Что удалось разработчикам искусственного интеллекта в ушедшем году? В каком направлении будет продолжать двигаться ИИ-индустрия? Читайте в обзоре команды Pitch Avatar .
Привыкание к ИИ
Начнем с главного вывода года — ИИ-индустрия состоялась. Можно сказать, что этап детства ею пройден, и она со всей энергичностью молодости осваивает профессии и специальности. В известной степени произошла “рутинизация” взаимоотношений человека с искусственным интеллектом. Мы привыкли использовать его для самых разных повседневных личных и рабочих задач, привыкли обращаться к нему за советом по поводу и без, привыкли использовать его как продвинутый поисковик, привыкли к ИИ-персонажам, привыкли к тому, что с нами общаются ИИ-чат-боты, привыкли создавать с его помощью тексты, картинки, видео и программы… Короче говоря, главное слово года применительно к ИИ — “привыкли”. Причем привыкли не только к достоинствам ИИ-моделей, но и к их недостаткам, приняв тот факт, что они пока еще далеки от уровня, заявленного в научной фантастике.
Промпт-инженер — профессия года
Увы, несмотря на все усилия своих создателей, ИИ-модели по-прежнему много и часто ошибаются. В 2025-м так и не удалось найти “панацею” от машинного бреда. Однако отметим, что впадать по этому поводу в мрачность и пессимизм все же не стоит. ИИ-модели и ИИ-решения постепенно совершенствуются и работают все точнее. Особенно это относится к специализированным инструментам.
При этом специалисты отмечают, что солидная часть проблемы ошибок искусственного интеллекта связана не с устройством и обучением ИИ-моделей, а с тем, как перед ними ставят задачи. Не случайно умение сформулировать запрос для ИИ и проконтролировать точность выполнения им конкретной задачи ценится все выше. Именно поэтому мы утверждаем, что профессия года — это промпт-инженер.
SLM вместо Cупер-ИИ
К разочарованию технофанатов и радости техноскептиков в 2025 году так и не появилось то, что в поп-культуре принято называть СуперИИ. Собственно, в этом нет ничего удивительного. Специалисты достаточно давно предупреждали, что на нынешнем уровне технологий создание сильного универсального искусственного интеллекта крайне маловероятно. Поэтому появление «мыслящего ИИ, способного справляться со всеми задачами лучше самых квалифицированных специалистов и профессионалов из числа людей» откладывается на неопределенный срок. Что, разумеется, не мешает ИИ-оптимистам мечтать о появлении СуперИИ в 2026 году так же, как они мечтали об этом в прошлые годы.
Зато мы увидели впечатляющие достижения в разработке и совершенствовании малых языковых моделей (SLM). Это достижение, пожалуй, не меньшее, чем создание больших языковых моделей. В отличие от LLM, алгоритмы SLM обучаются на небольшом количестве отборных качественных данных. В результате с рядом задач они справляются не хуже или даже лучше своих «больших» собратьев. В качестве примеров назовем, в первую очередь, серии моделей Orca 2 и Phi-3 от Microsoft.
Почему это важно? Во-первых, это простое и изящное решение по выходу из «тупика роста», о котором преждевременно успели заявить в связи с развитием LLM. А во-вторых, это простой и эффективный путь к созданию специализированных ИИ-инструментов, которые будут выполнять свои задачи с минимумом ошибок и сбоев.
Китайский ИИ с “открытым кодом”
Важным рубежом 2025-го стало то, что отныне ИИ-инструменты может создавать буквально любой желающий. Напомним, что ушедший год стал первым, в котором китайские разработчики ИИ-моделей не просто громко заявили о себе, но и, в известной степени, перехватили инициативу. Речь, конечно, в первую очередь идет о моделях от Deepseek. Дело даже не в том, что китайским разработчикам удалось обучить конкурентные модели на порядок дешевле, чем лидерам рынка. В этом направлении, как уже сказано, работают не только они. Но Deepseek первыми предложили модель с открытым кодом, выложив ее в свободный доступ. Их примеру последовали и другие китайские разработчики. Американским и европейским лидерам в этом смысле пришлось выступать в роли догоняющих.
Результатом ожидаемо стал резкий рост количества ИИ-инструментов. Причем очевидно, что это только начало. Так сказать, первый камешек, который запускает лавину.
В свете этого, как никогда раньше, важно проверять надежность поставщика ИИ-решений и качество его продуктов. В первую очередь сказанное, конечно, относится к защите информации и безопасному взаимодействию с базами данных и другим ПО.
ИИ-поездки и ИИ-медицина
Раз уж зашла речь о безопасности, самое время сказать о том, что ИИ достиг достаточного уровня развития, чтобы массово и безопасно применяться в медицине и перевозках людей. Например, в 2025 году количество медицинских устройств с поддержкой ИИ, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, достигло 1,250 (в 223 году их было 2023).
То, насколько эффективен может быть ИИ, например, в медицинской диагностике, ярко демонстрируют разработанные Исследовательской группой Высшей школы медицины Столичного университета Осаки модели Xp-Bodypart-Checker и CXp-Proction-Rotation-Checker. Предназначенные для анализа рентгеновских снимков, они демонстрируют точность в работе от 98.5 до 99.3 %.
Что касается перевозок, то в прошлом году и американский оператор роботакси Waymo, и их китайские коллеги из Apollo Go заявили о том, что достигли показателей в четверть миллиона поездок в неделю. При этом в самом начале 2026-го года NVIDIA анонсировала открытый набор моделей Alpamayo, предназначенных для разработки автономных транспортных средств, оснащенных ИИ, имитирующих человеческое мышление.
Конечно, говорить о том, что совсем скоро ИИ-врачи и ИИ-водители заменят большую часть своих биологических коллег, очень рано. Однако тенденция роста влияния искусственного интеллекта в медицине и логистике прослеживается достаточно четко. Но главное — растущие темпы внедрения искусственного интеллекта в таких, требующих особенно внимательного контроля областях, служат хорошим маркером для оценки прогресса ИИ-роботизации.
Умение думать важнее знаний
Но главное достижение 2025 года, задающее направление развитию ИИ-индустрии на ближайшее будущее, — серьезные шаги, сделанные в направлении создания “размышляющего” ИИ. Для начала отметим резкий рост показателей тестов MMMU, GPQA и SWE-bench — 18.8, 48.9 и 67.3 процентных пунктов для каждого теста соответственно. Напомним, что эти тесты создавались в первую очередь для того, чтобы продемонстрировать ограничения передовых систем ИИ. После анонса тестов довольно популярным было мнение, что показатели в соответствии с этими тестами будут меняться очень медленно, на несколько баллов в год, и быстро упрутся в некий непреодолимый для нынешних технологий барьер. Так что можно сказать, что ИИ-модели преподнесли создателям тестов настоящий сюрприз.
Но еще большим сюрпризом стало появление моделей, не просто ищущих ответ и компилирующих данные в качестве реакции на запрос, а генерирующих скрытые от пользователя «цепочки размышлений», состоящие из сотен слов и понятий. Концепты таких систем были представлены еще в 2024 году. В 2025-м они, причем сразу от Google DeepMind и OpenAI, эффектно продемонстрировали свои возможности, например, завоевав золото на Международной математической олимпиаде. Основываясь на достижениях прошлого года, можно сказать, что концепция “обучение ИИ строить длинные цепочки размышлений важнее обучения на больших объемах данных” получила веские подтверждения. Это не значит, конечно, что из “учебной программы” ИИ-моделей исключат эти самые большие объемы данных. Но с учетом новых достижений они будут пересмотрены и изменены в пользу создания систем, умеющих “размышлять”.
Прогресс очевиден и позволяет надеяться, что в обозримом будущем он приведет к созданию практически “безошибочных” ИИ-моделей, свободных от машинного “бреда”.
Но главное, на наш взгляд, заключается в том, что такой подход резко повысит возможности и улучшит рабочие характеристики автономных ИИ-агентов. Умеющие размышлять цифровые виртуальные роботы — мейнстрим ИИ-технологии, который продолжит ИИ-революцию как в видеопроизводстве, так и в сфере создания искусственных ассистентов и сотрудников.
Всем удачи и успешной работы с искусственным интеллектом в Новом году! В том числе, разумеется, с ИИ-решениями от нашей команды Pitch Avatar.
