Искусственный интеллект: почему всё больше экспертов предупреждают, что это пузырь, который вот-вот лопнет

Последние три года искусственный интеллект (ИИ) находится в центре внимания мировых технологических и финансовых дискуссий. С момента запуска ChatGPT в конце 2022 года Кремниевая долина обещала революцию, которая изменит работу, экономику и даже повседневную жизнь.

Такие гиганты, как Microsoft, Google и Amazon, инвестировали сотни миллиардов долларов в центры обработки данных, чипы и стартапы, в то время как инвесторы делали ставки на астрономические оценки. Оптимизм был настолько велик, что влияние ИИ сравнивали с влиянием промышленной революции .

Однако в последние недели появились тревожные сигналы , которые вызвали дебаты: являемся ли мы свидетелями начала лопания пузыря искусственного интеллекта ?

Этот вопрос неизбежно заставляет вспомнить о буме доткомов в 2000-х, когда завышенные обещания совпали с реальностью и привели к многомиллионным убыткам на рынках. Теперь некоторые аналитики считают, что история может повториться , пусть и с другим главным героем.

Поворотным моментом стали два ключевых события. Во-первых, публикация отчёта Массачусетского технологического института (MIT), показывающего, что 95% инвестиций бизнеса в генеративный ИИ не принесли экономической выгоды .

Во-вторых, выпуск GPT-5 , долгожданной модели OpenAI , Вместо того, чтобы ослепить, он оставил горький привкус во рту пользователей . Сочетание неоправданных ожиданий и тревожных цифр ставит под сомнение господствовавший до сих пор триумфальный нарратив.

«Похоже на пузырь», — подытожил Марко Коланович, бывший руководитель исследований JP Morgan, проанализировавший данные MIT.

Согласно отчёту, несмотря на инвестиции в ИИ-решения в размере от 30 до 40 миллиардов долларов, лишь 5% пилотных проектов смогли принести существенную пользу. Остальные же завершились неудачей или не вышли за рамки экспериментальной фазы. По мнению критиков, эти цифры показывают, что ИИ гораздо дальше от революционных преобразований в экономике, чем обещалось ранее.

Большим стимулом для этого энтузиазма было то, что модели будут становиться все более мощными по мере получения большего объема данных и вычислительной мощности .

Эта идея, известная как «масштабирование», привела к колоссальным инвестициям в инфраструктуру: Morgan Stanley оценивает, что к 2028 году сектор выделит 3 триллиона долларов на центры обработки данных и чипы. Однако модель GPT-5, которая должна была продемонстрировать обоснованность этой ставки, потерпела неудачу.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман назвал GPT-5, выпущенный 7 августа, настоящим прорывом: «Если GPT-40 был похож на разговор со студентом колледжа, то GPT-5 будет похож на разговор с экспертом с докторской степенью по любой теме». Реальность оказалась иной.

Новая модель выявила существенные недостатки : карты США с вымышленными штатами, такими как «Западная Вирджиния», неполные списки президентов с неправильно написанными именами и более короткие, безличные ответы, чем у ее предшественников.

Пользователи на форумах вроде Reddit назвали это «ужасным» и потребовали вернуться к старым версиям. Давление было настолько сильным, что OpenAI пришлось отступить и вновь открыть доступ к старым моделям.

Это разочарование не осталось незамеченным аналитиками. «Мы ожидали экспоненциального роста, но уперлись в стену », — сказал Алекс Ханна, соавтор книги «Против ИИ: как бороться с ажиотажем вокруг крупных технологических компаний и создать будущее, которое мы хотим».

По мнению Ханны и его коллеги Эмили М. Бендер, индустрия строит свою позицию на двусмысленности понятия «интеллект», заставляя нас верить, что эти системы понимают и думают, хотя на самом деле они лишь предсказывают слова, основываясь на закономерностях . «Мы представляем себе разум, стоящий за словами», — предупреждают они.

Ошибки GPT-5 вновь разожгли давнюю дискуссию: еще со времен чат-бота ELIZA в 1960-х годах было известно, что люди склонны приписывать эмоции и познавательные способности программам, которые просто имитируют язык.

«Безответственная антропоморфизация», как назвал её Джозеф Вайценбаум, остаётся маркетинговой стратегией и в 2025 году. Такие термины, как «галлюцинации», усиливают эту иллюзию, хотя на самом деле модели ничего не воспринимают и не понимают. Для критиков эта преднамеренная путаница — часть бизнеса.

Тем временем рынок начинает реагировать. После публикации отчёта MIT и провала OpenAI акции, взлетевшие благодаря ажиотажу вокруг ИИ, упали: акции Nvidia , ставшей самой дорогой компанией в мире благодаря своей роли в отрасли, упали на 3,5% за один день; Palantir — на 9%. SoftBank, один из крупнейших инвесторов OpenAI, потерял 7%.

Пока речь идёт не о крахе, а скорее о коррекции . Но остаётся вопрос: не начало ли это конца?

Если обещания ИИ не оправдаются, удар может быть колоссальным. Самые оптимистичные прогнозы предполагали пополнение индекса S&P 500 на 16 триллионов долларов в течение следующего десятилетия благодаря сокращению расходов и повышению производительности. Morgan Stanley подсчитал, что автоматизация приведёт к снижению заработной платы на 40%.

Однако данные Массачусетского технологического института показывают, что реальность гораздо сложнее: большинство компаний не проходят дальше пилотных испытаний , и лишь немногие добиваются ощутимых преимуществ.

В отчёте указано, что 80% компаний изучали решения на основе ИИ, но только 40% внедрили их, и только 5% достигли уровня промышленной эксплуатации с ощутимым эффектом. Причины включают недостаточную технологическую зрелость, сложность интеграции в существующие системы и необходимость человеческого контроля для предотвращения серьёзных ошибок.

Во многих случаях производительность труда стагнирует или даже снижается, поскольку работникам приходится проверять результаты моделирования, чтобы избежать дорогостоящих ошибок : от юридических заключений, содержащих сфабрикованные судебные решения, до неправильных диагнозов.

Даже макроэкономические выгоды кажутся преувеличенными. Экономист Массачусетского технологического института Дарон Асемоглу прогнозирует, что ИИ увеличит производительность всего на 0,5%, а ВВП — на 1% за десять лет — мелочи по сравнению с повествованием об изменяющейся эпохе .

И пока что объявленные массовые увольнения также не осуществились : во многих секторах ИИ не заменяет людей, а скорее генерирует новые задачи управления.

Несмотря на эти данные, пузырь продолжает раздуваться ожиданиями и маркетингом. Стартапы привлекают многомиллионные раунды финансирования, банки прогнозируют исторические сценарии прибыли , а дата-центры продолжают строиться в бешеном темпе.

Для Ханны и Бендера это соответствует знакомой логике: «Искусственный интеллект — это не научный или инженерный термин. Это маркетинговый термин ». Этот дискурс, как и в эпоху доткомов, может поддерживаться до тех пор, пока не иссякнет капитал. Вопрос в том, как долго.

Пока что индустрия не стоит на месте. Nvidia готовит результаты, которые могут перевернуть рыночные настроения; Meta реорганизует своё подразделение ИИ и сокращает штат, но не отказывается от своих обязательств; а OpenAI, несмотря на неудачи, остаётся одной из самых востребованных компаний на планете . Однако сам Альтман признаёт, что «есть люди, которые потеряют феноменальную сумму денег».

Если пузырь лопнет, то это произойдет не из-за отсутствия предупреждений .