексей Бальчунас, ИТ-предприниматель, основатель платформы Supercheap.ru

«Даже появление саморазвивающегося ИИ, на мой взгляд, не может заменить человека. За ним останется ключевая роль в управлении, контроле и этическом руководстве ИИ»

Тема ИИ сейчас безусловный тренд. Особенно в свете того, что технология стремительно набирает обороты. Рынок уже готов к появлению нового генеративного ИИ — AGI, который, по сути, может стать прямым конкурентом человека во многих интеллектуальных сферах благодаря способности самостоятельно учиться, творчески решать задачи, осваивать новые виды деятельности и адаптироваться к незнакомым условиям. С таким потенциалом AGI может снизить трудоемкость производственных процессов, повысить их эффективность.

С другой стороны, в замещении человеческого труда многие ощущают угрозу. Люди беспокоятся о возможной утрате контроля над ИИ, что приведет к кризису на рынке труда и исчезновению некоторых профессий, утрате безопасности. С точки зрения социологии ограниченный доступ к AGI может увеличить разрыв в социальном неравенстве

На самом деле говорить о реальных угрозах AGI еще рано — его создание и обучение требует большого прогресса в вычислительных мощностях, для этого потребуются квантовые компьютеры, новые модели для автономного когнитивного обучения и, конечно, более усовершенствованная система управления рисками и безопасностью.

Такие современные модели ИИ, как GPT-5, испытывают ограничения в непрерывном обучении и обработке визуальной информации, а для реализации AGI необходимы глобальные прорывы. Но даже появление саморазвивающегося ИИ, на мой взгляд, не может заменить человека.

За ним останется ключевая роль в управлении, контроле и этическом руководстве ИИ. Он может трансформировать традиционный труд, открывать новые возможности в разных профессиональных сферах. Но навыки живого человеческого ума, эмоционального интеллекта, критического мышления и культурного понимания останутся уникальными и высоко ценными.

Николай Алёшин, инженер-программист

«Мы уже начали выстраивать общество вокруг ИИ, не задав базовых вопросов о том, „что делать миллионам специалистов, вытесненных нейросетью“, и это может стать глобальной проблемой»

1. Разговоры про интеллект, обладающий самосознанием и способностью к обучению, очень впечатляют, как и описание революционных возможностей и перспектив новой технологии AGI. На практике мы пока видим реальные проблемы — контроль над ИИ сосредотачивается в руках нескольких корпораций, специалисты теряют работу из-за автоматизации процессов. А главная угроза, о которой почему-то говорят меньше всего, — создание человечеством систем, которые оно само понимает не до конца. Модель выдает результат, но почему именно такой? Всегда ли корректно обучение модели? И это еще не AGI, а просто ChatGPT-4.

2. Пока у нас даже близко нет технологий для AGI. Да, мы, безусловно, научились делать очень хорошие статистические модели, которые угадывают следующее слово или пиксель. Но это не искусственный интеллект, а грамотно примененный паттерн-матчинг.

Для AGI необходимо понимание причинности, здравый смысл, способность рассуждать о новых ситуациях. Нынешние модели ломаются на простых логических задачах, если их правильно спросить. Плюс энергопотребление: обучение одной большой модели расходует объем энергии, сравнимый с годовым энергопотреблением крупного инфраструктурного проекта.

3. Потенциальная конкуренция человека с ИИ вызывает беспокойство в профессиональных сообществах. Мы уже начали выстраивать общество вокруг ИИ, не задав базовых вопросов о том, «что делать миллионам специалистов, вытесненных нейросетью», и это действительно может стать глобальной проблемой. Место человека — это вопрос социальной политики. Нужны конкретные решения: переквалификация, социальная защита. Но пока все заняты гонкой «кто первый создаст AGI», а не вопросом «как мы будем жить в этом мире?».

Сергей Вепренцев, учредитель digital-агентства «Маркетика»

«Главный вызов не в том, когда появится AGI, а в том, какой человек встретит его. Если мы откажемся мыслить самостоятельно, то непременно потеряем контроль»

Похожая ситуация уже когда-то была — с игрой компьютера против человека в шахматы. Когда машина начала уверенно побеждать гроссмейстеров, мы говорили: ну, хотя бы в го, игре с почти бесконечным числом комбинаций, компьютер никогда не станет сильнее человека. Но история закончилась иначе, и для нас это важный урок.

То, что сегодня кажется невозможным, часто просто вопрос времени, вычислительных мощностей и новых архитектур. Поэтому вероятность того, что искусственный интеллект обретет элементы субъектности, пусть и в форме, не похожей на человеческое сознание, вполне реальна. Возможно, мы просто еще не обладаем достаточной глубиной мышления, чтобы оценить, как это произойдет и что это будет значить.

Перспективы AGI — грандиозны, но и тревожны. С одной стороны, это инструмент, способный решать задачи, выходящие за рамки человеческой когнитивной скорости. С другой — мы все ближе к моменту, когда интеллект, как таковой, может перестать быть монополией человека.

Для развития общего интеллекта нужны не только вычислительные кластеры и модели вроде GPT или Gemini, но и новые подходы к обучению на опыте, интеграция сенсорных систем, самообучающееся взаимодействие с реальностью. Эти технологии уже частично существуют, просто пока не соединены в единую систему.

Главный вызов не в том, когда появится AGI, а в том, какой человек встретит его. Если мы откажемся мыслить самостоятельно, если будем принимать решения «по подсказке алгоритма», то непременно потеряем контроль. А те, кто сохранит способность к рефлексии, этике, критическому мышлению, — не исчезнут. Они станут редкостью, но именно они и определят, каким будет новый союз человека и разума машин.

Сергей Головашов, руководитель центра компетенций DevOps компании Bell Integrator

«Роль человека смещается от оператора к роли куратора всего процесса. Пока ИИ не сможет обходиться без человека, но человек сможет без ИИ»

1. AGI сможет выполнять практически любую интеллектуальную задачу, что приведёт к огромному росту производительности, снижению издержек и ускорению научного прогресса. Мы уже разрабатываем собственную SOA- систему, которая должна будет выполнять аналогичные задачи.

К сожалению, зона рисков лежит не только в угрозе информационной безопасности (получение в коде уязвимостей, воздействие полиморфных вирусов и т.д.), но в и большой социальной проблеме, которую также сейчас усугубляет внутренняя политика государства. Повышение налогов на доходы вынуждает бизнес отказываться от джунов, а любая SOA-система их заменяет.

Таким образом, скоро мы получим ещё больший дефицит кадров, т.к. ни мидлов, ни синьоров нам взять будет неоткуда, а это приведет к схлопыванию всей цифровой трансформации. И тут уже начинаешь иначе воспринимать слова министра Шадаева про дефицит 600 000 человек в ИТ.

2. Современные модели вроде GPT, Claude, Gemini — это Large Language Models (LLM). Они уже показывают зачатки универсальности, но всё ещё не обладают настоящим пониманием, целеполаганием и долговременным мышлением.

Для AGI необходимы:

1) мультимодальные модели (обрабатывающие текст, изображение, звук, видео, действия в среде);
2) архитектуры с долгосрочной памятью и самообучением;
3) механизмы рассуждения.

3. ИИ уже начинает выполнять задачи, которые раньше требовали умения, опыта и даже творчества. Роль человека смещается от оператора к роли куратора всего процесса. Пока ИИ не сможет обходиться без человека, но человек сможет без ИИ. Также существующий рутинный труд ИИ возможно и сможет заменить, но творчество ему не дастся, т.к. ИИ будет генерировать однотипные похожие «произведения».

Наталья Нечаева, директор по маркетингу ИИ-платформы Артифика

«Опираясь на экспертизу ведущих ИИ-компаний, можно заявлять, что для масштабного прорыва в сторону AGI необходимо дообучение передовых моделей в долгосрочных циклах»

Мы ещё не совсем дошли до точки, где ИИ станет прямым конкурентом человеку. В данный момент времени ИИ скорее выступает как бизнес-партнёр, если использовать его не только ради достижения своих личных целей, а смотреть шире и решать проблемы экономики в целом.

Опираясь на экспертизу ведущих ИИ-компаний, можно заявлять, что для масштабного прорыва в сторону AGI необходимо дообучение передовых моделей в долгосрочных циклах. Для AGI потребуются международные и мультиагентные системы, которые одновременно воспринимают текст, графику, звук, действия.

Важен и прогресс в области reasoning — навыков рассуждения, чтобы ИИ не просто воспроизводил статистику, а строил причинно-следственные цепочки. Развитие AGI потребует массивной архитектуры данных: ускорителей нового поколения для квантовых вычислений, развитых и надёжных облачных систем.

Естественно, Россия уже давно развивает собственные нейросети, сервисы для ИИ-поиска и генерации изображений, видео и аудио. Все эти модели обучаются на локальном языке, ведь AGI должен развиваться в культурном контексте общества и понимать его тонкости.

Иосиф Маламуд, директор по продвижению программных продуктов SOFTWARE KIT

«Сегодня ИИ — инструмент поддержки человека во многих аспектах его профессиональной и частной жизни, способный взять на себя львиную долю рутинных задач, но не заменяющий его»

Прежде всего определимся, что мы подразумеваем под искусственным интеллектом. Этот термин несет в себе некоторое «очеловечивание» машины, отчасти раскрывающее его суть. Ведь на самом деле, этот интеллект вполне себе «естественный», основанный на алгоритмах, работающих с большими наборами данных и образующих нейронные связи между ними.

Что же касается перспектив общего искусственного интеллекта и его влияния на нашу жизнь — многое будет зависеть от скорости проникновения AGI в бизнес-процессы и нашей адаптивности к ней. Постепенное внедрение делает его прикладным инструментом, повышающим эффективность человека на своем месте, в то время как излишне быстрый переход к новым технологиям вытесняет представителей еще недавно востребованных и весьма престижных профессий. Уже сейчас мы видим, как компании отказываются от дополнительного набора программистов на новые проекты, поскольку вайб-кодинг, несмотря на его многочисленные ошибки, позволяет справляться имеющимися силами.

Законы капитализма нерушимы, и мало кто устоит от соблазна сократить издержки на дорогостоящий персонал! Поэтому в будущем профессиональная гибкость, живость ума, готовность и способность учиться, осваивать новые профессии и навыки будут необходимыми условиями успешной карьеры.

Но у каждой медали, как известно, две стороны, и в случае с ИИ также не обходится без ложки дегтя. Дело в том, что точность получаемого от него результата напрямую зависит от качества исходных дата сетов и алгоритмов самообучения. И то и другое обычно далеко от идеала, поэтому с ИИ необходимо вести планомерную работу, включающую prompt-engineering, дообучение, адаптацию, проверку результатов. Необходимо вести с алгоритмической моделью диалог на ее языке, корректировать выдаваемые результаты.

На первых порах уход от человека как «последней мили» в принятии решений должен быть постепенным. ИИ предоставляет аналитическую агрегированную информацию, но даже в случае с моделями, выстраивавшими логические цепочки (reasoning models) в своих ответах, пока конечное решение принимает исключительно человек.

Но несмотря на все это, размышляя о будущем, я не склонен драматизировать. Сегодня ИИ — инструмент поддержки человека во многих аспектах его профессиональной и частной жизни, способный взять на себя львиную долю рутинных задач, но не заменяющий его. Скорее всего, так будет продолжаться и в ближайшей перспективе.

Максим Куличенко, руководитель команды в сфере ИИ в компании TripleTen

«Я верю, что мы сами строим будущее, в котором будем жить. Большинство людей хочет мира, где человек существует в коллаборации с ИИ. Пока непонятно, как именно это будет выглядеть, но ясно, что это возможно»

Когда вышел ChatGPT три года назад, мне сразу стало ясно: будущее кардинально изменится. Я тогда работал программистом и впал в сильную депрессию почти на полгода. Мне всегда было важно быть нужным и приносить пользу обществу. Но как я смогу это делать, если ИИ сможет делать все за меня? Ситуацию осложняло то, что люди вокруг не видели в этом никакой проблемы и на мои переживания часто крутили пальцем у виска.

Выйти из этого состояния мне помогла медитация и осознание настоящего момента. Я понял — никто не знает, каким будет будущее. Люди всю историю пытались его предсказать, и всю историю это не удавалось. Я также осознал, что моя потребность быть нужным не уникальна: мы все хотим чувствовать, что важны друг для друга. Даже если советы директоров крупных компаний ослеплены выгодой, которую сулит AGI, в глобальном плане никто не хочет оказаться лишним — без работы, без сообщества, без смысла.

Важно понимать, как устроен современный медианарратив. Главная метрика новостей и соцсетей — вовлеченность. А ее проще всего вызывать страхом. Активировав миндалину, центр, отвечающий за страх и агрессию, можно дольше удерживать внимание у экрана. Поэтому вы видите гораздо больше заголовков о том, как ИИ «всех убьет» или «всех заменит».

Лично я верю, что мы сами строим будущее, в котором будем жить. Большинство людей хочет мира, где человек существует в коллаборации с ИИ. Пока непонятно, как именно это будет выглядеть, но ясно, что это возможно. Появятся новые устройства, усиливающие связь человека и ИИ, — и каждый сможет многократно расширить свои интеллектуальные возможности.

Возможно, усилится регулирование: государства не позволят полностью автоматизировать труд. Может быть, введут налог, по которому за каждого AI-агента в компании придется нанимать человека. А может, как у Пелевина, людям оставят символические рабочие места — например, крутить педали стационарных велосипедов, генерируя «зеленую» криптовалюту.

AGI, скорее всего, наступит — через три, десять или тридцать лет. Физических ограничений для этого не видно. Но это не конец человечества, а новый этап его развития.

Алиса Айдарова, независимый эксперт по внедрению AI в маркетинговые процессы

«Риск не в том, что ИИ „умный“, а в том, что его легко масштабировать. Непонятные выводы, ошибки, действия не по плану — это не выдумка. Если заранее не договориться, кто управляет такой системой, она может начать вредить»

Какие перспективы и риски у AGI? AGI может помочь там, где человек не успевает или устаёт: собирать данные, быстро вникать в новую задачу, находить решения без лишней подготовки. Это может ускорить работу в медицине, инженерии, транспорте, образовании. Машина, способная работать в разных темах, становится удобным инструментом.

Но из‑за этого появляется конкуренция — особенно в тех профессиях, где раньше была ставка на личный опыт: юристы, программисты, преподаватели, аналитики. Главное даже не в том, что ИИ что‑то делает сам, а в том, как это меняет роль человека. То, что раньше было основой профессии, теперь — просто одна из частей процесса.

Риск не в том, что ИИ «умный», а в том, что его легко масштабировать. Непонятные выводы, ошибки, действия не по плану — это не выдумка. Если заранее не договориться, кто управляет такой системой, она может начать вредить, даже если не была на это настроена.

AGI — это всего лишь инструмент. И важно не «какой он», а «в чьих руках».

Чтобы построить AGI, нужны три вещи: мощные компьютеры, понятные схемы работы и большие разнородные данные. Пока с этим лучше всего справляются лаборатории вроде OpenAI или DeepMind. Они умеют соединять всё сразу.

В России тоже есть развитие: появляются дата‑центры, локальные платформы, модели для речи, видео и текста. Делают системы для автоматизации документов, видеоаналитики, речевых интерфейсов. Но пока всё это работает в рамках узких задач. До настоящего AGI — далеко. Сейчас идёт подготовка: набираются команды, создаются прототипы, накапливается опыт.

Кроме самой «мощи» важна понятность. Нужно уметь объяснять, что делает такая система. Если не получится — она так и останется на уровне теста.

Где место человека рядом с AGI? ИИ может многое, но он не решает сам, зачем это делать. У него нет цели, если её не задали. Поэтому человек по‑прежнему важен, он определяет, что делать и как проверять результат. Это меняет подход: от роли исполнителя — к роли того, кто строит и проверяет.

Значение теперь не в узкой специальности, а в умении связывать: системы, людей, цели. Чтобы работать с AGI, нужны простые, но чёткие навыки — понять, зачем делаем, на что смотрим, что потом будем считать результатом.

AGI не «убирает» человека. Он просто требует, чтобы человек занял другую позицию. Кто умеет думать, проверять и задавать рамки — тот будет вести. Остальные будут подстраиваться.

Человеку останется то, чего машина не сделает сама: задать цель, принять решение и нести за него ответственность.

Андрей Лубенец, советник генерального директора по развитию ИТ-интегратор DM Solutions

«В ближайшие годы повального замещения работников искусственным интеллектом не произойдет. Но выиграют те, кто научится использовать ИИ в решении своих задач»

В чем же сила текущих передовых моделей генеративного ИИ? Эти модели можно сравнить с экспертом в самых разных областях человеческих знаний и оцифрованного опыта. Можно сказать, что это идеальная реализация экспертных систем.

Как это работает? Обучение генеративного ИИ проводится так же, как обучается человек: сначала — языку на текстовых массивах, в том числе на литературной классике, затем добавляются предметные знания, которые составляются людьми, экспертами в конкретных областях, в виде вопросов и развернутых ответов.

Эта информация компилируется и складывается в многомерные матрицы с миллиардами параметров — своего рода цифровой мозг. Вводится функция расстояния между понятиями, и чем меньше это расстояние, тем ближе расположены понятия в цифровом мозге, и тем вероятнее ассоциация.

Например, для слова «зеленый» будут близки ассоциации «лист», «крокодил», «фрукт», а понятие «солнце» будет далеко от «зеленого». С другой стороны, если добавить контекст «световой спектр», то «зеленый» и «солнце» окажутся близкими понятиями — «зеленый цвет солнечного спектра».

Таким образом, генеративный ИИ строит свой ответ через ассоциации, заложенные в цифровом мозге, для слов и фраз из заданного вопроса. Он начинает формировать ответ слово за словом по близким ассоциациям и с фокусом на определенной области. На мой взгляд, человек так же формулирует свои мысли, слово за словом, фраза за фразой — через ассоциации.

Также ученые и разработчики успешно моделируют рассуждения (reasoning) — обучают модели рассуждать: по ходу генерации ответа задавать себе дополнительные вопросы, отвечать на них и сводить эти ответы в один.

Фактически сейчас в генеративные модели закладываются накопленные знания всего человечества за всю историю. И чем более качественные знания закладываются, тем более адекватная модель.

То есть, открывая ChatGPT или GigaChat, мы имеем дело с выпускником всех университетов мира по всем специальностям одновременно, а в некоторых случаях — с докторами наук. Стоит отметить, что охват областей происходит постепенно, от наиболее популярных к менее популярным, и модель может быть экспертом в высшей математике, но «плавать» в правилах парусных гонок.

В частности, почему так резко ИИ потеснил программистов начального уровня? Потому, что самими же программистами была накоплена колоссальная база отлаженного программного кода (качественные данные) на GitHub и подобных ресурсах.

На базе генеративных моделей ИИ строятся также экспертные системы для конкретных отраслей. Например, для медицины — генеративная модель может вобрать в свой электронный мозг опыт всей практической карьеры тысяч врачей и давать более точные диагнозы. В исследовании OpenAI видна динамика качества ответов моделей в сравнении с врачами:

• Врачи без помощи ИИ уступают моделям сентября 2024 года.
• Врачи с подсказками ИИ моделей сентября 2024 дают более качественные ответы по сравнению с ответами только ИИ.
• Для моделей ИИ апреля 2025 врачи уже не могут значительно улучшить ответы ИИ, что подтверждает рост качества.

Слабым местом все еще остается особенность генеративных моделей галлюцинировать — уверенно выдавать неадекватные ответы. Грубо говоря, если у модели не хватает заложенной информации, она может нафантазировать ответ по ассоциациям.

Но в отличие от человека, модель не умеет критически оценивать свой ответ. Это известная проблема, и над ней сейчас работают ученые и компании — разработчики генеративных моделей.

И тем не менее, перспективы очень высоки для создания в ближайшие годы AGI (ИИ, который решает любую задачу так же хорошо, как и лучшие представители человечества).

Актуальны и риски, связанные с созданием общего искусственного интеллекта (AGI), например:

1) Массовая безработица — постепенное замещение профессий, при этом под большей угрозой находятся интеллектуальные профессии. Но и робототехника совершенствуется — ведутся разработки по созданию роботизированной руки (кисти), которая сможет выполнять тонкие работы в физическом мире.
2) Кибермошенничество на новом уровне — киберспособности удваиваются каждые 5 месяцев, опережая защитные меры. Атакам подвергаются как частные лица, так и крупные организации (https://www.stateof.ai/).
3) Манипуляции общественным мнением — построение суперэффективных схем убеждения и манипуляций.
4) В результате ИИ-гонки доступ к AGI может сосредоточиться в руках нескольких корпораций или государств.
5) AGI может как планировать экономику, так и оптимизировать военные действия.

Практические меры по устранению этих угроз есть, например, в документе AI Action Plan правительства США. Там же важный топик — «Empower American Workers in the Age of AI», в рамках которого осознается, что ИИ кардинально трансформирует профессии, и предлагаются меры по обучению и переобучению работников. Тем самым решаются две задачи — усиление экономики и обеспечение занятости.

Также высоки шансы, что в перспективе 10–20 лет будет создан суперинтеллект — ASI (ИИ, который значительно умнее самого умного человека). Когда будет пройдена точка сингулярности, а искусственный интеллект сможет самостоятельно совершенствоваться, его уровень мышления резко вырастет — IQ ИИ будет расти по экспоненте. Потенциально это как возможность стремительного развития, решение сложнейших задач науки, медицины, экономики, так и угроза для человечества, поскольку невозможно предсказать решения и действия интеллекта с IQ в тысячи или миллионы раз выше человеческого гения. Распознать намерения ASI становится также невозможным.

Как писал Тим Урбан в своем философском рассуждении еще в 2015 году: «ASI станет всемогущим богом на Земле, и самым важным вопросом для нас тогда останется «Будет ли этот бог добрым?»

Создание AGI и суперинтеллекта — дорогостоящая задача, сравнимая с космическими программами, которая в состоянии реализовать только крупнейшие государства и корпорации.

Государства и корпорации осознают стратегическое превосходство, которое дает искусственный суперинтеллект. Поэтому в настоящее время ведется гонка за развитие ИИ на уровне сверхдержав и крупных корпораций.

• Производство электричества в больших дополнительных объемах, сопоставимых с текущей генерацией. Росатом — наше всё, и с этой задачей Россия справится.
• Чипы — вычислительные мощности. Тут сложнее. В лидерах США с Nvidia, AMD, в догоняющих — Китай, в РФ мне не известны разработки передового уровня.
• Совершенствование генеративных моделей — развитие их рассуждений, техники изобретений, научных исследований и открытий (в том числе на границах наук, что потенциально доступно мультиэкспертным моделям ИИ). В этом лидируют американские и китайские корпорации, работающие над фундаментальными моделями. Российские ученые вносят заметный вклад в развитие архитектуры моделей и борьбу с галлюцинациями.

В ближайшие годы повального замещения работников искусственным интеллектом не произойдет. Но выиграют те, кто научится использовать ИИ в решении своих задач. ИИ будет мощным дополнением человека-специалиста.

Роль человека трансформируется: от специалиста к творцу, к предпринимателю — определять смыслы, ставить цели, формулировать задачи ИИ, критически оценивать результаты работы ИИ, принимать решения на его основе и интегрировать результаты. Благодаря ИИ уже сейчас можно быстро создавать прототипы продуктов и тестировать их востребованность. Размер команд стартапов и проектных коллективов сокращается в разы, и стоимость разработки прототипов — тоже.

Быстрое развитие искусственного интеллекта и связанные с ним неопределённые перспективы не должны становиться причиной для остановки в личном развитии.

В целом, всё остается по-прежнему: успех достигают те, кто умнее, быстрее и решительнее. И если есть рекомендация — вот она: нужно продолжать развивать свой биологический мозг, осваивать сложные дисциплины, расширять сеть контактов, укреплять психологическую устойчивость и адаптивность к переменам.

Также можно и нужно использовать возможности ИИ в своей профессиональной сфере, чтобы быть готовым к будущим вызовам и возможностям.

Аблайхан Аяпов, CEO imperyiacvetov.ru

«В будущем человек останется источником замысла, а ИИ — инструментом реализации. В этом союзе и будет настоящий прогресс»

Когда мы говорим о генеративном, и особенно об универсальном искусственном интеллекте, важно не впадать ни в панику, ни в эйфорию. Любая новая технология сначала кажется угрозой, а потом становится инструментом. Так было с электричеством, интернетом и смартфонами. Сейчас — с ИИ.

Генеративные модели уже доказали, что могут писать тексты, генерировать код, рисовать и даже спорить. Но между этим и настоящим AGI — пропасть. Универсальный интеллект должен уметь не просто повторять логику человека, а понимать контекст, эмоции, цели и последствия своих действий. Пока ни одна система этого не умеет.

Перспективы AGI огромные. Он может стать катализатором прогресса — ускорить науку, медицину, энергетику. Представьте: ИИ, который разрабатывает лекарства за дни, а не годы, или моделирует климат с точностью до улицы.

Но вместе с этим есть и риски — этические, социальные, экономические. Самая большая угроза не в том, что ИИ «захватит мир», а в том, что люди, управляющие им, смогут управлять другими людьми через данные и алгоритмы. Это вопрос не технологий, а власти и ответственности.

Чтобы AGI стал реальностью, нужны не просто вычислительные мощности. Нужен прорыв в трёх областях — нейроархитектура, энергия и смысловая модель сознания. Сегодняшний ИИ опирается на статистику: он не понимает, он прогнозирует. Для настоящего интеллекта требуется способность к самостоятельному обучению и обобщению. У нас есть зачатки этих технологий — от трансформеров до самообучающихся систем, но пока это лишь кусочки мозаики.

А где место человека? На мой взгляд, там же, где и всегда — в центре. Только теперь не как исполнитель, а как режиссёр. Машины уже умеют думать быстрее, но они не умеют мечтать. Человеческая интуиция, эмпатия, способность к абстрактному мышлению и создание смыслов — это то, чего не заменит ни один алгоритм. Мы должны научиться использовать ИИ как партнёра, а не как угрозу.

В будущем, где ИИ станет повседневностью, победят не те, кто умеет кодить, а те, кто умеет ставить правильные вопросы. Человек останется источником замысла, а ИИ — инструментом реализации. В этом союзе и будет настоящий прогресс.

Александр Гречковский, CEO и основатель контент-агентства INHOUSE MEDIA

«Сама попытка противопоставить человека ИИ ставит нас в заведомо слабую позицию, ограничивает творческие ресурсы и возможности. По моему опыту, на практике выигрывают те, кто делают ставку на синергию»

Никто не будет отрицать, что ИИ-инструменты уже стали частью нашей повседневности. Их применяют специалисты разных областей: от контент-маркетинга и SMM до аналитики. Специалисты все чаще говорят о том, что потенциал AGI, или универсального искусственного интеллекта, на порядок выше. «Останется ли место для человека» в этом контексте — вполне справедливый вопрос. Давайте разбираться.

Популярные помощники вроде ChatGPT и Perplexity — в большой степени продукт тонкой настройки инженеров. AGI потенциально сможет быть более гибким, более самостоятельно принимать решения и адаптироваться к новым задачам. Но я бы не называл это угрозой. Любая технология становится опасной, когда человек полностью теряет над ней контроль. Пока мы формулируем цели и обучаем модели, без человеческого труда обойтись будет нельзя.

Сама попытка противопоставить человека ИИ ставит нас в заведомо слабую позицию, ограничивает творческие ресурсы и возможности. По моему опыту, на практике выигрывают те, кто делают ставку на синергию. Машина способна обрабатывать данные и генерировать варианты, но она не способна понимать контекст, чувствовать аудиторию, создавать смыслы. Это остается нашей зоной ответственности.

Тренды развития вычислительных мощностей позволяют говорить о появлении полноценного AGI с точки зрения не «если», а «когда». И глобальная задача современного цифрового общества — подойти к этому моменту с уже сформированной культурой этичного взаимодействия с технологиями.

Без понимания, как ИИ влияет на общество, образование и коммуникацию, любые новшества будут неполноценными. Именно так человечество сможет сохранить роль режиссера, архитектора, творца, не стать пассивным наблюдателем, а ИИ останется инструментом, который усиливает наши способности.

Саид Гафуров, член Центрального совета Независимого профсоюза «Новый труд», доцент МГЛУ, кандидат экономических наук

«Суть современного ИИ — не мистика, а математика и данные. Успех определяется не самим фактом „использования ИИ“, а тем, насколько грамотно этот инструмент встроен в бизнес-процессы для решения конкретных измеримых задач»

Современный «ИИ» — не магия и не «сильный искусственный интеллект» (AGI) в понимании кухонных философов из интернета. Это сложные статистические модели, предназначенные для поиска реальных или мнимых закономерностей (паттернов) в данных. Подобные алгоритмы стали доступны бизнесу уже к 80-м годам XX века, когда вышли за рамки оборонной проблематики. Многие из них даже вошли в стандартные библиотеки программ для таких древних языков, как Фортран.

По сути, «искусственный интеллект» — коммерческое название для ряда программных (а иногда и аппаратных) алгоритмов и их реализаций из раздела математики, известного как «распознавание образов». В английском языке используются два термина — image recognition и pattern recognition. В русской научной традиции — одно выражение, поскольку еще в прошлом веке было строго показано: зрительное узнавание объектов или слуховое различение слов описываются одинаковыми алгоритмами. Иногда вместо «распознавания образов» говорят «дискриминантный анализ», «методы автоматической классификации» — термины разные, а математическая суть схожа.

Популярные (даже в фантастике В. Пелевина сыщик и писатель Порфирий представляется как «типичный русский искусственный интеллект») большие языковые модели и нейросети — это частные случаи алгоритмов распознавания образов. Они самые хайповые, но не самые перспективные для развития науки.

Как маркетинговый термин и инструмент для распределения бюджетов, «искусственный интеллект» обладает воистину нечеловеческой силой. Это словосочетание используют, когда нужно продать реализацию алгоритма или получить грант на исследования.

Гораздо проще обосновать финансирование на «прорывной ИИ для решения сложнейших задач», чем на «улучшение аппроксимации в методах вычисления максимального правдоподобия в измерении мер близости в пространствах стохастического градиентного спуска». Даже самая простая алгоритмическая задача, облаченная в мантию «ИИ», сразу приобретает ореол футуристичности и мощи. В наше время обоснование финансирования — это целое искусство!

Впрочем, еще в 60-е годы ХХ века Норберт Винер писал, что ранее «доступ в науку был сильно затруднен. К тем, кто хотел заниматься научной работой, предъявлялись очень высокие требования... Честолюбивые люди, относившиеся к обществу недостаточно лояльно, или, выражаясь более изящно, не склонные терзаться из-за того, что тратятся чужие деньги, когда-то боялись научной карьеры, как чумы. А со времен войны такого рода авантюристы, становившиеся раньше биржевыми маклерами или светочами страхового бизнеса, буквально наводнили науку... Дисциплина и тяжелый труд для них был не обязательны, и надежды, которые они подавали, воспринимались ими как уже исполненные обязательства».

Термин «искусственный интеллект» приобрел популярность в бизнес-кругах, связанных с компьютерной отраслью, а также среди военных и политиков, распределяющих бюджеты, после того как в 70-х годах XX века было строго доказано, что все функции высшей нервной деятельности человека можно моделировать методами распознавания образов.

Более того, стало очевидно, что ничего сверхсложного или, тем более, мистического в этом нет. Всё упиралось исключительно в имеющуюся вычислительную мощность.

Сейчас эта мощность заметно выросла, однако концепция «больших данных» и связанные с ней алгоритмы, видимо, будут играть более важную роль, чем новые алгоритмы нейросетей.

Как и многие другие популярные инструменты, ИИ неоправданно часто используется мошенниками. Вспомним мелких инвесторов, которые пытались преувеличить свои средства, вкладывая их в валютный и фондовый рынок под управление «ИИ» и становясь жертвами афер. Банк России, став мегарегулятором, многие из таких «бизнесов» попросту запретил как откровенно мошеннические.

Единого определения ИИ не существует. То, что 20 лет назад считалось «просто алгоритмом», сегодня могут подавать как «слабый ИИ». Эта расплывчатость позволяет растягивать термин на множество технологий. Действует и эффект хайпа: ИИ — главный технологический нарратив нашего времени. Быть вне ИИ — значит быть вне тренда, чего не может позволить себе ни одна компания, университет или стартап.

Слово «интеллект» в рамках кухонной философии или онлайн-гносеологии обладает огромной силой. Блоггеры приписывают системе свойства, аналогичные человеческим (понимание, мышление, обучение), даже если на деле это просто статистическая оптимизация.

Тревожиться или бояться искусственного интеллекта — структурно то же самое, что бояться арифметики или дифференциального исчисления. Правда, исторически их основная роль состояла в создании систем наведения ракет, и стоит опасаться, что многозвездные генералы в штабах НАТО решат, что могут нанести первый удар без гарантированного взаимного уничтожения. о тут нужно помнить, что атомная бомба — это «оружие слабых». Как говорил президент России Владимир Путин, «оторопь берет», когда видишь, как бомбардировщики стран НАТО выбомбливают малые страны без своего ядерного оружия. Но НАТО пока еще способа выиграть конвенциональную войну.

В обыденной жизни, если отбросить маркетинг и шумиху, ответ прагматичен: использовать распознавание образов, хоть сто раз назови его искусственным интеллектом, стоит не потому, что это модно, а потому что это — хорошо разработанный и часто самый эффективный способ решить конкретную бизнес-задачу.

Суть современного ИИ — не мистика, а математика и данные. Успех определяется не самим фактом «использования ИИ», а тем, насколько грамотно этот инструмент встроен в бизнес-процессы для решения конкретных измеримых задач. Этот инструмент для многих уже стал таким же обязательным, как компьютер или интернет.

Спрогнозировать развитие ИИ на ближайшие пару десятилетий несложно. Будут развиваться альтернативные нейросетям алгоритмы вычисления мер близости и алгоритмы отнесения объектов к тому или иному классу данных (тех самых «образов»). Смоделировать все функции высшей нервной деятельности человеческого мозга относительно несложно, но в результате получится модель мозга новорожденного, которого еще лет 20 нужно учить премудростям человеческого социального существования. К тому же, ряд функций встроен в мозг «аппаратно, а не программно». Например, в США и DARPA бьются над вопросом, почему человеческий малыш легко выучивает несколько языков, но не может освоить язык птиц. Или почему человеческий мозг даже студентов, изучающих теорию вероятностей, (это экспериментально установлено) не в состоянии генерировать поток случайных чисел с нормальным распределением. Работы, словом, непочатый край.

Алина Шапина, руководитель по развитию бизнеса и внешним связям GS Labs

«При правильном подходе AGI может стать не угрозой, а мощным инструментом развития человечества, открывая новые возможности для прогресса и процветания»

Развитие искусственного общего интеллекта (AGI) открывает перед человечеством новые горизонты возможностей, но одновременно ставит перед нами серьёзные вызовы. С одной стороны, AGI может стать мощным инструментом для решения глобальных проблем человечества: от борьбы с болезнями до освоения космоса. Прорывные открытия в медицине, экономике и науке могут кардинально изменить качество жизни людей.

С другой стороны, существуют и значительные риски. Главная опасность заключается в потенциальной потере контроля над интеллектуальными системами.

Кроме того, массовое внедрение AGI может привести к масштабной автоматизации и потере рабочих мест в различных сферах деятельности. Возникают сложные этические вопросы, связанные с принятием решений искусственным интеллектом.

Для создания настоящего общего интеллекта требуются технологии, которые находятся на грани возможного. Прежде всего, необходимы колоссальные вычислительные мощности уровня экзафлопс и выше. Требуется разработка принципиально новых алгоритмов самообучения, способных имитировать человеческое мышление.

Важную роль играют нейроморфные чипы, которые должны эффективно воспроизводить работу человеческого мозга. Также необходимы междисциплинарные исследования на стыке искусственного интеллекта, нейробиологии и когнитивных наук. Хотя многие из этих технологий уже разрабатываются, до их практического внедрения ещё предстоит пройти долгий путь.

В условиях стремительного развития искусственного интеллекта перед человечеством стоит важный вопрос: как сохранить свою уникальность и значимость? Ответ кроется в развитии тех качеств, которые пока недоступны машинам. Это прежде всего: креативность, эмоциональный интеллект и способность к критическому мышлению.

Будущее предполагает создание симбиотических систем, где человек и искусственный интеллект дополняют друг друга. Важно сформировать чёткие этические нормы взаимодействия с ИИ и научиться эффективно использовать его потенциал. При правильном подходе AGI может стать не угрозой, а мощным инструментом развития человечества, открывая новые возможности для прогресса и процветания.

Будущее зависит от нашего умения найти баланс между технологическим прогрессом и сохранением человечности, между инновациями и этическими принципами.

Дарья Гнездилова, эксперт в сфере коммуникаций, директор студии контента «Комета»

«Машины смогут генерировать тексты, кадры и коды, но человеку останется то, чего у них нет — способность понимать контекст, чувствовать, выбирать и нести ответственность»

Пока общий искусственный интеллект (AGI, Artificial General Intelligence) — это только направление в развитии ИИ. Его цель — создать систему, способную мыслить и учиться, как человек.

Такой интеллект должен обладать универсальными когнитивными способностями: самостоятельно осваивать новые знания, адаптироваться к разным ситуациям и решать широкий спектр задач. Для этого ему необходимы развитое абстрактное мышление, широкий круг знаний, способность опираться на здравый смысл, понимать сложные взаимосвязи из необработанных данных, то есть надо разбираться в задачах, которые раньше ему не были знакомы.

Кроме того, некоторые исследователи считают, что AGI необходимо будет понимать человеческий язык, обладать машинным зрением, то есть анализировать пространственные визуальные данные, отдельным моделям нужно будет обладать навыками передвижения, похожими на человеческие.

Развитый и широко используемый и в работе нашей студии генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует, что машина может не только собирать и анализировать огромные массивы информации, но и творить, даже имея простейший запрос от человека, иногда всего из нескольких слов.

Но если GenAI — это, по сути, талантливый инструмент, заточенный на решение конкретных задач, причем сегодня уже решающий некоторые из таких задач гораздо лучше человека, то предполагается, что AGI (общий искусственный интеллект) сможет научиться чему угодно самостоятельно.

Полноценный AGI должен уметь справляться с задачами, которые сегодня подвластны только человеку. Исследователи считают, что появление AGI станет шагом к созданию роботов, способных действовать по-настоящему независимо и эффективно в любой сфере деятельности. AGI будет способен ускорить научные открытия, оптимизировать производство, решить сложные системные проблемы — от экологии до здравоохранения.

Предполагается, что AGI сможет не просто анализировать данные, а формулировать гипотезы, проектировать клинические исследования, находить закономерности в редких заболеваниях и помогать врачам в диагностике и терапии. AGI позволит моделировать целые рынки, предсказывать цепные эффекты решений, помогать компаниям принимать стратегические решения и даже проектировать новые бизнес-модели.

В будущем AGI можно использовать для автономных миссий, где нужно принимать решения без связи с Землей — например, при исследовании дальнего космоса. Системы смогут моделировать устойчивое развитие целых регионов — от транспортных потоков до распределения энергоресурсов, прогнозировать и предотвращать техногенные и климатические кризисы.

Когда же AGI будет разработан? До середины десятых годов большинство прогнозов считали, что в 2040-2060 годы. Теперь многие эксперты и исследования указывают на 2030-е годы как реалистичные сроки внедрения общего ИИ.

Например, Илон Маск предполагает, что общий ИИ появится уже через несколько лет. Автор одной из первых книг об AGI ученый Бен Герцель уверен, что ранний прототип системы AGI может появиться в самое ближайшее время, в начале 2026 года. Джеффри Хинтон, один из основателей современных нейросетей, признался, что раньше считал появление AGI делом отдаленного будущего — через 20–50 лет, но теперь уверен, что это может произойти гораздо раньше.

Что касается места человека, то оно не исчезнет, но точно изменится. Мы перестанем быть «операторами технологий». Машины смогут генерировать тексты, кадры и коды, но человеку останется то, чего у них нет — способность понимать контекст, чувствовать, выбирать и нести ответственность. Разработчики уверены: человеку придется усилить контроль за ИИ.

Часть экспертов остается крайне пессимистичной и считает, что AGI появится гораздо позже, а может быть, и вовсе никогда. Многие ученые и вовсе предостерегают: развитие AGI может быть опасным.

Джеффри Хинтон не исключает, что развитие искусственного интеллекта может поставить под угрозу существование человечества. В публикации «Against racing to AGI: Cooperation, deterrence, and catastrophic risks» (Dung & Hellrigel-Holderbaum, 2025) прямо указывается, что ускоренная гонка к AGI значительно увеличивает риск катастрофических исходов, включая ситуации, где системы становятся трудноуправляемыми.

Руководитель OpenAI Сэм Альтман, стоящий у истоков современных генеративных моделей, признает: «Нам немного страшно». Он отмечает, что уже сейчас ИИ может быть использован для дезинформации и кибератак, а значит, риски появятся задолго до настоящего AGI.

Для появления AGI нужны не только мощные вычислительные ресурсы. Не менее важны принципы обучения, основанные на когнитивных и нейробиологических моделях, а также инфраструктура, где такие системы смогут развиваться безопасно. Пока таких технологий в полном объеме нет, но фундамент закладывается именно сейчас.

Ключевые слова: искусственный интеллект, GenAI, AGI, угрозы, риски, перспективы, место человека в будущем.

Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи