Аналитики сдерживают ожидания пользователей в отношении будущих моделей ИИ, но не дают инвесторам никаких гарантий

Аналитики посоветовали пользователям снизить свои ожидания от будущих моделей ИИ, но инвесторы сохраняют уверенностьdent индустрии искусственного интеллекта. Снижение настроений произошло после того, как запуск GPT-5 от OpenAI разочаровал пользователей и аналитиков, показав лишь незначительные улучшения. 

Ожидания были высокими, когда на прошлой неделе компания OpenAI представила свою модель GPT-5. Генеральный директор компании Сэм Альтман назвал ее «значительным шагом на пути к AGI», что является аббревиатурой от Artificial General Intelligence (искусственный общий интеллект). Руководители также полагали, что этот релиз устранит недостатки ChatGPT.

Однако реакция пользователей оказалась не такой, как ожидалось. Пользователи быстро опубликовали GPT-5 в социальных сетях

GPT-5 демонстрирует недовольство прогрессом в разработке моделей искусственного интеллекта

Опытные пользователи раскритиковали характер GPT-5, описав чат-бота как более холодного и механического, чем его предшественники. В обновлении OpenAI эта проблема была признана, и было обещано сделать модель более теплой и дружелюбной, при этом подчеркнув, что уровень подхалимства не увеличился по сравнению с предыдущими моделями.

Новые ограничения на использование, первоначально составлявшие 200 запросов в неделю, также вызвали недовольство платных подписчиков. Альтману пришлось пересмотреть некоторые решения, восстановив популярную ранее модель, от которой отказались, и пообещав больше возможностей для настройки.

Разочарование указывало на более глубокие проблемы, связанные с темпами развития ИИ. Предыдущие релизы воспринимались как скачки в возможностях, но GPT-5 описывался как постепенный шаг. «От GPT-5 люди ожидали открыть для себя что-то совершенно новое, — сказал Томас Вольф, соучредитель стартапа Hugging Face, занимающегося разработкой ИИ. — А здесь мы этого не увидели».

Согласно исследованию Принстонского университета, по сравнению с конкурентами, такими как Claude, Gemini, DeepSeek и xAI, производительность GPT-5 стабильно находилась на среднем уровне в научных задачах, задачах программирования и обслуживания клиентов. Ключевыми преимуществами модели были экономичность и скорость, а не выдающийся интеллект.

Это вновь вызвало сравнения с «зимой ИИ» 1980-х годов, когда завышенные ожидания рухнули, поскольку компании не смогли создать коммерчески жизнеспособные системы. Известный критик Гэри Маркус сказал: «GPT-5 был центральным символом всего подхода к масштабированию для достижения общего искусственного интеллекта, и он не сработал»

В течение многих лет прогресс в разработке больших языковых моделей зависел от увеличения объёма данных и вычислительных мощностей, затрачиваемых на обучение. Компании исчерпали большую часть свободно доступных в интернете данных, вынуждая издателей и правообладателей заключать сделки, в то время как стоимость обучения продолжает расти. Сообщается, что GPT-5 использовала сотни тысяч новейших процессоров Nvidia, что подчеркивает дефицит и высокую стоимость ресурсов.

Некоторые наблюдатели утверждают, что зацикленность на масштабировании ограничила исследование альтернативных подходов. Главный научный сотрудник Meta, Ян Лекун, предположил, что для прогресса необходимы модели, обученные на реальных видеоданных и мультимодальных данных.

Инвесторы продолжают вкладывать средства, несмотря на замедление ажиотажа вокруг ИИ

Несмотря на все это, инвесторы в основном остаются невозмутимыми. Уолл-стрит и венчурные фонды продолжают вкладывать миллиарды в искусственный интеллект.

Компания Nvidia, доминирующий производитель чипов, обеспечивающий работу большинства систем обучения ИИ, увеличила свою рыночную капитализацию до 4,4 триллиона долларов. Акции SoftBank, крупного сторонника OpenAI, выросли более чем на 50% за последний месяц. В самой OpenAI годовой доход от ChatGPT достиг 12 миллиардов долларов.

Уверенность инвесторов противоречит ожиданиям аналитиков. Исследователь из Принстона Саяш Капур отметил, что GPT-5 меньше ориентирована на создание искусственного общего интеллекта и больше на функционирование в качестве инфраструктуры для продуктов. Надежность и экономическая эффективность модели могут побудить предприятия создавать на ее основе новые приложения.

Венчурные капиталисты также утверждают, что возможности остаются недостаточно изученными. «Стартапы и компании еще даже не начали осваивать весь свой потенциал в сфере бизнес- и потребительских приложений», — сказал Питер Денг, генеральный партнер Felicis и бывший руководитель OpenAI.