В американском tech-сообществе обсуждают критику, которая звучит от инсайдеров в ответ на заявления администрации Трампа о развитии «супер-интеллекта». Суть критики не в самой идее инвестиций в ИИ — это поддерживают все, — а в расхождении между обещаниями и реальными сроками, которые показывает практика.
Подобные циклы повторяются регулярно: государство объявляет амбициозный план, индустрия мотивирует его, но потом выясняется, что сроки были неадекватны. Сейчас похожий паттерн: обещания достичь «супер-интеллекта» за счёт правильного регулирования и финансирования звучат оптимистично, но те, кто каждый день работает с моделями, видят пропасть между текущим уровнем способностей и требуемым. Это не значит, что прогресс остановится, просто он медленнее рекламируемого.
Вторая точка критики — смешивание политических амбиций с технической реальностью. ИИ-лидеры типа OpenAI и Google заинтересованы в деньгах и облегчённом регулировании, поэтому не спешат оспаривать оптимистичные сроки публично. Но в закрытых чатах и конференциях техники предостерегают: текущие архитектуры масштабируются с затуханием отдачи, проблема энергопотребления критична, и «просто бросить деньги» недостаточно. Нужны новые идеи, а их нет в видении.
Для российского контекста это имеет практическое значение. Отечественные компании часто попадаются на волну переоценённых обещаний, копируя западные тренды. Если сейчас инвестировать в ИИ исходя из того, что через два года будут AGI-системы, — это финансовая ошибка. Реалистичнее смотреть на применение текущих моделей там, где они работают сегодня: автоматизация контента, первичный анализ данных, интеграция в бизнес-процессы. Инструменты вроде API крупных моделей или локальные решения — это то, что приносит ROI сейчас, а не через пять лет.
Показательно, что мок инсайдеров касается не спиритизма, а конкретики: они не говорят «это невозможно», они говорят «вот почему у вас получится другое и позже». Это знак, что критика серьёзная, а не реакция консервативного истеблишмента на новое.