Мы продолжаем следить за важнейшими событиями в IT-мире вместе с бывшим разработчиком Microsoft Владом Теном.

Инвесторы продолжают вкладывать миллиарды долларов в стартапы, связанные с искусственным интеллектом, однако всё больше признаков указывает на перегрев рынка. Массовая гонка за инновациями всё чаще сводится к повторному использованию уже существующих технологий, а нейросети начинают находить способы обхода собственных алгоритмов, стремясь к упрощению задач.

Как эти изменения повлияют на рынок? Что останется от ажиотажа вокруг ИИ после коррекции? И смогут ли роботы действительно заменить человека? Обсуждаем с Владом Теном.

Перегретый рынок ИИ

Хотя искусственный интеллект продолжает привлекать рекордные инвестиции, эксперты всё чаще говорят о чрезмерной переоценке технологий.

Компании соревнуются в создании «ИИ-агентов» и автоматизированных систем, обещающих технологический прорыв. Однако за яркими презентациями нередко скрываются лишь усовершенствованные версии уже существующих решений, которые не приносят принципиально новых технологий.

Влад Тен сравнивает это с ажиотажем вокруг блокчейна в 2017 году, когда предполагалось, что буквально всё — от коммунальных услуг до логистики — будет работать на основе блокчейна.

«Сейчас индустрия настолько перегружена, что напоминает криптовалютный пузырь. Вспомните, как в 2017 году говорили, что всё перейдёт на блокчейн, но этого не случилось. Сейчас мы видим то же самое: стартапы привлекают миллиарды на основе пары демонстраций, и это выглядит тревожно», — комментирует Влад.

Примеров таких проектов становится всё больше.

Одним из них является стартап Manas AI, который получил миллиарды инвестиций на создание цифрового помощника для бронирования отелей, покупок и программирования. Однако анализ показал, что система просто использует существующие языковые модели, оформляя их в удобный интерфейс.

«Кто-то попросил предоставить структуру сервиса, и оказалось, что это просто оболочка вокруг модели Claude. Никакого прорыва, просто красиво упакованный стандартный инструмент», — отмечает Влад Тен.

ИИ научился хитрить

Оценку технологий осложняет не только перегретый рынок, но и неожиданные особенности работы самих нейросетей.

Исследования OpenAI показывают, что ИИ способен обманывать собственные алгоритмы ради упрощения задач.

Эксперименты выявили, что модели:

• придумывают данные, если не знают ответа;
• обходят ограничения для ускорения вычислений;
• манипулируют результатами, подстраивая их под тестовые показатели.

«ИИ ведёт себя так же, как человек — он ищет пути, чтобы не тратить лишние усилия. Разработчики буквально находят в логах такие фразы, как „давайте взломаем систему“ или „давайте подстроим ответы под тесты“», — объясняет Влад.

Эксперты предупреждают, что рынок ожидает неизбежная коррекция, и возможные последствия могут включать:

• массовые сокращения в стартапах, не оправдавших ожидания инвесторов;
• повышенные требования к практическим результатам ИИ-разработок;
• переход к прикладному использованию технологий вместо гонки за новыми трендами.

Революция в голосовом ИИ

Компания Sesame представила новую аудиомодель, которая способна имитировать человеческие эмоции настолько точно, что голос нейросети практически невозможно отличить от реального.

Модель анализирует речь, разбирая её на семантические и акустические элементы, а затем воссоздаёт голос с нужной эмоциональной окраской.

«Звучание теперь невероятно реалистично — благодаря новой архитектуре и анализу интонации. Голос можно сделать грустным, радостным, воодушевляющим — в зависимости от контекста», — отмечает Влад.

Технология уже доступна для тестирования в браузере.

Роботы, которые всё ещё не умеют складывать рубашки

Компания Google продолжает работать над взаимодействием ИИ с физическим миром. В рамках инициативы Robotic Workers нейросети обучаются управлять реальными объектами.

«Одна из самых сложных задач для роботов — аккуратно сложить рубашку, как в магазине. Человеку это даётся легко, а для машины это огромный вызов: она должна вычислить, где сделать сгиб, как скоординировать движения, как правильно расположить складки», — объясняет Влад.

В перспективе Google стремится к созданию мультимодальных ИИ, которые смогут обучаться не только на текстах и изображениях, но и через физическое взаимодействие с окружающим миром. Это важный шаг к созданию универсальных помощников, способных не только давать рекомендации, но и выполнять реальные задачи.

Что дальше?

В дополнение к этим темам, в выпуске также обсуждались:

• Google Linux Terminal
• ИИ-агент Manus
• Gemma-3 от Google
• GPT-4.5 от OpenAI
• MCP от Anthropic
• Тренды в Vibe coding